[2022 데이터스타즈] 제트에이아이, AI 적용 비즈니스 인텔리전스 혁신 나서

과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원(원장 윤혜정)이 시행하는 '2022 데이터 스타즈(DATA Stars) 사업'에 올해 선정된 20곳 중 한 곳인 제트에이아이(Z.Ai, 공동대표 이지혁·설형욱)는 머신러닝 엔지니어를 채용하는데 어려움을 느끼는 기업을 대상으로 월 구독 기반으로 개인화 추천 솔루션 ‘자이’를 제공하고 있는 스타트업이다.

추천 과정에서 모인 내부 데이터를 데이터사이언티스트가 분석하기 편한 형태로 재가공해 준다. 올해 서비스 출시 이후 빠르게 성장하고 있는 제트에이아이 이지혁 대표를 만나 창업 동기 등을 들어봤다.

-창업 동기가 궁금합니다

"유튜브, 페이스북 등 글로벌 테크 기업은 인공지능 기술을 바탕으로 서비스의 초개인화를 이뤄 나가고 있습니다. 반면 대다수 기업은 인공지능 기술을 통한 실질적인 사업 지표 개선을 달성하기 어려운 상황입니다. 이러한 기술 시장의 과도기 속에서 대다수 기업이 사용하기 용이하면서도 확실한 성장을 이끄는 인공지능 기술을 연구, 개발, 공급하는 팀이 필요하다는 생각이 들어 창업 했습니다. 제트에이아이는 두 명의 공동대표가 있습니다. 한 명은 스타트업 쪽에서 근무하며 인공지능 기술 수요를 느꼈고, 다른 한 명은 대학 연구실에서 개인화 기술에 대한 연구를 하며 인공지능 기술 공급 관점에 서있습니다. 두 사람이 서로 핏이 잘 맞아 사업을 시작했습니다."

-어떤 서비스인지 말해주세요

"Z.Ai는 커머스, 콘텐츠 등 '유저'와 '아이템'이 있는 플랫폼을 운영하는 모든 기업에게 딥러닝 기반 개인화 추천 솔루션을 제공합니다. 제트에이아이의 솔루션을 사용하는 기업은 마치 유튜브처럼 사용자의 행동에 따라 실시간으로 바뀌는 개인화 추천을 고객들에게 제공할 수 있게 됩니다. 우리 고객들은 우리가 제공하는 데이터 수집 및 추천 API(응용프로그램인터페이스)를 받고,

우리는 고객에게서 데이터와 월 구독료를 받습니다."

-서비스 도입 초기비용 및 과금 구조가 궁금합니다

"Z.Ai는 아직 레퍼런스 빌딩 단계이기 때문에 도입 초기 비용이 없습니다. 실제 과금은 제트에이아이 도입 의사결정 후 인공지능 모델 개발 및 추천 연동이 진행된 후에 시작할 예정입니다. 다른 딥러닝 제품과 유사하게 제트에이아이도 API 쿼리당 과금 구조입니다. 1명의 유저를 위한 1번의 추천을 제트에이아이 인공지능이 할 때마다 n원이 누진 과금되는 방식입니다."

-산업마다 데이터 형태 및 사이즈도 다르고, 추천 대상의 특징도 다른데, 어떻게 범용적인 추천 솔루션 및 머신러닝 기술을 서비스하나요?

"전통적 방식의 추천 기술을 사용한다면 문제가 되겠지만, 딥러닝 기반 추천 기술을 사용하기 때문에 큰 문제가 되지 않습니다. 모델에 따라 차이가 있지만, 통상적인 딥러닝 추천에서는 모든 유저와 아이템을 동일 n차원 유클리드 공간에서의 한 벡터(임베딩)로 취급하며, 이 벡터의 위치를 가장 적절하게 배치하는 것이 인공지능 모델의 목표(목적 함수로 표현됨)가 됩니다.

추천 대상의 특징은 딥러닝 훈련 과정에서 이 벡터의 위치 조정 과정에서 반영이 됩니다. 딥러닝 연구자의 역할은 개별적인 산업 도메인의 특징을 일일이 모델에 반영하기보다 산업 도메인의 특징을 인공지능이 스스로 포착해 잘 반영해낼 수 있는 모델을 만들어 내는 것이 됩니다. 또한 데이터 측면에서는 대략 월간활성이용자수(MAU) 5000명 이상의 서비스라면 제트에이아이 추천의 효용이 분명하게 드러나는 것으로 판단하고 있습니다."

