[디지털데일리 김도현 기자] SAS가 금융업계의 실시간 서비스 강화에 힘을 보탠다.

8일 서울 플라자호텔에서 개최된 제18회 [2023년 전망, 금융IT Innovation] 콘퍼런스에서 SAS코리아 박종필 이사는 ‘금융권 실시간 머신러닝 A to Z’에 대해 발표했다.

이날 박 이사는 “데이터 발생부터 분석, 가치 또는 생성부터 소비까지를 1초 안에 끝내는 걸 실시간 서비스로 정의하기로 했다”며 “동기식(Synchronous)과 비동기식(Asynchronous) 2가지로 나뉜다”고 말했다.

동기식은 앱서버와 실시간 서버가 연결돼 요청과 반응을 주고받는 방식이다. 프로토콜이나 표준이 아닌 아키텍처 원칙 세트인 REST API가 이를 관리한다. 비동기식은 승인 서버와 실시간 서버가 연결되는 방법이다. 실시간 데이터, 외부 데이터, 과거 데이터 등이 결합해 실현된다.

박 이사는 “실시간 서비스는 오래 전부터 언급된 개념이다. 다만 10년 전 증권사 행동 데이터를 분석했는데 마케팅에서 쓸 수 있는 데이터가 거의 없었다”면서 “최근 몇 년 사이 생활밀착형 앱이 나오고, 외부 데이터 피딩도 많이 됐다. 다시 주목받는 건 데이터 확장이 주요 요인일 것”이라고 설명했다.

그는 실시간 서비스 구현을 위한 3가지 단계를 소개했다. 데이터 Ops – 모델 Ops – 결정 Ops 순이다. 이중 모델 Ops가 핵심으로 꼽힌다.

모델 Ops는 ‘분석의 발견 및 개발’과 ‘분석의 배포와 실행’ 반복되면서 이뤄진다. 다만 한계가 명확한 모델, 수동 배포 방식 등은 단점이다.

박 이사는 해결책으로 ▲데이터준비 모델 제작 프로세스 자동화 ▲모델 배포과정 간소화 ▲모델 리트레이닝 및 재작성 등을 제시했다.

실시간 서비스 활용 시나리오에는 ‘금용 초개인화’ ‘마이데이터’ ‘실시간 상품 추천 및 마케팅’ 등이 있다.

실시간 상품 추천 및 마케팅의 경우 고객 행동 흐름을 잡아내 실시간으로 행동 판단하고 추천 엔진을 가동하는 것이 골자다.