오늘날 디지털 데이터의 90%는 텍스트, 이미지, 동영상과 같은 비정형 데이터다. 이 구조화되지 않은 데이터로부터 가치를 도출하는 텍스트 분석 기술은 디지털 시대의 중요 기술이다. 시장 조사 업체 마켓앤마켓(MarketsandMarkets)에 따르면 전 세계 텍스트 분석 시장은 2017년 39억7,000만 달러 규모에서 연평균 성장률(CAGR) 17.2%를 지속해 2022년 87억9,000만 달러 규모에 이를 전망이다. 실제 텍스트 분석은 고객 피드백 평가, 자금세탁방지(AML), 무역기반자금세탁(TBML) 등 다양한 산업에서 복잡한 비즈니스 문제를 해결하고 있다.

포레스터 리서치(Forrester Research)가 발행한 ‘포레스터 웨이브: 2018년2분기 인공지능(AI) 기반 텍스트 분석 플랫폼’ 보고서에서 SAS를 리더로 선정했다. SAS는 분석, 사용 편의성, 규칙과 머신러닝의 조합, 기능 범위 등 여러 솔루션 평가 항목에서 최고점을 획득했다.

특히 포레스터는 인공지능 기반 비정형 데이터 분석 솔루션 ‘SAS 비주얼 텍스트 애널리틱스(SAS Visual Text Analytics)’의 다양한 머신러닝 모델과 포괄적인 시각적 사용자 인터페이스(UI)에 주목했다. 또한 인공지능 활용을 위한 엔터프라이즈 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’를 기반으로 데이터 시각화, 예측, 최적화 등 여러 기능을 통합 활용해 예측적, 규범적, 실용적인 분석을 구현할 수 있다고 평가했다.

SAS 비주얼 텍스트 애널리틱스는 자연어처리(NLP), 머신러닝, 언어학적 규칙을 활용해 비정형 데이터 안의 관계와 패턴을 자동으로 추출하고 시각적 대시보드를 제공한다. 기업은 감성분석, 음성 텍스트 변환, 자연어 이해 및 생성 등 다양한 기능으로 이전까지 활용하지 못했던 데이터를 평가, 분석해 인사이트를 도출할 수 있다. 특히 단순반복 작업을 자동화해 수작업으로 분석할 필요가 없어 효율성과 정확성을 높일 수 있다.

대표적으로 롯데카드는 SAS의 인공지능 기반 텍스트 분석 기술을 도입해 신용카드 업계 최초로 고객 대응 업무를 처리하는 인공지능 기반 챗봇 ‘로카’를 운영하고 있다. SAS는 피노텍과 함께 고정밀 자연어 처리 기법의 텍스트 분석, 머신러닝, 학습 자동화 등 고급 분석 기술을 활용했고, 자주 묻는 질문(FAQ)을 처리하는 기본적인 수준의 챗봇에서 한층 진화한 지능형 챗봇을 구축했다.

로카는 개인정보변경, 즉시결제, 카드 및 금융서비스 신청 등 주요 카드 업무를 수행한다. 또한 FAQ, 이메일, 채팅, 위키(wiki) 등 다양한 소스로부터 데이터를 수집, 분석, 가공하고 SAS의 셀프 러닝 기능을 이용해 대화 내용을 스스로 학습하면서 성능을 발전시킨다.

롯데카드는 감성 분석, 엔티티(entity) 추출 등 SAS의 비정형 데이터 분석 기능으로 대화 내용을 분석하고 데이터베이스(DB)를 생성해 이를 기반으로 고객 맞춤형 마케팅 프로그램을 강화하고 있다.

구방본 SAS코리아 이사는 “오늘날 실시간으로 축적되는 데이터의 대부분은 텍스트나 음성 대화이며, 이러한 비정형 데이터에서 인사이트를 도출할 수 있는 인공지능을 활용한 차세대 분석기술의 중요성이 높아지고 있다”면서, “인공지능 기반의 SAS 텍스트 분석 솔루션은 국내 다수 기업에 도입돼 다양한 빅데이터 분석 성공 사례를 확보했다. 앞으로 SAS는 금융은 물론 유통, 제조, 공공 등 모든 산업에서 비정형 데이터의 가치를 최대화하고 복잡한 비즈니스 문제를 해결하도록 적극 지원할 것”이라고 말했다.

임성욱 롯데카드 빅데이터 팀장은 “디지털 시대에 고객과 만나는 접점이 다양해지면서 금융 업계에서도 언제 어디서나 끊김 없는 고객 경험과 개인별 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 필수역량이 됐다. 챗봇 로카는 상품, 서비스, 마케팅 등 기업 전반의 디지털 혁신을 위한 기틀이 될 것”이라며, “로카와 같은 혁신적인 디지털 서비스를 지속적으로 고객만족도를 향상시킬 것”이라고 밝혔다.