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비전문가도 AI로 사업 분석·예측 정확하게… 'AI 민주화' 시대 이끈다
비전문가도 AI로 사업 분석·예측 정확하게… 'AI 민주화' 시대 이끈다
  • 박광하 기자
  • 승인 2021.11.06 20:18
  • 댓글 0
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아일리스
AutoML 솔루션 '다빈치랩스'
국·내외 공급 실적 증가 눈길
머신러닝 활용 교육과정 운영
박재현 아일리스 대표. [사진=아일리스]
박재현 아일리스 대표. [사진=아일리스]

[정보통신신문=박광하기자]

"적정기술로 만들어 낼 수 있는 오늘에 집중합니다. 너무 먼 걸음, 혹은 너무 가까운 걸음이 아닌 3년, 그 시간 앞에 아일리스가 있습니다."

인공지능 자동화 소프트웨어 개발 기업인 아일리스(ailys)가 밝힌 사업 목표다. 적정기술을 활용한 머신러닝 솔루션 개발·공급으로 다양한 산업 분야에서 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 데 집중하고 있다는 의미다.

박재현 아일리스 대표는 "일반적으로 기업에서 데이터를 활용하기 위해서는 고도로 훈련된 데이터사이언티스트(DS)가 필요하다"며 "아일리스는 DS의 노하우를 자동화해 전문가 없이도 현업 비즈니스 부서에서 쉽게 활용할 수 있는 기술·솔루션을 개발하고 있다"고 설명했다.

그는 이어 "현업 부서가 아닌 DS에서 분석을 담당하는게 빠르고 편리해 보일 수도 있겠지만, 비즈니스 목적과 도메인 지식이 반드시 필요하기 때문에 DS가 홀로 프로젝트를 기획하고 설계하기에는 한계가 분명하다."고 지적한다.

박재현 대표는 "이 같은 경우 DS와 현업 부서가 협업을 통해 성과를 달성해야 하는데 현업 부서에서는 데이터 분석 기술 노하우가 부족해 둘 사이에서 충돌이 일어나기도 한다"고 말했다. 특히, 데이터 분석을 위한 전문인력을 갖추지 못한 기업으로서는 데이터 분석·예측을 수행한다는 것부터가 쉽지 않을 것이라는 말도 덧붙였다.

아일리스는 이런 기업들의 상황에 주목했다. 박재현 대표는 비즈니스 성과를 주도하는 현업 부서가 주체적으로 모델을 개발할 수 있는 자동화 솔루션을 만든다면, 데이터 분석 전문인력 없이도 각 기업·기관이 데이터를 바탕으로 다양한 전략 수립을 할 수 있게 되리라 판단했다.

그렇게 개발, 등장하게 된 것이 아일리스의 '다빈치랩스'다.

다빈치랩스는 부서별 활용 목적에 따라 비즈니스에 중요한 목표 타겟을 예측하거나 데이터의 특성을 분류해준다.

다빈치랩스의 오토 모델링 기능 설명. [자료=아일리스]
다빈치랩스의 오토 모델링 기능 설명. [자료=아일리스]

예를 들어, 타겟팅 마케팅이나 대출 심사 시 신용평가 등에서 다빈치랩스는 예측하고 싶은 타겟을 선정하면 풍부한 알고리즘을 통해 데이터의 패턴을 학습해 예측 모델을 생성하는 오토 모델링(Auto Modeling)에 활용할 수 있다.

데이터의 특성이 시간에 따라 변화하는 경우 시간 변수에 따라 경향성을 분석해 미래 특정 시점의 타겟값을 예측하는 시계열 분석(Time Series Analysis)에도 사용 가능하다. 상품 수요예측, 물류 운임예측, 제조 공정관리 등 제조·유통 산업뿐만 아니라 주가·부동산 가격예측 등 경제 분야에서도 다빈치랩스가 사용되고 있다.

의사결정에 기준이 되는 변수를 지정하면 유의미한 경향성을 보이는 군집들을 자동으로 분류하고 군집별 특성을 룰로 제시하는 룰 생성(Rule Generation)에도 다빈치랩스는 좋은 도구다. 대출심사 필터링 룰이나 사기 고위험 그룹 탐색 등에서 도움을 받을 수 있다.

