[파이낸셜신문 = 이광재 기자] SAS(쌔스)코리아가 인공지능(AI)에 대한 해석력과 투명성을 한층 더 강화한 엔터프라이즈 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’의 최신 버전을 5일 발표했다.
데이터 사이언티스트와 일반 사용자 모두 머신러닝 모델의 작동 원리를 더 잘 이해하고 조정해 보다 신뢰할 수 있는 분석 결과를 도출할 수 있다.
한국전자통신연구원(ETRI)의 국내 인공지능 신뢰 인식도 조사에 따르면 인공지능에 대한 전반적인 신뢰도는 7점 만점에 4.7점으로 낮게 나타나며 알고리즘 설계의 편향성, 책임 소재 등에 대한 우려를 보여줬다.
실제 최신 머신러닝 기술은 더욱 정확한 분석 결과를 제공하고 있으나, 작동 원리가 매우 복잡해 특정한 예측 결과를 어떻게 도출했는지 명확히 설명하지 못하는 ‘블랙박스(black box)’ 문제를 안고 있다. 대출 심사, 채용 추천, 의료 진단 등 인공지능의 활용 범위가 점차 확대되는 가운데 인공지능 모델을 해석하고 투명한 결과를 도출하는 역량의 중요성이 커지고 있다.
이에 SAS는 SAS 바이야 최신 버전을 통해 ▲투명한 인공지능 의사결정 ▲인공지능 기반 지능형 태깅 자동화 기술로 강화된 개인정보보호 ▲최신 오픈소스 인공지능 기술 통합 등 신규 기능을 제공한다.
부분 의존성(PD), 라임(LIME), 개별 조건부 기대치(ICE) 등 프레임워크가 내장된 고급 분석 기능은 기업이 인공지능 솔루션의 투명성과 신뢰성을 확보하도록 돕는다. 또 데이터의 성격을 찾아내는 지능형 태깅 기술은 나이, 주소, 재산 현황 등 개인정보를 자동으로 식별하고 개인정보보호 정책에 맞게 분류, 관리해 유럽 일반개인정보보호법(GDPR) 등 관련 규제를 준수할 수 있도록 한다.
아울러 파이썬(Python), R, SAS 모델을 SAS 바이야와 연계할 수 있으며 레드햇과 오라클 리눅스는 물론 수세 리눅스(SLES)와 윈도 서버를 지원한다.
김근태 SAS코리아 이사는 “딥러닝, 자연어처리 등 인공지능을 활용한 실질적인 비즈니스 성과가 나오고 있지만 모델이 복잡해짐에 따라 발생하는 블랙박스의 문제 및 그로 인한 신뢰도 문제는 해결해야 할 숙제”라며 “정비사가 자동차 엔진을 검사하고 정확한 진단을 내리는 것처럼, 데이터 사이언티스트 역시 인공지능 모델을 명확히 파악해야 가치 있는 인사이트를 도출할 수 있다. SAS 바이야 최신 버전은 기업이 인공지능 모델의 작동 원리와 방식에 대한 확신을 갖고 궁극적으로 고객이 신뢰할 수 있는 제품과 서비스를 제공하도록 지원한다”고 말했다.
최근 NH농협은행은 SAS 바이야 기반의 ‘SAS 비주얼 데이터 마이닝 앤드 머신러닝(SAS VDMML; SAS Visual Data Mining and Machine Learning)’을 활용해 빅데이터 분석 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 2200만 개인, 소호(SOHO), 기업 고객의 빅데이터를 효과적으로 탐색하고 고객별 상품 추천, 이탈 가망도에 따른 고객 관리, 소호 고객 발굴 등 개인별 맞춤형 서비스를 확대했다.
KB손해보험은 SAS 바이야를 도입, 인공지능 경쟁력을 한층 더 강화하고 있다. 특히 SAS 인공지능 기술을 활용해 고객 관리, 고객 맞춤형 상품 개발, 보험 사기 탐지 등 기존 빅데이터 분석 역량을 더욱 향상시켜 고객이 원하는 서비스를 적시에 제공할 방침이다.
한편 세계적으로는 미국 자동차 보험 비영리 단체 AAA 노스이스트(AAA Northeast), 스위스 선두 보험사 스위스 모빌리아(Swiss Mobiliar), 미국 노스캐롤라이나주 캐리시, 미국 맞춤형 마케팅 대행사 타겟베이스(Targetbase), 핀란드 금융 전문 IT 서비스 업체 티에토-타피올라 오이(Tieto-Tapiola Oy) 등 다양한 산업의 기업이 SAS 바이야와 SAS 분석 플랫폼을 도입, 데이터 활용도를 높이고 비즈니스 과제를 해결하고 있다고 SAS코리아는 전했다.
