사내 LLM Gateway로 Claude Code와 Codex의 인증, 비용, 모델 접근을 중앙에서 통제하는 설계를 정리했습니다.\nBedrock 기반 멀티 프로바이더 환경에서 예산 차단, 자동 다운그레이드, 감사 추적을 함께 구현한 사례입니다.
![[Databricks Data + AI Summit 2026] AI-ready Finance Data로 전환하기 위한 데이터 플랫폼 전략](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/2606_databricks.png)
금융 조직의 AI 적용은 모델보다 신뢰 가능하고 검증 가능한 데이터 기반이 먼저 필요하다고 설명했습니다. Trust, Validity, Context를 갖춘 Finance Data Product와 운영 확장 방향을 소개했습니다.
Databricks Summit 2026의 Agentic Analytics 전략을 정리했습니다. 데이터 플랫폼 중심의 거버넌스와 의미 체계가 Agent 시대의 핵심이라고 설명했습니다.
문서화 도구와 자동화만으로는 지식 시스템이 완성되지 않는 한계를 짚었습니다. 기준, 책임, 거버넌스로 신뢰할 수 있는 지식을 만드는 방법을 정리했습니다.
AI 에이전트가 실행 주체가 되면서 기업용 가드레일 설계의 필요성을 정리했습니다. 권한, 승인, 감사 추적, 중단 절차를 통합한 통제 프레임워크를 제시했습니다.
Claude Code의 보안 기능만으로는 충분하지 않아 조직 거버넌스가 필요함을 설명했습니다. 샌드박스, 사용 정책, 모니터링, 코드 검토를 함께 적용하는 방안을 제안했습니다.
2025년 FinOps 트렌드로 거버넌스 강화와 AI 활용 확대가 부각되었습니다. 또한 AI 지출 관리와 클라우드 리소스 최적화가 중요한 과제로 제시되었습니다.
