国家数据处为支持公众便捷使用数据和国家政策任务，编制了2027年预算案，预算总额为4217亿韩元。数据处表示，此次预算将重点推进建立跨政府数据治理，确保国家统计的稳定生产和服务提升。 数据处于1日公布的2027年预算案中，较今年减少了350亿韩元（-7.7%），但如果排除五年一次的经济普查费用（659亿韩元），则较去年增加了309亿韩元（7.9%）。 数据处的目标是“让公众便捷使用的数据，支持韩国的国家政策任务”，重点任务包括：建立跨政府数据治理、构建人工智能（AI）时代的数据利用基础、确保国家统计的稳定生产和服务提升。 首先，数据处将建立数据治理，着手于数据的总协调和利用活化基础的建设。为国家数据基本法的子法制定和跨政府治理模型设计，预算将投入4亿韩元。此外，还将投入2亿韩元用于国家数据委员会及公私合作体、论坛等的运营。 国家数据管理体系及生态基础结构研究将获得10亿韩元的预算。数据处计划通过此项研究调查国家数据的现状，并开发质量管理和分类体系方案，以建立数据利用生态。 在人工智能时代，数据处还将为最大化数据利用价值奠定基础。数据处计划投入68亿韩元，构建元数据，以确保AI能够基于官方统计数据库（DB）进行无幻觉的回答。元数据是指将特定领域的知识结构化，以便计算机能够理解的概念体系。 此外，国家数据处还将为特化型AI系统的建设分配10亿韩元预算，以便多功能利用AI数据质量管理体系。 为应对公共数据的安全威胁，国家将建立量子安全AI同态计算平台的ISP，计划投入14亿韩元用于该项目。 最后，为确保国家统计的稳定生产，数据处将加强服务。在今年经济普查完成后，将推进后续措施，并为下一次人口住房普查和农业渔业普查进行9亿韩元规模的试点调查。此外，为反映统计调查样本的变化，将进行五年一次的样本改编并行调查，预算规模为46亿韩元。 国家数据处长安型俊表示：“通过2027年度预算，国家数据处将引领跨政府数据政策，提供准确、及时的国家统计和公众能够感知的数据服务，确保政府方案在即将到来的国会审议过程中得到充分反映。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

亚马逊网络服务（AWS）的完全托管生成型AI服务“贝德洛克”（Bedrock）正受到关注，作为解决各部门AI孤岛问题的技术方案。其核心在于，允许各部门在单一平台上自由使用所需模型，同时在安全和数据标准上实现全公司统一。 19日，AWS提出了通过贝德洛克解决企业内部AI孤岛的方案。贝德洛克是一个集成平台，提供包括亚马逊、Anthropic、OpenAI、Meta、Mistral、Cohere、AI21 Labs等行业主要基础模型的单一API。该服务以无服务器的方式提供，无需基础设施管理，只需按使用量计费。 AWS AI技术总监崔永俊表示：“贝德洛克通过单一API访问多种基础模型，整合分散的公司知识，并通过安全框架和代理核心统一实施公司范围内的责任AI政策。” 贝德洛克的关键在于同时确保部门的自主性和公司的治理。首先，“托管知识基础”功能将公司文档、数据库、存储等分散的数据连接起来，提供完全托管的搜索增强生成（RAG）。通过自动化数据收集、分块、嵌入和搜索管道，消除部门间的信息孤岛，使整个组织共享相同的知识源。 安全和责任AI政策也在中央统一实施。“安全框架”功能将内容过滤、个人信息（PII）屏蔽、幻觉防止的证据确认、提示攻击防御等应用于所有AI应用的公司统一标准。此外，结合AWS的身份管理（IAM）体系，精细控制谁可以使用哪些模型和数据。 代理领域的解决方案也已制定。贝德洛克的“代理核心”是一个基础设施平台，能够支持使用任何框架（如CrewAI、LangGraph、LlamaIndex、Google ADK）开发的代理。 △支持最长8小时的会话的完全隔离执行环境 △将API、Lambda、MCP服务器转换为代理兼容工具的网关 △用自然语言定义代理行为边界的政策 △基于13个预构建标准监控质量的评估功能等。 即使各部门独立开发代理，也能在共同的安全、监控和质量管理基础设施上运行，确保治理无缝扩展至全公司。 崔总监强调：“如果企业犹豫不决地引入AI，生产力差距将加大；而如果各部门无序独立引入AI，模型、数据和安全标准将会碎片化，跨部门的AI代理实现将更加困难。各部门的自主创新与公司治理并存的结构，正是AI孤岛的技术解决方案。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

