"KB·우리은행도 선택한 AI 솔루션"…SAS코리아, 데이터 기반 혁신 '박차'

"데이터 및 인공지능(AI) 시대가 본격화되면서 기업들은 실질적인 비즈니스 성과를 가시화할 수 있는 솔루션을 요구하고 있습니다. 우리는 지난 35년간 축적한 분석 역량을 기반으로 금융·공공·제조를 비롯한 다양한 산업의 혁신을 이끄는 최적의 파트너가 될 것입니다."

이중혁 SAS코리아 대표는 21일 서울 강남역 SAS코리아 사무실에서 열린 '2025년 비즈니스 전략' 기자간담회에서 이같이 말했다. 이번 행사는 SAS코리아가 지난해 주요 성과를 점검하고 AI 시대를 맞아 올해 중점적으로 추진할 전략과 솔루션을 소개하기 위해 마련됐다.

이 자리에서 이중혁 SAS코리아 대표는 국내 AI 시장 현황과 과제를 먼저 짚었다. IDC '아태지역 데이터 및 AI 현황 보고서'에 따르면 많은 기업이 향후 12개월 내 AI 투자를 20% 이상 늘릴 전망이지만 현장에선 투자 대비 성과(ROI)가 기대만큼 빠르게 나오지 않는다는 고민이 제기되고 있다는 설명이다.

이런 여건 속에서도 SAS코리아는 지난해 ▲신기술 혁신 ▲생성형 AI 적용사례 개발 ▲코오롱베니트와의 총판 파트너십 체결 ▲IDC·포레스터 등 글로벌 조사기관에서 인정받은 AI·머신러닝 리더십 등의 성과를 냈다. 회사 측은 코오롱베니트와 총판 계약 후 협력 파트너사가 19개로 늘어났고 기술 지원부터 사업 모델 공동 발굴까지 협업 범위를 확대 중이라고 강조했다.

특히 총판 체제 구축 효과에 대해 이 대표는 "글로벌 정책에 따라 지난해 6월부터 한국을 포함한 여러 국가에서 총판 체제로 전환됐다"며 "컨설턴트·마케팅·기술지원·'커스터머 성공' 담당 인력 등을 전담 조직으로 두고 올해 본격적인 시너지를 낼 준비가 됐다"고 밝혔다.

새해부터는 비즈니스 전략이 AI를 중심으로 방향성을 잡을 예정이다. 회사는 우선 데이터·AI 시대에 신뢰할 수 있는 파트너로 자리매김하는 동시에 기존 투자 보호와 기업 경쟁력 강화를 꾀할 계획으로, 이에 더해 데이터·AI 리더십을 통해 사회 공헌을 확대한다는 구상이다. 이 대표는 이를 뒷받침할 핵심 솔루션으로 '바이야(Viya)' 플랫폼을 소개했다.

'바이야'는 AI 모델 개발부터 운영까지 전 과정을 통합 관리하는 SAS의 클라우드 네이티브 플랫폼이다. 파이썬·R 등 오픈소스와 연동돼 데이터 사이언티스트가 데이터 전처리에 쏟아야 했던 시간을 기존 70~80%에서 20~30%로 줄이는 것이 특징이다.

이 대표는 "이 솔루션은 데이터 사이언티스트가 전체 업무 시간의 상당수를 데이터 전처리에 쏟아부어야 하던 과정을 획기적으로 단축해 분석·예측 모델링에 집중할 수 있게 만든다"며 "이러한 획기적인 생산성을 기존 투자 자산을 보호해야 하는 국내 금융·공공·제조 업체에도 적용하겠다"고 밝혔다.

'바이야'가 국내에서 가시적 성과가 있었는지를 묻는 기자의 질문에 그는 "지난 7월 공식 출시한 뒤 금융권의 클라우드 활용 가속화 추세와 맞물려 '클라우드 네이티브' 환경에 대한 문의가 부쩍 늘었다"며 "망분리 규제 완화로 금융권 클라우드 도입이 확산되고 공공에서도 프라이빗 클라우드를 구축하는 사례가 많아 '바이야'가 최적의 선택지가 되고 있다"고 설명했다.

이어 발표에 나선 김근태 CA본부 상무는 시장 현황과 '바이야'를 통한 고객 사례를 구체적으로 공유했다. 그는 AI 솔루션이 단순한 챗봇에서 나아가 기업 비즈니스에 실질적인 가치를 제공하도록 발전해야 한다며 '바이야'는 거대언어모델(LLM)이 부족한 예측·분석 능력을 보완해 보다 정확한 의사결정 지원을 해줄 수 있다고 설명했다.

이는 SAS가 보유한 고급 분석 기술과 생성형 AI의 결합 덕분이다. 김 상무에 따르면 생성형 AI는 방대한 데이터를 학습해 텍스트 생성과 자연어 처리 능력에서는 탁월하지만 특정 비즈니스 상황에서 발생하는 데이터의 정밀한 해석과 예측에서는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 '바이야'는 LLM이 다루기 어려운 정형 데이터를 분석하고 이를 기반으로 정확한 예측과 인사이트를 제공해 시너지를 낸다.

김 상무는 "데이터 사이언티스트 생산성이 3.5배, 머신러닝 운영(ML Ops) 담당자 생산성이 4.5배 상승했다는 연구 결과가 나왔다"며 "대기업 제조 현장에선 불량 원인 분석 시간을 수개월에서 '원클릭' 수준으로 단축했고 금융권에선 대출 리스크 관리와 사기 방지 등에 AI 적용 속도를 높이고 있다”고 전했다.

이어 "빅데이터가 쌓일수록 예측 정확도와 분석 효율이 더 높아지는 구조"라며 "단순히 '챗GPT' 같은 LLM을 그대로 연결하는 게 아니라 각 기업 환경에 맞춰 필요한 데이터만 파인튜닝해 적용함으로써 오답을 줄이고 업무에 실질적으로 활용할 수 있게 한다"고 설명했다.

실제로 금융 분야에선 이미 국민은행·우리은행 등 주요 시중은행이 SAS 솔루션으로 자산 건전성 관리, 고객 인사이트 분석, 대출 상품 개발 등을 수행하고 있다. 공공기관 역시 망분리 규제 완화와 함께 클라우드 도입이 활발해지면서 '바이야'에 대한 관심이 높아지고 있다.

김 상무는 "생성형 AI를 도입하고 싶다는 은행들이 증가하는 가운데 우리는 막연한 '맹목적 도입'보다 실제로 ROI가 나올 수 있는 업무에 진중하고 있다"며 "또 공공에서 지속적으로 요청해온 데이터 보안요건을 충족하도록 설계돼 있어 실제 성과 사례를 계속 늘려갈 것"이라고 설명했다.