아마존 알렉사(Alexa) AI 조직을 이끌었던 프렘 나타라잔(Prem Natarajan)은 5년간의 빅테크 경력 후 캐피털원(Capital One)의 수석 과학자(Chief Scientist)로 자리를 옮겼다. 그 이유는 AI 연구와 실제 배포의 가장 복잡한 문제가 수평적 플랫폼을 구축하는 빅테크가 아니라, 금융 같은 산업 버티컬로 이동하고 있다는 판단에서였다. 금융 분야에서는 단순히 모델을 만드는 것이 아니라 실제 고객 문제, 맥락적 비즈니스 지식, 지속적 학습, 그리고 높은 정확도와 개인정보 보호 기준이라는 제약 속에서 AI를 작동시키는 것이 핵심 과제다.
캐피털원은 1억 명 이상의 고객을 보유한 미국 대형 금융사다. 이 회사는 설립 초기부터 데이터와 분석을 기반으로 금융 상품을 개인화하는 사업 모델을 구축해 왔으며, 10년 전에는 전사 클라우드 전환을 단행해 데이터·컴퓨팅·AI 실험이 통합된 인프라를 마련했다. 이러한 기반이 현재 엔터프라이즈 AI를 선도할 수 있는 토대가 됐다는 평가다. 나타라잔은 DARPA 지원 연구와 학계를 거쳐 머신러닝이 태스크별 응용에서 파운데이션 모델로 진화하는 과정을 직접 목격해 왔다.
금융 분야에서 AI의 복잡성은 수익이나 속도보다 정확도와 신뢰성 요건에서 비롯된다. 고객의 금융 생활에 직결되는 판단을 다루는 만큼, 모델 오류의 파급 효과가 크고 규제 준수도 필수적이다. 캐피털원이 수석 과학자 직책을 신설해 운영하는 것은 AI 기술 역량 내재화를 넘어 연구 수준의 전문성을 사업 전략과 직접 연결하려는 의도로 읽힌다. 대형 금융사들이 AI 인재 확보 경쟁에 뛰어드는 가운데, 빅테크 출신 고급 연구 인력의 금융권 이동은 산업 내 AI 적용 심화를 보여주는 흐름으로 주목받고 있다.
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