KB스타터스에 선정된 노크랩의 의미
AI 전문 기업 노크랩(Knocklab)이 KB금융그룹의 우수 스타트업 육성 프로그램인 '2026 KB스타터스'에 최종 선정됐다. 지난 5월 14일 서울 서초구 KB이노베이션허브센터 강남 HUB에서 열린 '2026년 KB스타터스 웰컴데이'에서 노크랩은 KB금융 계열사들과 협업 및 성장 방안을 논의하며 본격적인 활동을 시작했다. 이번 선정으로 노크랩은 KB금융 계열사와의 실질적인 연계 협업, 전용 업무 공간 지원, 내·외부 전문가 경영 컨설팅, 그룹 CVC(기업형 벤처캐피탈)를 통한 투자 유치 지원 등 스케일업을 위한 맞춤형 지원을 받게 된다.
노크랩은 기업용 생성형 AI 플랫폼 '씽크플로우(ThinkFlow)'와 초고속 데이터베이스 가속 솔루션 '캐스트디비(CAST-DB)'를 핵심 제품으로 보유한 AI 스타트업이다. 두 솔루션은 단순한 텍스트 검색 수준을 넘어, 기업 내부의 복잡한 비정형 문서를 지식 그래프(Knowledge Graph) 형태로 구조화하고 다단계 추론(Multi-hop)을 통해 정확한 답변을 도출하는 기술적 기반 위에 구축됐다. KB금융그룹이 노크랩을 선정한 것은 금융 서비스의 디지털 전환을 가속화하는 동시에, 방대한 계열사 데이터를 실질적으로 활용할 수 있는 기술 파트너를 확보하려는 전략적 판단이 반영된 결과다.
노크랩의 핵심 기술 경쟁력은 KAG(Knowledge-Augmented Generation·지식증강생성) 아키텍처에 있다. 이 아키텍처는 기업의 문서를 지식 그래프 형태로 변환한 뒤 다단계 추론을 적용하여 정확한 답을 도출한다. 단순히 정보를 나열하는 데 그치지 않고, 의사결정에 필요한 맥락과 인과관계까지 분석해 제공한다는 점에서 기존 RAG(검색 증강 생성) 방식과 차별화된다.
KB금융처럼 여러 계열사를 아우르는 복잡한 데이터 환경에서 이 기술의 실용적 가치는 더욱 두드러진다.
AI 플랫폼 '씽크플로우'와 '캐스트디비'
김연빈 노크랩 대표는 이번 선정에 대해 "치열한 경쟁을 뚫고 금융권 대표 스타트업 육성 프로그램에 선정되어 기쁘다"며, "당사의 KAG 기반 AI 솔루션과 초고속 DB 가속 기술을 통해 금융 엔터프라이즈 AI 시장의 새로운 표준을 제시하겠다"는 포부를 밝혔다.
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이 발언은 단순한 기술 시연 수준을 넘어 금융 현장에 즉시 적용 가능한 솔루션을 구현하겠다는 의지를 담고 있다. AI 기술의 금융권 도입이 확대되면서 데이터 편향성과 개인정보 보호 문제는 업계 공통의 과제로 부상하고 있다.
노크랩은 관련 법규에 따른 데이터 처리 절차와 보안 프로토콜을 솔루션 설계 단계부터 반영하고 있다고 밝히고 있다. 다만 구체적인 컴플라이언스 체계나 인증 현황에 대해서는 추가적인 공개 자료가 필요한 상황이다. 이번 선정은 한국 금융 산업에서 AI 기술 수용이 구체적인 협업 단계로 진입했음을 보여주는 사례다.
KB스타터스 프로그램을 통해 노크랩은 KB금융 계열사의 실제 업무 환경에서 씽크플로우와 캐스트디비의 성능을 검증할 기회를 갖게 됐다. 비정형 데이터 처리와 지식 관리 역량이 금융 경쟁력의 핵심 변수로 부상하는 흐름 속에서, 이번 프로그램 참여는 노크랩의 기술이 실제 대규모 금융 환경에서 얼마나 유효한지를 입증하는 실질적 시험대가 될 전망이다.
