기업 7만곳 분석해보니 … AI 당장 필요한 분야는 금융·제조·헬스케어
인사이트 제시하는 생성형AI
韓제조사들 수율 개선에 사용
9월 세계지식포럼 참석 예정
AI 적용 사례와 청사진 공유
투자자금 조달위해 상장 추진
1976년 설립된 '세계 최대 분석 소프트웨어 기업' SAS인스티튜트(이하 SAS)가 창립 40여 년 만에 비즈니스 대혁신에 나선다. 생성형 인공지능(AI) 기술을 통해 고객사들에 더 큰 가치를 제공하고, 자금 조달을 위해 기업을 증시에 상장한다는 방침이다. 디팍 라마나단 SAS 글로벌 기술 전문가 그룹 부사장(사진)은 지난 7일 매일경제와의 서면 인터뷰에서 "SAS는 데이터 편향을 줄이고 산업별 기업들이 필요로 하는 AI 분석 결과를 제시하는 데 투자할 것"이라고 밝혔다. 라마나단 부사장은 오는 9월 매경미디어그룹이 주최하는 '제25회 세계지식포럼'에도 참석해 SAS가 그리는 생성형 AI 청사진을 공유할 예정이다.
수십 년간 기업 데이터 분석 소프트웨어 업계를 선도해온 만큼 SAS는 다른 플랫폼 대비 '노하우'에서 오는 비교우위가 있다는 설명이다. 라마나단 부사장은 "SAS는 오래전부터 신뢰할 수 있는 AI 구현을 강조해왔으며 SAS '바이야(Viya)'를 통해 편향 탐지, 설명 가능성 및 모델 모니터링, 거버넌스와 책임성 등 (신뢰성 향상을 위한) 기능을 제공해왔다"고 말했다. 바이야는 2016년 SAS가 처음 출시해 업데이트하고 있는 AI 기반 데이터 분석 플랫폼이다. 라마나단 부사장은 "단순히 질문에 대한 답이나 검색 내용을 문장형으로 제시하는 데 그치지 않고 고객이 필요로 하는 인사이트를 즉각적으로 제공하는 점에서 차별화된다"고도 설명했다.
업계에 따르면 포천 글로벌 100대 기업 중 90%가 SAS 프로그램을 사용하고 있다. 7만여 개에 달하는 고객사들이 겪는 문제를 해결하기 위한 솔루션을 제공하다 보니 자연스럽게 생성형 AI 적용이 가장 활발한 지역이나 산업을 빨리 포착할 수 있었다. 라마나단 부사장은 "전 산업 분야에 걸쳐 생성형 AI 적용이 활발하게 이뤄지고 있는 가운데 SAS는 특히 금융·제조·헬스케어·공공·유통 부문에 집중하고 있다"고 말했다.
예컨대 금융 분야 기업들은 생성형 AI 기술을 활용해 재무 문서를 분석함으로써 신용 위험이나 규제 준수에 영향을 주지 않으면서도 신용 승인 시간을 크게 단축할 수 있었다. 다올저축은행이 대표적인 예다. 다올저축은행은 디지털 뱅킹을 통한 고객 서비스 개선 작업을 진행하면서 클라우드 기반 SAS 분석 솔루션을 도입했다. 그러면서 금융 데이터 분석 및 인사이트 도출 과정을 대폭 개선할 수 있었다는 설명이다. 라마나단 부사장은 "클라우드 기반으로 전환한 이후 데이터 추출 시 발생했던 용량 부족 등 문제점들이 해소됐고, 실무진이 IT 부서를 거치지 않고 필요한 데이터에 접근할 수 있게 돼 분석을 위한 데이터 수집 및 처리 속도 또한 크게 향상됐다"고 말했다.
제조업 고객사들은 생산 품질을 유지하면서도 수익을 극대화할 수 있는 원자재 재고 계획을 수립할 수 있었다는 설명이다. 한국 제조기업 대덕전자가 대표적인 사례다. 라마나단 부사장은 "(대덕전자는) SAS 솔루션을 활용해 일간, 주간, 월간 수율 현황과 불량 유형을 분석했다"며 "이후 시각화된 보고서를 활용해 현업 담당자가 품질 수율을 심층적으로 분석하고 보고서를 작성할 수 있게 됐다"고 말했다. 이 같은 과정을 통해 제품 불량률을 현저히 개선할 수 있었다는 것이다.
리서치 기업 더 퓨처럼그룹에 따르면 바이야는 평균적으로 경쟁사 대비 분석 속도가 30배 빠르고 86%까지 운영 비용을 줄였다. 라마나단 부사장은 그 비결에 대해 "분석 성능에 중요한 데이터·연산·컴퓨팅 세 요소를 가장 최적화된 방식으로 활용하기 때문"이라고 말했다.
라마나단 부사장은 오는 9월 9~11일 열리는 제25회 세계지식포럼에 연사로 참석할 예정이다. 그는 마케팅에 특화된 서비스형 소프트웨어 애피어의 치한위 최고경영자, 세계적인 보안 전문 기업 클라우드플레어의 공동 창업자 미셸 재틀린과 함께 AI가 기업 간 거래(B2B) 비즈니스 환경을 어떻게 바꾸고 있는지를 구체적인 사례와 함께 설명할 예정이다.
[강인선 기자]
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