"챗GPT 만능 아냐...AI 머신러닝 모델로 인사·재무관리 고도화"

워크데이 기자간담회...데미안 리치 CTO 초대
"한국 실정에 맞도록 시스템 투자 진행할 것"

"챗GPT와 같은 생성형 AI는 검색과 요약, 예측, 콘텐츠 생성에 탁월한 강점을 가집니다. 하지만 결과물의 품질을 신뢰하기 어렵고 개연적인 설명이 부족하며, 악의적 행위자가 침투해 데이터셋을 오염시킬 가능성, 통합비용이 많이 든다는 단점이 있습니다. 워크데이의 AI 머신러닝은 글로벌한 기업들의 데이터 양과 함께 질을 확보해 데이터 관리·인텔리전스·프라이버스 부문의 강화가 가장 강점이라고 할 수 있습니다."

기업용 인사 및 재무관리를 위한 클라우드 애플리케이션 리더인 워크데이가 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 자사 솔루션에 적용해 이미 수많은 기업들이 AI/ML 기반의 워크데이 솔루션을 현업에 적용하고 있다고 공개했다.

워크데이의 아시아태평양 및 일본(APJ)지역 최고기술책임자(CTO)인 데미안 리치(Damian Leach)는 23일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 기자간담회를 갖고, "워크데이는 AI와 ML을 워크데이의 플랫폼 핵심에 내재화시켜 전 세계 수많은 고객들에게 탁월한 비즈니스 적응력과 경쟁력을 제공하고 있다"며 이를 구현하는 방법론을 소개했다.

그는 "워크데이는 오래 전부터 AI와 ML이 일의 미래를 뒷받침할 것이라고 확신했다"며 "최근 오픈AI의 챗GPT 등 생성형 AI와 ML의 발전이 눈부신 상황이지만 워크데이는 거의 십 년 전부터 고객을 위해 AI 및 ML 역량을 개발하고 제공해 왔다"고 강조했다. 

데미안 리치 CTO는 "워크데이의 경우 AI와 ML에 대해 생각하고 구현하는 방식이 다른 모든 기업용 소프트웨어 회사와는 차별화된다"고 밝혔다. 역량 면에서 워크데이는 AI와 ML을 기술 플랫폼의 가장 핵심에 내장시키는 플랫폼 우선 접근을 취한다는 것이다.

이 같은 이유에 대해 데미안 리치 CTO는 "새로운 ML이 접목된 역량을 워크데이 애플리케이션에 신속하게 제공할 수 있기 때문"이라며 "ML은 많이 사용할수록 좋아지기 때문에 수백만 사용자가 동일한 플랫폼에서 수십 개의 애플리케이션을 지속적으로 사용하면 더 빠른 속도로 개선된다"고 설명했다. 

워크데이는 보유 데이터와 관리 방식도 다른 테크 기업들과는 많이 다르다고 강조했다. 그는 "워크데이는 6000만명 이상의 사용자들이 해마다 약 4420억건의 트랜잭션을 실행시키고 있다"며 "AI와 ML을 적용하더라도 품질이 담보되지 않은 수량은 의미가 없는데, 많은 테크기업들은 서로 다른 데이터 리포지토리(저장소)를 여러 곳에서 통합하는 방식으로 데이터를 확보하지만, 워크데이는 타사가 할 수 없는, 정제되고 일관된 포괄적 단일 데이터 모델로 데이터의 품질을 보장한다"고 강조했다.

뿐만 아니라 워크데이는 테넌트 모델로 데이터의 구조를 정립해서 연합 학습(federated learning)을 통해 특정 지역이나 산업에 맞는 맞춤 모델을 프라이버시 및 규제 요건을 준수하면서 구축할 수 있으며, 뿐만 아니라 '워크데이 프리즘 애널리틱스(Workday Prism Analytics)'로 써드파티 데이터를 가져와 워크데이의 데이터셋과 결합시켜 그 누구도 할 수 없는 워크데이만의 고유한 데이터셋을 만들 수 있다.

