인공지능, 어디까지 왔나···‘금융 빅데이터&AI 구축전략’ 세미나 열려
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인공지능, 어디까지 왔나···‘금융 빅데이터&AI 구축전략’ 세미나 열려
  • 전기룡 기자
  • 승인 2017.06.29 18:23
  • 댓글 0
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<현장에서> 김태중 퍼니웍 대표 “챗봇의 발전, 금융환경의 창조적 격변 야기”

(시사오늘, 시사ON, 시사온= 전기룡 기자)

솔루션업체인 ‘퍼니웍’이 요즘 각광받고 있는 인공지능(AI)에 대한 궁금증을 해소하는 특별한 시간을 마련했다.

29일 퍼니웍은 한국IBM·코오롱 베니트와 함께 서울 여의도 콘래드호텔에서 ‘금융 빅데이터&AI 구축전략 with IBM Watson’이란 주제로 세미나를 개최했다. 이번 세미나에는 금융부터 IT까지 각계각층(各界各層)의 전문가들이 참석해 빅데이터와 AI에 대한 높은 관심을 입증했다.

▲ 김태중 퍼니웍 대표이사가 인사말을 하고 있다. ⓒ시사오늘 권희정 기자

김태중 퍼니웍 대표이사는 인사말에서 “4차 산업혁명 시대가 열린 후 SF영화에서 볼법한 장면들이 실제로 일어나고 있다”며 “모건 스탠리(Morgan Stanley)는 이미 주식을 거래하는데 AI를 접목해 활용하고 있으며, 글로벌 은행에서도 각종 상담·심사·대출 업무에 AI를 적용하는 추세”라고 말했다.

김 대표는 이어 “’챗봇(Chatter robot)’의 발전 역시 금융환경의 창조적 격변을 야기하고 있다”며 “퍼니웍은 변화하는 패러다임에 대처하고자 2년 전부터 ‘물류 챗봇’, ‘금융 챗봇’ 등을 개발하는데 매진하고 있다. 이번 세미나를 통해 패러다임에 대한 대처법을 고민하고, 새로운 비즈니스 모델을 모색했으면 한다”고 덧붙였다.

▲ 한국IBM 최안나 팀장이 강연하는 모습. ⓒ시사오늘 권희정 기자

이어진 강연에선 한국IBM 최안나 팀장이 ‘사례 중심으로 보는 IBM Watson’에 대해 설명했다. ‘왓슨(Watson)’은 IBM의 초대 회장 토마스 왓슨에서 이름을 딴 인지 컴퓨팅(Cognitive Computing) 기술로, 현재 45개국의 500여개 기업에서 사업화를 완료한 상태다.

최 팀장은 “퀴즈쇼를 통해 첫 선을 보인 왓슨이지만 의료·종양학 솔루션 출시 이후 본격적인 사업부서로 출범했다”라며 “왓슨은 △인지(Understand) △추론(Reason) △학습(Learn) △상호작용(Interact) 등의 차별성을 통해 그간 쉽게 파악할 수 없었던 이용자들의 숨은 니즈(Needs)를 파악할 수 있다는 장점이 있다”고 전했다.

실제 노스페이스의 경우 왓슨의 챗봇을 도입함으로써 상품 기획 자체에 변화를 준 기업이다. 앞서 노스페이스는 MD의 경험에 기인한 상품 기획을 진행해왔지만, 챗봇을 통해 고객의 숨은 니즈를 파악한 뒤로는 해당 데이터에 기반한 상품 기획에 집중하고 있다.

최 팀장은 “왓슨을 활용해 영화의 예고편을 제작하거나 작곡을 하는 등 꾸준한 연구 역시 진행하고 있다”며 ”아울러 개발자들의 편의성을 위해 왓슨의 API(Application Program Interface) 중 일부를 무료 공개했으며, 오는 하반기에는 왓슨을 한글로도 이용할 수 있을 것”이라고 전망했다.

▲ 퍼니웍 CTO 김유신 서울시립대 교수가 강연하는 모습. ⓒ시사오늘 권희정 기자

2부는 퍼니웍 CTO 김유신 서울시립대 교수의 ‘현장에서 바라본 금융 빅데이터 AI 구축 프로젝트’ 강연으로 시작됐다. 이번 강연은 IBM의 왓슨 익스플로어(WEX), 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법과 더불어 금융기관에서 왓슨을 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 집중한 시간이었다.

김 교수는 S은행의 AI 파일럿을 사례로 들며 “금융업에서 사용되는 전문용어에 대한 사전을 구축하고 동의어와 유사어를 처리하기 위해 온톨로지(Ontology)를 마련했다”며 “이후 WEX를 이용해 키워드를 추출한 뒤 이를 분석하여 정량적 수치 데이터로 변환시키는 작업을 진행한 것”이라고 이야기했다.

온톨로지란 언어의 연관 관계를 담은 일종의 ‘사전’이다. 웹 기반의 지식 처리나 응용프로그램 사이의 지식 공유 등을 위해서는 특정 주제에 관련된 단어를 계층적으로 표현하거나, 이를 추가적으로 추론할 수 있는 규칙 등이 포함돼야 한다.

더불어 그는 데이터를 추론하는 작업만큼 시각화하는 절차도 중요하다고 강조했다. 실제 이용자인 은행원이나 고객들이 정보를 활용하기 위해서는 도식화하는 과정이 필수 불가결하다.

김 교수는 “S은행 AI 파일럿 사례가 텍스트 마이닝 기법 등을 통해 높은 정확도를 제공한다는 장점도 존재하지만, 이보다 뛰어난 점은 시각화 편의기능이 탁월하다는 것”이라며 “뿐만 아니라 우리는 해당 데이터가 유효한 지를 확인하기 위해 S은행의 수많은 전문가들이 함께해 이를 검증하는 작업도 거쳤다”고 강조했다.

그는 이어 왓슨 기반의 챗봇을 이용했을 때 얻을 수 있는 장점에 대해 “핵심 알고리즘이 API로 제공돼 개발기간을 단축할 수 있을뿐더러 딥러닝(Deep Learning)과 같은 고도화된 학습 기능도 제공된다”며 “하나의 챗봇 서비스로 모바일, 웹 등 다양한 채널에서 서비스할 수 있고, 사용한 만큼만 과금돼 비용 역시 절감할 수 있다”고 자부했다.

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