[아이티데일리] 올거나이즈(대표 이창수)가 국내 인지검색 솔루션 시장 공략에 박차를 가하고 있다. 2017년에 설립된 올거나이즈는 기업의 업무 생산성을 혁신하기 위해 문서를 빠르고 정확하게 검색하는 AI 업무파트너 ‘알리(Alli)’를 선보였다. 알리는 사전 데이터 처리 작업 없이 바로 사용할 수 있어 효율적이며, AI가 기업 내 다양한 형태의 문서에 포함된 일상적인 문장의 질문에도 정확한 답변을 자동으로 찾아준다는 특징을 갖고 있다.

현재 국내뿐만 아니라 미국과 일본까지 총 2,100여 곳의 고객사를 두고 서비스를 제공하고 있는 올거나이즈는 지금까지 투자자들로부터 198억 원 이상의 자금을 유치했으며, 이를 바탕으로 일본 시장 확대 및 도쿄거래소 상장까지 목표로 하고 있다. 올거나이즈 이창수 대표를 만나 올거나이즈의 현재와 미래에 대해 들어봤다.

AI 자동화 통해 업무 생산성 향상

이창수 대표는 모바일 게임사들을 대상으로 데이터 분석과 마케팅 자동화 솔루션을 제공하는 파이브락스(5Rocks)를 지난 2010년 창업해 게임 내 잘못된 설계, 유저의 탈퇴 및 소비 여부 등을 예측하는 기능을 제공했다. 그리고 2014년 미국 모바일 광고 업체 탭조이(Tapjoy)에 파이브락스를 약 500억 원에 매각했다.

매각 후 탭조이에서 3년간 수석부사장으로 근무하던 이창수 대표는 딥러닝 기술에 주목했다. 이창수 대표는 “각종 영역에서 딥러닝이 일반 사람들의 평균 수준보다 낫다는 말이 나오기 시작한 게 그즈음이다. 음성 인식뿐만 아니라 영상에 대한 이미지 인식과 분류에서 딥러닝이 두각을 보이기 시작했다”면서 “컴퓨터 비전 기반의 전통적인 방식으로 정보를 추출하면 한계가 있다. 하지만 딥러닝 모델이 점차 확대되고 빅데이터를 실시간으로 처리·분석할 수 있게 되면서 실제 사람의 역량을 뛰어넘을 수 있었다”고 설명했다.

딥러닝에 대한 관심은 2017년 7월 올거나이즈 설립으로 이어졌다. 이창수 대표는 문서 데이터에서 중요한 내용을 추출하는 작업을 여전히 손으로 하는 경우가 많다는 점에 주목했다. 변경된 정보를 검색하고 업무에 필요한 정보를 찾아내는 데 업무시간의 30% 할애한다는 통계도 있었다. 이창수 대표는 “회사 안에서 각 직군에 상관없이 제일 많이 갖고 있는 데이터는 문서 데이터다. 문서 데이터를 기반으로 일하는 시간이 많다는 의미다. 그 문서 데이터에서 AI가 자동화할 수 있는 부분을 찾아 최대한 자동화로 변경한다면 업무 생산성을 향상할 수 있을 것으로 생각해 AI 인지검색 솔루션 기업 올거나이즈를 설립했다”고 말했다.

스스로 답을 찾아가는 AI 업무파트너 ‘알리’

올거나이즈의 대표적인 서비스인 AI 업무파트너 ‘알리(Alli)’는 △자연어 인지 검색 △문서 분류 △문서 추출 등 문서 자동화의 기능을 갖추고 있다. 인지검색이란 AI가 스스로 질문을 파악하고 질문에 맞는 정보 값을 찾는 기술로 알리는 자연어 이해(NLP) 기반 사전 데이터 처리 작업(데이터 라벨링) 없이 바로 사용이 가능하다. 이창수 대표는 AI를 학습시킬 때 가장 좋은 방법이 이미 라벨이 붙어 있는 데이터를 통해 학습시키는 ‘지도학습’이라며, 사전에 훈련된 산업군별 특화 모델을 제공할 수 있다고 강조했다. 기존에는 데이터를 다룰 때 백만여 개의 레벨로 데이터를 넣어 훈련한 후 상용화를 시도하고, 잘못된 결과가 나오면 따로 모아 다시 훈련시키는 과정을 반복한다. 하지만 올거나이즈는 트랜스퍼 러닝(Transfer Learning)으로 올거나이즈가 갖고 있는 데이터와 고객사의 데이터를 접목해 모델의 학습 속도를 가속화시킬 수 있다는 것이다.

