“필터링된 데이터 뭉치들과 기하급수적으로 높아진 컴퓨팅 파워, 이를 기반으로 인공지능(AI) 구현 알고리즘의 다양화, 그리고 글로벌 개발자 커뮤니티의 활성화로 미래형 AI 기술 개발은 가속화될 것이다. 향후 2년, 2020년 이후에는 AI가 전체 산업계에 반드시 적용되는 필수기술로 자리할 것이며, 이를 부정하는 이는 없을 것이다.”

[IT비즈뉴스 최태우 기자] 지난 9월18일 행사 차 방한한 찰스 응(Charles Ng) 애피어(Appier) 엔터프라이즈 AI부문 부사장은 기자와 만난 자리에서 이같이 말했다. 2년 전 구글 딥마인드의 알파고가 전체산업계에 던진 AI 기술 화두는, 이제 인간을 지원하는 보조기술(휴먼리소스 최소화) 개발 이슈를 넘어섰다고 분석했다.

현재 기술의 수준을 보면 '인간을 지원하는' AI 기술개발은 거의 완성된 상태며, 보조기술을 넘어 '보이지 않는 예측(추론, 가시성·인사이트)'을 위한 기술개발이 가속화될 것으로 전망했다.

지난해 말 AI 스타트업 애피어에 합류한 그는 조직 내에서 수안티엔 린(Hsuan-Tien Lin) 최고데이터과학자(CS)와 차세대 엔터프라이즈 AI 솔루션 개발팀을 이끌고 있다. 예측·최적화 기반 솔루션 전문가로 최근에는 국내 전자상거래기업 '쿠팡'에서 CDS로 근무했다.

2년 연속 CB인사이츠가 선정하는 AI 100대 기업에 선정된 애피어는 AI 기반의 데이터 분석·분산 시스템 기술을 산업계에 공급하고 있다. 잠재고객의 행태·관심분야 데이터 통합·분석을 AI 기반의 '크로스엑스 프로그래매틱 플랫폼(CrossX Programmatic Platform)'을 디지털 마케팅 분야에 도입한 사례로 주목받은 바 있다.

최근에는 데이터셋을 수집·연결하면서 데이터 사이언티스트가 없어도 데이터를 기반으로 인사이트를 도출할 수 있는 아익슨(AIXON), 파편화된 고객 데이터를 정확히 수집·분석한 인사이트를 기반으로 고객 참여율을 높이는 마케팅 자동화 플랫폼인 아이쿠아(AIQUA)를 론칭, 관련시장 공략에 나서고 있다.

- 아래는 찰스 응 부사장과의 일문일답 -

Q. AI 기술개발이 빠르게 가속화되고 있다.
A. 맞다. 몇 년 전부터 전세계적으로 AI가 주목받아왔으나 기술 기원은 오래됐다. 2011년 IBM이 '왓슨(Watson)'을 발표했고 다음해 애플이 음성인식AI '시리(Siri)'를 발표했다. 2016년에는, 현재 구글이 인수한 AI스타트업인 딥마인드가 '알파고(AlphaGo)'를 발표하면서 전세계적으로 주목받았다.

현재 AI 기술개발 수준은 튜링테스트를 넘어 사람과 같이 대응하고 피드백을 제공하는 AI 기술이 크게 이상하지 않을만큼 고도화가 됐다.

Q. 짧은 시간 내 기술개발이 빠르게 진행된 기반은 뭔가?
A. 일단 방대한 데이터다. 분석할 데이터가 많아졌고 자원으로 활용할 데이터(엔지니어링 데이터)가 풍부해졌다. 그리고 높아진 컴퓨팅 파워다. GPU 기술개발이 빠르게 진행되면서 분석시간이 획기적으로 줄었다. 부족한 데이터, 컴퓨팅 성능 한계로 연구개발에 제약이 많았던 기존과 환경이 달라졌다.

AI를 구현하는 다양한 알고리즘 개발론이 부상된 점, 개발자 커뮤니티에서 다양한 기술들이 오픈소스로 공유되고 함께 참여하는 것 또한 이유로 들 수 있다.

2015년까지 AI가 주목받는 신기술이었다면, 알파고 이슈(2016년)를 기점으로 현재까지 경쟁적으로 기술개발이 진행되면서 빠르게 고도화됐다. 단순하게 휴먼리소스를 줄이기 위한 수준에서 예측가능한 비즈니스 인사이트를 제시하는 수준을 목표로 기술은 더욱 고도화될 것이다. 기업은 비즈니스 경쟁력 확보를 위해서라도 AI는 도입해야할 필수기술로 자리할 것이다.

Q. 다양한 산업군에 AI가 도입되고 있다. 애피어가 집중하는 리테일/전자상거래 부문 전망은 어떻게 보는가?
A. 말대로 다양한 산업군에 관련기술 도입이 빠르게 진행 중이다. 데이터 수집·분석으로 도출된 인사이트를 다양한 비즈니스에 적용하면서 생산·효율성을 높일 수 있다. B2C(소매)의 경우 개별 고객 맞춤형 가치도 제공할 수 있다. 제조산업에 적용되면 재고수요를 미리 예측해 효율성을 높일 수 있고, 헬스케어 부문에 적용되면서 신약개발과 개인 맞춤형 치료법도 개발할 수 있는 여건이 조성되고 있다.

온오프라인을 포함하는 리테일/전자상거래 부문에도 AI가 도입되면 개별 고객들이 관심을 갖고 있는 제품에 대한 맞춤형 프로모션도 가능하다.

중요한 점은 명확한 인사이트 도출을 위한 데이터 수집·통합이다. 애피어와 포레스터컨설팅이 아태지역을 대상으로 공동조사한 내용을 보면 절반 이상의 기업들이 빅데이터의 수집·통합을 비즈니스 도전과제로 고려하고 있다.

개별 맞춤형 마케팅이 핵심요소로 각광받고 있으나 잠재고객의 행태, 관심분야의 데이터 수집·통합과 관리 플랫폼 구축에 어려움을 겪고 있는 셈이다. 고도화된 AI 기술이 적용된 효율적으로 운영 가능한 플랫폼 구축과 이를 제공할 수 있는 전문 파트너를 선택하는 것이 중요하다.

특히 한국시장의 경우 다채널 데이터 소싱이 가장 큰 문제라고 답했다. 데이터 소싱으로 효율적인 마케팅 달성 기대효과 부문에서도 아태지역 평균치보다 높은 수준이다. 수치가 높은 만큼 우리에겐 기회시장도 큰 셈이다.

Q. AI 연구논문도 활발히 발표하고 있다. 추진 중인 연구분야는?
A. 올해 초 트리플에이아이(AAAI) 컨퍼런스에서 애피어와 국립칭화대 교수팀이 공동으로 AI의 창의적 능력에 대한 연구논문을 발표한 바 있다. 딥 러닝과 적합성 방법론을 결합시켜 의류상품 간 차이점을 파악할 수 있는 알고리즘으로 AI가 의류 디자인도 가능하다는 내용이다.

자체적으로 또 학계와 공동연구를 진행 중이다. 아직 구체적으로 답하긴 어렵지만, 다양한 산업군에 적용이 가능한 AI 기술을 추전해주는 기술연구 정도로 이해하면 된다.