"AI 모델 고민 해결"…인포뱅크, 협업 플랫폼 '인세븐' 자동 라우팅 고도화

업무 목적별 최적 모델 자동 선택…20여 종 모델 분기로 처리 속도 최대 7배 향상

인포뱅크가 기업들이 인공지능(AI) 협업 플랫폼에서 업무 목표에 적합한 모델을 부담 없이 활용할 수 있는 기반을 마련했다.

인포뱅크는 자사 플랫폼 '인세븐(IN7)'에 업무 목적에 따라 다양한 AI 모델을 자동으로 선택·실행하는 'AI 모델 자동 라우팅' 기능을 고도화했다고 4일 밝혔다.

현재 많은 기업이 다양한 AI 모델을 업무 성격에 맞춰 병행 사용하지만 모델별 가격과 성능 차이로 최적 선택이 어렵고 다중 구독이나 좌석 단위 구매로 비용 부담이 증가하는 문제를 겪고 있다. 이러한 운영 구조는 AI 전환(AX)을 가로막는 주요 장애 요인으로 지적돼왔다.

인포뱅크 AI 협업 플랫폼 '인세븐' (이미지=인포뱅크)

인세븐은 업무 유형을 기반으로 최적 모델을 자동 분기하는 AI 모델 자동 라우팅 기술을 적용해 선택 부담과 비용 문제를 동시에 해결한다.

해당 기술은 업무 성격을 분석해 오픈AI·앤트로픽·구글·xAI에서 제공하는 AI 모델 20여 종 중 가장 효율적인 모델을 자동 선택한다. GPT-5.1, 제미나이 3 프로와 같은 고성능 모델부터 GPT-5 미니, 제미나이-2.5-플래시 계열의 경량 모델까지 상황에 맞춰 분기하며 고비용 모델은 꼭 필요한 순간에만 활용된다.

이를 통해 AI 비용은 30~60% 절감되고 처리 속도는 3~7배 향상돼 기업은 복잡한 모델 비교 없이 자동으로 최적화된 환경을 활용할 수 있다는 게 인포뱅크 측 설명이다.

또 자동 라우팅 기반 위에 고급 분석 기능 '딥리서치'를 적용해 보고서 수준의 심층 분석 결과물을 자동 생성한다. 딥리서치는 GPT-5, 클로드, 제미나이 등 복수 대형 모델을 조합해 웹·문서·데이터 기반 조사를 수행하고 정보를 비교·정리·구조화해 최종 분석 결과를 도출한다.

사용자는 한 번의 질문으로 조사부터 요약까지 전체 과정을 일괄 처리할 수 있으며 시장·경쟁사·기술 분석 시간은 평균 57% 단축된다.

인세븐의 자동 라우팅과 딥리서치 기술은 목적 기반 모델 매칭, 비용 조건 분기, 성능 및 비용우선 모드 지원 등의 기능을 통해 AI 도입 장벽이 높은 중소·중견 기업에도 합리적인 비용으로 AX를 경험할 수 있도록 설계됐다. 특히 문서 기반 검색증강생성(RAG)과 멀티 모델 조합 기술을 적용해 전문성과 결과 품질을 높인 점도 차별화 요소다.

인포뱅크는 최신 글로벌 AI 모델을 빠르게 도입하고 국내 최저 수준의 비용 체계를 구축해 기업의 AI 활용 환경을 지속 강화할 방침이다. 제조·금융·유통·헬스케어 등 산업별 요구에 맞춘 딥리서치 템플릿도 고도화해 산업 맞춤형 AI 분석 생태계를 확대해 나갈 계획이다.

인포뱅크 강진범 최고기술책임자(CTO)는 "앞으로 기업은 어떤 모델을 선택할지, 비용을 관리할지 고민할 필요가 없을 것"이라며 "인세븐은 성능과 비용 효율을 자동 최적화하는 AI 플랫폼으로 자리매김할 것"이라고 강조했다.