건물관리 패러다임이 단순 설비제어·모니터링(BMS·BEMS)을 넘어 AI와 데이터 기반 ‘자율형 빌딩(Autonomous Building)’으로 빠르게 진화하고 있다.

 

하지만 국내 빌딩현장은 여전히 설비별 분절된 시스템과 사후대응 위주 운영에 머물러 있어 진정한 자율운영 구현에 한계를 겪고 있다. 이러한 상황 속 한국지멘스는 클라우드기반 개방형 디지털빌딩플랫폼 ‘Building X’를 중심으로 건물 자산가치 극대화에 앞장서고 있다.

 

박상현 한국지멘스 스마트인프라 빌딩사업부장을 만나 스마트빌딩의 진화방향과 디지털트윈의 역할, 미래 빌딩의 핵심비전 전략 등에 대해 들었다.

 

■ 최근 스마트빌딩시장의 전환 흐름은
스마트빌딩시장은 설비제어와 모니터링 중심에서 데이터기반 자율운영 중심으로 빠르게 진화하고 있다. 과거 BMS·BEMS가 건물상태를 보여주고 운영자의 판단을 지원하는 수준이었다면 최근에는 △AI △IoT △클라우드기술 발전 등으로 건물이 데이터를 학습하고 예측해 최적의운영을 스스로 수행하는 단계로 발전하고 있다.

 

스마트빌딩은 더 이상 단순한 ‘설비관리 대상’이 아니라 사람·에너지·전력망·디지털 서비스 등이 연결된 하나의 지능형 플랫폼으로 진화하고 있다.

 

스마트빌딩은 일반적으로 △HVAC △조명 △화재 △보안 등 다양한 벤더의 설비시스템을 운영기술(OT) 기반으로 통합해 구성되며 이러한 OT 중심 시스템은 폐쇄적인 환경에서 설비데이터를 분석해 이상을 감지하고 예측함으로써 문제의 원인과 위치를 파악하는 데 초점을 둔다.

 

반면 자율형 빌딩은 기존 OT시스템에 더해 △날씨 예보 △서비스 이력 △점유 패턴 등과 같은 외부 데이터까지 통합해 하나의 플랫폼에서 관리하며 이를 기반으로 디지털 에이전트가 자동으로 의사결정을 내리고 실행까지 수행한다. 이를 통해 예측 유지보수를 자동으로 수행하고 에너지사용과 거래를 최적화한다. 또한 공간 활용을 개선하고 운영 요청을 연계하는 등 복수의 시스템을 통합적으로 조율하는 고도화된 운영이 가능해진다.

 

결국 스마트빌딩이 설비 이상을 감지하고 분석하는 수준에 머문다면 자율형 빌딩은 다양한 데이터와 시스템을 통합해 스스로 판단하고 실행까지 수행하는 단계로 진화한 개념이라고 볼 수 있다.

 

■ 스마트빌딩과 자율형 빌딩을 구분하는 핵심기준은

스마트빌딩과 자율형 빌딩을 구분하는 핵심은 세 가지다. △통합 수준(Level of Integration) △자동화 수준(Level of Automation) △예측 기반 개인화 수준(Depth of Predictive Personalization) 등이다.

 

스마트빌딩은 일반적으로 △HVAC △조명 △화재 △보안 등 다양한 벤더의 설비시스템을 운영기술(OT) 기반으로 통합해 구성되며 이러한 OT 중심 시스템은 폐쇄적인 환경에서 설비데이터를 분석해 이상을 감지하고 예측함으로써 문제의 원인과 위치를 파악하는 데 초점을 둔다.

 

반면 자율형 빌딩은 기존 OT시스템에 더해 △날씨 예보 △서비스 이력 △점유 패턴 등과 같은 외부 데이터까지 통합해 하나의 플랫폼에서 관리하며 이를 기반으로 디지털 에이전트가 자동으로 의사결정을 내리고 실행까지 수행한다. 이를 통해 예측 유지보수를 자동으로 수행하고 에너지사용과 거래를 최적화한다. 또한 공간 활용을 개선하고 운영 요청을 연계하는 등 복수의 시스템을 통합적으로 조율하는 고도화된 운영이 가능해진다.

 

결국 스마트빌딩이 설비 이상을 감지하고 분석하는 수준에 머문다면 자율형 빌딩은 다양한 데이터와 시스템을 통합해 스스로 판단하고 실행까지 수행하는 단계로 진화한 개념이라고 볼 수 있다.

