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일문일답 | “머신러닝 모델의 관리와 갱신이 성공의 열쇠” 마스터카드 임원 2인

마스터카드는 25억 개가 넘는 소비자 계정을 보유한 거대 금융 기업이다. 전 세계 거의 모든 금융기관과 연결돼 있으며, 연간 거의 750억 건의 거래를 생성한다. 이 회사는 수십 년에 걸쳐 “전 세계 상거래에 관해서는 정말이지 최고의 데이터 세트”가 담긴 데이터 웨어하우스를 구축했다고 마스터카드 운영 및 기술 담당 사장 에드 맥러플린은 말했다. 그리고 회사는 이 데이터를 유용하게 사용하고 있다. 맥러플린은 오늘날 마스터카드의 사업 중 가장 빠르게 성장하고 있는 부분이 상거래 관련 서비스라고 전했다. IDG의 데렉 헐리즈키는 마스터카드의 공유 구성요소 및 보안 솔루션 사장인 맥로글린과 마크 크와피스제스키와 만나 익명으로 집계된 데이터를 귀중한 비즈니스 통찰력으로 전환하는 방법에 대해 이야기를 나눴다.  Q : 마스터카드의 결정 관리 플랫폼(Decision Management Platform)은 2020년에 CIO 100상을 수상했다. 사기 탐지를 위해 AI와 데이터를 사용하는 이 플랫폼에 대해 좀 더 말해달라. 마크 크와피스제스키 : 우리는 여러 가지 목적으로 그것을 사용한다. 주로 거래 관련 사기 점수 같은 것을 생성하기 위해 사용한다. 그러나 이 플랫폼에 관해 정말 흥미로운 점은 그것이 하는 일의 크기와 규모와 범위다. 약 900개의 상용 서버를 기반으로 구축되었으며, 초당 약 6만 5,000개의 속도로 하루에 약 12억 개의 거래를 처리한다. 거래 당 약 50밀리초 내에 해당한다.  그것은 많은 다른 AI 기술과 기법을 사용한다. 그것은 신경 네트워크, 사례 기반 추론, 그리고 머신러닝과 같은 것들을 포함하여 약 13개의 서로 다른 알고리즘을 사용한다. 하지만 한 번에 한 모델만 실행하는 것은 아니다. 여러 모델을 동시에 실행할 수 있는 레이어를 구축하여 거래 내의 다양한 변수를 분석할 수 있다. 애널리틱스 모델이 정적이지 않으며, 거래의 진행 상황과 발생 원인을 파악하기 위해 지속적으로 모니터링한다는 소개했다. 그것이 무엇...

머신러닝 모델 마스터카드 사기 탐지 DMP 애널리틱스 모델

2021.12.24

마스터카드는 25억 개가 넘는 소비자 계정을 보유한 거대 금융 기업이다. 전 세계 거의 모든 금융기관과 연결돼 있으며, 연간 거의 750억 건의 거래를 생성한다. 이 회사는 수십 년에 걸쳐 “전 세계 상거래에 관해서는 정말이지 최고의 데이터 세트”가 담긴 데이터 웨어하우스를 구축했다고 마스터카드 운영 및 기술 담당 사장 에드 맥러플린은 말했다. 그리고 회사는 이 데이터를 유용하게 사용하고 있다. 맥러플린은 오늘날 마스터카드의 사업 중 가장 빠르게 성장하고 있는 부분이 상거래 관련 서비스라고 전했다. IDG의 데렉 헐리즈키는 마스터카드의 공유 구성요소 및 보안 솔루션 사장인 맥로글린과 마크 크와피스제스키와 만나 익명으로 집계된 데이터를 귀중한 비즈니스 통찰력으로 전환하는 방법에 대해 이야기를 나눴다.  Q : 마스터카드의 결정 관리 플랫폼(Decision Management Platform)은 2020년에 CIO 100상을 수상했다. 사기 탐지를 위해 AI와 데이터를 사용하는 이 플랫폼에 대해 좀 더 말해달라. 마크 크와피스제스키 : 우리는 여러 가지 목적으로 그것을 사용한다. 주로 거래 관련 사기 점수 같은 것을 생성하기 위해 사용한다. 그러나 이 플랫폼에 관해 정말 흥미로운 점은 그것이 하는 일의 크기와 규모와 범위다. 약 900개의 상용 서버를 기반으로 구축되었으며, 초당 약 6만 5,000개의 속도로 하루에 약 12억 개의 거래를 처리한다. 거래 당 약 50밀리초 내에 해당한다.  그것은 많은 다른 AI 기술과 기법을 사용한다. 그것은 신경 네트워크, 사례 기반 추론, 그리고 머신러닝과 같은 것들을 포함하여 약 13개의 서로 다른 알고리즘을 사용한다. 하지만 한 번에 한 모델만 실행하는 것은 아니다. 여러 모델을 동시에 실행할 수 있는 레이어를 구축하여 거래 내의 다양한 변수를 분석할 수 있다. 애널리틱스 모델이 정적이지 않으며, 거래의 진행 상황과 발생 원인을 파악하기 위해 지속적으로 모니터링한다는 소개했다. 그것이 무엇...

