NHN두레이, 국내 최초 금융 내부망에 해외 리전 LLM 연동
협업 도구 플랫폼에 챗GPT 4.1·제미나이 2.0 플래시 제공
이달 우리금융그룹 적용…"금융권 AI 활용 새 기준 제시"
![[서울=뉴시스] NHN두레이가 국내 협업툴 최초로 금융 내부망에서도 해외 리전에 위치한 거대언어모델(LLM)까지 직접 연동할 수 있는 환경을 구현했다고 15일 밝혔다. (사진=NHN두레이 제공) *재판매 및 DB 금지](https://img1.newsis.com/2025/07/15/NISI20250715_0001892970_web.jpg?rnd=20250715095656)
[서울=뉴시스] NHN두레이가 국내 협업툴 최초로 금융 내부망에서도 해외 리전에 위치한 거대언어모델(LLM)까지 직접 연동할 수 있는 환경을 구현했다고 15일 밝혔다. (사진=NHN두레이 제공) *재판매 및 DB 금지
[서울=뉴시스]윤정민 기자 = NHN두레이가 국내 협업툴 최초로 금융 내부망에서도 해외 리전에 위치한 거대언어모델(LLM)까지 직접 연동할 수 있는 환경을 구현했다고 15일 밝혔다.
회사 측은 국내 서비스형 소프트웨어(SaaS) 업계 처음으로 이뤄진 사례라며 보안·정책적 제약을 넘어 글로벌 생성형 인공지능(AI) 서비스 활용이 가능한 환경을 마련했다는 데에 큰 의미가 있다고 설명했다.
국내 금융사는 망분리 규제 완화에 힘입어 혁신금융서비스 제도를 활용해 내부 업무망에서 SaaS 형태의 다양한 클라우드 서비스를 이용할 수 있도록 환경이 개선됐다. 하지만 대다수의 국내 SaaS 협업 플랫폼 서비스는 국내 리전에 위치한 생성형AI 모델만 적용하고 있어 글로벌 최신 LLM 활용에는 한계가 있었다.
NHN두레이는 이러한 제약을 극복하고자 최신 글로벌 생성형 AI 서비스를 협업 환경에 적용하는 데 집중해 왔다. 그 결과 해외 리전 기반의 애저 오픈AI의 챗GPT 4.1과 구글 버텍스 AI의 제미나이 2.0 플래시 등 최신 LLM을 금융사 내부 업무망에 직접 활용할 수 있는 체계를 구축하는데 성공했다. 금융사는 두레이 서비스로 고유식별정보나 개인(신용)정보(가명정보 포함)를 활용하지 않는다면 내부 업무망에서 글로벌 생성형 AI를 이용할 수 있게 됐다.
이번 기능 개선과 업데이트 사항은 올인원 협업 플랫폼 '두레이(Dooray!)'에 적용됐다. 사용자들은 별도 설정 없이도 두레이 내에서 최적의 LLM을 자동으로 활용할 수 있다. 모델에 종속되지 않고 사용자가 두레이 내 기능만으로 최적화된 AI 기능을 경험하도록 구조를 만든 것이 핵심이다.
요약이나 일반적인 텍스트 기반의 응답은 챗GPT를, 이미지 생성이나 파일 기반의 복합적 질의는 제미나이를 활용하는 등 각 LLM이 지닌 특성과 강점에 따라 선택해 업무에 이용할 수 있다. 양사는 협업 플랫폼 내 모든 데이터를 학습, 재학습, AI모델 개선, 저장, 제3자 제공 등에 활용되지 않도록 보안성 강화에도 주력했다.
두레이는 단순한 멀티 LLM 연동을 넘어 사용자 필요에 따라 특정 AI 모델을 직접 선택해 응답을 비교하거나 활용할 수 있는 맞춤형 AI 기능도 제공할 계획이다. 추후 앤트로픽 클로드를 비롯해 미스트랄, 코히어와 같은 다양한 글로벌 LLM을 단계적으로 도입하는 등 AI 서비스 선택 옵션을 확장한다는 방침이다.
이번 연동은 우리금융그룹과의 협업으로 가장 먼저 적용된다. NHN두레이는 지난해 말 혁신금융서비스 지정 이후 지난 3월부터 우리금융그룹 공식 협업툴로 도입되며 국산 협업툴 최초로 금융권 내부망에 AI 서비스가 연계된 SaaS 기반 협업툴 서비스를 제공해 왔다. 양사는 공동으로 AI 전략을 추진해 왔으며 이번 글로벌 LLM 연동으로 우리금융그룹은 국내 금융권 최초로 내부망에서 최신 AI 모델을 활용할 수 있는 환경을 구축하게 된다.
백창열 NHN두레이 대표는 "금융권의 AI 활용 수준을 한 단계 더 끌어 올렸다는 점에서 큰 의미가 있으며 앞으로도 협업 SaaS와 AI 융합 모델을 고도화해 고객사 확장에 속도를 낼 것"이라고 밝혔다.
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
Copyright © NEWSIS.COM, 무단 전재 및 재배포 금지





