阿里巴巴云计算于近日正式宣布在韩国开设第三个数据中心。这是继2022年首个数据中心和2025年第二个数据中心之后的又一重要里程碑。公司表示，韩国被视为亚洲主要的人工智能（AI）和数字市场，将继续进行长期投资。 公司认为此次数据中心的开设是阿里巴巴云计算在韩国业务扩展的重要转折点，计划为推动AI应用的国内企业提供稳定且具扩展性的云基础设施。自2016年进入韩国市场以来，阿里巴巴云计算一直为国内企业客户和合作伙伴提供云计算及数字转型服务。 特别是在第二个数据中心开设仅一年后增设新数据中心，反映出对未来国内AI基础设施需求增长的预期。根据公司介绍，第二个数据中心目前已投入使用。 阿里巴巴云计算通过新开设的数据中心，计划增强国内基础设施，支持国内企业更稳定地运营AI和基于云的服务。 新数据中心将提供包括计算、存储、网络、安全、数据库、容器和云原生服务等多种企业云计算服务。通过这些服务，国内客户可以提高服务可用性和运营稳定性，减少延迟，并增强灾难恢复能力，从而更稳定地运营核心业务。 为了应对企业AI代理需求的增长，阿里巴巴云计算还计划在韩国扩大AgentRun、STAROps、ACS Agent Sandbox、Agent Security Center、AI Security Guardrails 2.0和Agentic SOC等基于代理的AI服务。这些服务将支持企业高效管理从AI代理的开发和测试到部署、运营和安全管理的全过程。 此次新数据中心的开设是阿里巴巴530亿美元AI基础设施投资计划的一部分。通过此次新数据中心的开设，阿里巴巴云计算的全球基础设施已扩展至30个区域和104个可用区（Availability Zone）。此外，基础设施的设计优先考虑数据隐私和数据主权，遵循当地的网络安全、韧性和数据治理相关法规和标准。 阿里巴巴云计算智能韩国总负责人尹勇俊表示：“韩国是阿里巴巴云计算长期投资的核心市场，第三个数据中心的开设不仅是基础设施的扩展，更是为了支持国内企业更稳定地运营AI和基于云的服务。” 他进一步指出：“阿里巴巴云计算将继续基于稳定且具扩展性的云基础设施和AI服务，持续支持国内企业的数字转型。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着老龄化加剧，血液制品的需求持续增长，但原料血浆的获取和生产技术成为关键竞争力，因此国内制药公司在海外市场的战略明显分化。 根据H&I全球研究的数据显示，韩国的血浆分离制剂市场预计将从2024年的5亿310万美元（约7120亿韩元）增长到2033年的7亿7060万美元（约1兆905亿韩元）。血浆分离制剂是以人血浆为原料进行分离和提纯的蛋白质药物，涉及从原料获取到生产和质量管理的高端技术。目前，全球仅有30多家公司拥有相关技术。 在国内，SK Plasma和GC绿十字正在加速进入血液制品市场。SK Plasma正在扩大其针对血浆分离技术不足国家的工厂建设与技术转让相结合的“必需药品自给化解决方案”。该模式不仅限于血液制品的出口，还包括当地生产基础设施的建设。 印尼是一个典型案例。SK Plasma正在印尼卡拉旺地区建设一个年产60万升的血浆分离中心。目前，机械设备的施工已完成，正在进行优质药品生产和质量管理标准（GMP）认证程序。认证完成后，所需的运营人员将通过安东工厂的培训后投入现场。SK Plasma相关人士表示：“目前正在安东工厂进行培训，印尼工厂计划于明年投入运营。” 土耳其的项目也是类似的方式。SK Plasma与当地企业Proturk签署了总额6500万欧元（约1062亿韩元）的技术转让和许可合同，并于近期举行了血浆分离制剂工厂的奠基仪式。