합리적인 비용의 AI 데이터 분석 자동화 솔루션 전문 기업 'WAI’와의 인터뷰

데이터의 중요성은 이제 모두가 동의하는 이야기입니다. 하지만 데이터 분석, 그리고 그에 기반한 의사 결정은 필요성 만큼이나 실행이 쉽지 않습니다. 전문 인력부터 시간, 비용까지 품이 만만치 않게 드니까요. 하지만 오늘 인터뷰한 파트너 기업 WAI Korea와 함께 라면 데이터 분석에 드는 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다. AI 기반 데이터 분석 전문 회사 WAI Korea가 데이터 분석 및 의사 결정 과정을 AI로 어떻게 효율화 했는지 인터뷰했습니다.  

👨‍💼자기소개

Q. 안녕하세요, 간단한 자기소개 부탁드립니다.

A. 안녕하세요, 저는 WAI의 COO와 대외 총괄을 맡고 있는 정현목 상무입니다. 삼성 SDS와 증권사를 거치며 빅데이터와 관련된 업무를 주로 담당해 왔습니다. 그러다 2019년, 현 WAI 대표님과 함께 창업해 지금까지 코파운더로서 WAI를 운영하고 있습니다.

Q. WAI KOREA는 어떤 회사인가요?

A. WAI를 한 문장으로 말씀드리면, 인공지능 기반의 데이터 분석 전문 회사입니다. 자체 개발한 데이터 분석 엔진을 활용해 기업 데이터를 인공지능 방법론으로 분석하는 일을 하고 있습니다. WAI는 이 데이터 분석 엔진을 전부 모듈화했는데요. 쉽게 설명해 드리자면, 기능이 있는 레고 블록을 만들어두었다고 보시면 됩니다. 고객사의 스타일과 요구 사항에 따라 해당 기능을 조립해서 완성품을 납품할 수 있도록 한 거죠. 

정현목 상무님의 말씀에 의하면, 회사별로 요구하는 엔진 모듈의 차이가 크지는 않다고 해요. 회사의 업종에 따라 데이터를 비즈니스적으로 어떻게 활용할지에 대한 차이는 있지만, 데이터 분석 단계에서의 차이는 그렇게 크지 않기 때문인데요. 엔진 모듈화가 가능했던 이유입니다.

Q.  WAI의 비전은 무엇인가요?

A. 저희의 비전은 ‘쉬운 인공지능, EASY AI’입니다. 다시 말하면 ‘접근성이 좋은’ 인공지능이죠. 비즈니스적인 차원에서 지금의 인공지능은 전문가들의 영역, 그리고 대기업의 영역에 가깝습니다. 비용이 많이 들고, 데이터 분석가와 같은 전문 인력도 찾기 힘들거든요. 찾아도 몸값이 비싼 편이고요.

이러한 문제를 해결하기 위해, WAI는 수요 기업의 니즈에 맞는 AI 구축 비용을 절감하고 데이터 분석 프로세스상에서 데이터 분석가의 역할을 줄였습니다. 기능 블록을 조립해 시스템을 빠르고 유연하게 구축할 수 있도록 하고(모듈화), 프로세스를 자동화해 인건비 및 시간적인 비용 감소를 꾀했죠.

A. 데이터 분석가의 역할은 데이터를 모은 다음 전처리하고, 모델링 프로그램을 만들고, 모델링 결과가 나오면 그 결과를 전해주는 것인데요. 이 일련의 과정을 자동화했기 때문에 데이터 분석가의 역할을 굉장히 줄였다고 말씀드릴 수 있습니다. 데이터 분석가 없이도 일정 수준 이상의 데이터 분석이 가능해지는 거죠.

바둑에 비유하자면, 프로 9단의 실력은 아니더라도 프로 3단 정도로는 데이터를 해석할 수 있게 됩니다. 프로 9단 수준의 데이터 분석에는 데이터 분석가가 꼭 필요하고, 전부 수작업으로 진행되어야 하는 만큼 큰 비용이 발생합니다. 하지만 WAI의 솔루션을 활용한다면, 합리적인 비용으로 일정 수준의 퀄리티를 갖춘 분석 결과를 받아볼 수 있습니다. 

