인공지능 경쟁력은 데이터에서 나온다, 애피어 쑨민 최고 데이터 과학자

[IT동아 이상우 기자] 오늘날 인공지능은 기업이 기존과는 다른 인사이트를 얻고, 빠르게 변화하는 시장 환경에 민첩하게 대응할 수 있는 역량을 더해주는 기술이다. 현재 인공지능은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 그 중 디지털 마케팅은 제조, 유통 등 여러 분야에서 기업이 소비자 동향을 파악하고 개인 맞춤형 캠페인을 진행해 마케팅 효과와 비용 효율성을 높이는 중요한 수단으로 자리잡고 있다.

하지만 기업이 이러한 목적의 인공지능 모델을 구축하는 것은 물론, 이 모델을 학습하기 위한 데이터를 확보해 제대로 된 인사이트를 얻는 것 역시 어려운 일이다. 특히 이러한 인공지능을 구축하고 운용할 수 있는 인력 역시 확보해야 한다.

애피어 쑨민 최고 데이터 과학자는 "애피어는 인공지능을 바탕으로 주요 디지털 마케팅 솔루션을 클라우드 형태로 제공하는 기업이다. 특히 12개국에서 서비스를 제공하며 확보한 비식별 데이터를 기존에 기업이 갖춘 데이터와 결합해 소비자에 대해 더 정확히 파악할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

애피어는 대만에 기반을 둔 인공지능 플랫폼 기업으로, 현재 크로스X, AIQUA, AIXON 등의 디지털 마케팅 솔루션을 제공하고 있다. 크로스X는 한 사용자가 스마트폰, 태블릿PC, 노트북 등 다양한 기기를 사용하는 오늘날 환경에서 동일한 사용자를 추정해 효과적인 마케팅 캠페인을 다양한 기기에 맞춰 제공하는 솔루션이다. AIQUA는 기업이 기존 소비자 충성도를 높이기 위해 소비자에게 적절한 시기에 꾸준한 정보를 제공하도록 해주며, AIXON은 소비자 분석을 통해 기업에게 인사이트를 제공한다.

쑨민 최고 데이터 과학자는 "우리가 다른 인공지능 기반 디지털 마케팅 기업과 차별화할 수 있는 점은 알고리즘만 만드는 것이 아니라 우리가 수집한 데이터와 경험을 기업에게 함께 제공하는 점이다. 인공지능 알고리즘에는 완벽하면서도 풍부한 데이터가 필요하며, 이를 통해 더 큰 결과를 얻을 수 있다. 특히 규모가 작은 기업의 경우 자체적으로 데이터를 확보하기 어려운 만큼, 우리 솔루션을 더 유용하게 사용할 수 있다"고 말했다.

물론 규모가 있는 기업은 자체적인 데이터 센터에 인공지능 모델을 필요한 형태로 개발 및 구축하는 것을 고려할 수 있다. 하지만 이를 위해서는 불필요한 데이터를 제거하고 쓸 수 있게 가공하는 클렌징이 필요하며, 자신이 만든 모델이 유효하게 작동하는지 실제 환경에서 테스트 하는 과정도 필요하다.

그는 "애피어는 디지털 마케팅 영역에서 풀 스택 솔루션을 제공 중이다. 우리는 이미 테스트를 마치고 완성한 솔루션을 클라우드 형태로 제공 중이며, 장기간 확보한 검증된 데이터 까지 갖추고 있다"고 말했다.

또, "데이터는 활용할 수 있게 만드는 것이 중요하다. 데이터를 구체적으로 사용해본 경험이 없다면 불필요한 데이터가 포함돼 있는지, 용도에 맞는 데이터인지 등을 파악하기 어렵다. 애피어의 경우 이 같은 데이터를 수집할 때 광고 캠페인 효율성을 높이는 것을 목표로 지난 7년간 데이터를 확보해왔다. 이를 통해 광고 캠페인 효율성을 높이는 것은 물론, 강화된 캠페인을 통해 더 나은 데이터를 확보하는 선순환 구조의 데이터 파이프라인을 확보했다. 데이터가 부족하거나 활용 경험이 적은 기업이라도 우리 솔루션을 통해 충분한 역량을 갖출 수 있다"고 덧붙였다.

과거와 비교하면 인공지능 역량을 갖춘 인력 역시 늘어나고 있는 추세다. 몇 년 전만 하더라도 아주 소수의 훈련된 인공지능 전문가만이 구인 시장에 나왔지만, 이제는 젊은 학생 중에서도 인공지능과 머신러닝을 전공하는 학생도 늘어났으며, 다른 공학 분야 전공자도 인공지능 관련 강의를 이수하는 경우도 있다. 뿐만 아니라 애피어 처럼 인공지능 솔루션을 클라우드 형태(AI as a Service)로 제공하는 곳도 늘고 있는 만큼 기업은 과거보다 더 쉽게 인공지능을 도입할 수 있다.

물론 인공지능 도입을 통해 인간의 일자리가 줄어들거나 자신의 일이 자동화되면서 상대적인 박탈감을 느끼는 등의 부정적인 결과를 예측하는 사람도 있다. 그는 이러한 두려움에 대해 "해당 기술이 가진 능력을 정확히 파악한다면 미래를 올바르게 예측하는 것이 가능하다. 오늘날 인공지능은 데이터를 중심으로 특정 과업을 자동화하는 데 초점을 맞추고 있다. 기존에 인간이 하던 단순하고 반복적인 작업을 더 빠른 속도로 자동화할 수 있는 만큼, 인간은 자신의 지능을 더 고유한 영역에서 발휘할 수 있을 것으로 보인다"고 말했다.

뿐만 아니라 향후에는 데이터 과학자라는 직군 자체가 더 늘어날 수 있다는 설명도 덧붙였다. 데이터 과학자는 과거에는 데이터를 직관적으로 파악하고 분석하고, 신뢰할 수 있는 데이터를 만들기 위한 알고리즘을 구축하는 사람이었다면, 미래의 데이터 과학자는 분석을 넘어 실제 비즈니스에 영향을 줄 수 있도록 인텔리전스를 제공할 수 있어야 한다는 의미다. 즉 비즈니스의 이해까지 갖춰야 한다.

그는 "오늘날 데이터는 비즈니스의 경쟁력을 갖출 수 있는 열쇠다. 오늘날 알고리즘은 데이터가 주도하고 있으며, 그만큼 데이터와 관련한 우위를 갖춰야 한다. 애피어는 이러한 노하우를 충분히 가주고 있으며, 다양한 기술과 함께 애피어의 솔루션을 도입하면 시행착오를 줄이고, 더 나은 데이터를 확보해 다시 활용하는 선순환 구조를 만들 수 있을 것이라 생각한다"고 말했다.

글 / IT동아 이상우(lswoo@itdonga.com)