该项目计划建设年产60万升的生产设施，预计在2028年下半年完工，2030年开始商业生产。 GC绿十字则将重心放在全球最大市场美国。其液态免疫球蛋白制剂“Aliglo”是韩国企业开发的首个获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准的血液制品。 与其他国家不同，美国允许献血，血浆的获取相对容易。根据FDA数据库，2024年美国将有1234个活跃的血浆收集中心在运营。 GC绿十字去年投资1380亿韩元收购了美国血液中心运营商ABO Holdings，以建立供应链。由于稳定的原料获取直接关系到生产竞争力，因此该公司计划加强供应基础。 投资仍在继续。上个月，GC绿十字与忠清北道和清州市签署了投资协议，计划到2033年在五城工厂投资总额达5300亿韩元。其中约1400亿韩元将用于建设20%高浓度皮下注射型免疫球蛋白（SCIG）生产设施。 郑允泽制药产业战略研究院院长表示：“随着老龄化加剧，血浆分离制剂的需求持续增长，但由于原料依赖于献血，稳定的血浆获取是竞争力的核心。”他还指出：“生产工艺和质量管理的整体进入壁垒较高，只有经过长期投资和积累经验的企业才能具备竞争力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

新韩金融集团将致力于培养金融信息通信（IT）和人工智能（AI）领域的实用型人才。新韩金融于28日宣布，将在下个月4日前招募“新韩职业下一步”学员。“新韩职业下一步”是由就业劳动部和产业通商部主办的“K-新政学院”金融IT人才培养课程。新韩金融在6月被选为金融领域参与企业。新韩金融在职业高中就业定制课程“新韩职业前进”和求职青年工作经验项目“新韩职业发展”之后，推出“新韩职业下一步”，每年为约5000名青年提供就业支持项目。招募对象为希望在金融IT和AI领域就业的15至34岁未就业青年。计划选拔40名学员，进行为期3个月的培训。培训将由具备金融软件教育和项目经验的新韩DS负责。课程内容包括编程、数据库、金融工程及AI转型等职业教育、就业讲座和职业咨询、现场体验型实务教育（OJT）等。还将进行集团公司数字专家参与的密切指导和黑客松优秀项目颁奖等活动。被选中的学员将获得全额培训费和每月60万韩元的训练津贴。在培训期间，若获得数字和金融相关资格证书，将一次性发放10万韩元的祝贺金。新韩金融相关人士表示：“未来，新韩金融将持续扩大各种项目，帮助青年具备跨越AI与金融的实务能力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

保险销售市场的竞争重心正在从代理人数和佣金转向客户数据库（DB）。拥有大量用户的平台企业正在将现有客户接触点扩展到保险咨询，保险公司也纷纷启动专门组织，向代理人提供自有客户信息。 据保险行业消息，三星火灾保险基于客户数据库推出了“TC（Total Consultant）分支”。该分支将在三年内向所属代理人提供共计720个客户数据库，其中第一年每月30个，第二年20个，第三年10个。另一方面， 하나손해保险也在本月初开设了TC分支，决定在三年内每月向代理人提供30个数据库。这些数据来自于同意用于市场营销的现有合同客户，而非外部购买的潜在客户信息，旨在提供额外保障或其他产品建议。 保险公司加强数据库销售的原因在于，拥有庞大会员基础的平台企业正在迅速扩大在保险销售市场的影响力。托斯的法人保险代理公司（GA）子公司托斯保险的代理人数已超过3000人，跻身超大型GA行列。托斯应用程序将申请保险咨询的用户与代理人连接的结构被视为其成长基础。 税务退税平台三点三也在推动进入保险销售市场。运营公司Jarvis & Villains已完成GA注册并正在建立相关组织。三点三因其2450万会员和在税务退税过程中形成的客户接触点，能够将其扩展到保险诊断和产品咨询而受到关注。 客户数据库尤其是帮助新代理人建立销售基础的手段。