회사가 원하는 변수, 현업 관계자가 미리 정의한 방식으로 보다 예측도가 높은 AI 모델을 만들 수 없을까. 또한 결과 값이 어떻게 나왔는지 구체적인 설명까지 가능한 ‘자동화된 기계학습(AutoML)’ 모델은 없을까.

이러한 물음에 IBM이 오토ML 솔루션 ‘H2O 드라이버리스(Driverless) AI’로 답했다. 앞서 언급한 모든 질의에 대응이 가능한 솔루션이다.

유효종 IBM 차장(인지컴퓨팅 인프라스트럭처 세일즈 담당)<사진>은 11일, 서울 더 플라자호텔에서 <디지털데일리>가 주최한 ‘2020년 전망, 금융IT 이노베이션’ 컨퍼런스에 주제 발표자로 나서“현업에서 오토ML을 쓰려 할 때 어떻게 결과 값이 나왔는지 투명성을 가진 설명을 명확하게 하는 것이 어려운데 ‘H2O 드라이버리스 AI’는 가능하다”고 강조했다.

예를 들면 H2O 드라이버리스 AI 솔루션은 결과 값에 어떤 변수가 얼마나 영향을 미쳐 이 같은 예측을 했는지 시각화해 보여준다. 또한 자연어 분석도 어느 정도 가능하다. 언어로 접근하는 것이 아니라 아스키코드 값으로 모두 변환해 패턴을 찾아낸다.

이 솔루션은 CPU와 GPU를 모두 동원, 현존하는 모든 AI 알고리즘을 반영한 예측 모델을 동시다발적으로 처리한다. 도중에 의미 있는 AI 예측만 계속 진행하고 나머지는 하나씩 중지한다. 마지막엔 가장 정확도가 높은 예측 모델 하나만 남기는 방식이다.

금융권에선 H2O 드라이버리스 AI 솔루션을 카드, 사기거래 탐지, 신용평가, 자금세탁방지(AML) 등에 매우 효과적으로 활용할 수 있다. 특히 변칙적인 거래에 대한 탐지와 예측이 훨씬 빨라진다는 게 유 차장 설명이다.

유 차장은 “28만건 데이터 가운데 4건이 사기를 정확하게 짚어낼 수 있다”며 “사기확률 99%,98%를 짚어내는 것은 물론 36%,49% 확률도 정의한다. 어떤 변수에 의해 이 같이 확률이 정의됐는지도 설명이 가능한 솔루션”이라고 강조했다.

<이대호 기자>ldhdd@ddaily.co.kr