[2018 금융IT혁신] 맵알, “‘데이터옵스’ 통한 전사 빅데이터 관리 필요”

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[2018 금융IT혁신] 맵알, “‘데이터옵스’ 통한 전사 빅데이터 관리 필요”

디지털데일리 발행일 2017-12-14 20:06:36

백지영

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[디지털데일리 백지영기자] “금융권에서도 내년 챗봇 등을 하나의 축으로 머신러닝이나 딥러닝 등 인공지능(AI) 비즈니스가 확대될 것으로 보입니다. 하지만 기존 레거시시스템에 AI를 위한 또 다른 시스템이 생겨나면서 업무 환경이 복잡해지고 있는 것이 사실입니다.”

맵알코리아 신윤석 이사는 14일 <디지털데일리>가 서울 플라자호텔에서 개최한 ‘2018년 전망, 금융IT이노베이션 컨퍼런스’ 행사에서 국내 금융권의 신기술 도입 현황을 발표하며 이같이 지적했다.

빅데이터나 머신러닝 등 새로운 기술이 도입되면서 별도로 또 다른 시스템이 생겨나 시스템 복잡도가 증가하고 있다는 것. 또 이같은 신기술이 오픈소스 기반으로 돼 있어 기술 내재화 등이 필요하다.

신 이사는 “이는 최근 빅데이터 등 프로젝트를 진행하는 많은 기업들이 경험하고 있는 일”이라며 “궁극적으로는 전통적인 시스템과 새로운 시스템 모두 호환 가능하면서 전사 통합이 가능한 아키텍처가 가장 이상적인 환경”이라고 말했다.

즉, 운영 데이터와 실시간 데이터, 분석 데이터를 유기적으로 연결하는 통합 데이터 플랫폼을 통해 빠른 통찰력을 제공해야 한다는 설명이다. 이를 위해 등장한 개념이 ‘데이터옵스(DataOps)’다. 데이터옵스는 데브옵스와 데이터 과학자(엔지니어)를 합친 용어로, 빅데이터 운영 및 분석의 통합을 가속화하고 민첩성을 지원해 높은 가치의 데이터를 신속하게 제공할 수 있는 방법론이다.

이와 함께 딥러닝 및 머신러닝이 가능한 환경 구현을 위해 분석 애플리케이션과 운영 애플리케이션을 융합한 ‘인텔리전스 애플리케이션’의 적극적인 도입이 필요하다는 지적이다.

신 이사는 이를 가장 잘 구현한 금융사로 아메리카 익스프레스를 꼽았다. 카드 사용자는 1억명 이상, 전세계 결제금액이 900조원에 달하는 아메리카 익스프레스는 10년치 저장된 데이터를 기반으로 상품 추천 모델, 신용 리스크 관리와 실시간 사기탐지를 위해 5000개 이상의 하둡 노드를 사용하고 있다.

현재는 고객의 실시간 위치를 기반으로 주변에 가까운 상점 쿠폰을 띄워주는 부가서비스를 제공하고 있다. 이를 통해 고객이 절약한 금액을 제시하며, 고객 충성도를 높이고 있다는 설명이다.

그는 “이는 전세계 금융사 가운데 가장 큰 빅데이터 사례”라며 “2011년 당시에는 48노드에 불과했지만, 점차 활용범위를 넓히며 2012년 말엔 1200노드로 늘어났고 2014년에는 실시간 분석 데이터를 기반으로 머신러닝을 적용하며 55개의 새로운 활용사례를 만들어냈다”고 설명했다.

그는 이어 “아메리카 익스프레스는 전사적 관점에서 빅데이터 플랫폼을 관리하며, 경쟁사보다 뛰어난 문제해결능력을 갖고 있다고 평가된다”며 “레거시 데이터와 분석 데이터를 통합하고 머신러닝 등 AI를 결합해 운영하며, 이를 바탕으로 데이터 과학자가 시장에 적합한 모델 제시하고 있다”고 강조했다.

<백지영 기자>jyp@ddaily.co.kr