SK(주)C&C, 클릭 세번에 데이터 분석 AI 제작

SK㈜ C&C가 세 번의 클릭 만으로 간단하게 빅데이터 분석 인공지능(AI)을 만들 수 있는 서비스를 공개했다.

15일 SK㈜ C&C는 ‘데이터 기반 비즈니스 문제 해결의 필수템’이란 주제로 진행한 웨비나를 통해 오토ML 분석서비스 적용 사례를 소개했다.

오토ML 분석서비스는 데이터 과학자가 아니더라도 데이터 분석 기계학습(ML) 모델을 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 지원하는 자동화도구다.

SK㈜ C&C는 빅데이터 분석플랫폼 아큐인사이트를 통해 자체개발한 아큐튜닝과 데이터로봇 2종의 오토ML 분석서비스를 제공하고 있다.

아큐튜닝은 테이블형 기반 통계 기반 AI모델을 자동 생산할 수 있으며, 한국어 데이터에 특화된 자동 분류 기능을 지원한다. 현업 실무자도 쉽게 사용할 수 있도록 쉬운 UI가 특징으로 몇 번의 클릭만으로 ML 모델을 만들 수 있을 정도다. 데이터로봇은 외산 솔루션으로 블루프린트 기반 AI모델 생성 기능을 제공한다.

SK㈜ C&C 배기주 AI/데이터 리더는 “우리의 서비스는 타깃 목표, 예측 시간, 성능지표 등 딱 필요한 내용에 대해 3번의 클릭만 고객에게 요구한다”고 설명했다.

또한 SK㈜ C&C는 고객사의 원활한 데이터 분석을 돕기 위해 분석전문가 지원 서비스도 제공한다.

오토ML 분석서비스를 활용하면 데이터 분석 지식이 없는 실무자도 직접 데이터 분석 예측 모델을 만들어 실무에 도입할 수 있다.

이커머스 기업인 A사는 30개 쇼핑몰의 가격을 비교하는 서비스를 제공해왔다. 그동안 MD의 경험을 바탕으로 시장흐름을 파악했지만 쇼핑 카테고리가 늘어나고, 쇼핑몰별 구매패턴이 상이해지는 등 시장 변동성이 커지면서 거래 예측이 어려워졌다.

이를 극복하기 위한 방안으로 식품 카테고리의 쇼핑몰별 월거래액 예측을 위해 오토ML 분석 서비스를 도입했다.

SK㈜ C&C 데이터 과학자는 고객사에서 제공한 내부 데이터만으로는 특성을 반영하기 어렵다고 판단했다. 정확한 분석을 위해 배송서비스, 계절성, 명절 연휴 이벤트 등 시장 변동성을 고려한 외부데이터를 선정해 AI 학습데이터를 구상했다.

A사는 쇼핑몰 별로 대량구매 건이 상이하게 발생해 예측의 어려움을 겪고 있었다. 이에 구성한 학습데이터에서 모델링을 위해 거래액, 거래량, 거래건 수, 사용자 수, 계절성 사이의 관계성을 반영했다.

완성된 AI모델의 쇼핑몰별 월거래액 예측률은 96%를 기록했다. 또한 SK㈜ C&C는 상대적으로 낮은 기록이 나온 쇼핑몰은 성능 저하요인을 추가 분석해 제공했다.

건강식품 제조 기업인 B사는 현업전문가의 경험을 바탕으로 판매량을 예측하던 방식을 벗어나 오토ML 분석서비스를 보다 정확한 판매량 예측을 원했다.

건강식품은 온라인, 대형마트, 홈쇼핑 등 여러 채널로 유통되며 맛과 신선도가 유지되는 상미기간을 고려해야 한다는 특징이 있다.

온라인 쇼핑몰은 발주패턴이 불규칙해 공급부족이 일어나지 않도록 안전재고를 확보하는 것이 중요하다. 대형 마트는 온라인 쇼핑몰에 비해 덜 불규칙적이지만 판촉활동의 특성을 잘 반영해야 한다. 홈쇼핑은 요일이나 방송시간에 따라 비용 편차가 크고 비용수준에 따라 목표수량의 타당성 검증이 필요하다.

B사 현업전문가의 매달 판매량 예측지표(MAPE)는 40~50% 수준이다. 예측지표는 오차의 범위를 나타내는 것으로 값이 작을수록 적합도가 높다.