브이세븐(V7)이 기업 문서와 데이터에 담긴 업무 맥락을 AI 에이전트가 지속적으로 활용하도록 하는 플랫폼 ‘V7 고(V7 Go)’를 구축했다고 밝혔다. V7은 50~100단계에 이르는 업무를 수분 안에 처리하고 의사결정 전 과정을 기록한다고 설명했다.
오픈AI(OpenAI)는 9월 21일 오픈AI 공식 블로그에서 V7의 플랫폼과 활용 사례를 소개했다. V7 고는 금융·보험·부동산 기업의 문서, 데이터룸, 스프레드시트, 이메일, 내부 도구에 흩어진 정보를 연결해 에이전트가 검색하고 업무에 활용할 수 있는 ‘컨텍스트 그래프(Context Graph)’로 정리한다는 것이다.
V7 고의 기업 데이터 검색 방식
V7 고는 GPT-5.6 루나(GPT-5.6 Luna)로 수백만개 파일에서 기업·펀드·인물 등 개체와 관계, 사실, 지표를 추출한 뒤 원문 근거와 함께 그래프에 저장한다. 정보가 부족할 때는 RAG 방식으로 원본 문서를 다시 검색하며, V7은 긴 문맥을 매번 읽는 방식보다 그래프 탐색이 빠르고 비용도 낮다고 설명했다.
HERB 벤치마크에서는 검색 전용 시스템이 공식 기준보다 69% 높은 성능을 냈고, 답할 수 없는 질문에서 환각을 38% 줄였다. 실제 고객 사례로는 자산운용사의 거래 검토 시간이 하루에서 15분으로 단축돼 21배 빨라졌고, 한 금융서비스 팀은 검토 시간을 100시간 이상에서 10시간 미만으로 줄여 업무당 전문가 비용 1만2000달러를 절감했다. 보험 분야에서는 과거 보험금 청구와 기존 약관을 활용한 뒤 수작업 기준보다 처리 오류가 13.5% 감소했다.
복잡한 업무에 오픈AI 모델 조합
V7 고는 업무 단계에 따라 모델을 나눠 쓴다. 대량의 구조화 추출에는 GPT-5.6 루나를, 대화와 도구 사용 및 고도의 추론이 필요한 단계에는 GPT-5.6 테라(GPT-5.6 Terra)와 솔(Sol)을 적용한다. 수천개 문서를 아우르는 금융 분석 등 가장 까다로운 컨텍스트 그래프 질의에는 GPT-6 아스트라(GPT-6 Astra)도 사용하기 시작했다.
브이세븐은 인용 정확도, 수백종 문서의 추출 품질, 지시 이행, 지연시간, 비용 등을 포함한 자체 평가에서 오픈AI 모델이 복잡한 다단계 도구 작업에 가장 적합했다고 밝혔다. 각 실행 과정은 결정과 도구 호출을 추적할 수 있도록 기록되며, 브이세븐은 이를 통해 기업 업무에 대한 감사 가능한 이력을 제공한다고 덧붙였다. 브이세븐 공동창업자 겸 CEO 알베르토 리촐리는 AI가 인터넷에서 학습한 것처럼 기업 운영 방식도 배워야 금융·보험 분야의 어려운 업무를 해결할 수 있다고 말했다.