Q. 그렇다면 비전 달성을 위한 WAI의 24년 목표를 공유해주실 수 있을까요?

A. 24년 목표는 비용이나 인력 문제를 해결하고 1인의 중소기업도 모두 AI 혜택을 누릴 수 있는 세상을 만들기 위한 시작을 하는 것입니다.

WAI는 현재 24년 목표를 위한 시작 단계에 있습니다. 데이터 분석 결괏값을 비즈니스 전문가, 즉 현업 담당자 없이도 해석할 수 있도록 LLM(대규모 언어모델)을 결합하여 자동화하려고 하거든요. 

A. 아직 확률값으로 도출되는 데이터 분석 결과를 비즈니스적으로 정의하는 일은 현업 담당자의 영역입니다. 하지만 언어 모델을 결합하면, 담당자가 없더라도 솔루션만으로 비즈니스적인 분석까지 해결할 수 있죠. 예를 들어 구매팀에서 사용한다고 가정해 볼까요? 현재 팜유 가격이 말레이시아에서 4천 원에 거래되고 있다고 하면, 결괏값을 그들에게 필요한 최종 정보로 정의하여 분석 결과를 내놓는 거죠. ‘‘향후 2주간 가격이 올라갈 것으로 예상되니, 특정 시일 내로 구매해야 하는 경우 오늘 구매하세요.’처럼요.

의사 결정에 활용하기 좋도록 비즈니스적인 분석까지 할 수 있는 AI라니. WAI가 시작 단계를 넘어 목표하는 바를 이루는 순간이 기대됩니다. 이제부터는 본격적으로 WAI의 기술력에 대해 알아볼 텐데요. WAI가 보유한 두 가지 솔루션 중, 첫 번째로 소개해 드릴 것은 ‘의사결정을 돕는’ 자동화 머신러닝 솔루션(Auto ML), 위즈 아폴론(Whiz Apollon)입니다.

⚙️데이터 분석 자동화 솔루션, 위즈 아폴론과 퀀트 아테나

Q. 솔루션은 어떤 방식으로 작동하나요?

A. 사용자는 데이터를 저희가 제공하는 엑셀 형태의 포맷에 맞춰 업로드하기만 하면 됩니다. 업로드 후에는 솔루션에서 자동으로 데이터를 처리하는데요. 데이터를 전처리한 후 파생 변수를 만들고, 모델링을 거쳐 결과를 도출합니다. 한 번 돌리면 12개에서 15개 정도의 결괏값이 나오는데, 거기서 제일 잘 나온 값을 사용하면 됩니다. 현재는 고객사에 엔진을 들고 가서 과제를 수행해 주는 방식인데, 향후에는 SaaS화를 계획하고 있습니다.

Q. 위즈 아폴론에 적용된 AI 모델은 자체 개발한 모델이라고 하셨죠?

A. 네, 오픈 소스 기반으로 자체 개발한 자동화 모듈을 보유하고 있습니다. 커스터마이징을 통해 사용하기 쉽게 만들었어요. 오토 머신러닝 솔루션으로, 앞으로 LLM과 결합하기 위해 개발 중입니다.

Q. 어떤 고객에게 추천하시나요?

A. 데이터 분석이 필요한 전 산업군을 커버할 수 있지만, 주로 금융, 유통 분야에서 많이 활용하고 있어 두 분야의 레퍼런스가 가장 많습니다. 그 외에는 제조 쪽으로도 추천합니다. 

Q. 솔루션 활용 시 어떤 효과를 기대할 수 있을까요?

A. 전문 인력 없이도 AI를 직·간접적으로 의사 결정에 활용할 수 있습니다. 또한 자동화 모듈이기 때문에 프로젝트 진행 시 상대적으로 비용을 절약할 수 있죠. 우선 인건비를 절감할 수 있습니다. 완전한 커스터마이징을 위해서는 사람의 개입이 필요하지만, 타사에 비하면 적은 비용이죠. 그리고 시간도 대폭 절감됩니다. 데이터 결괏값이 나올지 아닐지를 기존 방식보다 미리 알 수 있어요. 3개월이 걸릴 일을 기계적 학습을 통해 길면 한 달, 보통 2주 안에 앞당겨 판단할 수 있는 거죠. 

