- OpenAI 협업 트랙 ‘열림’ 프로그램 선정…금융 데이터 인프라 고도화 추진
금융 데이터 인프라 기업 Lucy는 중소벤처기업부 글로벌 기업 협업 프로그램 내 OpenAI 협업 트랙 ‘열림’ 참여기업으로 지난 5월 20일 선정됐다고 밝혔다. Lucy는 미국 SEC 공시와 한국 DART 공시 데이터를 LLM과 RAG 환경에 최적화된 형태로 정교하게 전처리·구조화하는 기술을 개발해 왔으며, 이번 선정을 통해 Lucy가 금융 데이터 인프라 고도화의 가능성을 구체화하는 계기가 될 것으로 기대한다.
Lucy는 금융기관이 LLM기반 투자정보 서비스와 내부 업무 자동화 시스템을 안정적으로구현할 수 있도록, 공시데이터를 단순 텍스트가 아닌 기계가 이해하기 쉬운 구조화 데이터로 변환한다. 실제 적용사례로 국내은행과 증권사들이 연금펀드와 연금ETF를 검색하고 분석하는데 탁월한 성능을 발휘했다. 연금펀드와 연금 ETF를 RAG에 활용하려면 투자설명서를 전처리해야 하는데 그 난이도가높다. 또한 미국, 한국 모든 기업들의 테마분류, 사업 부문별 실적, 임직원 수, 공시 간의 연결성 등 기존에는 얻을 수 없는 데이터를 제공하고 있다.
이번 ‘열림’ 프로그램 참여를 계기로 Lucy는 자사의 금융 데이터 전처리 인프라가 실제로 LLM/RAG 성능 개선에 기여하는 방안을 검토하고, LLM-as-a-judge 방식 등 평가 방법론을 고도화 할 계획이다. Lucy는 이를 통해 금융기관이 가장 중요하게 보는 정확성, 근거성, 재현성, 데이터 품질 측면에서 자사 데이터 인프라의 성능을 정량적으로 입증한다는 목표다.
Lucy는 이미 미국과 한국 양쪽 시장에서 상업적 성과를 만들고 있다. 현재 미국 자산운용사 고객사를 확보해 2026년 기준 약 108만 달러의 미국 매출을 발생시키고 있으며, 국내에서는 키움증권, 신한투자증권, KB증권, 한화투자증권, NH투자증권 등 주요 금융기관에 투자정보 데이터를 제공하며 제품을 고도화하고 있다.
Lucy의 AI개발총괄 박지회는 “금융 분야에서 LLM이 제대로 작동하기 위해서는 모델 자체의 성능뿐 아니라, 모델이 활용하는 데이터의 품질이 결정적으로 중요하다”며 “Lucy는 복잡한 금융 공시 데이터를 LLM이 정확하게 읽고 활용할 수 있는 인프라로 바꾸는 데 집중해 왔다”고 말했다.
이어 “이번 ‘열림’ 프로그램 참여를 계기로 Lucy의 데이터 인프라가 LLM/RAG 성능을 얼마나 개선하는지 객관적으로 검증하고, 미국 자산운용사와 국내 금융기관을 대상으로 더 신뢰도 높은 금융 AI 인프라를 제공하겠다”고 밝혔다.
Lucy는 향후 SEC 공시, ETF/ETP 문서, 펀드 관련 규제 문서, 한국 DART 공시 등 금융기관이 반복적으로 분석해야 하는 고난도 문서를 중심으로 데이터 커버리지를 확대할 계획이다. 또한 자산운용사, 증권사, 은행 등 금융기관이 투자정보 챗봇, 리서치 자동화, 상품 모니터링, 규제 문서 분석, 펀드 데이터 관리 업무에 LLM을 안정적으로 도입할 수 있도록 지원할 예정이다.
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