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사례 | '방대한 데이터 활용해 데이터 서비스 업체로 재탄생 중'… 트랜스유니온 CIO

2024.04.29 Paula Rooney  |  CIO
신용 정보 기관인 트랜스유니온(TransUnion)은 뉴스타(Neustar) 인수에 이어 솔루션 플랫폼인 원트루(OneTru)를 발표했다. 이를 통해 차세대 서비스를 강화하고 고객들이 트랜스유니온의 방대한 소비자 데이터에 액세스할 수 있도록 지원할 계획이다.
 
ⓒ TransUnion

IT를 통해 정체성을 혁신하는 기업에는 트랜스유니온도 포함될 수 있다. 40억 달러 규모의 기업 트랜스유니온에서 최고 기술, 데이터 및 분석 책임자를 역임하고 있는 벤캇 아찬타는 "트랜스유니온은 소프트웨어 회사처럼 생각하고 소프트웨어 회사처럼 변화하고 있다"라고 말했다. 그는 트랜스유니온이 클라우드에서 분석, 머신러닝(ML) 및 AI 개발을 추진하기 위해 신뢰와 풍부한 데이터 자산을 활용하는 고객 데이터 서비스 업체로 재탄생하고 있다고 설명했다.

정보 및 인사이트 기업의 기반은 여전히 모든 소비자가 시장에서 정확하게 파악되도록 하는 데 있다. 트랜스유니온은 2021년 31억 달러에 데이터 및 분석 기업인 뉴스타를 인수한 이후 마케팅, 사기 탐지 및 예방, 강력한 분석 서비스 등 다른 서비스로 사업을 확장하고 있다.

이 전략의 핵심은 수십 년 동안 25개 이상의 기업과 함께 수집한 방대한 데이터다. 이렇게 수집된 데이터는 데이터 수집, 관리, 거버넌스, 보안 등 다양한 서비스를 제공하는 다계층 플랫폼 '원트루'에서 통합되는 과정에 있다.

아찬타는 2년 내에 완성될 예정인 원트루 플랫폼이 차세대 분석 서비스, 머신러닝 모델, 생성형 AI 애플리케이션 활용을 촉진하기 위해 트랜스유니온과 고객을 방대한 양의 소비자 데이터에 액세스할 수 있게 해줄 것이라고 말했다.

데이터 제품화의 힘
트랜스유니온의 원트루는 연말까지 완료될 예정인 AWS의 마이그레이션, '프로젝트 라이즈'를 통해 실현됐다. 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 고객사인 뉴스타를 인수한 뒤 트랜스유니온은 GCP도 지원하는 멀티클라우드 인프라를 도입했지만, 원트루는 수십 년 동안 축적된 50페타바이트의 데이터 자산과 함께 기술 현대화의 핵심으로 자리 잡고 있다.

아찬타는 클라우드 서비스 업체와 SaaS 업체의 표준 데이터레이크와 데이터 관리 기능을 사용해 이러한 서비스를 제공할 수도 있지만, 트랜스유니온의 자체 클라우드 네이티브 데이터 플랫폼이 데이터 세트의 균일성과 일관성을 보장하는 고급 서비스를 제공할 수 있다고 설명했다.

그는 "데이터 수집, 데이터 관리, 데이터 거버넌스, AI 모델 배포를 위한 일관된 플랫폼이 필요하다. 트랜스유니온은 이 전체 데이터 분석 가치 사슬에 도달하기 위해 기존 제품을 현대화하고 있다"라고 말했다. 그에 따르면 트랜스유니온은 조직 전체에서 수천 명의 엔지니어와 700명 이상의 데이터 과학자로부터 도움을 받아 혁신을 이루고 있다.

트랜스유니온 고객은 다계층 데이터 플랫폼을 통해 심층 분석을 수행하고 복잡한 AI 모델을 구축할 수 있다. 내부적으로 원트루의 데이터 관리 계층, ID 계층, 분석 계층, 전송 계층은 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크와 표준 액세스 제어를 활용해 법률 및 규제 준수와 감사 가능성을 보장한다고 아찬타는 밝혔다.

예를 들어 트랜스유니온이 사업을 운영하는 모든 관할권에서 원트루 아키텍처는 별도의 인스턴스를 통한 물리적 분리부터 작업 공간, 데이터 액세스 그룹, 사용자 권한을 통한 논리적 분리까지 데이터 분리를 합법적으로 관리할 수 있는 여러 메커니즘을 갖추고 있다.