데미안 리치 CTO는 "흔히 ML 실무자들은 긍정적 결과를 얻기 위해 데이터의 '3V'가 필요하다고 말한다. 데이터의 충분한 양(volume)과 속도(velocity), 그리고 다양성(variety)이 그것이다. 워크데이는 이 세 가지를 모두 갖추고 있다. 우리 고유의 데이터와 기술 역량을 결합시켜 뛰어난 성능과 보다 적합한 용례의 AI/ML 솔루션을 제공함으로써 고객을 위해 신속하고 차별화된 결과를 도출할 수 있는 것"이라고 밝혔다.

데미안 리치 CTO는 "워크데이 스킬 클라우드(Workday Skills Cloud)는 AI와 ML을 활용해 사람들의 언어에서 스킬이 어떻게 사용되는지 상관 관계를 파악하고 이것을 스킬 중심 인력에 대규모로 매핑시킨다"고 소개했다. 

아울러 그는 워크데이 솔루션의 핵심인 '워크데이 HCM' 고객의 절반 이상이 '워크데이 스킬 클라우드'를 이미 사용하고 있을 정도라며 "워크데이 스킬 클라우드는 5년 전 출시된 이래 50억 건 이상의 스킬 사용을 처리했다"고 공개했다.

그는 또한 재무관련 업무에 대한 사례도 소개했다. 재무팀의 경우 한 달 내내 그리고 분기말까지 정보를 취합하고 거래 수지를 맞추는 작업에 지나치게 많은 시간을 할애하는데, 워크데이의 AI와 ML을 이용하면 재무적 패턴, 추이, 이상 수치를 신속하게 파악해서 결산 프로세스를 보다 신속하고 효율적으로 완료할 수 있다는 것이다. 

그는 “AI와 ML을 플랫폼에 네이티브하게 통합시킨 결과, 워크데이 재무관리(Workday Financial Management)는 지능형 자동화를 통해 대용량 트랜잭션을 보다 빠르게 처리할 수 있어 정확성을 높이고 측정 가능한 비즈니스 효과를 실현하고 있다”고 말했다. 

마지막으로 데미안 리치는 AI의 윤리적인 측면도 중요하다고 강조했다. 그는 "AI와 ML이 제시하는 가능성을 실현하기 위해서는 기술을 신뢰할 수 있어야 하며, 사람을 대체하는 것이 아니라 도와줄 수 있어야 한다는 것이 워크데이의 기업철학"이라고 소개했다.

데미안 리치 CTO는 "워크데이의 AI와 ML 기술은 '사람을 중심에 둔다'는 원칙 하에 어떤 결정도 완전히 자동화하지 않으며 항상 사람이 최종 결정을 하는 관행을 정립하고 있다"며 "워크데이는 앞으로도 사람을 중심에 두는 접근을 유지하면서 AI와 ML을 이용해서 사람들의 생산성을 높이고 더 좋은 정보를 제공하고, 이전에는 불가능하다고 생각했던 문제를 해결하도록 지원할 것"이라고 강조했다. 

간담회를 마친 뒤 AI 머신러닝과 GPT 등 챗봇서비스에 대한 고객사의 니즈가 있는지를 묻는 질문에 리치 CTO는 "생성형 AI와 AI 머신러닝이 시너지를 낼 수 있을지 내부적으로 분석은 진행하고 있고, 새로운 하이브리드 모델을 구상하고 있다"라며 "고객이 필요로 할 경우 도입을 적극 검토할 예정"이라고 답했다.  

워크데이는 삼성SDS와 함께 협력에 나서고 있는 등 국내에서 활발하게 확장하고 있다. 이상훈 워크데이 한국지사장은 "국내 대기업들과 올초 프로젝트를 시작해 확대하고 있고, 한국에 특화된 시스템을 갖추기 위해 국내 투자도 진행할 예정"이라며 "대기업뿐 아니라 중견·중소기업과도 협력하기 위해 노력해 나가고 있다"고 강조했다. 

구현화 기자 kuh@hankyung.com