기업의 데이터분석·AI 활용, 기술이 다가 아니다…"데이터·사람·일 고려해야"

삼성SDS의 기업용 데이터분석·인공지능(AI) 도입방안 전문가가 기업 업무에 데이터 분석과 인공지능(AI) 기술을 활용하려면 먼저 데이터, 사람, 업무를 고려해야 한다고 조언했다.

10일 서회경 삼성SDS AI애널리틱스팀 컨설팅그룹장은 "데이터를 분석하고 활용하는 데 관심을 갖는 고객들 대다수가 분석을 어떻게 시작해야 하는지, 누구나 분석이 가능한지, 어떤 솔루션이 필요한지, 그걸 업무에 어떻게 도입해 활용할지를 묻는다"며 이같이 말했다.

서 그룹장은 "해당 조직이 어떤 데이터를 보유했는지, 데이터를 분석할 수 있는 인력을 보유했는지, 데이터과 관련해 어떤 일을 하는지 등 고려할 게 많다"며 "이 모든 건 결국 기업 문화와 경영진 의지에 달린 부분"이라고 덧붙였다. 분석을 하려면 그럴 데이터를 보유해야 하고, 기존 인력들의 데이터 분석 수준과 업무 형태가 파악돼야 하고, 필요시 분석 역량을 내재화하고 플랫폼을 자체 구축하거나 아웃소싱하는 등 선택을 해야 한다는 설명이다.

 

서회경 삼성SDS AI애널리틱스팀 컨설팅그룹장. [사진=삼성SDS 행사 영상]

삼성SDS는 데이터를 분석하고 활용하려는 기업에게 AI 분석 플랫폼 '브라이틱스AI' 설치, 설치 및 분석모델 개발과 컨설팅, 설치 및 개발·컨설팅과 유지보수 서비스, 분석업무 담당 인력양성 교육 서비스 등 4가지 유형의 솔루션을 제안하고 있다. 기업들의 데이터분석 역량 강화를 위한 양성과정을 운영하고 있고 데이터분석 실습 등 교육기회를 제공하며 브라이틱스AI를 포함한 주요 솔루션을 무료 체험·활용할 수 있도록 튜토리얼·영상강좌와 함께 지원하고 있다.

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서 그룹장은 기업들이 축적되는 데이터를 활용할 실시간 분석을 원하고, 데이터3법 시행으로 데이터 유통 거래를 하고자하는 요청이 많아졌으며, 분석 환경을 멀티클라우드 플랫폼 환경에서 실행하겠다는 요구도 늘고 있다고 설명했다. 향후 기업들의 데이터분석 플랫폼이 개인화 마케팅에 활용할 수 있는 실시간 데이터처리 기술 결합, 업종별 '데이터레이크'에 축적된 지식을 활용한 맞춤분석, 개인정보를 활용 가능한 데이터유통 등으로 발전할 것이라고 내다봤다.
 

서회경 그룹장이 리얼2020 발표를 통해 브라이틱스AI 플랫폼 도입 고객사를 소개하고 있다. [사진=삼성SDS 행사 영상]

이날 삼성SDS는 온라인으로 진행된 미디어컨퍼런스 '리얼2020' 2일차 세션 발표를 통해 브라이틱스AI 플랫폼과 AI 및 데이터분석 기술을 활용한 라이나생명, 한국전자정보통신산업진흥회(KEA), 우리은행, 삼성SDS 보안관제센터의 업무혁신 사례도 소개했다.

라이나생명은 보험판매를 위한 텔레마케팅 업무에서 상품제안 후 청약 성사를 이끌어내는 상담성과 향상을 위해 AI를 활용했다. 삼성SDS를 시스템 개발 수행사로 선정해 인간 상담원에게 텔레마케팅 업무, 상품판매에 필요한 지식을 실시간 제공할 AI어시스턴트 시스템을 개발했다. 상담내역을 분석해 학습데이터를 쌓고 AI 모델을 생성·검증해 다시 학습데이터에 추가하는 체계를 만들었다. 중요 키워드를 도출해 상담원에게 필요한 구조화된 데이터를 제공하도록 했다.

