[디지털데일리 이안나 기자] 5년 전만 하더라도 인공지능(AI)은 의사·판사 등 전문직 일자리까지 대체하며 인간이 해결하지 못하는 난제들을 해결할 수 있는 존재로 인식됐다. 하지만 현재는 거대담론보단 데이터를 활용한 의사결정 등 당장 사용할 수 있는 ‘실용적 AI’가 부상했다.

머신러닝 기반 AI는 과거 데이터를 바탕으로 수학적 공식을 도출, 그 공식에 현재 데이터를 입력해 미래를 예측한다. 특히 데이터 사이언티스트들은 가설을 입증하기 위해 이러한 패턴을 수없이 반복한다. 매번 새로운 데이터를 확보해야 하는데 경직된 처리 방식으론 속도·품질 등에서 경쟁력이 뒤쳐진다. 팁코소프트웨어(이하 팁코)는 대안으로 ‘애자일 데이터 패브릭’을 제시했다.

<디지털데일리>의 주최로 6일부터 10일까지 5일간 웨비나 플랫폼 ‘DD튜브’를 통해 개최된 [2022년 전망, 금융IT Innovation 버추얼 컨퍼런스]에서 이호성 팁코 부장은 이같은 AI 동향을 설명하며 “지금은 빅데이터도 중요하지만 분석가 가설 의도가 정확히 반영된 데이터를 빠르게 만들어주는 ‘굿데이터’ 투자가 이뤄지고 있다”고 강조했다.

애자일 데이터 패브릭은 빠르게 굿데이터를 추출해 궁극적으로 데이터 사이언티스트들 가설 검증 과정 속도를 높이고 분석 결과 효용성을 극대화하는 아키텍처다. 기존 데이터 아키텍처에 ‘실시간 데이터처리 파이프라인’과 ‘데이터 서비스 레이어’를 추가한 점이 특징이다.
데이터 분석계 시스템에선 원장·업무·외부 시스템들이 원천 데이터가 된다. 대부분 원천 데이터를 그 자리에서 분석하기 어려우니 물리적 데이터를 추출해 데이터 웨어하우스로 추출·적재해왔다. 물리적 이동을 해 한 군데 몰아보기 위해서다. 이 과정은 데이터를 시각화하는 등 안정된 성능을 뽑아내야 할 때 장점이 있다.

이 부장은 “기존 데이터 물리적 아키텍처를 다 무시하는 게 아니라 고급 데이터 분석을 필요로 하는 사람들을 위해 애자일 데이터 패브릭을 추가하라는 의미”라며 “실시간 데이터 파이프라인과 서비스 레이어, 이를 통한 고급 데이터 분석 등 세가지 영역이 조합되면 AI 업무 적용도를 극대화할 수 있다”고 설명했다.

실시간 데이터 처리 파이프라인은 처리해야 하는 데이터를 원천에서 분석까지 멈춤 없이 흐르게 하는 역할을 한다. 데이터 본질이 실시간에 있어 중요도가 높다. 실시간 데이터를 데이터베이스에 저장한 한 후 분석가에게 전달하기 위해 여러 장소에 여러 포맷으로 저장된다. 이벤트 발생 시점에서 최종 소비까지 소요되는 지연 시간을 최소화할 수 있다.

데이터를 관리하는 역할은 데이터 서비스 레이어가 맡는다. 핵심은 데이터 가상화다. 논리적 참조를 통해 원천에 어떤 데이터들이 있는지 확인하고 분석가가 원하는 데이터셋으로 조합해 활용한다. 물리적으로 데이터 원천을 끌어오지 않기 때문에 경직성이 낮고 원하는 데이터셋을 자유자재로 접근·변경이 가능하다. 손쉬운 데이터 연계로 고급 데이터 분석이 가능한 셈이다.
실제 국내에선 신한은행이 2016년 데이터 분석 시스템을 도입한 후 여러 비즈니스적 성과를 거뒀다. 신한은행이 매년 발간하는 ‘보통사람 금융 생활 보고서’도 애자일 데이터 패브릭을 활용한 분석을 다뤘다.

이 부장은 “신한은행이 VA(Visual Analytics) 시스템을 도입한 후 분석에서 요청까지 전달 시간은 평균 10~25일에서 2~5일로 단축됐다”며 “이후 신한은행이 정기적으로 출간하는 ‘보통사람 금융 생활 보고서’도 핵심적 기술 요소는 팁코 분석 플랫폼”이라고 말했다.

신한은행은 여기서 그치지 않고 ‘실시간 데이터 파이프라인’을 구축해 실시간 제안 플랫폼(R-offers)를 만들었다. 이는 영업점·모바일앱·인터넷 등 20개 이상 대면·비대면 채널에서 발생하는 거래 형태정보를 실시간 감지해 고객 니즈별 맞춤 상품 서비스 추천, 혜택 정보 등을 실시간 전달하는 서비스다.

이 부장은 “지금 고객이 어떤 맥락에 있는지 판단하고 추천·제안한 결과 고객 관심상품 등록율 3배, 자동해지고객 재가입율 2배, 대출상품 유도율 31배 증가 등 혜택을 봤다”고 덧붙였다.