 

■ 자율형 빌딩으로 진화를 촉진하는 가장 큰 배경은
자율형 빌딩으로 진화를 촉진하는 가장 큰 배경은 건물운영 환경이 과거보다 훨씬 복잡해졌다는 점이다. 과거에는 설비를 개별적으로 관리하고 모니터링하는 수준으로도 운영이 가능했지만 최근에는 △에너지 △탄소 △사람 △안전 △다양한 디지털서비스 등이 하나의 시스템 안에서 동시에 관리돼야 하는 환경으로 변화했다.

이에 더해 에너지비용 상승과 탄소 규제 강화, 숙련된 시설관리 인력 부족까지 겹치며 기존의 사람 중심, 사후대응 방식으로는 효율적인 운영이 어려워진 상황이다.

반면 △IoT △클라우드 △AI기술 등이 성숙하면서 방대한 데이터를 통합·분석하고 이를 기반으로 예측과 최적화를 수행하는 것이 가능해졌다. 이러한 기술적 기반 위에서 건물은 더 이상 단순히 관리되는 대상이 아니라 스스로 학습하고 운영을 최적화하는 ‘자율형 시스템’으로 발전하고 있다.

결국 자율형 빌딩으로 전환은 기술도입의 문제가 아닌 복잡해진 운영환경에 대응하기 위한 필연적인 변화라고 볼 수 있다.

 

■ 건물E 절감과 탄소중립 달성에 있어 스마트빌딩의 역할은
스마트빌딩은 건물의 에너지절감과 탄소중립 달성에 있어 보조적 수단이 아니라 핵심적인 역할을 하는 기술로 평가할 수 있다.

 

자율형 빌딩은 에너지와 자원 사용을 실시간으로 분석하고 자동으로 최적화함으로써 기존 방식처럼 단순 모니터링에 머물지 않고 실제 절감효과를 지속적으로 만들어낸다. 또한 전력망과 연계해 보다 친환경적인 에너지를 선택적으로 활용할 수 있어 운영 전반에서 탄소배출을 구조적으로 줄이는 것이 가능하다.

 

자율형 빌딩은 지속가능성 목표를 단순한 선언이 아닌 ‘실행가능한 관리체계’로 전환시킨다는 점에서 의미가 크다. Siemens Infrastructure Transition Monitor에 따르면 61%가 지구 온난화 대응을 위해 기술혁신이 필요하다고 인식하고 있으며 이는 스마트빌딩과 같은 데이터 기반 기술이 탄소중립 달성의 핵심수단으로 자리잡고 있음을 보여준다.

 

결국 스마트빌딩은 에너지효율 개선과 탄소감축을 동시에 구현할 수 있는 넷제로 시대의 필수 인프라라고 평가할 수 있다.

 

■ 실제 빌딩운영에서 AI의 역할은
AI의 역할은 사람을 대체하는 것이 아니라 그 역량을 확장하는 데 있다. AI는 △예측(Predict) △진단(Diagnose) △최적화(Optimize) △자동화(Automate) 기능 등을 수행하며 빌딩운영의 효율성을 높이지만 자율형 빌딩의 궁극적인 목표는 무인화가 아니다.

 

지멘스는 이를 ‘Human-AI Collaboration’으로 설명한다. AI는 데이터를 기반으로 분석과 학학습을 수행하고 사람은 이를 바탕으로 전략적 판단과 최종 의사결정을 내린다. 이 과정에서 자율형 빌딩의 핵심가치는 인간과 AI가 함께 만들어가는 ‘선순환 학습구조’로 구현된다.

 

AI는 △고장 예측과 진단 △작업 우선순위 설정 △실행가능한 인사이트 등을 제공하고 사람은 이를 검증하고 맥락을 보완하며 경험을 통해 피드백을 축적한다. 이러한 반복적 상호작용을 통해 AI는 지속적으로 성능을 고도화하고 사람은 더욱 정교한 판단을 내릴 수 있게 된다.

 

결과적으로 많은 운영이슈는 사전에 원격으로 대응돼 비효율적인 현장작업과 다운타임이 줄어들며 기술자는 일상적인 문제 대응을 넘어 보다 전략적인 개선 활동에 집중할 수 있다. 결국 미래의 빌딩은 사람과 AI가 함께 협력하며 운영하는 지능형 환경으로 진화하게 될 것이다.