트랜스유니온에 따르면 자체 분석 엔진은 내부 효율성을 크게 향상시키고 AI 기반 데이터 서비스를 제공할 새로운 기회를 제공한다. 또한 고객은 이 엔진을 통해 방대한 데이터를 활용하고 고급 AI 애플리케이션을 적용해 데이터에서 더 많은 가치를 발굴할 수 있다.

한 업계 분석가에 의하면 트랜스유니온의 전략은 특히 금융 서비스 시장에서 기업 고객이 스토리지, 신원 확인, 사기 방지, 거버넌스 등 기존 AI 및 생성형 AI 모델을 구축하는 데 필요한 모든 중요한 서비스를 제공한다.

가트너의 AI 애널리스트인 아룬 찬드라세카란은 "AI 모델은 그 모델에 입력되고 맞춤 설정에 사용되는 데이터만큼만 성능을 갖출 수 있다. 데이터에는 중력이 있다. 이동하는 데 비용이 많이 들고, 데이터 이동과 관련된 엄격한 규제와 프라이버시 고려 사항도 있다. 결국 AI 모델은 더 얇아지고 데이터에 더 가까이 다가갈 전망이다"라고 진단했다.

AI에 대한 플랫폼 접근 방식
트랜스유니온은 한동안 머신러닝 모델을 개발, 배포하고 수정을 거쳐왔다. 사기 및 신용 점수를 위한 트랜스유니온의 '적응형' 머신러닝 모델에 대해 아찬타는 "사기의 문법과 패턴을 이해하는 데 도움을 주고, 사기범이 매일 변화하기 때문에" 딥 머신러닝이 비즈니스의 '핵심'이라고 강조했다.

그에 따르면 데이터 과학자가 정확성과 안정성을 얻고자 할 때 적응형 기능으로 ML 모델을 수정할 수 있으며, 악의적인 행위자를 따라잡기 위해 매일 재조정할 수 있다. 신용 점수 모델 또한 지속적으로 수정되고 있다.

IDC 분석가인 션 오멀리는 트랜스유니온 외에도 많은 기업이 데이터 플랫폼에서 AI 엔진을 개발해 데이터 및 분석 서비스를 익스페리언(Experian), 비자(Visa) 같은 고객사로 확장하고 있다고 설명했다.

아찬타는 지금까지 트랜스유니온이 데이터 수집, 관리, 거버넌스, 보안을 위해 15개 이상의 서로 다른 제품에 의존해 왔다며, 이 제품들이 데이터를 사일로에서 꺼내 사용할 수 있도록 지원한다고 말했다. 그 산물인 원트루는 일관된 데이터 플랫폼으로 정확성과 내부 사용을 보장하고, 가장 중요하게는 데이터의 '금광'에 액세스하고자 하는 고객에게 더 큰 효율성을 제공하는 것을 목표로 한다.

아찬타는 "고객이 데이터에 대해 조치를 취할 수 있는 것은 당연한 일이다"라며 트랜스유니온이 뉴스타와 함께 제공되는 모든 핵심 IP를 소유하고 있고 자사 제품을 여러 클라우드에 배포할 수 있다고 말했다.

또한 그는 "이것이 바로 플랫폼의 장점이다. 데이터를 빠르게 분석하고 모델을 개발해 실시간 API에 연결하고 신속하게 배포할 수 있다. 이제는 6개월이 아니라 몇 주 만에 이 모든 작업을 수행할 수 있다"라고 덧붙였다.

트랜스유니온은 현재 생성형 AI를 실험 중이지만 아직 생산 단계에 있지는 않다. 테스트의 일환으로 직원들은 3가지 대규모 언어 모델(LLM)로 구축된 대화형 에이전트에 액세스할 수 있다.

예를 들어 원트루의 AI 및 ML 기반 지식 그래프 기능이 고객이 기존에 사일로에 저장돼 있던 데이터를 세분화하고 생성형 AI를 적용해 "명시적 데이터와 결정론적 연결에 국한된 기존의 아이덴티티 그래프를 뛰어넘을 수 있다"라고 회사는 설명했다.

아찬타는 고객이 더 넓은 분야에서 정보를 검색하는 지식 그래프에 액세스하고 연결된 비정형 및 정형 데이터에서 논리적으로 추론해 의미와 맥락을 강화할 수 있게 될 것이라고 언급했다. 이를테면 원트루의 AI 그래프 기능은 사기 사건에서 신원 확인을 개선할 수 있다. ciokr@idg.co.kr
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