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지난 10편에 걸쳐 AI 시대를 앞서가는 기업들이 어떻게 기술 부채를 극복하고 데이터 메시와 컨텍스트 아키텍처를 통해 '실행 중심 시스템 (SoA)'으로 전환하는지 살펴보았습니다. 이러한 아키텍처 혁신의 필요성은 특정 산업에 국한되지 않습니다. 특히 4300조 규모의 금융 시장에서 AI 기반 혁신은 필수적이지만, 기존의 낡은 아키텍처는 혁신의 속도를 늦추는 주요 장애물로 작용하고 있습니다.

기존 아키텍처의 문제점: 경직성과 데이터 사일로

대부분의 금융기관들은 수십 년 동안 축적된 레거시 시스템에 의존하고 있습니다. 이 시스템들은 변화에 대한 적응력이 떨어지고, 데이터가 여러 부서에 분산되어 사일로 현상을 빚습니다. 이러한 환경에서는 AI 모델을 학습시키고 활용하는 데 어려움이 따르며, 새로운 서비스를 빠르게 출시하는 것도 불가능합니다. 또한, 데이터 사일로는 규제 준수 및 리스크 관리를 더욱 복잡하게 만듭니다.

데이터 메시: 데이터 소유권 분산과 독립적인 데이터 제품

데이터 메시(Data Mesh)는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 아키텍처 패러다임입니다. 데이터 메시의 핵심은 데이터 소유권을 각 도메인 팀에 분산하고, 각 팀이 독립적으로 데이터 제품을 구축하고 관리하도록 하는 것입니다. 이를 통해 데이터 사일로를 해소하고, 데이터 접근성을 높이며, 데이터 기반 의사 결정을 가속화할 수 있습니다. 금융기관에서는 고객 데이터, 거래 데이터, 리스크 데이터 등을 각 도메인 팀이 관리하고 활용할 수 있도록 데이터 메시를 구축할 수 있습니다.

컨텍스트 아키텍처: 데이터의 의미와 활용 맥락 이해

컨텍스트 아키텍처(Contextual Architecture)는 데이터 메시와 함께 고려해야 할 중요한 요소입니다. 컨텍스트 아키텍처는 데이터가 생성되고 활용되는 맥락을 이해하고, 이를 아키텍처에 반영하여 데이터의 의미를 명확하게 합니다. 금융기관에서는 고객의 금융 상품 가입, 거래 내역, 리스크 프로필 등 다양한 컨텍스트 정보를 함께 관리하여 AI 모델의 정확도를 높이고, 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.

실행 중심 시스템 (SoA): 민첩성과 확장성을 확보

데이터 메시와 컨텍스트 아키텍처를 기반으로 구축된 실행 중심 시스템(SoA)은 금융기관의 민첩성과 확장성을 확보하는 데 기여합니다. SoA는 각 서비스가 독립적으로 개발, 배포, 확장될 수 있도록 설계되어 있어, 변화하는 시장 환경에 빠르게 대응하고 새로운 서비스를 빠르게 출시할 수 있습니다. 또한, SoA는 클라우드 환경과 잘 호환되어 비용 효율적인 운영을 가능하게 합니다.

결론: AI 시대, 아키텍처 혁신만이 길

4300조 규모의 금융 시장에서 AI 혁신은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 하지만 기존의 낡은 아키텍처로는 AI 혁신을 성공적으로 이끌 수 없습니다. 데이터 메시, 컨텍스트 아키텍처, 실행 중심 시스템 (SoA)과 같은 새로운 아키텍처 패러다임을 도입하여 금융기관은 AI 시대에 경쟁력을 확보하고 미래를 준비해야 합니다.