[AI혁명](200)구름 빅밸류 대표 "추론형 데이터 있어야 AI 제 기능"

구름 빅밸류 대표 인터뷰
AI에 바로 적용 '추론형 데이터' 공급
올해 매출 100억원 목표

인공지능(AI)의 성능을 좌우하는 것은 '데이터'다. 하지만 과거의 데이터를 학습하는 것만으로는 충분하지 않다. AI가 제대로 일을 하기 위해선 최근의 변화된 상황까지 정확하게 인지할 수 있는 데이터가 필요하다. 빅밸류는 AI의 이런 문제를 해결해온 데이터테크 기업이다. 방대한 데이터를 정제하고, 가공하고, 연결해 만든 '추론형 데이터'를 통해서다.

구름 빅밸류 대표는 26일 본지 인터뷰에서 "기존에 AI가 소화하는 수준의 정제된 데이터를 만드는 데는 시간이 걸려 적시성을 놓치기 쉬웠고, 적시성이 있는 데이터는 제대로 연결되거나 가공되지 않은 상태이다 보니 활용성이 떨어졌다"며 "추론형 데이터는 가장 최적화된 상태로 이 두 가지를 다 추구한다"라고 말했다. 학습용 데이터는 AI가 과거를 이해하기 위한 것이라면 추론용 데이터는 실제 업무 환경에서 판단을 내릴 때 사용하는 실시간으로 구조화된 데이터라는 것이다.

구름 빅밸류 대표. 빅밸류

구 대표는 빅밸류가 현재 농림축산검역본부와 함께 수행하는 조류 인플루엔자 위험도 예측 사업을 통해 이를 구체적으로 설명했다. 그는 "조류 인플루엔자 발생에는 철새의 움직임, 농장 주변의 토지 분포, 농장을 드나드는 차량의 이동, 날씨 등이 영향을 미칠 수 있는데 이런 데이터는 연결되지 않은 상태로 공급돼 왔다"며 "빅밸류는 이를 조류 인플루엔자 위험도라는 결에 맞춰 연결하고 정제해 추론 가능한 데이터셋을 만들었다"고 했다. 장기간의 조류 인플루엔자 발생 데이터를 학습한 AI에 이 추론형 데이터를 적용하면 현재 시점에서 특정 농장의 조류 인플루엔자 위험도를 측정할 수 있게 된다는 것이다.

이렇게 위험도를 측정하면 선제적인 방역을 결정하는 등의 의사 결정으로 이어질 수 있다. 구 대표가 2015년 창업할 때 목표로 했던 것이 바로 이렇게 데이터와 알고리즘 안에서 의사 결정이 이뤄지도록 하는 것이었다. 그는 금융권에서 근무하면서 데이터를 기반으로 어떻게 의사 결정이 이뤄지는지 경험했다. 공공 데이터 개방 이후 대량의 데이터를 분석해 직접적으로 산업에 활용해 보고자 창업에 나섰다. 구 대표는 "부동산 분야를 보면 공공 데이터에 카드 사용 내역과 같은 민간 데이터, 교통 데이터, 위성 데이터 등을 공간적으로 결합하니 상권을 들여다볼 수 있는 데이터를 구축할 수 있었다"며 "부동산에서 시작해 다양한 산업 영역으로 확장했다"고 했다.

현재 빅밸류의 고객사는 금융기관과 빅테크 기업, 정부 부처 등 50여개에 이른다. 주로 충분한 인력과 자원을 갖추고 AI를 다루는 곳들이 빅밸류의 데이터를 찾는다. 이를 기반으로 지난해 매출액 63억원을 기록하고 영업이익 흑자도 달성했다. 올해는 고객 수를 더 늘려 매출 100억원을 올리는 게 목표다.

빅밸류는 최근 중소기업이나 소상공인, 개인도 쓸 수 있는 데이터로 영역을 확장해 나가고 있다. 누구나 일상 속에서 데이터의 가치를 체감할 수 있는 환경을 만들어 가기 위해서다. 올 3월 선보인 '시그널'이 대표적인 사례다. 유통·상권, 금융, 부동산, 공공 등 생활과 밀접한 분야에서 데이터 속 숨은 신호를 찾아내 전달하는 서비스다. 구 대표는 "앞으로도 데이터 이용 문턱을 낮출 것"이라고 했다.

김철현 기자 kch@asiae.co.kr