李在明总统在第78届国军日的纪念演讲中表示，将提升AI与有无人复合系统的技术水平，并重新设计军队结构和国防态势。他提出在兵员资源减少的情况下，转型为“智能精锐强军”，并加快“基于AI的指挥控制系统”的开发。 指挥控制系统是收集战场信息，帮助指挥官判断情况并下达命令的军队神经网络。引入AI后，信息分析、判断和命令传达的整个过程将发生变化。AI系统的引入不仅仅是引进一项新战斗装备，而是对部队的训练方式、教义以及谁来批准什么进行全面改革。 作为军事强国的美国和中国，已经各自以不同方式应对这一问题。首先，美国战争部于6月25日启动了“代理网络”系统。该系统持续分析输入国防信息和作战系统的数据，整理核心情况，帮助指挥官在几秒钟内审查多种应对方案。它不仅用于战斗管理和决策支持，还可以用于寻找和确认攻击目标。然而，选择目标和决定打击的权力仍然保留给指挥官，并在开发和部署过程中接受测试和评估。 美国陆军在开发下一代指挥控制系统（NGC2）时，让前线部队直接参与。从去年9月开始，第4步兵师和第25步兵师的士兵和指挥官在训练中使用原型机，向开发团队反馈问题和改进意见，开发团队将这些反馈纳入下一个原型中。超过60家企业参与了该开发项目，并根据需要增加或更换企业。美国陆军在7月底完成大规模训练后表示，已准备将NGC2推广至全军，第4步兵师将在未来一年内利用该系统优化战斗方式，并与全军分享经验。 中国方面，今年8月，官方媒体CCTV公开了空军的“智能打击计划系统”。该系统在数百个目标和数十个编队同时移动的情况下，利用AI帮助选择目标和分配火力，制定攻击顺序。中国军方在参与了100多个战术单位的大规模训练中使用了该系统，并表示已在多个空军任务中应用。尽管实际性能尚待验证，但中国军方在作战计划阶段使用AI的事实是明确的。 随着AI开始参与作战计划的制定，谁来批准和承担责任的问题随之而来。9月30日，中国中央军委机关报《解放军报》发表了一篇题为“规范优先于算法”的评论。文章认为，如果将AI嵌入现有的指挥和训练程序中，只会成为提高效率的工具，必须同时改革编制、指挥权限、训练体系、数据管理以及伦理和法规。文章还建议，射击权应由人掌握，但应细化权限，并明确开发者、数据提供者、指挥官和操作员的责任界限。虽然这是个人评论，不能视为中国军方的官方政策，但强调人应当拥有最终射击权的观点，与美国在代理网络中将目标决策留给指挥官的做法是一致的。 从两国的案例来看，将AI融入指挥体系的工作并不仅限于技术开发领域。美国陆军建立了一个循环结构，让部队在使用原型机时发现的问题反馈到下一次开发中，而美国战争部则提前确定了AI可以承担的范围和需要人来批准的节点。这两项措施都表明，技术开发、部队运用、权限和规范的整合必须同步进行，才能使系统正常运作。李在明总统所提到的“国防态势的全面重新设计”，也取决于我们军队如何使用这些技术，以及如何将过程中暴露出的问题反馈到制度和技术中。 如今，我军也站在了引入新系统的起点上。10月12日，位于京畿道板桥的陆军基地成为全国五个国防人工智能转型（AX: AI Transformation）基地中第一个开放的基地。板桥基地专注于物理AI，应用于机器人和无人机等在现实空间中移动的设备。它将创建虚拟战场环境，训练机器人和AI模型，并负责实际环境中的测试和验证。获得许可的民间企业在安全控制下使用军方数据的安心区以及GPU等研究基础设施也已建立。与指挥控制直接相关的任务将由即将在首尔龙山开放的联合参谋部基地承担。联合参谋部计划在该基地开展基于AI的战略决策支持模型，以及将陆、海、空、宇宙和网络力量整合为一体的联合全域指挥控制（JADC2）实证项目。 如果联合参谋部的实证仅停留在基地内的研究项目，那么像美国陆军一样，部队经验反馈到开发的循环系统将难以形成。美国陆军在两师近10个月的实际训练中使用原型机的结果为全军推广提供了依据。