代理人不再依赖亲友直接寻找客户，而是可以稳定地获得表现出咨询意向的客户。保险公司和GA也可以在提高销售业绩的同时，利用数据库提供来招募代理人和扩大组织。 自本月起，GA所属代理人也适用“1200%规则”，这也是推动数据库竞争的因素之一。1200%规则限制了合同第一年支付的销售佣金和安置支持金等在月缴保险费的12倍以内。由于高额现金支持的代理人招募变得困难，提供客户数据库、培训和数字销售体系等销售基础的能力成为新的竞争要素。 然而，仅仅拥有大量会员或合同客户并不足以确保竞争力。咨询同意情况、合同转化率、信息准确性和合同维持率等因素也需得到支持。保险行业人士表示：“未来保险销售市场的主导权将取决于高质量数据库的稳定供应。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

金融监管机构将加强对过度的“债务投资”、保险金流失、人工智能（AI）扩散导致的信息泄露等金融消费者损失的监管。 金融监督院于6日召开了“第三次消费者风险应对协商会”，并于7日表示，讨论了金融消费者保护的主要风险因素和应对措施。 首先，金融监督院指出，随着近期股市波动加大，信用融资和股票贷款等与股票相关的贷款迅速增加，消费者因过度杠杆投资而遭受损失的可能性加大。实际上，信用融资余额从去年年底的27.3万亿韩元增加到上月底的37.3万亿韩元，未平仓交易的强制平仓规模也大幅扩大。 因此，金融机构将加强对杠杆投资结构和风险的充分说明，防止促使债务投资的营业行为。还将持续检查运营商的过度营销情况。 在保险领域，金融监督院指出，医疗机构等与保险金支付相关的第三方行为可能导致保险费上涨。为管理医疗和法律服务提供者等引导过度医疗或费用上涨的“第三方风险”，金融监督院决定制定并实施适用于保险产品设计、销售、保险金支付及后续管理全过程的“保险金相关第三方风险管理指南”。 近期，一些疗养院向癌症患者返还部分自费医疗费用的所谓“返还”行为也成为重点管理对象。金融监督院计划在调查过程中，如发现保险诈骗嫌疑，将请求立案，并向保健福利部和国民健康保险公团等相关机构提供相关资料，加强协作。 金融监督院还对因AI应用扩大而可能导致的信息盗用和黑客事件表示担忧。金融监督院指出，近期金融机构为进行AI研发和客户分析而引入的大数据平台系统中，个人信用信息等大量资料集中，若控制装置未能正常运作，个人信用信息的滥用风险将加大。 同时，金融监督院还将推动非法高利贷和金融消费者权益保护的制度改善。对以非法方式将车辆作为担保收取高利息的注册贷款公司，将与相关机构联合检查，并将加强对保险代理商（GA）个人信息（数据库）交易和不当转让营业的内部控制标准，严厉打击违法行为。 金融监督院院长李灿镇表示：“在市场波动较大的情况下，金融机构应作为客户资产的风险管理者尽到责任，并将与相关机构合作，迅速应对保险产品中潜在的第三方风险、非法高利贷和基于AI的金融事故等消费者损失因素。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

全球AI数据云企业雪花公司于29日宣布收购企业模型上下文协议（MCP）平台公司纳托玛，此举旨在整合管理AI代理对企业系统的访问治理层。 通过此次收购，雪花公司将把AI代理在企业内部应用、数据库、API和工具访问时所需的原生身份治理和权限管理体系内置于其平台中。 MCP是AI代理与外部系统连接和交互的标准协议，近年来在企业AI环境中迅速普及。然而，随着代理连接到企业系统的范围扩大，治理碎片化、影子AI和数据泄露风险也随之增加。 雪花公司的调查显示，96%的企业在将AI扩展到整个企业时面临困难。 纳托玛的平台通过MCP服务器库，能够在SaaS、云、VPC和本地等各种企业环境中提供代理访问的可靠性、可见性和审计追踪。同时，平台还支持与Slack、电子邮件、CRM和Jira等多种工作系统的连接。 纳托玛团队在MCP、网关基础设施和特权访问管理（PAM）领域拥有专业知识，已为全球大型企业的实际运营环境提供了代理系统。 雪花公司计划将纳托玛的功能整合到其AI数据云中，建立覆盖AI平台的企业级控制体系，包括Cortex代理、雪花智能和Cortex代码等。收购完成后，客户提供的时间将另行公布。 纳托玛的联合创始人兼首席执行官普拉提乌斯·帕特奈克表示：“要使AI代理真正实现企业级应用，组织必须在系统、应用和工具的各个方面确保代理的运营治理。纳托玛与雪花公司将共同构建企业安全且大规模使用AI的治理和连接层。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

