~2주

제품 출시 주기, ~6개월에서 ~2주로

~4주

고객 요청부터 운영 배포까지

London Stock Exchange Group (LSEG)(새 창에서 열기)는 금융 시장의 중심에 위치하고 있습니다. 선도적인 글로벌 금융 시장 인프라 및 데이터 제공업체로서, 약 190개 시장에 걸쳐 40,000개 이상의 고객과 400,000명의 최종 사용자를 지원합니다.

수년 동안 LSEG는 금융 모델과 분석을 강화하기 위해 AI 및 머신러닝 (Machine Learning)에 집중적으로 투자해 왔습니다. 하지만 생성형 AI (Generative AI)의 등장은 근본적으로 새로운 기회를 가져왔습니다. 단순히 시스템을 개선하는 것을 넘어, 사람들이 데이터와 상호작용하고, 통찰력을 생성하며, 의사결정을 내리는 방식을 변화시키는 기회입니다.

과제는 명확했습니다. 고급 인프라에도 불구하고, 조직 전반의 지식 노동은 여전히 수동적인 합성, 파편화된 워크플로 (Workflows), 그리고 통찰력 생성을 늦추고 확장성을 제한하는 시간 소모적인 프로세스를 포함하고 있었습니다.

“AI는 단계적 변화입니다. 하지만 진정한 변화는 단순히 문제를 실행하는 방식이 아니라, 문제를 해결하는 방식을 재고할 때 찾아옵니다.”

그 순간, OpenAI는 강력한 모델, 직관적인 인터페이스, 그리고 이미 LSEG의 고객들이 채택하고 있는 생태계를 제공하며 자연스러운 파트너가 되었습니다.

LSEG는 신중한 전략을 가지고 생성형 AI에 접근했습니다: 실제 문제에서 시작하여 책임감 있게 확장하는 것입니다.

이 회사는 모델 품질, 기업 준비성 (Enterprise readiness), 그리고 고객 수요와의 정렬을 기준으로 OpenAI를 선택했습니다. 많은 LSEG 고객들이 이미 ChatGPT를 사용하고 있었기에, LSEG의 신뢰할 수 있는 데이터를 해당 워크플로에 직접 통합할 수 있는 자연스러운 기회가 만들어졌습니다.

“그것이 자연스러운 파트너십을 만들어냈습니다.”라고 AI 제품 부문 그룹 디렉터인 Max Grigoryev는 말합니다. “우리는 내부 운영 방식을 개선하는 동시에, 고객들이 이미 작업하고 있는 환경에서 우리의 데이터를 사용할 수 있도록 도울 수 있었습니다.”

LSEG는 조직 전반에 ChatGPT Enterprise 및 OpenAI API를 배포하여, 몇 주 만에 전 세계 수천 명의 직원들이 이를 사용할 수 있도록 했습니다. 제품, 엔지니어링, 연구 및 운영 전반의 팀들은 보고서 초안 작성, 시장 데이터 합성, 제품 프로토타입 제작, 그리고 내부 워크플로 (workflow) 효율화에 AI를 활용하기 시작했습니다.

예를 들어, 분석가들은 이제 ChatGPT를 사용하여 방대한 양의 금융 및 시장 정보를 요약하며, 이를 통해 초기 조사에 소요되는 시간을 줄이고 인사이트 (insight) 생성 속도를 높이고 있습니다. 제품 팀은 AI를 사용하여 기능을 신속하게 프로토타이핑하며, 비즈니스 팀은 고객 커뮤니케이션 및 문서를 더욱 효율적으로 생성합니다.

동시에, LSEG는 초기 단계부터 거버넌스 (governance)를 내재화했습니다. 여기에는 모델 평가 프레임워크 (model evaluation frameworks), 중요한 결과물에 대한 인간 참여형 검토 (human-in-the-loop review), 그리고 엄격한 데이터 프라이버시 및 보안 통제가 포함되었습니다.

“우리는 사람들을 제한하는 것을 생각하지 않습니다. 우리는 그들이 역량을 발휘할 수 있도록 돕는 것을 생각합니다.”라고 Max는 설명합니다. “모든 것이 안전하고 규정을 준수하도록 보장하면서, 사람들이 더 빠르게 움직일 수 있는 도구를 제공하는 것입니다.”

도입은 풀뿌리 수준의 열정에 힘입어 빠르게 확장되었습니다. 초기 사용자들은 즉각적인 가치를 입증하며 팀과 지역 전반에 걸쳐 추진력을 만들어냈습니다.

“과거에 고객들이 프로젝트 완료에 9개월이 걸릴 것이라고 예상했다면, 이제는 몇 주 또는 며칠 내에 결과를 기대합니다. 이러한 사고방식의 변화는 매우 심오합니다.”