2021.12.24

지금 CIO가 머신러닝에 투자해야··· 왜? 어떻게?

머신러닝에 투자하면 고객 참여를 한 층 더 높일 수 있다. 그렇다면, CIO는 머신러닝을 어떻게 시작해야 할까? 엘세비어 CTO 댄 올리가 그 방법을 소개했다. 코넬대학교는 바다에서 고래가 선박에 부딪히지 않도록 배들에게 고래의 위치를 알려주는 오디오 녹음을 사용하는 알고리즘을 개발 중이다. 다쏘시스템(Dassault Systems)은 외과의사가 환자의 개복 수술에 앞서 심장 박동기의 성능을 테스트할 수 있게 해주는 인간 심장의 3D 모형을 만들고 있다. 위닝알고리즘(winningAlgorithms)은 소셜미디어 피드를 활용해 투르 드 프랑스(Tour de France)의 참가 사이클리스트들에게 언론 보도 내용과 똑같은 경기 현황을 먼저 알려주고 있다. 물론 머신러닝은 이미 전세계 과학, 문화, 생활에 큰 영향을 끼쳤다. 그렇다면, CIO는 훨씬 전부터 기업 머신러닝 애플리케이션에 신경쓰기 시작했어야 했을까? 글로벌 정보 솔루션 업체인 엘세비어(Elsevier)의 CTO 댄 올리(왼쪽 사진)는 ‘그렇지 않다’고 잘라 말했다. 올리는 “3년 전에 CIO들이 머신러닝에 투자했다면 아마 돈만 낭비했을 것이다”고 이야기했다. “하지만 앞으로 3년을 더 기다린 다음 머신러닝에 투자한다면, 아마 선도기업을 절대로 따라잡지 못할 것이다”고 강조했다. 정확히 머신러닝이란 무엇인가? 오랫동안 컴퓨팅은 ‘if/then’ 패러다임에 갇혀있었다. 올리는 기존 컴퓨터의 한계에 대해 다음과 같이 지적했다. “컴퓨터가 ‘A=B, A>B’에는 강하지만 ‘A가 B와 비슷하다’에는 약하다. 지금까지 오직 인간만이 ‘비슷한’ 상황을 처리할 수 있었지만, 머신러닝의 등장으로 우리는 이미지 묘사부터 판단까지 고차원적인 기능을 수행하기 위한 알고리즘을 훈련시킬 수 있게 되...

CRM 엘세비어 딥러닝 머신러닝 기계학습 CTO 투자 콜센터 금융 고객 의료 교육 CIO 사기 탐지

2016.04.28

머신러닝에 투자하면 고객 참여를 한 층 더 높일 수 있다. 그렇다면, CIO는 머신러닝을 어떻게 시작해야 할까? 엘세비어 CTO 댄 올리가 그 방법을 소개했다. 코넬대학교는 바다에서 고래가 선박에 부딪히지 않도록 배들에게 고래의 위치를 알려주는 오디오 녹음을 사용하는 알고리즘을 개발 중이다. 다쏘시스템(Dassault Systems)은 외과의사가 환자의 개복 수술에 앞서 심장 박동기의 성능을 테스트할 수 있게 해주는 인간 심장의 3D 모형을 만들고 있다. 위닝알고리즘(winningAlgorithms)은 소셜미디어 피드를 활용해 투르 드 프랑스(Tour de France)의 참가 사이클리스트들에게 언론 보도 내용과 똑같은 경기 현황을 먼저 알려주고 있다. 물론 머신러닝은 이미 전세계 과학, 문화, 생활에 큰 영향을 끼쳤다. 그렇다면, CIO는 훨씬 전부터 기업 머신러닝 애플리케이션에 신경쓰기 시작했어야 했을까? 글로벌 정보 솔루션 업체인 엘세비어(Elsevier)의 CTO 댄 올리(왼쪽 사진)는 ‘그렇지 않다’고 잘라 말했다. 올리는 “3년 전에 CIO들이 머신러닝에 투자했다면 아마 돈만 낭비했을 것이다”고 이야기했다. “하지만 앞으로 3년을 더 기다린 다음 머신러닝에 투자한다면, 아마 선도기업을 절대로 따라잡지 못할 것이다”고 강조했다. 정확히 머신러닝이란 무엇인가? 오랫동안 컴퓨팅은 ‘if/then’ 패러다임에 갇혀있었다. 올리는 기존 컴퓨터의 한계에 대해 다음과 같이 지적했다. “컴퓨터가 ‘A=B, A>B’에는 강하지만 ‘A가 B와 비슷하다’에는 약하다. 지금까지 오직 인간만이 ‘비슷한’ 상황을 처리할 수 있었지만, 머신러닝의 등장으로 우리는 이미지 묘사부터 판단까지 고차원적인 기능을 수행하기 위한 알고리즘을 훈련시킬 수 있게 되...

2016.04.28

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