물리학자 스티븐 호킹은 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)의 개발이 “최선이거나 아니면 인류에게 결코 발생해서는 안될 최악의 상황을 초래할 것” 이라고 경고했다. 하지만 필자는 ‘AI가 진정한 승자가 될 것’ 이라는 낙관적인 입장이다. 특히 금융서비스 등 실질적으로 세계 경제를 주도하는 산업 분야에서는 더더욱 그렇다.
AI는 획기적인 사건이다. 전문가들은 2030년까지 AI가 15조 7천억 달러 혹은 현재의 중국과 인도의 경제 규모를 합한 것 이상으로 세계 경제에 기여할 것으로 전망한다. 맥킨지(Mcki nsey)에 따르면 거대 IT 기업들은 이미 AI 기술개발에 200~300억 달러를 투자하고 있는 것으로 나타났다. IBM의 ‘왓슨’, 구글의 ‘딥마인드’, 히타치의 ‘H’ 등이 그것이다.
이처럼 AI에 대한 높은 기대에도 불구하고 IDC의 조사에 따르면 전 세계 기업의 1/3만이 머신러닝(Machine Learning) 또는 다른 AI 관련기술을 채용할 계획이라고 한다.
블록버스터급 이점
할리우드 영화에서 AI는 스스로 학습하고 새로운 상황이 닥쳤을 때 창의적인 의사결정을 내릴 수 있는 ‘컴퓨터’ 또는 ‘인간과 비슷한 로봇’ 을 의미한다. 현재의 AI 시스템은 실제로 특화된 업무를 수행하는 지원형 인텔리전스(Assisted Intelligence) 또는 증강형 인텔리전스(Augmented Intelligence) 솔루션에 더 가깝다. 이러한 솔루션은 복잡한 패턴 파악, 정보 합성, 결론 도출과 예측 등 특정 분야에서는 사람보다 더 뛰어난 활동을 수행할 수 있다.
맥킨지 연구에 따르면, 초기에 AI를 도입한 기업들은 꾸준히 매출 증가라는 성과를 얻고 있는 것으로 나타났다. 특히 가장 많은 이점을 누리는 업종은 금융업계이다. IDC는 AI 및 인지 시스템에 가장 많은 투자를 수행할 산업군으로 금융서비스를 꼽았다.
금융업계의 경우 머신러닝 시스템에 적합한 잠재적 애플리케이션이 상당히 많다. 글로벌 회계법인인 PWC는 이러한 애플리케이션으로 회계부정 탐지와 자금세탁 방지, 프론트 및 백오피스 프로세스 자동화, 맞춤형 금융 설계 등을 꼽았다. 이런 애플리케이션이 머신러닝을 통해 얻을 수 있는 이점은 상상 그 이상이다.
일례로 한 종합증권사는 회계부정을 방지하기 위해 Hitachi의 H 기술을 도입했다. 이 기술은 부정행위 가능성이 높은 무역 및 거래 플랫폼의 패턴을 파악하기 위해 정상적인 거래와 허위 데이터를 비교한다.
시작은 빠르게
필자의 경험에 비춰본다면, AI 기술을 도입하는 데 가장 유용한 프레임워크 중 하나는 위의 그림처럼 맥킨지가 개발한 시스템이다.
시작은 AI가 최대의 가치를 발휘할 수 있는 비즈니스 문제를 명확히 규정하는 데서 출발해야 한다. 중대한 비즈니스 문제일 필요는 없다. 핵심은 신속하게 시작하고, 가능한 한 빠른 시간 내에 AI의 이점을 충분히 누리는 것이다.
다음 단계는 AI의 역량을 찾는 것이다. 스타트업, 클라우드 기반 툴, 리서치 기관 및 많은 기업들은 AI 에코시스템이 잘 갖춰진 덕분에 자체적으로 데이터 전문 팀을 구성하기보다는 협력을 통해 훨씬 더 빠르게 적합한 자원을 찾아낼 수 있다.
세 번째 단계는 AI 모델 수립에 적합한 데이터를 파악하는 것이다. 여기서 핵심은 다양한 데이터 사일로를 파괴하고 연관성 있는 데이터를 한데 모으는 것이다. 적합한 데이터를 파악했다면 나머지 80%의 노력은 데이터 엔지니어링에 투자한다.
이 모델이 테스트 환경에서 작동했다면, 다음은 운영 및 다른 시스템과 통합할 차례다. 히타치 밴타라(Hitachi Vantara)의 데이터 분석 솔루션인 펜타호(Pentaho)는 이 작업을 적정 규모로 자동화 할 수 있도록 해준다.
마지막은 프로젝트 결과가 비즈니스 목표에 부합하는지 확인하는 단계다. 필요하다면 신속하고 반복적으로, 그리고 무엇보다 중요한 것은 측정 가능한 방식으로 비즈니스 목표에 맞게 조절하는 과정을 거쳐야 한다.
아직은 AI가 전 세계가 직면한 모든 문제를 해결하지 못할 수 있다. 하지만 인간의 정신세계와 기계 간 영역을 구분하는 현재와 같은 양상은 빠르게 붕괴될 것이다. 결국 발전을 거듭하지 않는 기업은 AI를 충분히 활용하거나 직원들에게까지 이를 활용할 수 있도록 통합을 준비하는 경쟁사에 비해 뒤처지게 될 것이다.
