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[인사]한화손해보험

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Monday, June 30, 2014, 11:06:06

[인더뉴스 권지영 기자] 한화손해보험

 

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<본부장>경영지원실장 이은 장기보험부문장 김성일 자동차보험부문장 최양수 전략영업부문장 김태열 충청지역본부장 김윤태 호남지역본부장 박문규 GA사업본부장 성시영 장기보상본부장 정환섭 자동차보험팀장 전오현 리스크관리팀장 정진택 인사팀장 김규하

 

<지역단장>부평지역단장 손길례 중부산지역단장 조성룡 부산지역단장 김덕경 경남지역단장 민병돈 거제지역단장 지일권 대구중앙지역단장 강전욱

 

<영업부장> GA영업3부장 박민규 충청GA영업부장 하헌용

 

<센터장> 장기U/W센터장 안성수 수도권장기보상센터장 김태호 지방권장기보상센터장 남준우 강남보상센터장 최승길 강북보상센터장 김태철 충청보상센터장 이승용 부산보상센터장 장성민

 

<파트장> 인사파트장 홍상기 장기계약관리파트장 황정연 S.I.U파트장 김종권 자동차보상기획파트장 김삼기 충청지역본부마케팅파트장 전영철 호남지역본부마케팅파트장 박윤수 SLC사업본부마케팅파트장 김욱 GA사업본부마케팅파트장 강성식 전략영업마케팅마트장 김수찬


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권지영 기자 eileenkwon@inthenews.co.kr

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KT “정부 소버린 AI정책, KT와 맞닿아…한국형 AI 개발 계속할 것”

KT “정부 소버린 AI정책, KT와 맞닿아…한국형 AI 개발 계속할 것”

2025.07.03 16:15:01

인더뉴스 이종현 기자ㅣKT가 자체 개발한 한국형 AI 거대언어모델(LLM) '믿:음 2.0'을 공개하고 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 참여에 대한 의지를 내비쳤습니다. KT[030200]는 2023년 개발한 '믿:음1.0'에 이은 새로운 AI 모델 '믿:음 2.0'을 3일 선보이며 정부가 추진하고 있는 한국 독자 AI 파운데이션 모델에 참여하기 위해 준비하고 있다고 밝혔습니다. 신동훈 KT Gen AI 랩장은 "정부의 소버린 AI 정책은 KT의 AI 철학과 방향이 맞닿아 있다"라며 "KT는 한국적 데이터 얼라이언스와 그동안 1년여간의 노력을 거쳐 구축한 데이터들이 있어 독자 AI 파운데이션 모델을 구축하는 데 큰 강점이 될 것"이라고 말했습니다. 오승필 KT 기술혁신부문장은 "KT가 추구하는 소버린 AI는 데이터 주권 확보, 한국 언어 및 문화에 대한 지식, 다양한 AI 모델 선택권, 책임감 있는 AI 등 네 가지로 볼 수 있다"고 설명했습니다. 신동훈 랩장은 "믿음 모델은 데이터 구축부터 모델 학습 전 과정이 KT 자체 기술을 통해 이뤄졌기 때문에 소버린 AI 모델로 볼 수 있다"라며 "한국적 가치와 문화를 담아낸 믿음 모델은 독자적 AI를 구축하는 데 큰 강점이라 생각한다"고 설명했습니다. 정부의 소버린 AI 정책에 대해 신동훈 랩장은 "과제에 선정이 되고 안 되고를 떠나 KT는 한국형 AI 개발을 지속할 것"이라고 강조했습니다. 이어 "정부에 바라는 점이라면 공공 데이터에 대한 규제를 완화해 주는 것이 필요하다고 생각한다"라며 "규제에 막혀 일부 국가 공공문서 학습 못하고 있는 상황인데 국가가 통제 가능한 데이터를 어느 정도 기업이 AI 학습에 사용할 수 있도록 해주길 바란다"고 말했습니다. KT는 이날 마이크로소프트(MS)와 협업하는 AI 사업과 자체 개발하는 AI의 관계설정에 대해서는 상호 보완 관계라고 설명했습니다. 신동훈 랩장은 "믿음 개발을 멈춘 적은 없으며 한 번도 자체 AI 기술 개발을 포기해야 한다고 생각하지 않았다"라며 "KT의 자체 개발 AI가 완전한 기술로 거듭나기 전까지 MS와의 협업을 통해 부족한 기술을 보완하는 것"이라고 설명했습니다. MS와의 협업을 진행하면서도 AI 자체 개발도 병행하는 '투트랙' 전략을 택했다는 것으로 풀이됩니다. MS와의 협업 모델과 믿:음 2.0의 역할이 다를 것이라고도 설명했습니다. 고성능·복잡 업무에는 MS와의 협업 모델을, 단순 및 문서 업무에서는 믿음 모델을 활용해 상황에 따라 유연하게 사용할 수 있을 것이라는 입장입니다. 앞서 KT는 MS와의 협업 모델을 올해 2분기 상용화를 목표로 공동 개발 중이라고 밝힌 바 있습니다. 협업 모델의 출시 지연에 대해 KT는 "조만간 공개될 예정"이라며 "시기가 밀리는 이유는 내부적으로 성능을 높이기 위한 테스트 과정이 진행되고 있기 때문"이라고 설명했습니다.


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