AI와 만난 BI··· ‘의사 결정 인텔리전스’

현재, DMV의 데이터 과학자는 이에 관한 애널리틱스를 수행하면서 지역 매니저 및 오피스 매니저에게 추천을 제공한다. 나아가 DMV는 데이터 과학자가 아닌 직원이 사용하는 시스템에 의사 결정 인텔리전스를 설치하기 위해 플랫폼들을 평가 중이고, 올해 최종 사업자를 선정할 예정이다. 

굽타는 “새로운 툴들에 의해 이는 연동될 것이다”라고 말했다. 그리고 워크플로우 시스템에 통합될 것이다. 그는 “이는 사용하기 쉬운 인터페이스의 일부가 될 것이다. 멋진 이용자 경험을 갖도록 특별히 설계된 기성 제품을 이용하기 때문이다. 이는 직원을 위해 증강된 의사 결정 프로세스를 생성할 것이다”라고 말했다. 

그는 최종 결정은 인간에게 달려있다고 말했다. 그는 “이는 선택지를 제시하고, 변경될 수 있는 일정을 생성하고, 최적의 기준 일정(baseline schedule)을 생성하고, 최종적으로 실행은 매니저에 의해 진행된다”라고 말했다. 

DMV가 현재 이를 위해 평가 중인 툴에는 교통 데이터를 주입하는 능력이 포함된다. DMV의 웹사이트는 이미 풋 트래픽 정보(foot traffic information)가 포함되어 어느 날 어느 시간에 방문할 것인지를 결정하는 데 도움을 준다. 이 정보는 또한 교대 근무를 편성하는 데에도 사용된다. 

굽타는 “베이 에어리어와 로스앤젤레스에서, 교통 및 주차는 현장 사무소 주변으로 수많은 정체를 생성한다. 따라서 이 데이터를 입력한다면 최적화를 하는 데 도움이 될 것이다”라고 말했다. 

또한 DMV는 머신러닝을 이용해 내부 조사인이 조직 내외부의 낭비와 남용을 식별하는 것을 타진 중이다. 그는 “우리의 목표는 조사자, 행동 과학자, 데이터 직원이 제공하는 정보로 완성되는 인간 지원 의사 결정 인텔리전스 모델(human-aided decision intelligence model)에 도달하는 것이다”라고 말했다. 

그는 코로나19가 DMV의 트랜스포메이션 일정을 가속했다고 말했지만, DMV는 이미 그 방향으로 나아가고 있었다. 

굽타는 “AI, RPA, ML을 이용해 고객을 돕는 데 이번 위기가 촉매로 작용했다. 이 여세가 지속되었으면 하는 바람이다. 코로나19가 빨리 지나가기를 바라지만 우리가 달성한 일은 남아있기를 원한다”라고 말했다.  

다른 사례 
사이버 보안은 신속히 움직이는 방대한 양의 정보를 바탕으로 결정을 내려야 하는 분야이고, 회사에는 상당한 잠재적 위험이 따른다. 여기서 AI와 ML은 보안 애널리스트가 더 나은 결정을 내리는 데 있어 일정한 역할을 할 수 있다. 이는 네트워킹 회사인 케이토 네트웍스(Cato Networks)의 실례에서 드러난다.  

회사의 리서치 팀 리더인 애비던 애브라함은 “케이토에서는 여러 활동에 AI와 ML을 집약적으로 이용한다”면서 “예를 들어, 우리는 우리가 도메인 또는 IP 주소에 관해 가지고 있는 모든 정보를 이용하는 평판 모델(reputation model)을 구축했다. 내부 네트워크 데이터와 오픈 소스 인텔리전스 데이터를 기초로 도메인 또는 IP 주소가 악성일 확률을 예측한다”라고 말했다. 

이는 위협 탐색 애널리스트가 조사의 우선 순위를 정할 수 있음을 의미한다고 그는 말했다. 

케이토는 이를 위해 자체 기술을 개발했고, 아마존 일래스틱 맵리듀스(Amazon Elastic MapReduce)를 이용해 모델을 훈련시켰다. 애브라함은 회사가 1년 넘게 시스템을 이용 중이고, 성과가 우수하고 허위 긍정 비율이 낮다고 말했다. 그는 “이는 우리 애널리스트의 워크플로우에 장착된다”면서 “이 기술이 구축되기 전에는 분석을 수작업으로 이행했다. 따라서, 당연한 말이지만, 이제는 작업 속도가 훨씬 빨라졌다”라고 말했다. 

의사 결정 인텔리전스는 기업들이 일관성을 높이는 데에도 기여할 수 있다. 예를 들어 은행 직원의 대출 승인 결정 같은 것이다. 

프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC)의 파트너이자 글로벌 AI 책임자인 애넌드 라오는 “사람들은 저마다 상이한 배경을 가지고 있다”라고 말했다. 

일관성을 달성하는 방법, 다시 말해 교육 등이 없지 않지만, 외부 요인이 여전히 영향을 미친다. 예를 들어 대출 담당 직원의 기분이 좋지 않은 날이라면 어떻겠는가? 여기서 의사 결정 인텔리전스 툴은 맥락과 추천을 제공해 비즈니스 프로세스를 한층 일관성 있게 만드는 데 기여할 수 있다. 

고객 관계 관리 및 판매 툴 등 기업의 다른 부분에서 의사 결정 인텔리전스의 응용 역시 증가하고 있다. 그리고 새삼스러울 것 없이, 인간의 지성과 AI를 결합하는 것은 이러한 분야에서의 의사 결정 프로세스를 강화할 것이다.