SAS, 2020년 데이터 분석 대중화 목표

저변 확대 위해 교육 지원 및 신규 데이터 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야 3.5’ 선보여

데이터 분석 기업 쌔스(SAS) 코리아는 산업별 특화된 분석 솔루션을 제공하며 은행, 보험 등 금융 분야에서 높은 성과를 거뒀다.

국내 은행 산업이 디지털화, 핀테크, 레그테크, 오픈뱅킹, 데이터 보호 및 규제 컴플라이언스 기술 등의 등장으로 급격한 변화 있었기 때문이다.

대표적으로 1월부터 국제자금세탁방지기구(FATF) 상호평가 대상에 한국이 포함되면서, 국내 금융기관의 우선 과제로 떠오른 자금세탁방지(AML) 솔루션을 국내 주요 은행에 AML 솔루션을 공급했다.

DB손해보험은 상반기 보험사기 적발시스템(IFDS)을 구축, 업계 최초로 빅데이터를 활용해 장기 보상 위험 심도를 측정하는 난이도 별 배당 시스템을 오픈했다.

이 솔루션은 장기 보상 난이도 별 배당 시스템을 통해 위험 유형 185개를 분석 및 측정하고 보상 담당자의 능력에 따라 사건을 배당해 고객에게 빠르고 정확하게 보상서비스를 제공하는 방식이다.

한화갤러리아는 SAS 인공지능(AI) 솔루션을 기반으로 기계학습과 자연어 처리 기술을 활용한 텍스트 분석(Text Analytics)을 통해 고객의 쇼핑 행동 패턴 관련 데이터를 분석하고 고객 맞춤형 마케팅 전략을 수립했다.

이를 통해 15년 동안 축적된 10TB 규모의 고객 쇼핑 정보를 바탕으로 텍스트 분석 및 고객 행동 패턴 정보를 분석해 마케팅 인사이트를 발굴하고, 고객이 원하는 상품과 서비스를 원하는 시점에 제공하는 솔루션을 구축했다.

SAS.

■ 데이터 분석 대중화 위해 인재 양성 주력

올해 지난 9월 취임한 이승우 대표를 필두로 SAS코리아는 데이터 분석 대중화를 위해 전문 인력 양성에도 주력했다.

먼저 빅데이터 분석 공모전인 SAS 분석 챔피언십을 꾸준히 개최 중이다. 올해 진행된 제17회 SAS 분석 챔피언십은 롯데홈쇼핑 후원, 한국데이터마이닝학회 자문으로 ‘빅데이터/인공지능으로 홈쇼핑 방송의 판매실적을 예측하다’를 분석 주제로 진행됐다.

약 3개월에 걸쳐 진행된 이번 대회는 대학생 및 대학원생 270여 명(192개 팀)이 참가해 고급 분석 솔루션을 활용해 홈쇼핑 관련 빅데이터 및 판매 실적에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하고 실제 비즈니스에 적용할 수 있는 홈쇼핑 방송 편성 방안을 제시했다.

SAS코리아는 고려대학교 세종캠퍼스, 연세대학교 원주캠퍼스, 단국대학교와 상호업무 협력 협약(MOU)을 체결하고 공동 자격 인증 프로그램 ‘SAS 조인트 서티피케이트 프로그램’도 2018년부터 운영하고 있다.

■ AI 기능 및 편의성 강화된 분석플랫폼 ‘SAS 바이야 3.5’

SAS코리아는 창립 30주년을 맞는 2020년 ‘언제 어디서나 누구나 분석이 가능한 세상’을 슬로건으로 내세웠다.

이를 위해 ▲AI 기능이 강화된 엔터프라이즈 분석 플랫폼 제공 ▲은행, 보험,?공공 등 산업별 솔루션 제공 ▲컨설팅 서비스 역량 강화 ▲현재와 미래의 데이터 과학자 육성 등에 집중할 계획이다.

더불어 AI 기능이 강화된 엔터프라이즈 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야’의 신규 버전을 선보이며 2020년 시장 공략에 나선다.

지난 10월 발표된 업데이트 버전 ‘SAS 바이야 3.5’는 데이터 관리 자동화, 기계학습 자동화, 최신 모델 해석력 기술 등이 새롭게 추가됐으며 고급 분석, 기계학습, 딥러닝, 자연어처리(NLP), 컴퓨터 비전 부분이 강화됐다.

이 플랫폼은 데이터에서 인텔리전스와 가치를 도출하는 전 과정을 아우르는 분석 라이프사이클을 통합하고 최적화함으로써 모든 컴퓨팅 환경에서 데이터 기반 의사결정을 신속하게 도출하도록 지원한다.

이 밖에도 데이터 과학자부터 비즈니스 전문가까지 모두 쉽게 사용할 수 있는 최신 AI 및 고급분석 기술을 제공하며, 특히 기계학습 모델 구축에 필요한 수많은 코드 작업과 복잡한 절차를 자동화하는 프로세스를 통해, 몇 번의 클릭만으로 데이터 랭글링(다양한 데이터 추출 및 관리), 주요 변수의 자동 선택 및 알고리즘 선정에 이르는 전체 분석 라이프사이클을 자동화할 수 있다.

또한 AI 및 기계학습 기반의 산업용 솔루션을 통해 은행, 보험, 공공 분야뿐만 아니라 의료, 제약 등 신규 분야로 서비스를 확대해 나갈 계획이다.

SAS 관계자는 “AI와 기계학습 도입이 가속화되고 오픈소스 소프트웨어의 접근성이 높아지면서 그 어느 때보다 많은 분석 모델이 개발되고 있다. 하지만 많은 기업이 IT 부서 및 비즈니스 실무자 간의 협업 프로세스가 잘 갖춰져 있지 않고 개발 단계를 넘어 실제 비즈니스에 적용되는 모델이 제한적이라는 한계점이 있어 ‘분석 라이프사이클의 최종 단계를 성공적으로 구현하는 데 어려움을 겪고 있는 상황”이라며 “분석 모델이 개발 단계를 넘어 기업의 실제 수익 창출을 실현하는 비즈니스 의사결정에 활용될 수 있도록 지원하겠다”고 2020년 목표를 밝혔다.