아마존 Quick Research와 S&P Global 데이터 통합으로 혁신하는 AI 리서치 자동화

아마존 Quick Research와 S&P Global 데이터 통합을 통한 AI 리서치 자동화 혁신

빠르게 변화하는 시장 환경에서 데이터 분석과 인사이트 도출의 속도는 기업 경쟁력의 핵심입니다. 이에 AWS는 S&P Global과 협업하여 Amazon Quick Research에 최첨단 데이터 통합 기능을 추가했습니다. 이번 통합은 금융, 에너지 산업 도메인의 방대한 고급 데이터를 AI 기반 연구 환경에 자연스럽게 융합하면서, 정보 탐색 방식의 판도를 바꾸고 있습니다.

Amazon Quick Research란?

Amazon Quick Research는 다양한 내부 저장소, SaaS 애플리케이션, AWS 서비스 및 오픈 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)를 통해 1,000개 이상의 외부 앱과 연결되는 AI 지원 리서치 도구입니다. 기업 사용자들은 이 플랫폼을 통해 컨텍스트 기반 자연어 검색, 데이터 시각화, 인사이트 도출, 업무 자동화 등 다양한 기능을 하나의 통합 환경에서 구현할 수 있습니다.

S&P Global 데이터 통합의 활용 사례

1. S&P Global Energy 인텔리전스 통합
   이번 통합은 석유, 가스, 전력, 금속, 친환경 에너지, 농업, 해운 분야 등 다양한 글로벌 에너지 지표를 실시간(30분 단위)으로 제공하는 AI Ready 데이터 MCP 서버를 기반으로 합니다. 수십만 건의 분석 보고서와 뉴스 아카이브가 벡터화되어 OpenSearch에 저장됨으로써, 사용자는 자연어를 이용해 매우 정밀하고 시기적인 에너지 동향 정보를 얻을 수 있습니다.

2. S&P Global Market Intelligence 통합
   Kensho가 개발한 LLM 지원 MCP 서버를 활용하여 기업 재무정보, 실적 발표 스크립트, 시장 데이터 등을 자연어로 즉각 검색할 수 있도록 하였습니다. 이제 재무 전문가들은 SQL이나 복잡한 쿼리 없이 단순히 질문만으로 수천 건의 데이터를 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있으며, 자동화된 분석 흐름 또한 구현할 수 있습니다.

Quick Research 통합 솔루션 아키텍처

해당 통합은 Amazon API Gateway를 통해 Quick Research의 요청을 받아 AWS Application Load Balancer를 통해 Amazon EKS에 호스트된 MCP 서버로 전달됩니다. 구조화된 데이터는 Amazon RDS for PostgreSQL, 비정형 데이터는 Amazon OpenSearch Service 및 S3를 기반으로 처리됩니다. FastMCP 프레임워크를 기반으로 구축되어 모든 요청은 고성능 스트리밍 HTTP 프로토콜로 처리되며, 안정적인 서비스 가용성과 자동 확장성을 보장합니다.

핵심 기술 구성요소

• 자동화 데이터 파이프라인: Amazon Bedrock 기반 RAG 파이프라인으로 전문 문서를 전처리, 벡터화하여 OpenSearch에 저장
• 벡터 스토리지 기반 자연어 검색: 고차원 유사도 검색을 통해 맥락 기반 검색 자동화 구현
• 자동 확장 및 내결함 지능형 시스템: EKS 클러스터 오토스케일링과 이중 클러스터 구성 적용
• 보안 설계: API Gateway, AWS WAF, IAM, OAuth 인증, SecretsManager, 네트워크 격리, TLS 암호화 등 다양한 자동 보안 도입
• 관측성과 모니터링: Amazon CloudWatch 및 CloudTrail이 전체 리서치 흐름에 대한 실시간 추적 및 감사 기록 제공

도입 효과 및 기대 가치

통합 워크플로우를 통해 기존에 복수의 플랫폼을 이동하며 수행했던 리서치 작업을 단일 인터페이스에서 자동화함으로써, 업무 효율이 획기적으로 상승하게 됩니다. 정보 분석 시간은 수 주에서 수 분으로 단축되며, 복잡한 쿼리 작성이나 기술적 장벽 없이도 누구나 고급 인사이트에 접근할 수 있게 됩니다.

결론적으로 S&P Global 데이터와 Amazon Quick Research의 결합은 차세대 기업 데이터 활용 방식이 어떻게 발전할 수 있는지를 잘 보여주는 대표적 사례입니다. 궁극적으로 이는 AI 연구 자동화의 강력한 활용 전략으로, 데이터 중심의 의사 결정 전환을 가속화할 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/sp-global-data-integration-expands-amazon-quick-research-capabilities/