■ 제로에너지건축물(ZEB), RE100, ESG, Scope 1·2·3 관리 확대가 스마트빌딩시장에 미치는 영향은
과거 스마트빌딩이 주로 에너지효율과 운영 편의성 향상을 위한 Good to have솔루션이었다면 이제는 ESG와 탄소중립 목표달성을 위한 ‘Must have’ 필수 인프라로 인식되고 있다.

 

특히 ZEB, RE100, ESG 공시 확대, Scope 1·2·3 관리 요구가 강화되면서 기업들은 에너지사용량뿐만 아니라 탄소배출량까지 이전보다 체계적으로 측정하고 관리·보고해야 하는 상황이다.

 

이러한 변화는 스마트빌딩시장의 역할을 단순 설비제어에서 데이터 기반의 에너지·탄소관리 플랫폼으로 확대시키고 있다. 향후에는 건물이 얼마나 스마트한가보다 얼마나 지속가능한 운영성과를 입증할 수 있는가가 더 중요해질 것으로 전망된다.

 

■ 자율형 빌딩 구현시 HVAC 최적제어 방법은
지멘스는 HVAC 제어를 단순한 설정값 기반 운영이 아니라 예측 기반(Predictive) 운영방식으로 발전시키고 있다.

 

예를 들어 재실정보와 날씨데이터를 기반으로 냉난방 수요를 예측하고 이에 맞춰 HVAC시스템이 사전에 운전조건을 조정함으로써 불필요한 에너지사용을 줄일 수 있다.

 

이러한 접근은 단순히 에너지절감만을 위한 것이 아니며 지멘스는 재실자의 쾌적성을 유지하면서도 에너지소비를 최적화하는 것을 자율형 빌딩의 중요한 가치로 보고 있다.

 

궁극적으로는 지멘스의 ‘Building X’와 같은 데이터 플랫폼을 통해 다양한 건물데이터를 연결하고 이를 기반으로 보다 지능적이고 자율적인 HVAC 운영환경을 구현하는 것이 목표다.

 

■ 자율형 빌딩 구현을 위해 가장 중요한 데이터는
가장 중요한 것은 단순한 설비데이터가 아니라 연결되고 맥락이 부여된 데이터다.

 

HVAC, 전력, 보안, 재실률, 날씨, 에너지시장 데이터뿐만 아니라 운영자가 어떤 상황에서 어떤 판단을 내렸는지에 대한 의사결정데이터도 중요하다.

 

미래 AI는 설비만 학습하는 것이 아니라 사람의 운영 노하우와 판단과정을 함께 학습하게 될 것이다. 결국 데이터의 양보다 데이터의 연결성과 품질이 더 중요하게 평가될 것으로 예상된다.

 

■ 디지털트윈이 실제 빌딩 운영단계에서 내는 효과는
디지털트윈은 ‘데이터 단절의 해소’를 가능하게 한다. 기존에는 설계·시공·운영단계의 정보가 서로 분리돼 있었지만 디지털트윈은 이 모든 데이터를 하나로 연결해 운영자가 건물을 전체 관점에서 이해하고 관리할 수 있도록 한다.

 

특히 BIM기반 설계정보와 실제 운영데이터를 통합함으로써 설비, 자산, 유지관리 이력 등을 일관된 환경에서 확인할 수 있게 하며 이를 통해 유지관리 효율성을 크게 높인다. 과거 정보 불일치나 인수인계 과정에서 발생하던 시간 지연과 비용 증가 문제도 상당 부분 개선 가능하다.

 

 

또한 Building X와 같은 플랫폼 기반 디지털트윈은 건물 생애주기 전반의 데이터를 연결하고 다양한 이해관계자가 동일한 정보를 기반으로 협업할 수 있도록 지원한다. 이에 따라 운영의 가시성과 생산성이 향상되고 에너지·안전·환경과 같은 주요 지표를 지속적으로 분석해 보다 지능적인 건물운영을 가능하게 한다.

 

결국 디지털트윈은 단순한 시각화를 넘어 데이터 기반의 통합 운영을 실현하는 핵심 인프라라고 할 수 있다.

