[디지털데일리 이상일기자] “오픈뱅킹, 마이데이터 등 새로운 금융환경에 대응하기 위해선 한국 금융사들도 실시간 비즈니스 인텔리전스(BI) 체계가 마련돼야 한다”

엔지니어링 솔루션 글로벌 기업 알테어가 국내 금융사를 대상으로 ‘알테어 래피드마이너’ 플랫폼에 포함되어 있는 ‘알테어 판옵티콘(Altair Panopticon)’을 중심으로 한 실시간 데이터 분석 시장 공략에 나섰다.

제조업 등에서 실시간 의사결정을 위한 데이터 분석을 제공했던 경험을 살려 실시간 의사결정이 중요해진 한국 금융사를 대상으로 알테어의 전략과 제품을 적극적으로 알리겠다는 전략이다.

알테어 츠요시 이노야마 수석 기술디렉터는 <디지털데일리>와의 인터뷰에서 “기존 BI 솔루션은 실시간 데이터 전송(스트리밍)에 기반하지 않고 있다. 알테어 ‘판옵티콘’은 리얼타임 데이터를 그대로 대시보드에 보여줄 수 있다. 사물인터넷 기반 스마트 공장과 디지털 트윈 등에 강점을 가져온 알테어가 한국시장에 보여줄 수 있는 강점”이라고 소개했다.

알테어는 2018년 데이터 준비, 데이터 과학, 실시간 모니터링 솔루션으로 수많은 글로벌 금융 시장 고객을 확보하고 있는 데이터워치(Datawatch Corporation)를 인수하면서 본격적으로 데이터 분석 사업 전개를 시작했다.

이후 2021년 말에는 영국의 오픈소스 프로그래밍 언어 호환을 지원하는 데이터분석 기업 월드 프로그래밍(World Programming)을 인수하고 2022년 9월 알테어는 데이터 분석 및 머신 러닝 소프트웨어 분야에서 활동하는 래피드마이너(RapidMiner)를 인수했다. 래피드마이너는 로우코드 플랫폼을 통해 대규모 데이터 파이프라인과 머신 러닝 모델을 개발하는 데 사용된다.

이노야마 수석은 “알테어의 SLC(SAS 언어를 컴파일하고 최신 오픈소스 언어를 사용할 수 있는 대안 환경 제공 솔루션)을 있게 한 영국 월드 프로그래밍 인수, 무엇보다 100만 명 이상의 유저 베이스를 확보한 ‘래피드 마이너’ 확보 등 알테어에서 확장을 거듭하고 있는 데이터 분석 플랫폼에 대한 투자”가 이 시장에서 알테어가 중요한 벤더라는 이유라고 설명했다.

연이은 기업 인수로 데이터 분석 시장에 힘을 주고 있지만 알테어는 개방형 생태계를 통한 데이터분석 플랫폼 시장을 지향하고 있다.

개인적인 의견이라는 점을 전제하고 이노야마 수석 기술디렉터는 “요즘 시장 상황은 고객들의 정보에 대한 접근이 상당히 쉽다. 때문에 벤더가 자사 제품을 고객에게 제시하더라도 우리가 제시한 스펙 그대로 받아들이지 않는다. 그 어떤 스펙도 완벽할 수 없기 때문”이라고 말했다.

그는 “알테어도 래피드 마이너라는 큰 제품군 안에 여러 가지 다양한 제품군들이 있지만 이들이 모든 것을 해내는 것은 아니다. 때문에 우리는 알테어 솔루션만 쓰도록 강요하지 않고 고객들이 각각의 상황과 비즈니스에 맞춰 솔루션을 사용할 수 있도록 연결해 고객 여정을 도와주는데 초점을 맞추고 있다”고 밝혔다.

한편 생성형 AI가 전 산업군으로 파고 들고 있는 가운데 알테어 역시 금융권에서 최적화된 AI 기반 의사결정을 할 수 있도록 지원하고 있다.