联合参谋部也必须从一开始就将正式投入原型机于联合训练的时间表纳入实证计划中。采购武器的方式也可能成为障碍。目前的采购程序是在确定需求和选择供应商后，经过数年开发，难以将训练中提出的需求反馈到下一次开发中。美国陆军根据需要增减超过60家企业的做法，正是出于对这一问题的认识。从2027年开始推进的联合指挥控制系统（KCCS）项目，应制定持续修订软件的合同方式和更换企业的标准。在原型机进入训练场之前，权限和责任也必须明确。如果在出现错误时，开发者、操作员和指挥官各自的责任没有明确，参与测试的部队将不愿意使用AI的建议，这将使得反馈的开始变得更加困难。 AI指挥系统只有在前线部队运用中暴露出的问题能够通过软件改进和教义、指挥程序的修订来解决时，才能真正成为战斗力的基石。尤其是在面临兵员减少的问题时，确保能够稳定运用该系统的熟练人员并积累经验显得尤为重要。AI时代强军的成败，将取决于在实际训练中发现的问题能多快得到解决并应用于全军。对于缺乏实战经验的军队而言，通过实战相似的训练来掌握系统，比引入最先进的技术更为迫切。 作者主要经历 ▲ 京畿研究院AI研究室研究员 ▲ 汉阳大学战略信息学系兼职教授 ▲ 总统直属基本社会委员会地方政府特委会委员 ▲ 经济人文社会研究会海外机构评估委员 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG生活健康在大型物流仓库中引入了人工智能（AI）自驾清扫机器人。 工业机器人专业公司世林机器人宣布，已向LG生活健康的物流仓库供应AI自驾清扫机器人'DUSTY'。 大型物流仓库内商品的进出、叉车的运作和工作人员的移动频繁，因此需要对地面的灰尘和杂物进行持续管理。然而，由于工作空间广阔且动线复杂，传统的人力清扫方式在工作效率上存在局限。 'DUSTY'利用基于激光雷达（LiDAR）的同时定位与地图构建（SLAM）、视觉基础定位识别技术（VSLAM）、三维深度识别传感器和AI摄像头等技术，能够识别周围环境和障碍物。当工作人员或叉车接近行驶路径时，'DUSTY'会减速、停止或寻找绕行路径，从而降低碰撞风险。 此外，'DUSTY'通过AI摄像头识别地面的垃圾和杂物，配备双盘刷和35升的收集箱，能够高效完成大面积的清扫工作。这一技术使得重复的清扫工作实现自动化，帮助工作人员更专注于物流运营。 此次供应表明，工业清扫机器人不仅是简单的清扫设备，更是物流现场清洁管理、工作安全性和运营效率的智能物流解决方案。 与此同时，'DUSTY'还被投入到POSCO E&C的公寓建设现场进行清扫，进一步拓宽了其应用范围。世林机器人计划借此机会扩大AI自驾清扫机器人在物流仓库和制造工厂等工业现场的供应，并扩大清扫自动化解决方案的应用范围。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

科隆贝尼特于10月13日在首尔龙山区首尔龙城举办了‘科隆贝尼特AX峰会2026’。此次以‘客户的AX（人工智能转型）之旅’为主题的活动，吸引了约500名客户和合作伙伴参加。科隆贝尼特分享了将人工智能（AI）应用转化为实际商业成果的执行战略和行业案例。科隆贝尼特首席执行官姜义久在开幕欢迎致辞中表示：“引入AI并不意味着生产力会自动提高。”他指出，在新技术的学习和验证初期，可能会出现短期成果停滞，因此快速解决这一问题至关重要。姜首席执行官强调，AI在各项工作中并不一定能取得相同的成果，因此需要明确界定哪些工作由AI负责，哪些由人来判断，并重新设计与AI协作的工作方式。他还指出，科隆贝尼特积累的对行业和客户的理解、全球供应商的解决方案以及由100多家AI联盟成员组成的生态系统是其核心资产。他表示，寻找可以通过AI改造的工作领域的商业领域知识和判断使用何种技术解决问题的验证技术必须结合在一起。