-경쟁사 대비 차별성을 말해주세요

"Z.Ai는 크게 ▲도입 간편성 ▲딥러닝 기술 활용 ▲성능 보장 ▲클라이언트 특화 측면에서 타 기업과 차별화됩니다. 일반적인 딥러닝 개인화 추천 솔루션은 머신러닝에 대한 지식을 요구하거나 복잡한 인공지능 학습 데이터 파이프라인을 구축해야 하는 불편함이 있습니다. 하지만 제트에이아이 솔루션은 고객사의 개발자들이 몇 줄의 코드 삽입만으로 연동 작업이 끝납니다. 또한 협업 필터링(Collaborative Filtering)이나 전통적 통계 알고리즘을 사용하는 기존 추천 솔루션과는 다르게 제트에이아이는 딥러닝 계열 추천 알고리즘을 사용하는데, 이는 데이터 상 확실한 성능 차이로 이어집니다. 실제로 도입 과정에서 고객이 희망하는 방식으로 성능 테스팅을 진행합니다. 테스트 과정에서 타사 추천 솔루션, 기존에 사용하던 방식, 그리고 제트에이아이의 추천을 도입했을 때 매출이나 클릭률 등 차이를 볼 수 있도록 해줍니다. 도입 후에도 대시보드 제공을 통해 제트에이아이 추천의 효용을 지속적으로 확인할 수 있도록 하고 있습니다. 마지막으로 모든 기업에게 일괄적인 개인화 알고리즘을 제공하는 기존 추천 솔루션과는 다르게 고객사 고객 행동 특성과 산업 특성을 고려해 커스터마이징된 인공지능 모델을 제공합니다. 클라이언트가 원하는 비즈니스 KPI를 인공지능을 통해 타겟팅 할 수 있도록 도와줍니다."

-서비스를 개발하거나 운영하면서 겪은 어려움이나 애로사항이 있나요

"고객사 수가 일정하게 증가하는 게 아니고 시즌에 따라 급격히 증가하는 까닭에 내부 리소스 조정이 어려울 때가 있습니다. 그렇기 때문에 프로덕트 자동화율 상승과 신규 인재 채용 및 내부 고도화가 제트에이아이의 최우선 순위입니다."

-고객사에게 받았던 피드백 중 기억에 남는게 있다면요

"Z.Ai 개인화 추천 솔루션을 도입한 이후 별도의 소비자 설문조사를 진행한 고객사가 있었습니다. 조사 결과, 실제로 고객들이 개인화 추천을 통해 더 다양한 제품을 찾아볼 수 있었고 그로부터 큰 효용을 얻고 있다는 피드백을 받았습니다. 제트에이아이는 항상 데이터 차원으로 추천의 효용을 검증하지만, 소비자들의 정성적인 피드백을 받은 건 그 때가 처음이라 많이 뿌듯한 기억이 있습니다."

-어떤 기업 문화를 갖고 있나요

"Z.Ai는 공과대학 출신의 20대 중반부터 후반까지 젊은 엔지니어 인력으로 구성돼 있습니다. 각 구성원들에게 높은 자율성을 부여하고, 성과에 따른 확실한 보상을 보장합니다. 팀원들에게 100% 자율을 부여하며, 어디서 몇 시에 일하는지 상관하지 않습니다. 주어진 문제를 해결하는데 집중하고 그것을 해낼 때 가장 큰 기쁨을 느끼는 분들의 입사를 환영합니다."

-현재까지의 성과에 대해 말해주세요

"Z.Ai는 2021년 12월에 설립했는데, 설립 2개월 후인 2022년 2월 시드 투자 유치에 성공했고, 3월에는 첫 유료 고객사 확보에 성공했습니다. 이후 5월 한국데이터산업진흥원 데이터스타즈에 선정되었고, 7월에는 팁스(TIPS)에 선정됐습니다. 9월에는 디캠프 주최 D-Day에서 우승했고, 10월에는 프리A(Pre-A) 투자 유치에 성공하는 등 빠르게 성장하고 있습니다."