금융업 AI, 도입 가능한 기술과 업무 적용 방안 및 사례 제시
엔터프라이즈 머신러닝 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’ 전사적 분석 라이프사이클과 기술 지원

SAS(쌔스)코리아가 오늘 웨스틴조선호텔에서 주요 금융 관계자 180여 명을 대상으로 금융 세미나를 개최, 최적의 엔터프라이즈 머신러닝 플랫폼을 구축하고 전사적으로 분석적 시너지를 발휘할 수 있는 전략에 대해 발표했다.

최근 금융 산업은 대출 심사, 사기 방지, 고객 상담 등 다양한 분야에 머신러닝을 도입하며 인공지능(AI) 관련 트렌드를 이끌고 있다. 글로벌 시장조사업체 IDC에 따르면, 금융 산업은 전 세계적으로 2016년 한 해 동안 인지·인공지능 시스템에 15억달러(약 1조 7000억원)를 지출하며, 소매 산업과 함께 인공지능 분야에 가장 많은 투자를 단행했다.

그러나 인공지능에 대한 높은 기대감과 빠른 도입의 이면에는 현실적인 접근 방안과 전사적 관점의 목적이 고려되지 않아 시스템 적용이 특정 영역에 한정되거나 진행이 늦어지는 등 여러 가지 어려움이 발생하고 있다. 이에 SAS는 금융 회사가 고민하고 있는 현실적으로 도입 가능한 인공지능 기술과 업무 적용 방안, 성공 사례들을 제시하기 위해 이번 세미나를 개최했다.



머신러닝 플랫폼을 통해 비즈니스를 효율적으로 개선할 수 있는 방안을 제시했다. 행사에서는 ▲인공지능과 머신러닝에 대한 오해와 진실 ▲엔터프라이즈 머신러닝 분석 환경 및 적용 분야 ▲엔터프라이즈 머신러닝을 위한 플랫폼 ▲글로벌 선진 금융 회사의 인공지능 도입 사례를 소개했다.
또 전자상거래 기업의 신용 평가 및 위조 데이터 활용, 은행의 고객 소셜 미디어 데이터 활용, 오토 튜닝(auto-tuning) 기능을 포함한 머신러닝 기반의 분석 모델 등 SAS 솔루션을 활용한 다양한 데이터 분석 성공 사례를 공유했다.

이날 소개된 SAS의 엔터프라이즈 머신러닝 기반 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’는 다양한 수준의 분석 기술을 지원하고 머신러닝을 위한 클라우드 기반의 개방형 플랫폼이다. 비즈니스 애널리스트, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자는 SAS 바이야 플랫폼을 활용해 빅데이터로부터 인사이트를 도출하고 비즈니스 과제를 해결하기 위한 분석 자산을 생성할 수 있다. 공용 API와 다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 SAS 바이야는 인터랙티브 탐색과 리포팅, 통계, 데이터 마이닝, 머신러닝, 스트리밍 데이터 분석, 예측, 최적화 및 계량 경제학을 구현한다.

SAS는 포레스터 리서치(Forrester Research)가 최근 발행한 2017년 1분기 포레스터 보고서의 ‘예측 분석 및 머신러닝 솔루션(Predictive Analytics and Machine Learning Solutions)’ 부문에서 ‘리더’로 선정됐다. 또한 2016년 4분기 포레스터 보고서의 ‘엔터프라이즈 인사이트 플랫폼 스위트(Enterprise Insight Platform Suites)’ 부문에서 ‘유일한 리더’로 선정됐으며, SAS 바이야가 현대적이고 단순화된 아키텍처를 제공한다고 호평 받았다.

SAS코리아 이진권 전무는 “인공지능과 머신러닝을 활용한 금융 서비스가 점점 확대되고 있는 가운데 비즈니스에 성공적으로 적용하기 위해서는 특정 영역에 한정된 머신러닝 시스템이 아닌 전사에 적용할 수 있는 엔터프라이즈 머신러닝 플랫폼을 구축해야 한다”라며 “SAS는 머신러닝 알고리즘을 기존 분석 시스템에 활용할 수 있는 방법과 금융 비즈니스에 적합한 분석 모델을 제공함으로써 금융 회사들이 인공지능 시대에 데이터 분석을 통해 서비스 혁신을 이뤄갈 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.