직원들은 복잡한 작업에 대한 ChatGPT의 정확도에 대해 긍정적인 피드백을 보고했으며, 더 빠르고 고품질의 결과물과 수동 작업의 감소를 통해 명확한 시간 절감 효과를 경험했습니다.

LSEG의 AI 그룹 책임자인 Emily Prince는 “ChatGPT를 통해 변화된 점은 우리가 모범 사례 (best practice)를 더 쉽게 확장하고, 작업을 더 빠르게 완료하면서도, 우리가 중요하게 생각하는 표준과 기술을 여전히 내재화할 수 있다는 것입니다.”라고 말합니다. “이는 효율성 측면뿐만 아니라, 사람들이 얼마나 창의적으로 문제를 해결할 수 있는지에 있어서도 단계적인 변화 (step change)입니다.”

결과:

• 제품 출시 주기 단축: 3~6개월에서 2주로 단축
• 전 세계 수천 명의 직원에게 수주 내로 지원 완료
• 고객 인도 타임라인 가속화: 요청부터 프로덕션(production)까지 약 4주로 단축
• 분석가 생산성 향상: 더 빠른 조사 및 합성(synthesis)을 통해 달성
• 부서 간 협업 개선: 부서 간 정보 흐름 가속화를 통해 달성
• 혁신 속도 확장: 아이디어가 컨셉에서 프로토타입(prototype)으로 넘어가는 데 단 몇 시간 소요

“역사적으로 제품을 시장에 출시하는 데는 규제, 컴플라이언스 (compliance), 법률, 사이버 보안 및 인도 요구 사항으로 인해 종종 3개월에서 6개월이 소요되었습니다. 이제 우리가 AI 소비를 위해 적응시키고 있는 많은 제품은 2주의 출시 주기를 가지고 있습니다.”

• 단순한 작업이 아닌 워크플로 (workflow)를 재고하십시오: 가장 큰 이득은 업무가 수행되는 방식을 재설계하는 데서 옵니다.
• 광범위하고 조기에 지원하십시오: 팀에 대규모로 접근 권한을 부여하면 학습과 채택 (adoption)이 가속화됩니다.
• 속도와 신뢰의 균형을 맞추십시오: 강력한 거버넌스 (governance)는 더 빠르고 안전한 혁신을 가능하게 합니다.
• 실험을 장려하십시오: 직원들이 탐구할 수 있도록 신뢰를 줄 때 혁신이 나타납니다.
• 극단은 피하십시오: AI에 대한 가장 효과적인 접근 방식은 사려 깊고 책임감 있는 채택입니다.

“가장 영향력 있는 사람들은 단순히 AI를 사용하는 것이 아니라, 그들이 일하는 방식 자체에 도전하고 있습니다.”

• 영향력은 높고 리스크는 낮은 유스케이스 (use case)부터 시작하십시오: LSEG가 안전하게 규모를 확장하기 위해서는 거버넌스가 매우 중요합니다.
• 초기 채택자 (early adopters)에게 권한을 부여하십시오: 가치가 즉각적으로 가시화되었을 때 LSEG의 채택이 가속화되었습니다.
• 교육 및 지원 (enablement)에 투자하십시오: 최고의 유스케이스는 종종 사용자 자신으로부터 나타납니다.
• 결과에 대해 엄격하십시오: 규모를 확장하기 전에 성공의 모습이 어떠해야 하는지 명확히 하십시오.

LSEG는 이제 개인의 생산성 향상을 넘어, 워크플로 수준에 더 깊이 내재된 AI 애플리케이션으로 확장하고 있습니다. 여기에는 조사 프로세스, 제품 개발 및 고객 대면 솔루션에 AI를 직접 통합하는 것이 포함됩니다.

핵심적인 초점은 Model Context Protocol (MCP)과 같은 시스템을 통해 OpenAI 모델을 LSEG의 신뢰할 수 있는 데이터와 결합하는 것입니다. 이를 통해 고객은 AI 워크플로 (workflows) 내에서 정확하고 검증 가능한 정보에 직접 접근할 수 있습니다.

"우리 고객들은 인사이트에 도달하는 시간(time to insight), 즉 더 빠르고 정확하게 의사결정을 내리는 것에 관심을 가집니다."라고 Max는 말합니다. "그것이 바로 우리가 가능하게 하고 있는 것입니다."

앞을 내다보며, LSEG는 규모의 경제(scale)에서 가장 큰 기회를 보고 있습니다. 즉, 전 세계 임직원과 고객이 사고하고, 구축하고, 결정하는 방식에서 AI를 완전히 활용할 수 있도록 역량을 강화하는 것입니다.

"27,000명의 직원이 확신을 가지고 AI를 활용하는 집단적인 힘을 상상해 보십시오. 그 잠재력은 엄청납니다. 우리는 이미 강력한 결과들을 목격하고 있으며, 앞으로 더 많은 것들이 기다리고 있습니다."