 

■ 국내 스마트빌딩시장 활성화를 위해 개선돼야 할 것은
국내 스마트빌딩 시장이 활성화되기 위해서는 건물 내 분산된 시스템과 데이터의 통합 기반을 구축하는 것이 시급하다.

 

현재 많은 건물은 설비별로 시스템이 분절돼 있으며 디지털기술 역시 에너지관리나 출입관리 등 일부 기능에만 제한적으로 적용되는 경우가 많다. 이에 따라 건물 전체 성능을 하나의 관점에서 실시간으로 파악하기 어렵우며 자율운영으로 나아가기 위한 기반이 부족한 상황이다.

 

또한 여전히 사후대응 중심의 운영방식과 낮은 디지털플랫폼 도입 수준도 걸림돌로 작용하고 있다. 건물마다 구조와 운영방식이 달라 표준화가 어렵다는 점 역시 확산을 제한하는 요인이다.

 

결국 스마트빌딩시장 확대를 위해서는 개별 시스템 중심의 접근에서 벗어나 데이터를 통합하고 실시간으로 활용할 수 있는 플랫폼 기반 환경을 먼저 확립하는 것이 핵심이며 이를 통해서만 진정한 AI 기반 자율운영으로 전환이 가능할 것으로 전망된다.

 

■ 스마트빌딩 성능 향상을 위한 설계·시공·운영 연결방안은
스마트빌딩의 성능이 운영과정에서 저하되는 가장 큰 이유는 설계, 시공, 운영단계의 데이터가 단절되기 때문이다.

 

많은 건물에서 △BIM정보 △자산정보 △운영데이터 등이 각각 별도로 관리되면서 운영자가 건물상태를 통합적으로 이해하기 어려운 구조가 발생한다.

 

이를 해결하기 위해서는 건물 생애주기 전반의 데이터를 연결하는 것이 중요하다. 지멘스는 Building X Lifecycle Twin을 통해 BIM 데이터와 운영데이터를 통합하고 자산정보와 문서를 하나의 디지털환경에서 관리할 수 있도록 지원하고 있다.

 

이를 통해 운영자는 보다 정확하고 일관된 정보를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있으며 유지관리효율 향상과 문제 대응 시간 단축이라는 효과를 기대할 수 있다.

 

결국 스마트빌딩은 준공 시점에 완성되는 것이 아니라 설계·시공·운영데이터가 지속적으로 연결되고 활용될 때 비로소 성능이 유지되고 장기적인 가치가 실현된다.

 

■ 향후 5년 내 스마트빌딩시장에서 사라질 기술과 새롭게 부상할 기술은
앞으로는 데이터와 AI를 기반으로 건물이 스스로 학습하고 예측하며 최적의 운영을 판단하고 실행하는 ‘자율성’ 중심 구조로 빠르게 재편될 것으로 보인다.

 

이 과정에서 단일기능 중심의 BMS·BEMS나 사후대응형 유지보수, 폐쇄형 시스템은 점차 경쟁력을 잃고 기본 인프라 역할로 축소될 가능성이 크다. 반면 클라우드 기반 데이터 통합플랫폼, AI 기반 예측·최적화기술, 자율실행이 가능한 Agentic AI가 핵심기술로 부상하게 될 것이다.

 

결국 시장의 중심은 ‘설비를 제어하는기술’에서 ‘데이터를 기반으로 스스로 운영을 최적화하는 기술’로 이동하고 있으며 이는 스마트빌딩이 본격적으로 자율운영 단계로 진입하고 있음을 보여주는 변화라고 할 수 있다.

 

■ 에너지절감기술을 넘어 스마트빌딩을 통해 얻을 수 있는 효과는
과거 스마트빌딩이 에너지절감과 운영효율 향상에 초점을 맞췄다면 최근에는 빌딩 임차인의 사용 만족도와 자산 경쟁력 향상 측면에서도 중요한 역할을 하고 있다. 또한 최근에는 빌딩 임차인의 사용 만족도가 해당 빌딩의 자산가치를 결정하는 중요한 척도가 되고 있다.

 

디지털화된 건물은 보다 쾌적하고 편리한 환경과 다양한 디지털서비스를 제공할 수 있어 우량 임차인을 유치하고 장기 임대계약을 이끌어낼 수 있다. 또한 ESG 성과와 지속가능성이 중요한 평가기준으로 자리 잡으면서 친환경 건물의 경쟁력도 높아지고 있다.