데이터 분석은 결괏값이 잘 나오냐 아니냐에 따라 100 아니면 0으로 성패가 극단적으로 갈리는, 미세 조정이 중요한 영역이라고 합니다. 제때 대책을 세우고 문제를 해결하려면, 데이터가 요구 사항에 적합한지, 다른 방법을 찾아야 하는지, 과제를 바꿔야 하는지 등을 빠르게 판단해야 하는데요. WAI는 그 과정을 자동화함으로써 효율을 높였습니다.

Q. 타사 자동화 머신러닝(Auto ML) 솔루션과의 차별점, 경쟁력은 무엇인가요?

A. 특허 받은 변수 처리 기법을 사용하고 있습니다. ‘피처 엔지니어링’이라고 하는 기법인데요. 빠르고 정교해서 IBK 벤치마크 테스트 결과 타사 대비 약 50% 높은 정확도를 보입니다.

Q. 피처엔지니어링 기법이란 무엇인가요?

A. 100만 건의 데이터가 있을 때, 이를 100배로 파생하면 1억 건이 됩니다. 100만 건 그대로를 가지고 정확도를 따지는 것 보다, 1억 건으로 부풀려 비교해 가장 적합한 값을 찾아내는 것이 당연히 훨씬 정확도가 높겠죠? 이렇게 데이터를 파생시켜 양을 확 늘렸다가, 계산을 통해 다시 의미 있는 것만 남기고, 최종적으로 가장 적합한 결괏값을 찾는 과정을 피처 엔지니어링이라고 합니다. 인간이 생각하지 못하는 다양한 경우의 수를 만들어주는 것이죠. 흔히 날씨가 춥다, 하면 우리는 ‘눈이 오겠네’ 정도만 생각하는데, 그 종류를 100개로 늘리는 거예요.

Q. 세분화하는 거군요.

A. 네, 세분화. 그렇게 이해하는 게 쉬울 것 같습니다.

Q. 상세한 설명 감사합니다. 그렇다면 고객이 솔루션을 200% 활용하기 위해 준비할 것은 무엇일까요?

A. 데이터양을 충분히 가지고 계시는 게 가장 중요하고, 그 데이터에 연결성이 있는 것도 중요합니다. 시계열 데이터를 예로 들면, 매일 매일의 데이터를 가지고 계시는 게 가장 좋아요. 한 달간의 데이터가 있고, 그다음 3개월 동안은 없다가 또 한 달의 데이터가 있는 것 보다, 꾸준하게 쌓여있는 상태의 데이터를 사용했을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 두 번째는 요구 사항, 그러니까 원하는 사항을 정확하게 말씀해 주시는 것인데요. 원하는 바가 명확해야 결과도 좋거든요. 기술적인 부분은 나중에 검토해도 되는 사항이기 때문에, 일단 무엇을 하고 싶으신지를 정확하게 얘기해주시는 게 중요합니다. 웬만한 요구 사항에는 맞춰서 대응할 수 있으니까요.

여기까지 자동화 머신러닝 솔루션, 위즈 아폴론에 대해 알아봤는데요. 다음으로 살펴볼 솔루션은 퀀트 아테나(Quant Athena)입니다. 위즈 아폴론과 같은 자동화 머신러닝 솔루션이지만, 다른 점이 있어요. 퀀트 아테나는 위즈 아폴론과의 차이점을 위주로 살펴보겠습니다. 

Q. 퀀트 아테나와 위즈 아폴론이 다른 점은 무엇인가요?

A. 자동화 머신러닝 솔루션인 점은 같지만, 위즈 아폴론과 자동화 비율이 다릅니다. 위즈 아폴론이 거의 90%가 자동화된 솔루션이라면, 퀀트 아테나는 수작업으로 커스터마이징하는 과정이 더 많이 요구됩니다. 이유는 최적화하는 기술적 영역이 필요하기 때문인데요. 어려운 영역인 만큼 사람의 손이 필요합니다. 따라서 최적화 알고리즘이 필요하신 분들께는 퀀트 아테나가 더 적합한 솔루션이에요.