라이나생명은 데이터 인프라를 확충하고 AI 사용 경험을 누적하면 더 강력한 영업지원 시스템을 갖게 될 것으로 기대 중이다. 강성주 삼성SDS 디지털금융컨설팅팀 프로는 "일반 시스템통합(SI) 프로젝트는 정의된 요건을 100% 달성하는 것이 가장 중요한 반면, AI 프로젝트는 요건 자체가 계속 진화한다"며 "완전 무결한 품질을 추구하는 것이 아니라 정확도가 떨어지는 부분을 어떻게 추적해 높일 수 있느냐가 핵심"이라고 말했다.

KEA는 작년 시작한 '가전 빅데이터 공동플랫폼 구축사업'을 지원하기 위해 삼성SDS의 AI 기술을 활용했다. 이 플랫폼은 1500여개 중 상위 5개사가 생산액 60% 가량을 차지하는 전자산업 생태계 안에서 그 한 축을 차지하는 가전업계의 중소중견기업 디지털혁신을 지원하기 위한 기반으로 기획됐다. KEA는 기업내 파편화된 제품 소비자들의 고객민원 접수와 처리 업무에 빅데이터 수집, 분류모델 생성, 유효성 평가를 수행해 업무정확도를 높인 성과를 거뒀다.

삼성SDS는 KEA 외에도 기업들이 보유한 데이터를 분석하고 활용하는 데 필요한 기술과 역량을 4단계로 구별해 제공한다. 분석도구인 브라이틱스AI 플랫폼만 제공하고 분석업무 등을 고객에 맡기는 것, 플랫폼과 데이터 분석모델 개발과 컨설팅 서비스를 함께 제공하는 것, 플랫폼·분석업무에 더해 시스템 유지보수도 지원하는 것, 기업이 자체 데이터 활용 역량을 갖출 수 있도록 분석전문인력을 양성하는 교육 서비스 등이다.

우리은행은 수작업으로 진행했던 수출입제재법규 심사를 상당부분 자동화했다. 삼성SDS의 AI 광학문자판독(OCR) 솔루션 'AICR'을 기반으로 국내최초 AI기반 수출입제재법규 심사시스템을 구축해 활용하고 있다. 기존 수동심사의 경우 심사할 수출입문서의 건별 분량이 수십장에서 100여장에 달하고 문서 서식과 품질이 표준화되지 않아, 인간 은행원이 이를 모두 확인하고 제재항목에 해당하는 부분을 찾는 업무를 빠르게 수행하기가 어려웠다.

삼성SDS가 구축한 AI기반 수출입제재법규 심사시스템은 기존 수동심사 업무 과정 중 문서분류, 수출입문서인식, 토털텍스트심사, 항목심사, 필터링심사를 인간 대신 수행한다. 이후 단계만 인간 심사자가 처리하면 돼 심사 정확성과 효율이 높아졌다. 심사자 개인의 업무역량과 전문성 편차를 상향평준화했고 동일한 심사자 인원으로 기존 4.5배 생산성을 보여주고 있다. AI심사를 위해 입력되는 연간 300만건의 수출입문서가 고품질 데이터로 축적되고 있다.

삼성SDS의 보안관제 서비스를 제공하는 보안관제센터에서도 관제업무 생산성을 높이기 위해 AI 기술을 활용했다. 보안관제센터에서 매일 평균 170억건 발생하는 공격이벤트 가운데 보안관제 담당자가 분석해야 하는 이벤트가 2만건이다. 인간 분석가가 이벤트 1건을 처리하는 데 10~30분을 쓰는데 매일 2만건을 처리하려면 400명 이상의 분석가가 쉬지도 않고 분석에만 매달려 있어야 한다는 계산이 나온다. 분석할 대상이 늘면 그만큼 계속 인력도 늘려나가야 한다.

그런데 보안관제 조직을 운영하는 기업 입장에선 충원을 하려 해도 숙련된 보안관제 인력이 부족하고, 무제한 인력을 늘리는 것도 현실적이지 않다. AI를 통해 처리를 자동화하고 인간 분석가가 더 중요한 이벤트를 처리할 수 있게 만들 필요가 있었다. 삼성SDS는 보안정보이벤트관리(SIEM) 솔루션의 분석과 대응 일부를 자동화한 '보안 오케스트레이션·자동화·대응(SOAR)' 솔루션을 도입해 분석처리 시간 90%를 절감하고, 전문가들이 새로운 보안 위협에 대응할 수 있게 했다.