-애자일소다와 협력해 머신러닝 플랫폼 구축

[디지털데일리 이상일기자] 인공지능을 위한 기반 기술인 머신러닝을 활용하기 위한 금융권의 움직임이 본격화되고 있다. 특히 보험업계의 경우 심사 등 그동안 사람의 경험과 직관이 필요했던 업무에 인공지능 및 머신러닝 기술을 도입해 효율성을 극대화하려는 시도에 나서고 있다.

실제 머신러닝 등의 기술은 그동안 사람이 놓친 부분을 찾아내거나 경험적으로 선택했던 작업까지도 대체하는 효과를 거두고 있다, 다만 이러한 IT신기술이 기업 내부에 보다 대중화되기 위해서는 머신러닝 기반의 분석 시스템이 사용자에게 효율적으로 서비스되고 요구에 대해 빠르게 대처할 수 있어야 한다.

최근 삼성화재는 머신러닝 운영 플랫폼을 도입해 머신러닝 서비스를 제공하는데 성공했다. 특히 삼성화재는 애자일소다(대표 최대우)와 함께 머신러닝 플랫폼을 구체화해냈다. 양 사는 서로 컨셉만 가지고 있던 머신러닝 플랫폼을 현업과 기술의 결합을 통해 완성도를 높였다. 

삼성화재는 이 사업을 통해 데이터 분석가는 물론 현업에서도 인프라 환경에서 머신러닝을 활용할 수 있는 기반을 마련했다. 머신러닝 플랫폼 구축을 통해 머신러닝 서비스 제공을 위해 필요한 공통항목을 모듈화하고 프레임워크(Framework)로 제공해 빠른 서비스 적용이 가능해졌다. 플랫폼 도입을 통해 빠르게 신규 머신러닝 서비스 론칭이 가능해졌다.


삼성화재 임항섭 신기술운영파트 책임

삼성화재 임항섭 신기술운영파트 책임은 “다양한 머신러닝 분석환경을 지원하고 표준화된 배포체계를 활용해 AI의 지속적 통합 및 배포 서비스화를 목표로 진행한 프로젝트다. 

머신러닝 플랫폼 구축을 통해 공통적으로 필요한 분석항목을 모듈화 해 빠른 서비스 적용이 가능해졌다”며 “그동안 업무 담당자들이 경험을 바탕으로 프로젝트를 통해 업무 시스템에 기능을 얹는 형태로 서비스가 이뤄졌다면 머신러닝 프레임워크 도입을 통해서 경험을 내재화해 빠른 업무 적용이 가능해진 것”이라고 설명했다.  

과거에는 데이터 분석가가 만든 알고리즘을 서비스화 하는데 한계가 있었다. 이는 협업에서 알고리즘을 각 업무영역에 적용하고 싶어도 제때 대응할 수 없음을 의미한다. 

또, 데이터 분석가가 만든 알고리즘은 그 자체로 하나의 룰이 되는데 이를 기존 시스템 변경을 통해 반영하기 위해서는 작업이 많이 소요되는 단점이 있었다. 금융권의 안정성을 우선시하는 문화에 따라 변화된 룰을 섣불리 시스템에 적용하기 힘들기도 했다. 삼성화재는 머신러닝을 업무를 위한 보조 기능으로 업무의 회색지대를 지원하는 형태로 데이터 분석과 머신러닝을 적용하는데 초점을 두고 있다. 

또한 삼성화재는 머신러닝 알고리즘을 기존 업무에 있어서 효율 향상 및 비용 절감이 가능하도록 데이터 분석과 머신러닝을 적용하는데 초점을 두고 있다.

