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“’인지 검색’은 AI가 스스로 질문을 파악하고 맞는 정보 값을 찾아가는 솔루션입니다. 그리고 올거나이즈는 이 인지 검색을 기업 내부용으로 쓸 수 있도록 서비스로 만들어 글로벌 시장을 공략하고 있는 스타트업이고요. 예컨대 업무를 보다 보면 사내 규정과 기록, 법률을 찾고 싶은 경우가 있습니다. “우리 회사의 5년 전 매출을 얼마지?”, “화학약품 관련 법에 따라 이 약품을 쓸 수 있을까?”, “회사의 포상 규정이 어떻게 되지?”와 같은 질문들이 생깁니다. 현재 대부분 회사는 이 질문을 사람이 직접 찾죠. 담당자에게 물어보거나, 담당자가 회사 파일과 기록을 뒤져서요. 하지만 이런 업무는 상당히 단순한 업무입니다. AI가 대체할 수 있죠. 그래서 저희는 이런 일을 덜어줄 AI ‘알리’를 만들었어요. Answer(답변) 봇이라는 이름의 챗봇 형태로도 기업 내에서 쓸 수 있고, API 형태로도 제공해 다양한 앱과 연결해 사용할 수 있습니다.”
올거나이즈는 ‘인지 검색 AI’라는 독특한 분야를 파고드는 스타트업입니다. 누구나 일하면서 이런 똘똘한 동료를 떠올렸을 겁니다. ‘우리 3년 전 바뀐 인사 규정 내용이 뭐였지’라고 내가 물었을 때. 구석에 숨어있던 수사반장 같은 고참 선배 혹은 수퍼에이스 후배가 “그건 무슨 무슨 내용으로, 언제 회의 때 기록을 찾아보면 있다’고 알려주는 일이요. 그런 AI를 만들어 글로벌 무대에서 제품을 팔고 있는 스타트업이 올거나이즈입니다. 창업자는 이창수 대표. 올거나이즈는 그의 두 번째 창업이고, 첫 번째 창업은 미국 회사에 500억원 엑싯했습니다. 그리고 아무 연고도 없는 미국 회사의 임원이 됐고, 미국 시장에서 두 번째 창업하게 된 것이죠. 두 번째 창업으로 AI, 그리고 미국과 글로벌 무대를 택한 이창수 대표 이야기입니다.
AI나 사람 모두 같은 서류함을 두고 서류를 찾는 셈인데, ‘간편하다’는 이유 외에 꼭 AI를 써야 하는 이유가 있나요.
미국 주 정부 중에서 고객사인 곳이 있습니다. 올거나이즈 AI엔진에는 공개된 법률, 기록 데이터들이 있습니다. 예컨대 미국은 주마다 규정이 다 다릅니다. 집을 지을 때 펜스 높이는 얼마 이상을 넘어갈 수 없다든지요. 주법과 규정에 다 쓰여 있는 것들이죠. 담당 공무원들도 매번 이 규정 문서를 켜거나 사이트를 들어가 찾아야 합니다. 하지만 올거나이즈 AI에는 각 시장, 국가의 고객 목적에 맞춰 이와 같은 데이터들이 기본 학습돼 있습니다. 애초에 담을 수 있는 서류함의 크기가 AI가 훨씬 큰 것이죠. 각 고객사의 데이터를 습득하지 않은 상태에서도, 질문에 대한 AI 답변의 평균 정확도가 76%가 나옵니다. 예컨대 금융 섹터라면 보험, 보험 안에서도 다시 생명보험과 손해보험 등. 각 보험과 관련된 용어와 기록들을 사전 학습해둡니다. 그렇다면 A라는 손해보험사가 회사 데이터를 학습시키지 않더라도 AI가 업무에 기본적으로 필요한 답변 절반 이상은 해줄 수 있다는 것이죠. 이런 식으로 산업 도메인과 섹터를 나눠 학습을 시켜뒀습니다.
사내 데이터는요. 각 회사마다 문서 규격, 용어, 기록도 전부 제각각인데요.
데이터를 기반으로 질문에 대답하는 봇 자체는 있었습니다. 다만 정확도가 떨어졌고, 비용이 많이 들었습니다. ‘데이터라벨링’을 전부 사람이 해야했거나, 단순 검색에 그쳤거든요. 1페이지는 ‘회사 매출에 대한 분석’, 그중 5번째 줄 내용은 ‘해당 분석에 대한 CEO의 판단’, 이런 식으로 문자, 이미지, 숫자 등을 컴퓨터가 인식할 수 있는 데이터로 바꾸는 작업이 데이터라벨링입니다. 그래야 나중에 다시 찾을 수 있죠. 이걸 사람이 해야했거나, 정확도가 떨어졌던 것입니다.
올거나이즈 AI는 이 데이터라벨링을 대신 컴퓨터가 대신할 수 있도록, 지도해주는 ‘AI 조교 혹은 선생’이죠. 아까 말했던 어떻게 라벨링을 할 것인가, 그 자체를 인공지능이 스스로 학습해서 판단합니다. 지금까지 이런 방식의 챗봇들이 엉뚱한 대답을 했던 이유는 데이터라벨링이 엉터리였던 것이고, 봇을 효율적으로 학습시키는 AI를 개발한 것이고요.
◇내노라할만한 일본 대기업들이 올거나이즈 AI를 쓰는 이유
실제 기업에서 사용한 사례가 있나요
SMBC(미쓰미스미토모은행) 금융 그룹이 고객사입니다. 글로벌한 금융 그룹이고, 은행·카드·증권·보험 등 여러 사업을 하다보니 AI 도입에 굉장히 적극적인 회사죠. 우연히 실리콘밸리에서 올거나이즈 제품을 소개할 기회가 있었습니다. 그래서 “저희 AI엔진은 여러분이 데이터라벨링을 직접 하지 않아도, 연결만 한다면 알아서 답을 찾아냅니다”라고 설명했어요. SMBC 담당자들이 “최근 1년 동안 데이터라벨링, AI 트레이닝에 너무 많은 에너지를 쏟고 있다”면서 당장 사용하고 싶다고 했죠. IBM의 왓슨을 쓰다가 계약 해지 후, 지난 1년 동안 마땅한 회사를 찾지 못해 고민하고 있었다고요.
그래서 SMBC로 일종의 테스트를 받으러 갔습니다. 회사의 데이터가 학습되지 않은 백지상태에서 구동해보는 시험이었죠. 왓슨의 정확도가 47%쯤이었었답니다. 그런데 저희가 70%가 넘게 나왔죠. 왓슨이 정확도 91%를 달성하는 데 6개월이 걸렸답니다. 올거나이즈 AI는 2주 만에 해냈습니다. 그래서 계약을 따냈죠.
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