강남훈 부대표, 브랜치Q 고도화 성과·맞춤형 서비스 전략 발표
[소셜밸류=소민영 기자] 웹케시가 '금융 인공지능(AI) 에이전트' 기업으로 도약하겠다는 비전을 선포했다.
웹케시는 금융 산업에 최적화된 AI 비서 '오페리아'을 공개하면서 '진정한' 금융 AI 시대를 주도하겠다는 목표를 제시했다.
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| ▲인사말에 나선 강원주 대표/사진=소민영 기자 |
웹케시는 23일 오전 서울 여의도 FKI타워에서 ‘웹케시 금융 AI Agent Conference 2026’을 열고, 지능형 RDB(관계형 데이터베이스) 커넥트 ‘오페리아(OPERIA)’를 중심으로 한 금융 AI 서비스 적용 사례와 구현 전략을 공개했다.
이날 행사에서는 강원주 대표의 인사말에 이어 웹케시그룹 윤완수 부회장, 웹케시 강남훈 부대표가 차례로 발표에 나섰다.
◆ “비전 아니라 현실”…강원주 대표, 웹케시 1년간의 전환 성과 강조
인사말에 나선 강원주 대표는 지난해 선언한 ‘금융 AI 에이전트 기업 전환’이 더 이상 비전에 그치지 않고, 가시적인 성과로 이어지고 있다고 강조했다.
강원주 대표는 “작년 이 자리에서 웹케시는 금융 AI 에이전트 기업으로의 대전환을 선언했다”며 “지난 1년은 그 약속을 증명하기 위한 치열한 실행의 시간이었고, 오늘 그 선언이 실질적인 현실이 됐음을 말씀드리고자 한다”고 말했다.
이어 “금융 현장의 목소리를 바탕으로 AI와 금융 업무의 결합을 검증해 왔고, 자사 제품의 에이전트 전환과 조직의 AI 중심 개편도 진행 중”이라고 덧붙였다.
◆ 윤완수 부회장 “고객이 금융하던 시대서, 에이전트가 금융하는 시대로”
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| ▲웹케시그룹 윤완수 부회장/사진=소민영 기자 |
"AI 에이전트 확산이 소프트웨어 산업은 물론 금융 채널의 구조 자체를 바꿀 것입니다."
윤완수 부회장은 이날 발표에서 금융의 다음 단계는 ‘고객이 직접 금융하는 시대’에서 ‘에이전트가 금융하는 시대’로의 전환이라고 강조했다.
윤 부회장은 “예전에는 창구 직원이 금융을 했다면, 지금은 고객이 앱에서 직접 금융을 처리한다”며 “앞으로는 AI 에이전트가 조회, 이체, 분석 등 금융 업무를 대신 수행하는 구조로 바뀔 것”이라고 말했다.
또 “에이전트가 금융 채널과 인터페이스의 중심이 되는 경쟁이 시작될 것”이라며 “먼저 시작해야 데이터와 이용 습관이 축적된다”고 했다.
◆ 핵심은 ‘오페리아(OPERIA)’…AI와 금융 DB 잇는 연결고리
웹케시는 이날 행사에서 핵심 기수로 ‘오페리아(OPERIA)’를 제시했다. 오페리아는 범용 AI와 금융권 RDB 사이를 연결하는 지능형 커넥트다. 고객의 자연어 요청을 SQL과 업무 명령으로 번역하고, 은행 정보계·계정계 DB 환경에 맞춰 데이터를 추출·해석·추론하는 금융 AI 에이전트의 핵심 엔진이다.
윤 부회장은 “금융은 결국 숫자를 다루는 산업”이라며 “AI가 금융 데이터를 움직이려면, 금고와 같은 금융 데이터베이스와 AI 사이에 안정적이고 체계적인 매개가 반드시 있어야 한다. 그 핵심이 바로 ‘오페리아’”라고 설명했다.