그는 “한국 금융사의 경우 퍼블릭 클라우드 사용이 제한되어 있기 때문에, IT 기업은 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 온프레미스 환경과 클라우드에서 LLM을 제공해야 한다. 알테어 래피드 마이너는 온프레미스 환경과 클라우드에 소프트웨어를 설치할 수 있도록 로컬에서 다운로드할 수 있는 허깅 페이스 LLM 패키지를 통합하는 확장 기능을 제공한다”고 설명했다.

알테어 입장에서 데이터 분석 플랫폼 시장은 역사가 오래되진 않았다. 그런만큼 최신 기술에 대한 유연성을 확보했다는 설명이다.

그는 “데이터 분석 비즈니스를 시작할 때부터 이미 AI와 확장에 대한 부분을 고려했다, 지난해 오픈AI의 챗GPT가 나오면서 일반 대중들의 관심도 높아졌지만 알테어의 데이터 분석 제품군들은 AI와 익스텐션을 통한 확장이 이미 고려돼 설계해 AI와 융합에 큰 문제가 없다”고 설명했다.

다만 직접 LLM 개발에 뛰어들 생각은 없다고 선을 그었다. 이노야마 디렉터는 “NLP만 봐도 대부분 영어 기반으로 한국이나 일본에는 전혀 유용하지 않다. 그렇다 하더라도 우리가 현지화한 LLM을 개발할 생각도 없다. 다만 현지 연구소 및 기관들을 지원하면서 그쪽과의 노하우를 접목시키려고 노력하고 있다”고 밝혔다.

이에 대해 한국알테어 DA본부 최병희 본부장은 “국내 금융권의 경우 KB금융과 신한금융이 LLM 개발에 나섰는데 업무 용어, 상품 용어를 학습해 업무 효율성을 꾀하고 있다. 이러한 산업 특화 LLM은 고객사별로 만들어질 수 밖에 없다. 이후 자체 LLM을 기반으로 데이터 분석과 가치를 찾아내는 데 알테어의 래피드 마이너가 툴로서 활용될 수 있을 것”이라고 부연했다.

실시간 BI는 사실 10여년전부터 일반적으로 쓰이던 용어다. 하지만 알테어가 말하는 실시간 BI는 다르다는 설명이다. 실시간 의사결정을 지원하기 위해 실시간 BI툴이 쓰였지만 이러한 BI툴은 정작 실시간 데이터에 기반하지 않았다는 것이다.

한국알테어 DA본부 최병희 본부장은 “증권사의 경우 트레이딩이라는 실시간 데이터가 있다. 카드의 경우도 승인 데이터가 실시간으로 발생한다. 다만 은행의 경우 예금 데이터가 실시간에 준할 정도로 발생하지 않는다. 그러다 최근 마이데이터 서비스가 나오면서 은행이 가지고 있지 않던 데이터를 다시 받아 최적화해 보여줘야 하는 상황이 됐다”고 설명했다.

대출의 경우도 마찬가지다. 과거의 경우 은행 대출심사에 많은 시간이 걸렸지만 인터넷은행이 출범하면서 대출의 경우에도 실시간 신용평가에 기반한 빠른 대출이 일반화되고 있다. 때문에 기존 은행권들도 실시간 대응을 하지 않으면 고객 이탈을 경험할 수 있게 된 셈이다.

이노야마 디렉터는 “마이데이터로 은행들도 실시간 데이터를 정리하고 분석해야 한다. 알테어의 판옵티콘은 이러한 은행의 실시간 의사결정을 지원하는 동적 BI시스템으로 자리잡을 수 있다”며 “전 세계적으로 데이터를 시각화하는 솔루션은 많지만, 판옵티콘처럼 실시간 동적 시각화를 지원하는 솔루션은 많지 않다. 판옵티콘은 카프카(Kafka) 및 각종 실시간 메모리큐(Memory Queue)를 지원해 실시간 데이터를 즉각적으로 시각화해 화면에 반영할 수 있다”고 강조했다.