甲骨文与谷歌云加强战略联盟，旨在主导企业人工智能市场。两家公司推出了“甲骨文AI数据库代理”，利用谷歌最新的Gemini企业模型，实现甲骨文数据库的实时自然语言分析。这次合作的重点是直接连接甲骨文数据库和谷歌的强大AI模型Gemini。新的AI代理在谷歌云市场上提供，能即时解析用户的自然语言问题，直接查询甲骨文数据库并提供分析结果。关键在于数据无需外移或复制，敏感企业数据在现有的安全和治理政策下保持不变，从而消除AI引入时的数据泄露风险。这一解决方案突破了企业AI采用中的数据孤岛问题。过去，企业需要将ERP或CRM系统中的数据转移到数据仓库或湖仓中进行复杂的预处理。现在，只需简单的自然语言问题，如“分析地区产品销售趋势”或“提供设定销售活动优先级所需的数据”，即可无需SQL专家的帮助获得即时数据洞察。甲骨文和谷歌的联盟是对多云市场环境变化的现实回应。甲骨文在谷歌云数据中心直接运营其核心数据库和基础设施，满足不愿依赖单一云的企业客户需求。此次AI代理的推出，将这种物理结合提升为化学融合。甲骨文强大的企业数据库客户基础与谷歌的先进AI技术结合，形成了对抗微软Azure和OpenAI联盟的强大力量。全球企业的采用案例证明了这种合作的实际价值。日本的AI Shift利用甲骨文自主AI数据库加速开发和决策。欧洲最大支付服务公司Worldline通过甲骨文AI数据库在谷歌云上实现支付平台现代化。Worldline总监阿尔尼·斯密特表示：“在谷歌云中获得甲骨文Exadata的性能，确保了全球实时交易处理所需的扩展性和安全性。”甲骨文还宣布通过OCI GoldenGate支持实时数据库迁移，并加强甲骨文自主AI湖仓与谷歌BigQuery的集成。服务区域扩大到全球15个，并计划在未来12个月内增加2个区域，以积极应对全球需求。甲骨文云基础设施高级副总裁内森·托马斯表示：“AI直接应用于数据库层，提高了准确性和控制力，帮助客户更轻松地使用基于信任的业务数据的代理AI。”此次合作表明，云市场的竞争格局正在从单一服务性能的竞争，演变为跨云壁垒的生态系统竞争，为客户提供整合价值。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

婚介公司杜奥信息（代表朴秀京）发生重大安全事故，约43万名会员的敏感信息被泄露。政府因其数据库管理不善和非法收集居民身份证号，处以12亿韩元的罚款，并要求立即整改。根据个人信息保护委员会的消息，去年1月，杜奥员工的工作电脑被黑客攻击，导致42万7464名会员的信息泄露，包括姓名、联系方式、身份证号、密码、身高、体重、婚姻经历及长女信息等。调查发现，外部黑客在尝试访问会员数据库时，系统没有基本的认证失败阻断措施，核心数据使用了不安全的旧加密算法。此外，还发现非法收集和违反销毁规定的问题。杜奥在没有明确依据的情况下，惯性地在注册过程中收集居民身份证号，并未销毁超过5年保留期的约30万条旧会员信息，导致损失扩大。即使发现大规模信息泄露的迹象，他们也无正当理由延迟了72小时才报告，受到批评。个人信息保护委员会对杜奥处以11亿9700万韩元的罚款和1320万韩元的罚款，并命令其立即通知受影响的会员。此外，要求加强信息收集最小化和明确的销毁指引等整体保护措施。杜奥的相关负责人表示，尊重政府的判断，对会员信息泄露感到痛心，将全力以赴处理事故，防止二次损害，并努力防止再次发生。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。