 

유럽위원회의 ‘에너지효율의 거시경제 및 기타 이점’ 보고서에 따르면 스마트하고 성능이 우수한 건물은 임대 가치를 최대 11.8%까지 매매가치는 최대 35%까지 높일 수 있는 것으로 나타났다.

 

이에 더해 한 업계 보고서에서는 주요 투자자의 63%가 친환경전략이 △임대율 △임대료 △임차인 유지율 △자산의 전반적인 가치 향상 등에 긍정적인 영향을 미친다고 인식하고 있는 것으로 조사됐다.

 

결국 스마트빌딩은 비용절감 수단을 넘어 건물의 수익성과 자산가치를 높이는 투자로 진화하고 있다.

 

■ 스마트빌딩 또는 자율형 빌딩 관련 핵심플랫폼은

지멘스의 스마트빌딩 및 자율형 빌딩전략의 핵심플랫폼은 Building X다.

 

Building X는 △에너지 △설비 △공간 △운영 데이터 등을 통합하고 IT와 OT 환경을 연결하는 개방형 디지털플랫폼이다. 이를 통해 건물 전반을 하나의 관점에서 이해하고 운영할 수 있도록 지원하며 보다 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 한다.

 

Building X는 서로 분리돼 있던 데이터를 연결해 건물 전체를 하나의 디지털플랫폼으로 운영하는 데 초점을 두고 있다. 이는 에너지효율 향상, 운영 최적화, 지속가능성 목표달성은 물론 향후 AI와 자율형운영을 구현하기 위한 기반이 된다.

 

지멘스는 Building X를 단순한 건물관리솔루션이 아닌 사람 중심의 자율형 빌딩을 실현하기 위한 디지털기반 플랫폼으로 평가하고 있다.

 

■ 기존 BMS·BEMS대비 차별성은
기존 BMS·BEMS가 설비별 모니터링과 제어에 초점을 맞췄다면 Building X는 건물 전체 데이터를 통합해 운영성과를 개선하는 플랫폼이다.

 

과거에는 △HVAC △전력 △조명 △보안 △소방 △에너지시스템 등이 각각 분리돼 운영되는 경우가 많았다면 Building X는 이러한 데이터를 연결하고 AI와 분석기능을 통해 운영자가 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 기존 방식대비 Building X의 차별성은 ‘제어시스템’에서 ‘데이터기반 운영플랫폼’으로 전환에 있다.

 

■ 향후 자율형 빌딩시장에서 가장 중점적으로 강화하려는 기술은
자율형 빌딩시장에서 가장 중요한 기술은 개별 설비가 아니라 데이터를 통합하고 AI를 기반으로 운영을 최적화하는 플랫폼 역량으로 예상된다. IoT와 클라우드를 기반으로 다양한 데이터를 통합하고 AI는 이를 활용해 에너지와 설비를 예측·최적화하는 수준을 넘어 점차 자율적으로 실행하는 방향으로 발전하고 있다.

 

해당 과정에서 AI는 △이상 탐지 △수요 예측 △설비제어 최적화 등 분석과 실행을 아우르는 역할로 확장되고 있으며 운영효율성과 대응 속도를 크게 높이고 있다.

 

향후에는 이러한 AI 기반 운영을 바탕으로 사람과 AI가 역할을 나누는 협업구조로 진화할 것으로 보인다. 지멘스가 지향하는 Human-centric Autonomous Building 역시 이러한 흐름 속에서 기술을 통해 운영을 지능화하면서도 사람 중심의 운영구조를 완성하는 데 핵심이 있다.

 

■ 국내 대규모 건설산업 중 중점적으로 공략하는 분야는
모든 시장이 중요하지만 최근에는 AI 확산에 따른 차세대 데이터센터 시장에 특히 주목하고 있다.

 

AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 훨씬 높은 전력밀도와 냉각수요를 요구하기 때문에 △전력 △자동화 △냉각 △디지털운영 등을 통합적으로 관리하는 접근이 중요해지고 있다. 최근 지멘스는 NVIDIA, Fluence, nVent와 함께 AI 데이터센터용 레퍼런스 아키텍처를 개발하며 이러한 시장변화에 대응하고 있다.