科隆贝尼特数字化转型总部的张在勇在主题演讲中介绍了国内企业的AI应用率已达到58%，但拥有AI战略的企业仅占27%，而47%的企业没有测量投资效果的方法。张总部长表示：“现在是时候让AI参与实际工作，并将其成果以数字形式记录下来。”在随后的客户案例环节中，科隆工业AX创新中心的洪成华分享了‘制造业的AX之旅，我们的思考与实践案例’。洪中心长指出，石化和材料行业的竞争环境因成本竞争、供应过剩和供应链风险而发生变化，强调应关注通过AI创造的价值，而不仅仅是AI的引入。他介绍了从价值、KPI、数据、流程、架构、人才和组织等六个方面的AX推进战略。作为实际应用案例，他展示了通过自动化装运文件代理将每单处理时间从4小时缩短到5秒，以及视觉AI的判别准确率达到99.8%的案例。此外，SK AX委员会的申贤宇、世宇产业社长赵成云、世宇先进材料董事沈汉秀分享了各自的AX推进案例和经验。KAIST教授金大植进行了题为‘AGI时代的素养与领导力’的特别演讲。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

Naver Cloud与越南代表性信息技术（IT）企业FPT携手，计划将人工智能（AI）基础设施业务扩展至亚太市场。 Naver Cloud于近期在韩国京畿道城南市的Naver 1784签署了合作备忘录（MOU），共同推进AI工厂业务的规划、开发和运营。双方还计划在韩国、日本和越南等亚太地区共同发掘GPU即服务（GPUaaS）业务机会。 此次合作的重点在于结合双方的图形处理器（GPU）基础设施、云技术、业务能力和客户网络，以扩大AI基础设施和服务业务。FPT作为越南的全球信息通信技术（ICT）企业，已成为NVIDIA的云合作伙伴，并在当地AI云市场开展业务。 双方将共同发掘区域内AI需求，针对难以单独应对的企业，提供基础设施及AI模型和服务，帮助企业获取大规模AI学习和推理所需的GPU计算资源。这将减轻客户自行建设基础设施的负担，支持其快速引入AI技术。 双方还将推动工程合作，以实现AI技术在实际场景中的应用。Naver Cloud的越南开发中心与总部技术人员、FPT工程师将参与定期技术交流项目。通过此合作，双方将共同解决客户在GPU基础设施优化、AI推理性能提升及AI代理实际服务环境构建等方面的需求。 Naver Cloud的代表金裕元表示：“通过与FPT的合作，Naver Cloud能够将积累的AI技术和经验与FPT的AI工厂及企业业务能力结合起来。”他还表示：“基于双方的技术和业务能力，我们将不仅在韩国和越南，还将在亚太市场上响应客户多样化的AI需求，并将其转化为实际的商业成果。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

홈앤쇼핑首次在韩国电视购物行业引入基于人工智能(AI)技术的假冒商品监控系统。 홈앤쇼핑于6日宣布与AI假冒商品监控专业公司FAIKERZ建立合作关系。 该系统通过综合分析商品图片、商品名称、销售价格、销售模式和流通路径等数据，筛选出疑似假冒商品的帖子。 一旦发现疑似假冒商品，将立即停止销售，并在仔细审核合作方提交的证明材料和正品情况后，决定是否恢复销售。 此外，对于通过客户声音(VOC)接收到的假冒商品疑似案例，将与专业机构联动进行实物验证程序。 特别是对于平行进口的奢侈品广播商品，仅销售通过名品真伪验证专业机构——贸易相关知识产权保护协会(TIPA)验证的商品。 在广播后，持续进行监控，以管理质量和真伪相关问题，并在客户提出担忧时进行额外验证，以尽量减少假冒商品的流通可能性。 此次假冒商品监控的引入是客户中心质量管理活动的延续。홈앤쇼핑利用VOC数据筛选出质量薄弱的商品，并建立了主动管理风险因素的体系。 