다빈치랩스는 데이터의 특성이 불분명한 경우에도 자동으로 특별한 성향을 지닌 군집을 분류하고, 이를 통해 신규데이터의 이상치를 판별하거나 새로운 통찰을 얻을 수 있도록 하는 오토 클러스터링(Auto Clustering) 기능을 위해서도 쓰인다.

다빈치랩스는 기존에 개발된 모델에 신규 데이터를 반영하거나 의사결정에 변동이 생길 경우 모델 성능을 검증하고 최적의 전략을 생성해준다. 운영 중인 룰이나 검증하고 싶은 조건들을 입력하면서 룰의 성능을 극대화하는 룰 최적화(Rule Optimization), 시뮬레이터를 통해 최적의 변수값을 찾아내 효과적인 비즈니스 전략을 운영할 수 있도록 하는 시뮬레이터 최적화(Simulator Optimization) 등에서 다빈치랩스가 빛을 발한다.

현재 아일리스의 매출 70% 정도가 해외에서 발생하고 있다. 글로벌 기업들이 다빈치랩스를 도입·활용하고 있음을 나타내는 방증이다. 글로벌 기업들의 머신러닝 솔루션 성능비교시험(BMT) 결과 다빈치랩스는 타 솔루션보다 정확한 분석·예측 결과를 내놨고, 이는 해당 기업들이 기존 솔루션 대신 다빈치랩스를 선택한 이유가 됐다.

현재 미츠비시 상사, 이온 금융그룹, SBI 그룹 등 글로벌 거대 그룹사에서 다빈치랩스를 도입해 계열사 전체의 활용을 목표로 하고 있다. 박재현 대표는 "미츠비시 상사의 경우 기존에 사용했던 미산 머신러닝 솔루션을 국산 솔루션으로 대체했다는 점에서 획기적인 사례"라고 강조했다.

아일리스는 세계 시장에서 통하는 머신러닝 솔루션 개발을 위해 미국, 독일, 프랑스, 스웨덴 등의 14개국 석·박사 개발인력을 확보하고 있다.

해외뿐만 아니라 국내에서도 다빈치랩스의 공급사례가 늘고 있다.

신한은행, 부산은행, SBI저축은행 등이 CSS 업무에서 대출 심사를 정교화하는 데에 다빈치랩스를 활용하고 있다. 이들 금융기관은 다빈치랩스 도입 결과 기존에 활용하던 모형 대비 부도율 예측을 개선할 수 있었고, 기존 모형에서 찾아내지 못한 잠재우량고객을 추가 발굴·승인하는 효과를 얻었다. 다빈치랩스를 통해 신용대출을 승인받은 고객들은 연체율이 획기적으로 저하되기도 했다는 게 아일리스의 설명이다.

보험 분야에서도 DB손해보험, 한화손해보험, 메트라이프 생명 등이 자동차·일반·장기보험의 보험인수 예측 모형을 개발하는 데에 다빈치랩스를 활용한 바 있다는 말도 덧붙였다. 특히, 다빈치랩스 도입 결과 손해율을 5~8% 낮추거나 유지율을 1~3% 이상 높이는 효과를 거둬 보험업계가 주목하고 있다.

박재현 대표는 "사업 담당자가 최적화된 의사결정을 할 수 있도록 다빈치랩스는 지도학습, 시계열분석, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습, 시뮬레이션 등의 모듈을 전부 갖춰 패키징하고 있다"며 "이렇게 고부가가치의 다양한 모듈을 한 패키지에 담아 보급하는 머신러닝 솔루션은 세계적으로도 당사가 유일하다"고 강조했다.

아일리스는 처음 머신러닝을 접하는 사람들을 위한 교육 프로그램도 운영하고 있다. 머신러닝의 기초 이론, 기본 사용법, 최신 알고리즘을 배울 수 있는 1일 과정인 '다빈치 스쿨(DAVinCi School)'이 그것이다.

"데이터 분석 전문가가 아니더라도 다빈치랩스를 활용해 최적화된 의사결정을 할 수 있는 'AI 민주화' 시대 구현에 기여하겠습니다." 박재현 대표가 다빈치랩스를 통해 꿈꾸는 미래다.



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