SAS코리아(대표 오병준 www.sas.com/korea)는 15일 삼성동 코엑스 인터컨티넨탈 호텔에서 ‘SAS 포럼 코리아 2018’ 기자간담회를 개최하고, 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 활용한 최신 분석 전략과 국내외 다양한 고객 사례를 발표했다.

올리버 샤벤버거(Oliver Schabenberger) SAS 수석부회장 겸 최고운영책임자(COO) & 최고기술책임자(CTO)는 “방대한 사물인터넷 데이터를 인공지능 기반의 자동화된 모델로 분석한 결과는 놀라울 것”이라며 애널리틱스 이코노미 시대에서 분석의 중요성을 강조했다.

이어 최병정 SAS코리아 상무는 인공지능과 자동화를 강화한 SAS 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’의 최신 기능과 NH농협은행, 지멘스 헬시니어스(Siemens Healthineers), 옥토 텔레매틱스(Octo Telematics) 등 사례를 공유했다.

SAS 바이야 최신 버전에는 ▲임베디드 인공지능 및 자동화 ▲머신러닝 모델의 투명성 제고 ▲데이터 거버넌스 및 데이터 리니지(data lineage) 개선 ▲전체 분석 라이프사이클에 걸친 사용자 경험 제고 ▲외부 시스템에 대한 개방성 및 상호운용성 향상 등 기능이 추가됐다.

최병정 상무는 애널리틱스 이코노미 시대에 데이터 준비와 관리부터 모델의 개발과 적용까지 엔드투엔드 기능을 갖춘 강력한 분석 플랫폼이 필요하다고 강조했다.

특히 최 상무는 “한층 더 향상된 SAS 바이야는 고객이 신뢰할 수 있는 검증된 분석 시스템을 기반으로 인공지능 솔루션을 더 쉽게 구축하도록 지원한다. SAS 바이야 최신 오퍼링은 데이터 과학자와 비즈니스 사용자 간의 협업을 극대화하고, 강력한 분석 모델을 보다 쉽게 개발, 적용할 수 있도록 한다”고 말했다.

◆NH농협은행, SAS VDMML 기반으로 빅데이터 분석 플랫폼 구축 = NH농협은행은 SAS 바이야 기반의 ‘SAS 비주얼 데이터 마이닝 앤드 머신러닝(SAS VDMML; SAS Visual Data Mining and Machine Learning)’을 활용해 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고, 디지털 트랜스포메이션의 기반을 마련했다.

이를 위해 NH농협은행은 SAS의 고급 분석 기술을 도입해 2200만 개인, 소호(SOHO), 기업 고객의 빅데이터를 효과적으로 탐색하고, 데이터 과학자를 위한 모델링을 구현해 마케팅, 고객관계관리(CRM), 온라인 분석 처리(OLAP; On-Line Analytical Processing) 시스템을 한층 더 향상시키고 개인별 맞춤형 서비스를 강화했다.

프로젝트를 통해 NH농협은행은 ▲빅데이터 고객 포털 구축을 통한 고객 360도 이해 제고 ▲최신 분석 기술 기반의 분석 체계 업그레이드 등 비즈니스 경쟁력을 높였다.

빅데이터 고객 포털을 기반으로 개인 고객별 맞춤형 상품 추천, 이탈 가망도 산정을 통한 고객 관리, 소호(SOHO) 고객 발굴 등이 가능해졌다.

시스템적으로도 ▲데이터 분석 성능의 비약적 향상 ▲하둡(Hadoop) 기반 전사 데이터 레이크(data lake) 구축 ▲비주얼 분석 기반을 도입하는 성과를 거뒀다.

NH농협은행은 플랫폼 내 주요 정보를 기존 OLAP 시스템과 연계해 빅데이터 마트를 구축하고, 정형 및 비정형 분석 환경 모두를 지원하도록 고도화했다.

그 결과 개인, 소호, 기업 등 고객별 데이터를 시각화해 대면 및 비대면 채널 이용, 고객 소비, 기업 여신 현황 등 다양한 빅데이터 리포트를 생성할 수 있게 됐다.