웹케시는 오페리아 설계 과정에서 세 가지 원칙을 강조했다. ▲DB와 기존 시스템 구조를 유지해 코어를 수정하지 않을 것 ▲기존 보안 체계와 권한 체계를 그대로 활용할 것 ▲모든 요청과 응답에 대해 자동 감사 로그를 생성해 사고 발생 시 원인을 추적할 수 있도록 할 것이다.
이 같은 구조를 통해 금융권이 가장 민감하게 여기는 보안과 정확성, 운영 안정성을 확보하면서도 AI 에이전트를 실제 업무에 적용할 수 있도록 했다.
웹케시는 “오페리아를 기반으로 자사 자금관리 솔루션에서 자체 테스트를 진행한 결과, 1000개 이상 질의응답 검증에서 99% 수준의 정답률을 확보했다”고 밝혔다.
◆ 강남훈 부대표 “브랜치Q, 코딩 아닌 프롬프트로 맞춤형 구현”
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| ▲웹케시 강남훈 부대표/사진=소민영 기자 |
강남훈 부대표는 웹케시 자금관리 에이전트의 대표 격인 ‘브랜치Q’의 고도화 성과를 집중 소개했다.
강 부대표는 “지난 1년 동안 브랜치Q는 AI와 데이터베이스 사이에 두 개의 핵심 계층을 추가했다”며 “비즈니스 이해 계층과 데이터 이해 계층을 통해 문맥 이해도, 일관성, 신뢰성을 높였다”고 설명했다.
비즈니스 이해 계층은 자금관리 업무에서 쓰이는 다양한 표현을 일관된 업무 언어로 해석하는 역할을 한다. 예를 들어 ‘지출’이라는 표현 하나에도 이체, 송금, 지급 등 여러 의미가 섞일 수 있는데, 이를 금융 업무 맥락에 맞게 정리해 전달한다는 것이다. 데이터 이해 계층은 시스템마다 다른 테이블과 컬럼 구조를 이해해 사용자의 요청을 정확한 SQL로 변환하는 역할을 맡는다.
강 부대표는 “질의응답 검증 규모를 1000개 이상으로 늘렸고, 질문 유형도 다각도로 검증해 현재 답변 정확도는 99% 수준에 도달하고 있다”고 말했다.
또한 “기존 단일 응대 에이전트 수준이던 구조를 8대 전문 에이전트 체제로 확장했다”고 밝혔다. 일반 질의응답, 보고서 생성, SNS·메일 커뮤니케이션, 상담, 자금 예측, 분석, 법인계좌·법인카드 감사, 모바일 확장 등으로 역할을 세분화했다.
강 부대표는 “이제는 메뉴와 소스코드 중심이 아니라 프롬프트 중심으로 고객 요구를 수용하는 시대”라며 “현장 컨설턴트가 고객 요구를 듣고 코딩 없이 맞춤형 기능을 구현하는 방식으로 전환하겠다”고 말했다.
◆ NH농협은행서 시작, IBK기업은행 등으로 확산
웹케시는 자금관리 에이전트 V1이 2025년 12월 NH농협은행 ‘AI하나로’ 서비스로 출시돼 약 100명의 하나로브랜치 고객을 대상으로 파일럿 운영되고 있다고 설명했다. 이번에 공개한 V2는 NH농협은행 하나로브랜치 이용 고객 약 800명 규모로 확대 적용됐다.
또 NH농협은행과 에이전트 뱅킹 PoC를, 광주은행과 경영정보 에이전트 실증을 수행했으며, 비즈플레이 서울페이와 지방자치단체 공공복지 에이전트 PoC도 진행했다.
강 부대표는 “브랜치Q는 2026년 3월 기준 5개 제휴 은행을 통해 약 1만개 기업 고객을 확보하고 있다”며 “NH농협은행에 이어 IBK기업은행에서도 새롭게 오픈하고, 나머지 제휴 은행들에도 무상으로 확대 적용해 고객 요구를 빠르게 흡수하겠다”고 말했다.
웹케시는 NH농협은행, 광주은행 등과의 협업 사례를 바탕으로 향후 금융권과 공공 영역으로 AI 에이전트 적용을 확대할 방침이다.
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