지식증강생성의 금융 분야 적용
KB스타터스 프로그램은 KB금융그룹이 외부 스타트업과의 협력을 통해 내부 혁신을 견인하는 대표적인 채널로 자리잡았다. 노크랩과의 협업을 통해 KB금융은 고객 데이터 분석의 정밀도를 높이고, 개인화된 금융 상품 추천 및 업무 프로세스 자동화 분야에서 구체적인 성과를 도출할 것으로 기대된다. 씽크플로우의 지식 그래프 기반 분석이 실제 여신 심사나 고객 상담 영역에 적용될 경우, 응답 정확도와 처리 속도 양면에서 체감 가능한 변화가 생길 수 있다.
금융 AI 시장에서 지속적인 경쟁 우위를 유지하려면 기술 고도화와 함께 고객 현장에서 확인된 실적이 병행되어야 한다. 노크랩이 KB금융이라는 대형 파트너와의 협업을 통해 레퍼런스를 구축한다면, 이후 다른 금융 기관으로의 확장 가능성도 높아진다. 노크랩과 KB금융이 함께 만들어갈 금융 AI의 구체적인 성과가 주목된다.
FAQ
Q. 노크랩의 기술은 일반 금융업체에도 적용 가능한가?
A. 노크랩의 AI 기술은 규모나 업종에 제한 없이 비정형 데이터가 많은 조직이라면 적용 가능한 구조로 설계됐다. 씽크플로우는 내부 문서, 보고서, 계약서 등 다양한 형태의 데이터를 지식 그래프로 구조화한 뒤 다단계 추론을 통해 필요한 정보를 추출한다. 중소형 금융사나 핀테크 기업도 API 방식으로 솔루션을 연동할 수 있다면 도입 장벽이 낮아질 수 있다. 다만 실제 도입 시에는 기존 데이터 인프라와의 호환성 검토가 선행되어야 한다. KB금융과의 협업 과정에서 구축될 레퍼런스가 다른 금융기관의 도입 판단에 중요한 근거 자료가 될 것으로 보인다.
Q. AI 활용에 따른 데이터 보호 문제는 어떻게 대비하고 있나?
A. 노크랩은 개인정보 보호법 등 관련 법규에 따라 데이터를 처리하며, 솔루션 설계 단계에서부터 보안 프로토콜을 내재화하는 방식을 취하고 있다고 밝히고 있다. 금융권은 일반 산업보다 개인정보 및 금융정보 보호 규제가 훨씬 엄격하기 때문에, KB금융 계열사와의 실증 협업 과정에서 보안 요건 충족 여부가 면밀히 검토될 것이다. AI 모델의 편향성 문제 역시 학습 데이터의 다양성 확보와 지속적인 출력 검증을 통해 관리되어야 하는 과제다. 구체적인 보안 인증 현황이나 컴플라이언스 체계에 대해서는 향후 공식 자료를 통한 추가 확인이 필요하다. 금융 AI 도입 초기 단계인 만큼 투명한 정보 공개가 신뢰 형성의 핵심 요소가 된다.
Q. AI 기술이 금융 산업에 미치는 장기적인 영향은 무엇인가?
A. AI는 금융 산업에서 여신 심사, 사기 탐지, 고객 상담 자동화, 리스크 관리 등 광범위한 영역에 걸쳐 업무 방식을 바꾸고 있다. 특히 KAG처럼 문서 기반 추론이 가능한 기술이 성숙해질수록, 금융사의 내부 지식을 체계적으로 활용하는 방식이 달라지고 개인화된 금융 서비스의 정밀도도 높아진다. 장기적으로는 인력 집약적이었던 업무 프로세스가 AI 지원 방식으로 재편되면서 인력 구성과 조직 역할에도 변화가 나타날 것으로 예상된다. 동시에 AI 오작동이나 편향된 판단이 금융 소비자에게 미치는 영향을 최소화하기 위한 규제 체계 정비도 병행될 필요가 있다. 기술 도입과 제도 설계가 균형 있게 진행될 때 금융 AI의 긍정적 효과가 극대화될 수 있다.
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