현재 삼성화재는 머신러닝 기술을 심사영역에 우선 적용하고 있다. 임항섭 책임은 “올해 처음 도입한 이후 괄목할 만 성과가 있었다. 현재 추이를 보고 있는데 최종적으로 결과값을 우리가 수용할 수 있을지 여부를 테스트 중이다. 예를 들어 심사 담당들이 AI가 판단한 심사결과와 자신들의 분석 결과를 비교하고 있다. 프로세스 측면에선 심사 담당자들이 수행해야 하는 업무를 알고리즘이 도와줌으로써 업무부하가 줄어들게 되고 이미지 인식 알고리즘의 경우에는 사람이 수작업으로 확인하던 부분에 대한 자동화를 통해 프로세스 단일화 효과를 거두고 있다”고 설명했다. 

이밖에 텍스트 분석의 경우 단답형 챗봇에 적용되고 있다. 단순 질의응답으로 표현하지 못하는 질의에 대응한다. 예를 들어 삼성화재 홈페이지에서 상담신청 버튼 눌렀을 때 생성되는 질의응답 란에 우선 적용됐다. 이밖에 이미지 분석에도 적용하고 있다. 자동차 번호판 인식 및 계기판 주행인식에 OCR을 적용해 사용자 입력값과 비교하는데 쓰이고 있다. 

이번 사업을 통해 삼성화재는 데이터 분석 환경에 필요한 내부 리파지토리(Repository) 환경도 구성했다. 이는 망분리가 의무화인 금융권에서도 참고할만한 사례로 주목된다. 

임 책임은 “데이터 분석가가 가장 불편해 한 부분은 망분리 탓에 분석서버의 오토컴파일이 필요할 때 다시 외부에서 컴파일해 인스톨을 해야 한다는 점이다. 보안팀과 협력해 완전한 자동화는 아니더라도 배치업무를 통해 분석가의 분석 환경의 편의성을 확보했다”고 설명했다.  

업무적으로는 알고리즘 서비스의 민첩성을 확보하게 됐다. 삼성화재는 머신러닝 플랫폼을 통해 플랫폼 환경을 사전에 구성할 수 있게 됐다. 임 책임은 “신규 서비스를 론칭할 경우 클라우드에서 신규 서버를 할당 받아 리눅스 OS 등을 설치하는데 1-2주정도가 걸린다. 여기에 분석가의 사용환경 구성, 예를 들어 ‘파이선’, ‘텐서플로우’ 등 환경 설정과, 채널 연동 웹서비스 개발 등에 1개월 이상 걸린다. 하지만 머신러닝 플랫폼 구성으로 분석가가 알고리즘만 올리면 된다. 테스트 기간도 1일로 단축됐다”고 설명했다. 

삼성화재는 고도화를 통해 작년에 수행한 사업에서 반영하지 못한 과제와 서비스 실행 후 필요해진 기능을 추가할 계획이다. 임 책임은 “머신러닝은 데이터를 수신하는 역할만 한다고 봤는데 어느 시점에서는 데이터를 직접 가져와야 하는 상황도 발생했다. 또 과거에는 알고리즘 수행 코드에 초점을 맞췄다면 이제는 이를 모듈화할 필요성이 생겨 3가지 정도 과제를 도출했다. 또 장애 관리와 모니터링 부분을 강화하고 사용자 환경(UI)을 개선하는데 초점을 맞출 예정”이라고 밝혔다. 

애자일소다와의 협업도 지속될 예정이다. 삼성화재는 현재 머신러닝이 온라인 서비스에 초점을 맞추고 있지만 앞으로 배치업무에서도 필요성이 제기됨에 따라 병렬처리 요구사항에 대응하고 배치업무에 따른 관리 환경 마련도 준비 중이다. 임 책임은 “미래에는 알고리즘을 온라인 서비스하면서 요청된 Data를 자가 학습해 바로 알고리즘이 개선될 것으로 본다. 즉 머신러닝 재학습이 자동으로 돼 요구사항을 자동으로 처리하는 환경으로 만드는 것이 목표”라고 설명했다. 

<이상일 기자>2401@ddaily.co.kr

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