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인터뷰 | "AI 혁신 비결은 탄탄한 클라우드 기초" 리버티 뮤추얼 CIO

2022.05.31 Paula Rooney  |  CIO
보험 기업 리버티 뮤추얼은 적어도 클라우드 활용 측면에서 손꼽히는 기초를 보유하고 있었다. 그리고 이는 머신머닝 모델 도입과 같은 신기술을 발 빠르게 도입하고 효율적으로 활용하는 데 큰 도움이 됐다. 

현재, 29개국에 4만 5,000명의 직원들을 보유한 리버티 뮤추얼(Liberty Mutual)은 성숙한 클라우드 기업으로 유명하다. 여기에는 지난 17년 동안 리버티 뮤추얼의 CIO로서, 20억 달러 이상을 투자해 클라우드, 분석, AI로의 전환을 주도한 제임스 맥글레논의 역할이 컸다.
 
ⓒ Liberty Mutual

8년 전, 맥글레논은 민첩성을 확보하고 회사의 디지털 전환을 주도하기 위한 ‘기술 성명서’를 작성하며, 클라우드 기업으로의 전환 여정을 시작했다.

현재 리버티 뮤추얼의 클라우드 인프라는 주로 AWS(Amazon Web Services)를 기반으로 구축됐으며, 상황에 따라 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)와 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform)도 활용한다. 회사는 실시간 인프라와 예측을 제공하는 일련의 비즈니스 애플리케이션과 분석 대시보드뿐 아니라 청구 처리를 간소화하는 머신러닝 모델도 클라우드에서 운용하고 있다.

맥글레논에 따르면 회사는 이제 차세대 애플리케이션을 정의할 기술에 더욱 집중하고 있다. 그는 “가령 메타버스와 그것이 우리에게 가질 수 있는 의미를 이해하기 위해 노력하고 있다”라고 말했다. 

그는 이어 “증강현실과 가상현실에 집중하고 있다. 또 AI와 머신러닝 및 로봇공학을 많이 개발하고 있다. 우리는 이미 블록체인을 구축했으며, 이 모든 것들을 지속할 것이다. 이 모든 것의 기초에는 리버티 뮤추얼의 풍부한 클라우드 역량이 자리한다”라고 덧붙였다.

탄탄한 클라우드 기초의 이점
여러 신기술(Emerging Technology)에 집중하고 있지만 맥글레논은 리버티 뮤추얼의 클라우드 사용 및 이와 관련된 역량 확보와 관련해 여전히 매우 열정적이다. 해당 보험사의 전 세계 워크로드의 60%를 클라우드로 처리한다. 하드웨어 및 소프트웨어 구매 비용이 크게 절약되기도 했지만, 클라우드에서의 분석을 통해 얻는 비즈니스 인사이트 형태의 이점은 헤아릴 수 없는 정도라고 그는 강조했다.

그는 “클라우드가 우리에게 미친 경제적 영향은 엄청난다. 물론 처음부터 그런 것은 아니었다. 처음에 클라우드를 구축하기 시작했을 때 구형 플랫폼에 추가되는 경향이 있었지만, 최근에 우리의 클라우드 사용 및 최적화 능력이 훨씬 발전했다”라고 말했다.

이와 관련해 맥글레논은 각종 장치, 여러 관측 지표의 관리가 열쇠라고 말했다. 그는 클라우드에 워크로드를 배치해 어느 정도의 비용을 절감했는지 명확히 밝히지는 않았지만 지난 2년 반 동안 약 5%를 절감한 것으로 추산했다. “엄청난 수치다”라고 그가 말했다.

이어 애플리케이션의 성능을 확하기 위해 이를 자동으로 확장하고 구현하기 위한 클라우드 네이티브 아키텍처를 구현하는 것이 이런 비용 절감에 주효했다고 맥글레논은 말했다. 

다른 여러 초기 클라우드 도입자들처럼 리버티 뮤추얼은 앱티오(Apptio) 등의 기성 도구를 배치하여 비용을 모니터링하고 작업 부하에 따라 확장을 자동화한다.

맥글레논은 “애플리케이션을 더욱 잘 구현하고 그 성능을 더욱 잘 이해하기 위해 클라우드 파트너들과 협력했다. 이를 통해 우리가 잠재적으로 리소스를 낭비될 수 있는 영역을 확인했다. 또 워크로드를 작은 클라우드 플랫폼으로 이동하는 등 최적화할 수 있는 영역에 대한 인사이트를 얻었다”라고 전했다. 

