2017.10.26

머신러닝·오픈소스로 확 바뀐 블룸버그, 어떻게?

George Nott | CIO Australia
검정색 화면에 오렌지 색 글자, 색상으로 구분된 키보드를 갖춘 블룸버그 서비스 전용 단말기는 그냥 ‘터미널’로 통하며 80년대 초 출범 이래 크게 변한 것이 없어 보인다. 하지만 터미널 뒤에서 데이터를 취합하고 분석하는 과정은 크게 바뀌었다. 이 과정에서 블룸버그는 오픈소스와 머신러닝을 활용했다.



복고(블룸버그는 ‘최신 아이콘’을 선호함) 스타일 뒤에서 이뤄지는 금융 시장 데이터 뉴스와 트레이딩 도구는 빠른 속도로 발전했다.

전 세계 31만 5,000명의 터미널 가입 사용자들은 이제 경쟁력 있는 투자 결정을 위해 머신러닝과 심화 학습, 그리고 블룸버그에서 개발한 자연어 처리 기술을 활용할 수 있다. 블룸버그는 이와 똑같은 기술을 내부 프로세스에도 적용하고 있다.

이 분야에서 블룸버그의 노력을 진두지휘하고 있는 데이터 과학 총괄 기드온 만은 이달 초 <CIO 호주>와 이야기를 나누었다.

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머신러닝 How To 인기기사
->우리 회사는 AI·머신러닝에 준비돼 있을까?··· '10가지 체크리스트'
->기계학습 구현을 쉽게!··· 머신러닝 프레임워크 13종
->머신러닝을 시작하는 방법, '텐서플로우 통해 머신러닝을 기업 DNA에 각인시켜라'
->데이터 과학자·머신러닝을 비즈니스에 활용하는 방법(태도)
->지금 CIO가 머신러닝에 투자해야··· 왜? 어떻게?
->기업 4곳이 전하는 'AI 조직' 구축법
->'IT업무도 AI가···' CIO는 무엇을 준비해야 하나
->'데이터 입력, 지능 출력' 알기 쉽게 설명하는 머신러닝 파이프라인
->요즘 화제 '챗봇'··· CMO가 알아야 할 7가지
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열광적인 반응
터미널은 1981년 출범 이래 외관은 크게 달라지지 않았지만, 다루는 데이터는 분명 크게 달라졌다.

만은 “전통적인 금융 모델은 정형 데이터에 매우 능하다. 분기별 경제 지표는 3개월마다 한 번씩 나오는데 지난 10년간의 자료라 하더라도 양이 그다지 많지 않다. 따라서 전통적인 금융 수학을 이용해 훌륭한 금융 모델을 구축할 수 있다”며 다음과 같이 설명을 이어 나갔다.

“데이터가 일초에 한 번씩 대량으로 쏟아지기 시작할 때부터 이야기가 달라졌다. 뉴스 데이터, SNS 데이터, 영수증 데이터, 인공위성 이미지 등등은 정형화돼 있지 않고 양이 많다. 이러한 데이터는 어떤 방식으로 모델을 구축하는가? 그러한 맥락에서라면 머신러닝의 활용도가 매우 높다.”

블룸버그는 터미널과 그 안의 제품을 지원하는 엔지니어가 전세계에 5,000명 있다. 이들 중 데이터 과학 전문가 수가 빠르게 늘고 있으며 이들 중 다수는 학계에서 직접 채용되었다.


현재 터미널

만은 CTO인 숀 에드워즈에게 직접 보고하며 머신러닝, 자연어 처리 및 검색을 중심으로 한 기술 전략을 진두지휘하고 있다. 만은 2014년에 블룸버그에 합류했으며 그 전에는 구글에서 연구 과학자로 일했다.

그는 “지난 몇 년 동안 글로벌 금융계는 모든 분야에 머신러닝을 사용할 수 있다는 기대감이 점점 고조되어 이제는 열광적인 흥분 상태에 이르렀다. 머신러닝이 무엇을 해줄 수 있을 것인가에 대해 모든 사람이 매우 집중하고 관심을 보인다”고 전했다.


