[인공지능과 딥러닝⑨-3] 최적의 머신러닝으로 숨은 가치 찾는다

솔리드웨어의 임직원들

최근 많은 기업들이 빅데이터에 투자를 하고 있다. 하지만 빅데이터에 대한 이해나 기술이 부족한 기업들은 실질적인 효과를 거두지 못하고 있다. 때문에 빅데이터에 관한 회의적인 의견도 늘어나고 있다.

이런 상황에서 솔리드웨어는 머신러닝 기술을 이용한 데이터 분석 솔루션을 해결책으로 제시한다. 기업 데이터에 최적화된 분석으로 기업의 이익을 창출할 수 있다는 것이다.


솔리드웨어는 기업, 특히 금융회사에 머신러닝 기반 빅데이터 분석 솔루션을 공급하고 있다. 현재 악사(AXA)다이렉트코리아와 양해각서(MOU)를 체결하고 데이터 분석을 진행 중이다. 솔리드웨어는 고객의 개인정보와 사고정보가 저장된 악사의 데이터 서버에 머신러닝 알고리즘을 적용해 예측모델을 만들고 있다. 과거 데이터에서 고객의 패턴을 찾는 것이다. 예를 들어 강남에 거주하고, 외제차를 몰고 교통사고가 몇 차례 있었던 젊은 사람은 앞으로도 사고확률이 높다는 식이다. 데이터 분석을 통해 수립된 예측모델은 비슷한 고객이 사고를 많이 낼 수 있다고 예측할 수 있다.

예측모델을 수립하면 신규 고객의 위험률, 갱신 고객의 보험 갱신율도 예측해 활용할 수 있다. 위험률 예측을 통해 위험도가 큰 경우 보험을 인수하지 않을 수도 있고 인수하더라고 높은 가격을 책정할 수 있다. 또 갱신 대상 고객이 보험을 갱신하지 않을 것으로 예측될 경우 타깃 마케팅을 통해 고객을 유지할 수도 있다.

물론 이미 금융사들은 통계 기반 분석모델을 이용해 고객정보를 분석하고 있다. 하지만 데이터가 적은 경우 기존 통계를 통해 잡아낼 수 없는 부분이 발생한다. 금융사들은 회사의 손해를 줄이기 위해 적은 데이터로도 고객에 대해 정확히 예측하는 것이 중요하다. 솔리드웨어는 머신러닝 알고리즘을 이용한 데이터 분석 솔루션이 기존 통계 모델의 부족한 부분을 보완해줄 수 있다고 말한다. 또 솔리드웨어는 3월 중 최종 결과가 도출될 악사와의 작업도 현재까지 진행상황으로 볼 때 향상된 결과를 보여줄 수 있을 것으로 기대하고 있다.


최근에는 머신러닝을 활용할 수 있는 방법도 점점 많아지고 있다. 구글이나 마이크로소프트는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)나 스튜디오 방식으로 머신러닝을 쉽게 활용할 수 있도록 서비스하고 있다. 페이스북은 머신러닝 기술을 오픈소스로 공개하기도 했다.

‘솔리드스튜디오’는 그래픽 이미지를 통해 머신러닝을 적용한 데이터 분석을 쉽게 이용할 수 있게 한다

실력·경험 결합된 강력한 솔루션
올리비에 듀셴 솔리드웨어 공동대표는 “사용할 수 있는 기술이 많은 것보다 얼마나 커스터마이징을 잘 할 수 있는지가 머신러닝 적용에서 중요하다”고 말했다. 머신러닝에서 어떤 데이터에서도 좋은 성과를 낼 수 있는 슈퍼 알고리즘은 없다는 것은 상식이다. 그만큼 머신러닝을 통해 최적의 성과를 얻기 위해서는 커스터마이징이 중요하다. 특히 데이터가 많은 경우 커스터마이징은 커다란 차이를 만들 수 있다. 엄수원 공동대표는 “금융사의 경우 예측 성공률을 0.01%만 높여도 이익률이 크게 달라지기 때문에 조금의 차이라도 만들어낼 수 있는 커스터마이징이 중요하다”고 설명했다.

솔리드웨어의 강점은 데이터에 따라 머신러닝 알고리즘을 최적화하는 능력이 뛰어나다는 점이다. 듀셴 대표가 강점을 가진 부분이다. 듀셴 대표는 프랑스에서 컴퓨터과학 박사학위를 받고 카네기멜론대, 인텔 등 대학과 기업에서 연구원으로 활동했다. 특히 2009년에는 컴퓨터 비전 분야 최고 학회 중 하나인 ‘컴퓨터 비전 및 패턴 인식(Computer Vision and Pattern Recognition)’에서 최고논문상을 수상하기도 했다. 머신러닝 이론에 정통할 뿐만 아니라 수년간 기업 경험을 통해 이론을 실제에 적용하는 경험도 충분히 쌓았다.

듀셴 대표의 능력은 ‘솔리드코어’에 집약돼 있다. 솔리드코어는 최적화된 머신러닝 알고리즘 적용을 위해 머신러닝 알고리즘을 패키지로 묶은 솔루션이다. 여기에는 여러 가지 머신러닝 알고리즘은 물론 듀셴 대표가 직접 개발한 독자적인 알고리즘도 포함돼 있다. 솔리드웨어는 솔리드코어를 이용해 데이터에 잘 맞고 좋은 성능을 낼 수 있는 머신러닝 알고리즘을 찾아낸다.

솔리드코어는 또 각 회사의 데이터 사이언티스트들이 머신러닝을 활용할 수 있도록 돕는 ‘솔리드스튜디오’도 개발했다. 솔리드스튜디오는 솔리드코어를 통해 만들어진 예측모델을 그래픽 이미지를 통해 제공하는 툴이다. 기업 고객은 솔리드스튜디오를 통해 분석된 데이터를 이해하고 추가 조작하는데 도움을 받을 수 있다.

앞으로 솔리드웨어는 금융업계에서 사업을 확장해 갈 계획이다. 솔리드웨어의 솔루션이 다양한 금융정보 예측에 도움이 될 것으로 보고 있기 때문이다. 또 금융 분야는 프랑스에서 금융학 석사과정을 이수하고 금융업계 경험을 가진 엄 대표가 강점을 발휘할 수 있는 분야이기도 하다. 엄 대표는 “궁극적으로 머신러닝 분야를 선도해 가치를 창출할 수 있는 인공지능을 만드는 것이 목표”라며 “우선 금융업계부터 바꿔 나갈 것”이라고 말했다.
도강호 기자

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