同时，为减少消费者对商品特性的误解，强化了准确的商品信息提供。特别是对于可能产生误解的VOC，通过广播和移动渠道更详细地说明商品的质量特性和使用注意事项。 此外，针对因社会问题或外部报道而引发的质量风险，立即启动紧急检查机制。通过对自家销售商品的快速筛查和详细页面审核，提前确认潜在风险因素，并采取必要措施，从而保持预防为主的质量管理体系。 홈앤쇼핑相关人士表示：“我们正在不断提升假冒商品监控和质量管理体系，以确保客户能够安心购买商品。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

"要想让AI替代人类通过长期经验和重复积累的隐性知识，需花费相当长的时间。从某种意义上说，这是多个职位的新机会。"这是韩国产业人力公团理事长李炳勋的话。尽管人们对AI将取代工作感到恐惧，但更重要的变化在于职业的内容正在发生变化。 对韩国职场人来说，所需的不是如何与AI竞争，而是重新学习如何与AI共事。 生成型AI能够撰写报告、分析数据和编写程序。在制造现场，AI可以预测缺陷，机器人则进行操作。如果说工业革命是用机器替代体力劳动，那么AI革命则深入到知识劳动中。这也是职场人们问“我的工作能否存活”的原因。 然而，问题需要转变。不是AI会否取代我的职业，而是它将如何改变我的职业。AI并不会完全取代会计师，但使用AI的会计师与不使用AI的会计师之间的生产力差距将会扩大。 工厂也是如此。操作机器的能力需要与利用数据和AI改善流程的能力相结合。AI更可能首先带来的是职能的重组，而非职业的终结。 在这一点上，韩国产业人力公团的角色变得更加重要。作为负责国家资格考试、职业能力开发和技能技术促进的机构，公团的任务是重新教导工人如何在工作中使用AI。 公团今年选择了10个中小企业AI培训扩散中心，将AI培训带入工业现场。计划约有500名AI培训教练和公团专门人员走访2.5万家企业。 专家首先到现场了解公司在做什么，AI可以应用于哪些方面，以及员工需要什么样的培训，然后将这些信息与培训计划和实际教育相结合。从“我们公司应该在哪里使用AI？”这个问题开始共同探讨。 这对中小企业尤其重要。大企业可以组建自己的AI团队并引进外部专家，但员工只有几十人的中小企业很难单独配备AI专家。即使最高管理者想引入AI，往往也不知道从何开始。AI差距不应扩展为大企业与中小企业之间的生产力差距。 公团通过20个AI专业联合培训中心，向中小企业和中型企业的员工开放大企业、大学和研究机构的设施与专业知识。根据半导体、汽车、生物、造船、机器人等地方主导产业，教授如何在实际工作中应用AI。 关键在于理论而非现场。如果是在制造现场，员工需要学习如何利用AI预测缺陷、分析数据并制作仪表板，以及如何自动化重复性工作。“中小企业AX现场培训”也正是基于这一问题意识而发起的。 AI解决方案公司走访中小企业现场，进行技术应用和员工培训。目的是减少在培训室学习后回到公司却无法应用的情况。 费用壁垒也降低了。“中小企业人才培养优质培训”将培训费用的90%以上进行支持，非首都圈的培训最高可支持95%。 更重要的是青年。公团正在推进新的试点项目“青年AI首次职业支持项目”。该项目旨在帮助750名AI领域的青年在实际工作中积累至少1年、最多2年的工作经验。这是试图解决企业需要有经验者而青年却因无法就业而无法积累经验的“经验悖论”。 AI时代的人才政策不应仅止于大学培养专业人才。需要让他们体验第一份工作，工作后继续学习新技术，并在产业变化时再次接受培训，形成教育-就业-再教育的循环结构。 然而，并不是每个人都需要成为AI开发者。李理事长在国际技能奥林匹克比赛上强调的技能技术值得关注。焊工的手指灵敏度、机械师从微小的振动和声音中捕捉异常的经验、厨师对火候的掌控，这些都难以用几页手册来传达。 