데이터 사이언티스트와 일반 사용자 모두 머신러닝 모델의 작동 원리를 더 잘 이해하고 조정해 보다 신뢰할 수 있는 분석 결과를 도출할 수 있다.
한국전자통신연구원(ETRI)의 국내 인공지능 신뢰 인식도 조사에 따르면 인공지능에 대한 전반적인 신뢰도는 7점 만점에 4.7점으로 낮게 나타나며 알고리즘 설계의 편향성, 책임 소재 등에 대한 우려를 보여줬다.
실제 최신 머신러닝 기술은 더욱 정확한 분석 결과를 제공하고 있으나, 작동 원리가 매우 복잡해 특정한 예측 결과를 어떻게 도출했는지 명확히 설명하지 못하는 ‘블랙박스(black box)’ 문제를 안고 있다. 대출 심사, 채용 추천, 의료 진단 등 인공지능의 활용 범위가 점차 확대되는 가운데 인공지능 모델을 해석하고 투명한 결과를 도출하는 역량의 중요성이 커지고 있다.
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이에 SAS는 SAS 바이야 최신 버전을 통해 ▲투명한 인공지능 의사결정 ▲인공지능 기반 지능형 태깅 자동화 기술로 강화된 개인정보보호 ▲최신 오픈소스 인공지능 기술 통합 등 신규 기능을 제공한다.
부분 의존성(PD), 라임(LIME), 개별 조건부 기대치(ICE) 등 프레임워크가 내장된 고급 분석 기능은 기업이 인공지능 솔루션의 투명성과 신뢰성을 확보하도록 돕는다. 또 데이터의 성격을 찾아내는 지능형 태깅 기술은 나이, 주소, 재산 현황 등 개인정보를 자동으로 식별하고 개인정보보호 정책에 맞게 분류, 관리해 유럽 일반개인정보보호법(GDPR) 등 관련 규제를 준수할 수 있도록 한다.
아울러 파이썬(Python), R, SAS 모델을 SAS 바이야와 연계할 수 있으며 레드햇과 오라클 리눅스는 물론 수세 리눅스(SLES)와 윈도 서버를 지원한다.
김근태 SAS코리아 이사는 “딥러닝, 자연어처리 등 인공지능을 활용한 실질적인 비즈니스 성과가 나오고 있지만 모델이 복잡해짐에 따라 발생하는 블랙박스의 문제 및 그로 인한 신뢰도 문제는 해결해야 할 숙제”라며 “정비사가 자동차 엔진을 검사하고 정확한 진단을 내리는 것처럼, 데이터 사이언티스트 역시 인공지능 모델을 명확히 파악해야 가치 있는 인사이트를 도출할 수 있다. SAS 바이야 최신 버전은 기업이 인공지능 모델의 작동 원리와 방식에 대한 확신을 갖고 궁극적으로 고객이 신뢰할 수 있는 제품과 서비스를 제공하도록 지원한다”고 말했다.
최근 NH농협은행은 SAS 바이야 기반의 ‘SAS 비주얼 데이터 마이닝 앤드 머신러닝(SAS VDMML; SAS Visual Data Mining and Machine Learning)’을 활용해 빅데이터 분석 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 2200만 개인, 소호(SOHO), 기업 고객의 빅데이터를 효과적으로 탐색하고 고객별 상품 추천, 이탈 가망도에 따른 고객 관리, 소호 고객 발굴 등 개인별 맞춤형 서비스를 확대했다.
KB손해보험은 SAS 바이야를 도입, 인공지능 경쟁력을 한층 더 강화하고 있다. 특히 SAS 인공지능 기술을 활용해 고객 관리, 고객 맞춤형 상품 개발, 보험 사기 탐지 등 기존 빅데이터 분석 역량을 더욱 향상시켜 고객이 원하는 서비스를 적시에 제공할 방침이다.
한편 세계적으로는 미국 자동차 보험 비영리 단체 AAA 노스이스트(AAA Northeast), 스위스 선두 보험사 스위스 모빌리아(Swiss Mobiliar), 미국 노스캐롤라이나주 캐리시, 미국 맞춤형 마케팅 대행사 타겟베이스(Targetbase), 핀란드 금융 전문 IT 서비스 업체 티에토-타피올라 오이(Tieto-Tapiola Oy) 등 다양한 산업의 기업이 SAS 바이야와 SAS 분석 플랫폼을 도입, 데이터 활용도를 높이고 비즈니스 과제를 해결하고 있다고 SAS코리아는 전했다.
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