Q. 어떤 산업군의 고객에게 추천하시나요? 

A. 퀀트 아테나는 금융 특화 솔루션으로, 금융사에 추천합니다.

Q. 솔루션 활용 시 어떤 효과를 기대할 수 있을까요?

A. 솔루션 안에 포트폴리오 최적화 알고리즘이 들어가 있어, 자산 포트폴리오 배분 및 투자 수익 증대에 효과적입니다. 개별 종목뿐만 아니라 ETF까지 전부 커버하고 있습니다.

이렇듯 WAI는 데이터 분석 시 발생하는 비용을 절감하고, 사용자의 편의를 도모하는 데 효과적인 솔루션을 보유하고 있습니다. 그렇다면 WAI의 프로젝트 노하우는 어떨까요? 타사 대비 어떤 장점을 가졌는지 알아봅니다. 

Q. WAI의 프로젝트 진행 프로세스와 노하우가 있다면 무엇인가요?

A. 프로젝트 진행 시, 유형별 프로세스를 단계마다 상세하게 세워 전부 문서화합니다. 어떤 일이 벌어졌을 때 무엇을 어떻게 해야 하는지, 어떤 절차를 밟아 이러한 결과가 나왔는지 설명할 수 있도록 하기 위해서죠. 프로젝트 진행 과정 중에 하는 일들도 100% 공유해 드립니다. 고객사 내부에서도 해당 프로세스를 내재화하실 수 있도록 최종 보고서에 이 모든 과정을 담아 제공하고 있어요. 

모든 프로세스를 상세히 문서화 하는 일이 참 쉽지 않은 과정일 텐데요. 정현목 상무님의 말씀에 의하면, 해석 가능한 결괏값을 내고 고객사 자체에서도 솔루션을 제대로 활용하기 위해서는 이러한 과정이 꼭 필요하다고 해요.

A. 대기업 및 현업에서 10년 이상 경험이 있는 핵심 인력을 보유하고 있는 것 역시 저희의 강점입니다. 우선, 경험이 많아서 과제 발굴을 같이해드릴 수 있어요. 그리고 워낙 시니어와 주니어의 실력 차가 많이 나는 영역이기 때문에, 주니어 100명이 있어도 해결할 수 없는 영역을 시니어 1명의 기술과 실력으로 해결할 수 있죠. 그래서 시니어 1명이 프로젝트를 주도적으로 맡아서 진행하는 시니어 위주의 팀 구성을 채택하고 있습니다. 

AI 자동화 솔루션의 훌륭함과는 별개로, 프로젝트를 진행에는 커뮤니케이션 능력이나 문제 해결력 등의 노하우가 필요한데요. 프로젝트를 성공으로 이끌 ‘프로세스’와 ‘경험’이라는 자원이 WAI에 있었습니다. 그렇다면 이러한 기술과 노하우로 지금까지 어떤 프로젝트를 진행해 오셨을까요?

✨WAI의 프로젝트 노하우, 인력과 경험

Q. 지금까지 진행해 오셨던 프로젝트 중 인상 깊은 몇 가지를 소개해 주실 수 있을까요?

A. 재미있었던 프로젝트로는, JTBC 드라마 ‘재벌 집 막내아들’의 반응 분석이 있습니다. 한 회 방영이 끝나면 시청자 반응 텍스트를 수집해서 분석한 후 제작사 대표님이 보는 화면에 결과를 띄우는 작업을 했었어요. 그리고 농심을 고객사로 한 원자재 관련 예측 프로젝트가 있었는데요. 데이터 분석을 통해 수급 상황이나 종가 등 가격을 예측했죠.

Q. 진행해 오신 프로젝트에서 고객사가 어떤 성과를 거뒀는지 알 수 있을까요?

A. 저희랑 같이 일했던 담당자들이 높은 비율로 승진했어요. (웃음) 효과가 분명했으니 가능한 일이죠. 프로젝트 하나를 마무리한 후 해당 고객사가 다른 고객사에 저희를 소개해서 실제로 진행까지 이어진 프로젝트도 많았고요. 결과적으로 WAI가 22년 기준 연 매출 18억을 달성할 수 있었습니다.

오늘 AI 히어로즈 파트너 기업 인터뷰는 WAI의 정현목 상무님과 함께했습니다. 의사 결정을 도와주는 자동화 머신러닝 솔루션과 프로젝트 노하우를 두루 갖춘 기업이었죠. 합리적인 비용으로 데이터 기반의 의사결정을 내리고 싶은 분들이라면 언제든지 AI 히어로즈에 문의해 주세요. WAI와 AI 히어로즈가 함께하겠습니다. 

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