Anthropic, 'Claude Code'로 수십 년 된 COBOL 시스템 현대화 단축 방안 공개

ATM에서 현금을 인출할 때 화면 뒤편에서는 수십 년 전 작성된 코드가 돌아가고 있을 가능성이 큽니다.

미국 내 ATM 거래의 약 95%가 여전히 코볼(COBOL) 언어로 처리됩니다. 금융, 항공, 정부 기관 등 핵심 인프라에서 매일 수천억 줄의 코볼 코드가 돌아가고 있습니다. 하지만 이 시스템을 만들었던 엔지니어들은 오래전에 은퇴했고, 대학에서도 코볼을 가르치는 곳이 거의 없어 코드를 읽을 수 있는 인력은 갈수록 줄어드는 실정입니다.

Anthropic은 2026년 2월 23일 자사 에이전트형 코딩 도구인 Claude Code를 활용해 코볼 현대화 비용을 획기적으로 낮추는 방안을 발표했습니다. 수년이 걸리던 대규모 현대화 프로젝트를 몇 분기 단위로 단축할 수 있다는 설명입니다.

수년 치 컨설팅 분석을 AI로 대체

코볼 현대화 방식에는 단순 인프라 이전(Rehost), 구조 개선(Refactor), 상용 소프트웨어 대체(Replace), 그리고 자바나 파이썬 같은 최신 언어로의 재작성(Rewrite)이 있습니다. 재작성이 장기적으로 가장 유리하지만, 기존 코드가 어떤 비즈니스 로직을 담고 있는지 파악하는 비용이 너무 커서 착수조차 어려운 경우가 많았습니다.

Claude Code는 바로 이 분석 단계에 투입됩니다. 전체 코드베이스를 읽고 실행 경로를 추적하며, 공유 파일이나 전역 상태 때문에 생기는 암묵적인 의존성까지 찾아냅니다. 기존 정적 분석 도구로는 잡아내기 힘든 숨은 연결고리를 미리 찾아내는 셈입니다.

이를 통해 아무도 기억하지 못하던 업무 흐름이 문서화되고, 어떤 모듈을 먼저 분리해 전환할 수 있는지 위험도 지도가 만들어집니다.

단계적 전환과 지속적인 검증

AI가 지도를 그리면 실제 규제 준수나 전환 순서 같은 전략적 결정은 사내 엔지니어가 내립니다.

코드 변경에 앞서 AI는 기존 코볼과 최신 언어의 결과물이 완벽히 일치하는지 확인하는 기능 테스트를 먼저 설계합니다. 이후 레거시 모듈에 API 래퍼를 씌우고, 신구 코드가 공존할 수 있는 환경을 만든 뒤 모듈 단위로 하나씩 옮겨갑니다. 문제가 발생하더라도 작은 단위에서 즉시 롤백할 수 있도록 위험을 분산하는 방식입니다.

왜 중요한가

우리는 Anthropic이 기업 시장에서 대단히 영리한 지점을 공략했다고 봅니다.

상당수 생성형 AI 도구가 일반적인 웹 개발이나 파이썬 코드 작성에 머물러 있는 반면, Anthropic은 세계에서 가장 지갑이 두껍고 문제 해결이 시급한 레거시 금융 및 공공 시스템을 정조준했습니다. 완전히 사람을 대체하겠다고 과장하는 대신, 가장 많은 시간과 돈이 들던 역공학 분석과 문서화를 AI가 도맡겠다고 제안한 점도 보수적인 기업 고객의 진입 장벽을 낮춥니다.

레거시 시스템을 안고 있는 기업이라면 위험도가 낮은 독립 모듈부터 바로 테스트해 볼 가치가 충분합니다. 대형 컨설팅 업체를 수년간 고용하지 않고도 시스템 내부의 숨겨진 로직을 파악할 수 있기 때문입니다.

다만 주의할 점도 분명합니다. 금융권 코볼 코드에는 미세한 소수점 계산이나 특수한 예외 처리가 얽혀 있는 경우가 흔합니다. AI가 만든 테스트 통과 결과만 믿고 도메인 전문가의 검증을 소홀히 한다면 실제 운영 환경에서 예상치 못한 결함이 터질 수 있습니다. AI가 길을 밝혀줄 수는 있지만, 운전대까지 온전히 넘겨서는 안 됩니다.