인공지능, CEO의 의사결정을 대신할까

businesswoman-454874_960_720기업 경영자의 가장 중요한 업무는 ‘의사결정’을 하는 것입니다. 어떤 제품을, 어느 시점에, 누구를 대상으로 판매할 것인지부터 시작해서 무수한 의사결정을 CEO가 내리게 됩니다.

이런 의사결정을 지원하는 IT시스템을 EIS(경영자전략시스템) 또는 BI(비즈니스인텔리전스) 시스템이라고 부릅니다.

이런 시스템을 구축하기 위해 가장 중요한 일은 각 정보 시스템에 분산돼 있는 정보를 하나의 DB에 모으는 것입니다. 데이터를 기반으로 의사결정을 해야 하기 때문이죠.  모든 데이터를 모아놓은 시스템을 데이터웨어하우스(DW, 데이터창고)라고 부릅니다.

고객관리시스템(CRM), 전사적자원관리(ERP) 등에 분산돼 있는 데이터를 ETL(추출, 변환, 적재)이라는 과정을 거쳐 DW에 저장해둔 후, 이를 분석 툴(OLAP)로 분석해 보고서를 뽑아내는 것이 BI의 일반적인 과정입니다.

BI 시스템은 전문가를 필요로 합니다. 각 정보시스템에 있는 데이터를 ETL을 통해 DW로 옮기는 과정에는 IT전문가의 도움이 필요하고, DW에 있는 데이터를 분석하는 과정에는 분석 전문가 필요합니다.

하지만 어쩌면 앞으로는 이런 비즈니스 인텔리전스 시스템을 운용하기 위해서 전문가의 손길이 필요 없는 시기가 올지도 모릅니다. 머신러닝 기반의 인공지능 기술이 BI와 같은 기업 내부 시스템에도 침투하고 있기 때문입니다.

OpnAk_Du예를 들어 최근 한국시장 진출을 선언한 ‘팍사타’라는 회사가 있습니다. 팍사타는 불규칙적으로 기업 내부에 산재된 데이터들을 분석 가능한 형태로 바꿔주는 역할을 하는 기술을 제공합니다. 데이터 분석을 위한 전처리라고 볼 수 있죠.

팍사타는 이런 일을 하기 위해 기계학습 등의 인공지능 기술을 사용한다고 합니다. 전문가의 개입 없이 컴퓨터 스스로 학습을 통해 데이터들을 정제해 분석 가능한 상태로 만들어준다는 설명입니다. 스키마가 필요없고, 데이터의 종류에 관계없이 데이터를 분석할 수 있도록 준비시켜준다고 회사 측은 강조합니다.

팍사타 측의 설명대로라면 더이상 ETL은 필요 없어 질지도 모릅니다. ETL데이터를 기업내 정보 시스템에서 추출해서, 분석할 수 있는 상태로 변환하고, DW에 적재하는 일을 하는 툴인데, 이 일을 인공지능이 대신할 수 있다는 얘기입니다. ETL 시장의 강자인 인포매티카와 같은 회사는 긴장을 해야 할지도 모르겠네요.

다만 기업용 소프트웨어의 경우 마케팅 팸플릿에서 소개하는 대로 다 되지 않는 경우가 많기 때문에 실제로 그렇게 작동하는지 현재로선 알 수 없지만 말입니다.

온라인분석처리(OLAP)이라고 불렸던 분야에도 머신러닝 기술이 적용되고 있습니다. 특히 데이터 마이닝 분야는 머신러닝으로 대체될 가능성이 높다고 합니다. 데이터 마이닝이란 대규모 데이터에서 규칙이나 패턴을 찾아내는 일인데, 알파고의 사례에서 볼 수 있듯 머신러닝 기술이 이런 일을 하는데 매우 유용합니다.

기존에는 데이터 모델링이 핵심이었습니다. 분석전문가가 어떻게 데이터를 모델링 하느냐에 따라 경영자에게 통찰력을 제공할 수 있는지 여부가 결정됐습니다.

하지만 기계학습 기술이 동원되면 컴퓨터 스스로 규칙과 패턴을 발견해 낼 수 있다고 합니다. 인간의 모델링 없이, 컴퓨터 스스로 반복적인 학습을 통해 분석 결과를 도출해내는 것입니다.

분석 소프트웨어 시장 1위 기업인 SAS는 올 하반기 머신러닝 기술을 활용한 데이터 마이닝 솔루션을 출시할 계획이라고 합니다. ‘바이야’라는 새로운 브랜드도 만들었습니다.

사실 비즈니스 인텔리전스에 머신러닝 기술을 활용하려는 시도가 새로운 것은 아닙니다.

8417_13161_2759IBM은 오래전부터 ‘왓슨’이라는 인공지능 컴퓨터를 개발해 비즈니스 인텔리전스에 활용하기 위해 노력해왔습니다. 왓슨은 알파고가 등장하기 이전까지 가장 유명한 인공지능 컴퓨터였습니다. TV 퀴즈대회에서 우승하기도 했죠.

IBM은 왓슨을 비즈니스 인텔리전스를 위한 클라우드 서비스로 제공합니다. 새로운 용어를 잘 만드는 IBM은 이를 ‘코그너티브 비즈니스’라고 부릅니다.

코그너티브 비즈니스는 모든 데이터를 종합하고 추론하면서, 지속적으로 학습할 수 있는 환경을 말합니다. 데이터가 폭발적으로 늘어나면서 사람의 능력으로 그 데이터에 숨겨진 의미를 파악하는 것이 점점 더 어려워지고 있는데, 인공지능이 이를 가능케 하고 이것이 코그너티브 비즈니스라는 설명입니다.

아직 국내에 인공지능 기술을 경영진의 의사결정에 활용하는 사례는 전해진 바 없습니다. 하지만 최근 인공지능 기술에 막대한 관심이 쏠리고 있다는 점을 생각하면, 조만간 사례가 나올 듯 합니다. 과연 컴퓨터가 스스로 분석한 결과와 사람의 분석 사이에 어떤 차이가 있을지 궁금해지네요.

글. 바이라인네트워크
<심재석 기자>shimsky@byline.network



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