这是数年积累的知识。正如前面提到的李理事长所说，AI要替代这些隐性知识需要时间，而在此期间，熟练技术的价值可能会更大。 然而，熟练技术也不能停滞不前。随着电动挖掘机和电动叉车的普及，维修技术人员需要学习高压系统的新知识。企业直接定义所需能力并将其与培训和资格连接的资格制度因此显得尤为重要。 一些企业正在利用AI创建数千个问题库，通过CBT笔试和实操评估来验证职能能力。AI不再是剥夺人类能力的工具，而是用来培养和评估能力的工具。 AI也会产生新问题。由于像智能眼镜这样的AI设备可能被用于国家资格考试的作弊，公团正在进行模拟训练，并检查电波探测器和监控摄像头等应对系统。 在AI教学和评估的时代，还必须防止利用AI进行作弊的悖论。随着技术的发展，维护国家资格的公正性和可信度变得愈加重要。 公团自身也在发生变化。正在推进基于AI的数字评分系统等中长期AI转型项目，并开始运营让员工将生成型AI应用于工作的“HRDK AI实验室”。在呼吁国民学习AI的同时，公共机构不能继续以旧方式工作。 公团的AI大转型中，最重要的词是“再教育”。过去，凭借在学校学到的一项技能可以工作几十年，但现在需要终身多次更新能力。国家人才政策也应从失业后的再教育转变为在职期间学习下一项技术的预防性政策。 仅靠恐惧无法解决任何问题。我们需要找到人类在AI面前的优势，提高生产力，并在新技术出现时获得再次学习的机会。AI时代的竞争力最终来自于人。 每位职场人都能在工作中学习AI，将熟练技术与AI结合，并在需要时再次接受培训的国家。李炳勋理事长领导的韩国产业人力公团的AI大转型正朝着这个方向迈进。 :李炳勋 韩国产业人力公团理事长: 他是一位研究劳动市场和劳资关系的学者。毕业于首尔大学社会学专业，并在美国康奈尔大学获得劳资关系学硕士和博士学位。曾任中央大学社会学教授，公共共生基金会理事长，经济社会劳动委员会公共机构委员会委员长等职务。 于2026年6月就任第17届韩国产业人力公团理事长，全面负责职业能力开发、国家资格和技能技术促进。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

广播媒体通信委员会（방미통위）致力于在数字和人工智能（AI）时代保障国民的媒体权利，核心措施包括为老年人、残疾人和渔农等弱势群体提供付费生成型AI服务使用权支持。 30日，金钟哲委员长在政府果川厅召开第39次全体会议，审议通过了包含普遍接入、主动参与、自主选择和可持续生态等四大目标及12项政策任务的‘第一期愿景及主要施策（案）’。 金委员长指出：“广播与通信应超越以供应者为中心的区分，国民应能自由接入媒体，主动参与和利用，并在安全、可信的环境中转变政策体系。” 其核心在于：△加强普遍接入，确保人人共享；△扩大国民主导的主动参与；△保障基于安全和信任的自主选择；△构建创新与共生的可持续生态。 首先，将加强普遍接入，确保在媒体使用过程中没有人被孤立。现有的对视听障碍者的支持将扩展为更全面的接入政策，同时扩大老年人和残疾人等弱势群体的AI使用机会。为此，推动引入AI代金券的方案。 成钟元广播媒体通信委员会计划协调官表示：“为了AI代金券，2027年度政府预算中已编列了支持中小型和微型广播事业者的AI基础制作和编辑解决方案的预算，计划在明年或后年尽快推进额外项目，并制定三年计划，与财政部门和国会协商扩大相关预算。” 还将活跃地区社区媒体，构建连接广播公司和各地区分散的地面广播服务的综合平台。 扩大上门媒体服务，提升媒体基础设施的接入，同时改善灾难信息提供体系，强化国民的普遍收视权保障。 为了扩大国民的媒体使用，将围绕‘五极三特’扩充观众媒体中心，形成中心化。根据不同年龄层的特征，扩大AI和媒体教育，并支持相关内容的制作和创作活动。 