예를 들어 맥글레논은 자신의 팀이 클라우드에 있는 데이터뿐 아니라 내부 서비스, 소프트웨어, SaaS 제공물을 위해 소비 지향적인 모델을 최대한 활용하기 위해 앱티오를 애용하고 있다고 전했다. 앱티오는 리버티 뮤추얼의 비즈니스 포트폴리오와 연계될 때 해당 보험사의 파트너들에게 사용된 모든 리소스에 대한 BOM(Bill Of Material)을 제공한다.

AI의 비즈니스 성과
지난 8년 동안, 5,000명의 내부 IT 직원과 약 5,000명의 외부 계약자로 구성된 리버티 뮤추얼의 IT팀은 클라우드 여정의 일환으로 초기의 IBM 래셔널(IBM Rational)과 닷넷(.NET)부터 자바(Java)와 뉴렐릭(New Relic), 데이터독(Datadog), 스플렁크(Splunk)까지 다양한 개발 플랫폼과 분석 도구를 사용했다.

리버티 뮤추얼의 데이터 사이언티스트들은 모델을 생산에 배치하기 위해 태블로(Tableau)와 파이썬(Python)을 광범위하게 도입하고 있다. 이를 더 신속하게 처리하기 위해 해당 보험사의 기술팀은 해당 기업의 데이터 사이언티스트들이 돌아가서 자바 또는 다른 언어로 다시 개발할 필요 없이 모델을 패키지화하고 파이썬으로써 배치하는 런웨이(Runway)라는 API 파이프라인을 개발했다고 맥글레논이 말했다.

그는 “모델을 다른 플랫폼이나 언어로 재구축할 필요 없이 신속하게 배치할 수 있다는 점이 정말로 중요하다. 이를 통해 머신러닝 모델의 효과를 추적하여 데이터 세트가 바뀌는 경우 다시 훈련시킬 수 있다”라고 덧붙였다.

또한 해당 보험사는 아마존 세이지 메이커(Amazon Sage Maker)를 사용하여 머신러닝 모델을 구축한다. 핵심 모델은 파이썬에 기초하고 있다. 리버티 뮤추얼의 IT팀도 데이터 사이언티스트들이 새로운 모델을 구축하기 위해 필요한 워크스테이션을 인스턴스화할 수 있도록 코텍스(Cortex)라는 일련의 구성요소를 개발했다. “데이터 사이언티스트가 모델링 프로세스를 시작하기 위해 인프라를 구축하는 방법에 관해 걱정할 필요가 없다”고 맥글레논이 말했다.

코텍스를 통해 리버티 뮤추얼의 데이터 사이언티스트들은 기술 및 데이터 세트 요건만 설정하면 AWS에서 적절한 규모의 GPU 환경에서 적절한 데이터와 도구를 통해 모델링 워크스테이션이 생성된다. 해당 보험사는 또한 고객들이 청구를 개시하고 손상된 차량의 디지털 사진을 이메일로 전송하며 몇 가지 질문에 답하고 렌트카를 신속하게 준비할 수 있도록 청구 모델에 소프트웨어 봇을 배치했다. 

봇의 백엔드(Back End)에서는 머신러닝 모델이 손상된 차량의 사진을 분석하여 에어백 등이 작동했는지 여부를 감지하고 즉시 차량이 전손처리 되는지 아니면 손상이 가벼운 사고로 제한되는지를 판단한다. 해당 보험사의 컴퓨터 비전 모델이 외부에 배치된 IoT 장치와 센서를 활용하여 청구를 위한 추가적인 데이터를 생성할 수 있다.

리버티 뮤추얼은 기술 성명서부터 고급 클라우드 및 AI 활용까지 긴 여정을 거쳤으며, 증강현실과 블록체인 등의 차세대 기술을 도입하여 더욱 발전할 것이라고 맥글레논이 말했다.

맥글레논은 “머신러닝 모델을 활용하여 사기 감지 시 견적과 가격을 조정할 수 있게 되면서 상당한 경제적 이익을 얻고 있다. 또 코딩 프로세스를 통해 고객들은 우리와 더욱 쉽게 협력할 수 있다. 즉 우리는 모든 곳에서 이를 활용하고 있다”라고 말했다. 

한편 맥글레논은 CIO가 혁신을 주도하고 위험을 감수하여 “사람들이 무엇인가를 시도할 자유가 있다고 느끼는 문화를 형성해야 한다”라고 조언했다. 이와 관련해 그는 이번 주 MIT 슬로언 CIO 심포지엄에서 “위험이 우리의 비즈니스이다”라고 표현하며, CIO는 문제가 발생했을 때 그 누구도 위험을 감수할 만한 가치가 없었다고 느끼지 않도록 해야 한다고 강조했다. ciokr@idg.co.kr
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