이외에도 ‘SAS 바이야’는 맥도날드(McDonald’s), 스포츠 분석 회사 싸이스포츠(SciSports), 캐나다 핀테크 업체 트루디시젼(TruDecision), 금융 전문 통합 기술 서비스 업체 ‘잭 헨리 & 어소시에이츠(Jack Henry & Associates, Inc.)’, 북미 지역 통신 및 결제 기술 기업 ‘레브스프링(RevSpring)’, 핀란드 통신사 ‘엘리사(Elisa)’, 아일랜드 소매 금융 서비스 기업 ‘퍼머넌트 TSB(Permanent TSB)’, 중국 선전 롱후아 지역 정부, 서호주 지방 사회 정부 등에 도입됐다.

◆‘지멘스 헬시니어스’, ‘옥토 텔레매틱스’…SAS IoT 분석 솔루션 활용 = SAS는 인공지능을 활용한 최신 사물인터넷 분석 솔루션과 다양한 사례도 발표했다.

의료 기술 기업 지멘스 헬시니어스(Siemens Healthineers), 옥토 텔레매틱스(Octo Telematics), 웨스턴 디지털(Western Digital) 등 기업이 커넥티드 기기에서 생성되는 방대한 데이터로부터 SAS를 통해 인사이트를 도출하고 있다.

지멘스 헬시니어스는 자기공명영상(MRI), 컴퓨터단층촬영(CT) 시스템 등 전 세계 다양한 기기로부터 매일 수십만 행에 달하는 센서 데이터를 수집하고 있으며, 이중 상당수는 반정형 데이터(semi-structured data)다.

SAS는 확장 가능하고 자동화된 데이터 분석 기술로 시스템 문제나 다운타임 등을 수일 앞서 예측, 지멘스 헬시니어스가 서비스 프로세스를 최적화하고, 예비 부품을 절약하며, 시스템 문제 해결 시간을 단축하도록 지원한다.

이탈리아 로마 소재 보험 및 자동차 빅데이터 분석 서비스 업체 ‘옥토 텔레매틱스’는 엑셀이나 브레이크 속도, 교통사고 등에 대해 분당 12만 마일의 운전자 데이터를 수집하고, 방대한 운전자 텔레매틱스 데이터베이스(DB)를 구축했다.

덧붙여 옥토 텔레매틱스는 SAS와 협력해 ‘리스크 평가’와 같은 다차원 분석과 실시간 데이터 서비스를 제공한다.

보험사는 이를 통해 리스크를 더 정확히 평가해 보험료를 적절하게 산정하고, 보험 가입자가 운전 습관을 개선하도록 인센티브를 제공해 보다 안전한 도로 환경을 조성할 수 있다.

◆SAS-와일드트랙, 인공지능 및 고급 분석으로 멸종 위기 동물 보호 = SAS는 데이터 분석으로 빈곤, 건강, 인권, 교육, 환경과 관련된 다양한 사회 문제를 해결하는 ‘데이터 포 굿(Data for Good)’ 캠페인을 진행하고 있다.

일례로 SAS와 동물 보호 비영리 단체 ‘와일드트랙(WildTrack)’은 멸종 위기 동물에 대한 데이터를 수집하기 위해 누구나 동물의 흔적을 촬영하고 공유할 수 있는 글로벌 크라우드소싱 프로젝트 ‘발자국 식별 기법(FIT; Footprint Identification Technique)’을 추진하고 있다.

FIT 프로젝트는 SAS 솔루션으로 전 세계에서 수집되는 방대한 발자국 이미지를 분석해 종, 성별, 연령대 등 다양한 형태의 다층 데이터를 수집하고, 90% 이상의 정확도로 동물을 구별한다.

SAS의 딥러닝 기술로 데이터를 이용한 반복적인 학습을 자동화하고, 대규모의 이미지 식별 및 패턴 인식 작업을 빠른 속도로 수행, 멸종 위기 동물의 수와 분포를 파악하고 보다 효과적인 보호 프로그램을 실행하고 있다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net