 

데이터센터는 현재 가장 빠르게 성장하는 시장 중 하나이지만 병원·오피스·ZEB 역시 디지털 전환과 탄소중립이라는 공통 과제를 안고 있다. 병원은 운영 연속성과 안전성, 대형 오피스는 에너지효율과 임차인 만족도 향상, ZEB는 탄소중립과 ESG 대응이 중요한 만큼 각 시장에 최적화된 솔루션이 요구된다.

 

결국 중요한 것은 건물유형이 아니라 각 산업과 고객이 해결하고자 하는 과제다. 지멘스는 ONE Tech Company전략을 바탕으로 △전력화 △자동화 △디지털화 등을 결합해 산업별 특성과 고객의 요구에 맞는 솔루션을 제공하고 있으며 에너지효율 향상, 탄소중립 달성, 운영 최적화 등과 같은 핵심과제 해결에 집중하고 있다.

 

■ 미래 빌딩의 최종 모습을 평가한다면
미래 빌딩의 최종 모습은 Human-centric Autonomous Building이다.

 

건물은 스스로 데이터를 학습하고, 에너지사용을 최적화하며 설비상태를 사전에 관리하는 등 운영 전반을 자동으로 수행하는 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 특히 AI는 데이터 기반 분석과 예측, 최적화 실행을 담당하며 단순한 제어와 모니터링을 넘어 자율적으로 운영되는 환경으로 전환되고 있다.

 

하지만 여기서 중요한 것은 사람이 사라지는 것이 아니라는 점이다. 자율형 빌딩의 본질은 무인화가 아니라 사람 중심의 가치 극대화에 있다. 지멘스 역시 자율형 빌딩을 사람이 없는 건물이 아니라 사람이 더 높은 가치의 의사결정에 집중할 수 있도록 지원하는 구조로 정의하고 있다.

 

결국 미래 빌딩은 기술이 인간을 대체하는 구조가 아닌 인간과 AI가 협업하며 더 효율적이고 지속가능한 운영을 만들어내는 Human-centric Autonomous Building으로 자리잡게 될 것이다.

 

■ 올해 사업계획 및 중장기 비전은
지멘스는 인간 중심의 자율형 빌딩분야 선도적인 기술 및 서비스 제공자로 자리매김하는 것을 목표다. 이러한 비전은 단순히 기술을 제공하는 데 그치지 않고 빌딩을 스스로 감지하고 학습하며 예측하고 행동하는 유기체로 변화시키는 데 있다. 이를 통해 거주자에게는 최적의 실내환경과 경험을 제공하고 건물 소유주와 운영자에게는 효율적이고 비용 효과적인 운영성과를 제공함으로써 자산의 △지속가능성 △가치 △수익 등을 극대화하는 데 중점을 둔다.

 

인간 중심의 자율형 빌딩 비전은 제품, 소프트웨어, 서비스를 결합한 시장 선도기술을 기반으로 한다. 특히 에이전트형 AI(Agentic AI)와 통합시스템을 통해 인간 중심의 자율형 빌딩으로의 전환을 주도하고자 한다. 이는 예측·처방적 디지털서비스를 제공함으로써 기존의 반응형 대응방식에서 벗어나 보다 조율되고 결과 중심적인 운영체계로 전환하는 것을 의미한다. 이러한 비전 실현을 위해 지멘스는 세 가지 핵심전략 축을 중심으로 중장기적인 노력을 이어갈 계획이다.

 

우선 통합된 포트폴리오를 통해 △제품 △소프트웨어 △서비스 등을 결합한 시장 선도기술을 제공할 계획이다. 특히 에이전트형 AI와 통합시스템을 통해 자율형 빌딩으로 전환을 가속화할 것이다.

 

특히 화재안전(Fire Safety)분야에서는 시장수요와 규제 변화에 대응하기 위해 고도화된 자동화재탐지설비 SRF 2.2를 8월말 출시했다. 이를 통해 더욱 빠르고 정밀한 화재감지와 함께 전반적인 안전관리 수준 향상에 기여할 것으로 기대한다.

 

이어 고객 중심의 시장 접근을 바탕으로 고객니즈를 최우선으로 고려해 시장 접근방식을 혁신하고 다양한 고객 세그먼트와 산업별 시장에서의 성장을 추진할 계획이다.

 

마지막으로 확장가능한 운영을 목표로 AI와 자동화를 활용해 운영 생산성을 높이고 글로벌 역량을 활용함으로써 비용 효율적이면서도 자동화된 운영체계를 구현해 나갈 계획이다.