还将推进用户保护政策，改善现有的关联信息（CI）为可更新的体系，同时加强对位置信息泄露和滥用的检查。 在‘综合媒体法’的制定上也将加快步伐，以便根据变化的市场环境改善广播公司的重新许可、再批准、付费电视、节目编排和购物等现有广播制度。 金委员长表示：“将法律和制度未来导向性地整合，以涵盖广播和在线视频服务（OTT）等新旧媒体。” 为了提升广播媒体产业的全球竞争力，还将支持在线视频服务（OTT）的海外拓展。 广播媒体通信委员会计划积极利用专业委员会和特别委员会，系统性地实施此次第一期愿景。同时，将与财政部门及国会沟通，确保资金来源。 金委员长强调：“为了将广播媒体通信委员会新赋予的促进功能落实为实际项目，必须有相应的财政基础支持。”并表示将与财政部门和国会保持紧密沟通，确保所需资金和推进基础的落实。

三星电子公开了利用游戏测试人工智能（AI）代理在实际商业应用中的可能性。通过将AI应用于Galaxy Store的游戏营销，分析用户并推荐游戏，结果显示点击率显著提高。三星电子MX事业部的李熙镇在30日于首尔COEX举行的‘微软产业峰会’上介绍了Galaxy Store AI营销代理的建设案例。三星电子与微软合作，整理了Galaxy Store中积累的数据，以便AI能够利用，并建立了多个AI代理协同工作的结构，符合实际营销人员的工作流程。公司自去年以来对相关数据平台进行了整理，并在最近完成了技术验证（PoC），推动国内部分商业化及全球扩展。李熙镇在峰会上解释了AI如何改变Galaxy Store的营销方式，以游戏为主要案例。游戏在用户曝光后，点击、安装和支付的过程与Galaxy Store的收益直接相关。各个阶段的转化率可以用数字确认，因此在应用AI时，实际营销效果的比较也变得容易。然而，随着Galaxy Store服务规模的扩大，传统营销方式也显现出局限性。Galaxy Store中流通的游戏超过1万款，促销对象不断增加，使得仅靠现有人员分析用户行为和设计活动变得困难。复杂的数据分析需要开发者的帮助，而在细分用户和确定目标的过程中，也常常依赖于营销人员的经验或过去的成功案例。三星电子在这一过程中引入了AI代理。利用AI进行数据分析、活动策划、用户细分和信息生成，并选择了两款代表性游戏，对韩国用户进行实际营销效果的验证。李熙镇表示，目标并不仅仅是用AI替代营销人员的工作。三星电子设定了一个具体目标，即在游戏曝光后，实际点击率（CTR）比之前提高15%。随后，在约100万名韩国用户中，让传统营销人员和AI代理同时推广同一款游戏，并进行了A/B测试。结果远超预期，点击率的提升超过了目标值的两倍。李熙镇表示：“应用AI代理的组别CTR比传统方式提高了105%。”李熙镇指出，CTR显著提高的原因在于将用户细分为不同小组，并根据各组的特性调整信息。与之前发送“新游戏上线，请尝试”的一般信息不同，AI通过分析用户行为数据，识别各组特性，并生成相应的游戏推荐信息。李熙镇表示，此次PoC的重点是提升游戏曝光后的点击率。点击率的改善是否真正转化为游戏安装和支付还需要进一步验证。三星电子计划未来开发安装预测模型和购买转化模型，扩大AI的应用范围。李熙镇提到，此次实验得以进行的背景是三星电子在过去8年中积累的数据。他表示：“Galaxy Store中积累的用户行为和营销相关数据被整理成AI可以利用的形式，这是此次PoC的基础。”自去年以来，三星电子与微软共同整理现有数据，使AI代理能够利用。对同一术语在不同部门中含义或计算方式的差异进行了整理，使得AI能够在营销人员实际工作中找到所需信息并进行分析，提供结果。李熙镇表示：“基于此次PoC，计划在年内在国内进行一定程度的商业化，然后扩展到全球，确认Galaxy Store的实际成果是否持续，未来还将扩展到三星电子的多个服务中。