[2021 금융IT혁신] 효성인포메이션 “금융권 AI/ML도입위한 강력한 플랫폼 제공”
김형섭 컨설턴트는 주제 발표를 통해 “기존 금융권에서는 챗봇이냐 AI 스피커, 로보어드바이저 등 소비자를 위한 서비스 분야에서만 AI를 도입했다. 그러나 최근에는 AI 기반 혁신 금융 서비스 발굴에 대한 투자를 늘리는 한편 신용평가 등 전통적인 금융 업무 영역에도 AI가 적극적으로 도입되는 추세”라고 말했다.
효성인포메이션에 따르면, AI/ML을 위해서는 이를 위한 인프라가 필요하다. 가령 데이터 전문가가 데이터를 분석하기 위해 컴퓨팅 자원을 활용코자 할 때 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU) 등 컴퓨팅 자원을 IT 관리자에게 요청하는데, 적시에 필요로 하는 자원을 제공받지 못한다면 AI/ML 활용은 어렵다.
이에 대해 김 컨설턴트는 AI/ML을 위한 인프라의 요구사항으로 ▲연산 자원 동적 할당 및 가상화로 리소스 활용 최적화 ▲필요 리소스 적시 요청·제공 환경 ▲분석 팀을 위한 공동작업 공간과 정보기술(IT) 관리자와의 상호 업무처리 효율을 위한 환경 제공 등을 꼽았다. 효성인포메이션은 이를 해결하기위한 AI/ML 플랫폼을 제공하고 있다.
효성인포메이션이 제공하는 AI/ML 플랫폼에서는 불량거래 탐지, 고객분석, 이미지분석 등 사전정의된 12개 분석모형을 제공한다. 카탈로그화된 분석모형에는 각각의 유형에 필요로 하는 컴퓨팅 자원이 정해져 있어 데이터 전문가가 손쉽게 분석환경을 요청할 수 있도록 했다.
요청을 받은 IT 관리자가 컴퓨팅 자원 모니터링을 통해 자원 리소스 가용성, 기간 등을 검토한 뒤 배포를 승인하면 데이터 분석가가 배포받은 컨테이너/가상머신(VM) 환경을 통해 분석을 수행하는 방식이다.
김 컨설턴트는 “최근에는 이미지 분석 및 대량 분석 등 GPU 자원이 필요로 하는 경우가 많은데, 효성인포메이션은 CPU 풀과 GPU 풀을 나눠 필요할 때만 GPU 자원을 할당하는 ‘리모트 GPU 가상화’ 플랫폼도 함께 제공한다”며 “ML 모델 관리를 통합 관리하는 펜타호까지, AI/ML을 위한 모든 인프라를 지원한다”고 전했다.
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