초기 터미널

2017.10.26

머신러닝·오픈소스로 확 바뀐 블룸버그, 어떻게?

George Nott | CIO Australia
검정색 화면에 오렌지 색 글자, 색상으로 구분된 키보드를 갖춘 블룸버그 서비스 전용 단말기는 그냥 ‘터미널’로 통하며 80년대 초 출범 이래 크게 변한 것이 없어 보인다. 하지만 터미널 뒤에서 데이터를 취합하고 분석하는 과정은 크게 바뀌었다. 이 과정에서 블룸버그는 오픈소스와 머신러닝을 활용했다.



복고(블룸버그는 ‘최신 아이콘’을 선호함) 스타일 뒤에서 이뤄지는 금융 시장 데이터 뉴스와 트레이딩 도구는 빠른 속도로 발전했다.

전 세계 31만 5,000명의 터미널 가입 사용자들은 이제 경쟁력 있는 투자 결정을 위해 머신러닝과 심화 학습, 그리고 블룸버그에서 개발한 자연어 처리 기술을 활용할 수 있다. 블룸버그는 이와 똑같은 기술을 내부 프로세스에도 적용하고 있다.

이 분야에서 블룸버그의 노력을 진두지휘하고 있는 데이터 과학 총괄 기드온 만은 이달 초 <CIO 호주>와 이야기를 나누었다.

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머신러닝 How To 인기기사
->우리 회사는 AI·머신러닝에 준비돼 있을까?··· '10가지 체크리스트'
->기계학습 구현을 쉽게!··· 머신러닝 프레임워크 13종
->머신러닝을 시작하는 방법, '텐서플로우 통해 머신러닝을 기업 DNA에 각인시켜라'
->데이터 과학자·머신러닝을 비즈니스에 활용하는 방법(태도)
->지금 CIO가 머신러닝에 투자해야··· 왜? 어떻게?
->기업 4곳이 전하는 'AI 조직' 구축법
->'IT업무도 AI가···' CIO는 무엇을 준비해야 하나
->'데이터 입력, 지능 출력' 알기 쉽게 설명하는 머신러닝 파이프라인
->요즘 화제 '챗봇'··· CMO가 알아야 할 7가지
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열광적인 반응
터미널은 1981년 출범 이래 외관은 크게 달라지지 않았지만, 다루는 데이터는 분명 크게 달라졌다.

만은 “전통적인 금융 모델은 정형 데이터에 매우 능하다. 분기별 경제 지표는 3개월마다 한 번씩 나오는데 지난 10년간의 자료라 하더라도 양이 그다지 많지 않다. 따라서 전통적인 금융 수학을 이용해 훌륭한 금융 모델을 구축할 수 있다”며 다음과 같이 설명을 이어 나갔다.

“데이터가 일초에 한 번씩 대량으로 쏟아지기 시작할 때부터 이야기가 달라졌다. 뉴스 데이터, SNS 데이터, 영수증 데이터, 인공위성 이미지 등등은 정형화돼 있지 않고 양이 많다. 이러한 데이터는 어떤 방식으로 모델을 구축하는가? 그러한 맥락에서라면 머신러닝의 활용도가 매우 높다.”

블룸버그는 터미널과 그 안의 제품을 지원하는 엔지니어가 전세계에 5,000명 있다. 이들 중 데이터 과학 전문가 수가 빠르게 늘고 있으며 이들 중 다수는 학계에서 직접 채용되었다.


현재 터미널

만은 CTO인 숀 에드워즈에게 직접 보고하며 머신러닝, 자연어 처리 및 검색을 중심으로 한 기술 전략을 진두지휘하고 있다. 만은 2014년에 블룸버그에 합류했으며 그 전에는 구글에서 연구 과학자로 일했다.

그는 “지난 몇 년 동안 글로벌 금융계는 모든 분야에 머신러닝을 사용할 수 있다는 기대감이 점점 고조되어 이제는 열광적인 흥분 상태에 이르렀다. 머신러닝이 무엇을 해줄 수 있을 것인가에 대해 모든 사람이 매우 집중하고 관심을 보인다”고 전했다.


초기 터미널

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