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“我们将通过创新资本市场基础设施，逐步建立24小时交易体系。” 郑恩博韩国交易所董事长在28日于首尔中区的‘韩国优质周（Korea Premium Weeks）2026’活动中表示：“韩国交易所于9月在亚洲率先开设了常规交易后的后市市场。”他强调：“我们将通过基础设施的创新，跃升为全球主要交易所，引领世界资本市场。” 他还补充道：“我们将与政府的资本市场现代化政策相协调，持续改善资本市场体系，以确保企业价值提升和尊重股东文化的扎实建立。” 郑董事长指出：“今年是韩国证券市场开市70周年的意义深远的一年。”他表示：“证券市场自1956年韩国战争后在废墟中起步，支撑了经济的高速增长，最近在人工智能（AI）半导体等创新产业发展的推动下，韩国股市的市值已跃升至全球第八，成为全球资本市场的重要一极。” 他提到：“近期，国际资本市场的跨境流动日益活跃，竞争比以往任何时候都更加激烈。”并表示：“金融的去中心化正在加速，数字资产市场也与传统资本市场展开了激烈竞争。” 他进一步指出：“我们需要积极应对这些变化的潮流，努力引领创新。”并强调：“此次活动将成为向世界展示韩国资本市场实力、探索创新发展的契机，韩国交易所将站在中心位置。” 为此，郑董事长表示：“最重要的是通过透明的信息提供和严格的市场管理，成为投资者信赖的市场。”他提到：“我们将应对数字资产的扩散，与相关机构合作，主动构建代币证券（STO）平台，并将人工智能（AI）广泛应用于信息披露和市场监控等领域，积极引领技术创新。” 此外，由金融委员会和韩国交易所共同主办的此次活动，旨在向世界宣传韩国资本市场的竞争力，共有42个相关机构和55家上市公司参与，活动将持续到下月16日。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

2026年9月28日，京畿道军浦市议会开始研究是否可以在条例和预算审查等议政活动中应用人工智能（AI），并制定安全使用标准。 据市议会透露，议员研究团体“军浦市议会AI创新研究会”于23日召开了“基于RAG-LM的军浦市议会AI立法支持系统构建及议政创新方案研究”启动报告会。 研究会由代表议员朴相贤及议员李东汉、朴在信等组成，计划于11月前完成研究。 此次研究的主要内容是确认利用AI搜索议政资料及审查条例、预算、政策等在实际议政活动中的帮助程度。 特别关注RAG-LLM方式。RAG是指AI在搜索预先提供的议会资料后，基于这些资料进行回答的方式。 关键在于不仅让AI生成内容，还能核实相关资料和依据。 研究团队计划在考察国内外公共机构和立法领域的AI应用案例后，制定适用于军浦市议会工作的具体场景。 研究将分析在条例审查、预算审查、政策资料分析等不同工作中应用AI后，资料搜索时间和工作效率的变化，以及AI提供信息的准确性和判断依据的呈现情况。 AI应用带来的风险因素也纳入研究范围，包括个人信息保护、安全性、数据质量以及对AI结果的过度依赖等，计划制定负责任的使用标准。 此外，AI提供的结果不会直接用于决策，而是由人最终确认，相关的实务指导和制度改进方案也将进行审查。 市民们对地方议会应用AI的期待在于能够更迅速地核实行政和议政资料，同时也认为应当管理AI的判断，以免其过度影响决策。 尤其是在与市民生活直接相关的领域，如条例和预算，确认AI提供信息的来源和准确性，并由人作出最终判断显得尤为重要。 朴相贤代表议员表示：“引入AI本身并不重要，关键在于验证其对实际议政工作的帮助程度。” 他还表示：“我们将制定符合军浦市议会的AI应用标准，以提高效率和准确性，同时保持人的最终判断原则。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。