예를 들어 은행에 연금이나 펀드에 가입하러 오는 사람들은 가입 횟수에 따른 비과세 비율에 관해 물어본다. 창구원들은 관련 정보를 찾아보지만 규정이 매년 바뀌기 때문에 답이 될 만한 문서를 찾는 데 어려움을 느낄 수밖에 없다. 하지만 올거나이즈의 ‘알리’를 통해 정보를 찾는다면 “A연금 가입 시 필요한 문서는 B이고 작년에 비과세 비율은 27.5%로 변동됐다. 이를 바탕으로 우리 은행에서 가입할 때 필요한 서류의 종류는 C와 D가 있다”고 알려준다. 산업군별 각종 데이터 및 관련 규약들과 관련해 공개된 정보를 올거나이즈가 직접 크롤링(Crawling)해 베이스 라인 모델을 만들어 놓는다. 그 후 산업군별 고객사마다 갖고 있는 데이터와 자주 묻는 질문(FAQ)을 학습시켜 베이스 라인 모델에 접목하기 때문에 업무효율성을 향상시킬 수 있다.

또한 일반적으로 키워드를 검색하면 본인이 찾고자 하는 키워드가 아닌 다른 사람들이 많이 찾는 키워드 중심으로 검색 결과가 나온다. 이와 같은 검색시스템은 기업에서 업무를 볼 때 방해 요소가 될 수 있다. 이에 대해 이창수 대표는 “기존에 찾으려고 했던 키워드와 다른 키워드를 입력해도 의미론적으로 봤을 때 같은 뜻을 내포하고 있다면 원하는 답을 찾을 수 있게 지원한다. 자연어 이해 AI가 문자의 의미와 의도를 이해해, 동일한 내용을 다른 형태로 질문해도 정확한 결과를 제시하기 때문”이라고 설명했다.

다음은 AI 업무파트너 ‘알리’에 대한 상세 내용과 향후 로드맵 등에 대해 이창수 대표와 인터뷰한 내용을 문답식으로 정리한 것이다.

실시간 피드백과 사전 훈련된 AI로 업무 지원

Q. AI 업무파트너 ‘알리’의 차별화된 강점은.

알리는 실시간으로 사용자 피드백을 받는다는 점이다. AI에 영향을 끼치는 사용자 반응을 통해 알리는 챗봇 기능의 정확도를 높일 수 있다. 일반적으로 AI 답변을 수정하기 위해 실시간으로 반영하는 작업은 어렵다. 하지만 알리는 AI 데이터를 다루는 부분에 있어 현업의 워크플로우에 맞춰 설계한 것이 가장 큰 특징이다.

또한 AI를 학습시키기 위해서는 질문이 있어야 하고 그 질문이 어떤 문서를 바탕으로 나왔는지 알아야 하며, 그 중 어느 부분이 정답인지 확인할 수 있어야 한다. 하지만 고객사에는 정제되지 않은 레이블 데이터는 많으나 학습용으로 정제시켜 놓은 데이터가 없다. 문서 분류에 대한 레이블 데이터도 없다는 것이 문제다. 데이터 레이블을 위해 필요한 데이터 준비와 문서 분류 작업은 많은 시간과 비용이 소비된다. AI 도입이 실패하는 큰 이유는 데이터 준비가 제때, 제대로 안 된 경우다. 하지만 알리는 이미 사전 훈련된 모델을 갖고 있어 고객사는 질문과 분류를 자동으로 만들 수 있다.

Q. 알리를 개발하는 과정에서 어려움은 없었는지.

여러 도메인 문서를 바탕으로 Q&A를 만들 때 논문에서 가정하고 있는 데이터의 형태와 실제 기업에서 쓰고 있는 문서의 형태는 다르다. 때문에 논문에 적혀있는 최신 기술을 쓰기 위해 기업 내 문서 테이블 분석 방법, 스캔 된 문서를 의미론적으로 잘 묶을 수 있는 방법 등을 고려하는 부분이 어려웠다. 논문에서 언급하고 있는 자연어 인지 검색은 질문, 질문 문단,답변, 질문 및 답변으로 구성된 데이터 세트가 이미 존재한다. 하지만 기업의 실제 문서는 수백만 개의 복잡한 데이터로 구성돼 있다. 물어보고 답을 찾아가는 과정은 같다. 최신 기술 방식으로 훈련된 모델과 기존 모델을 비교해보면서 관련 R&D를 지속적으로 진행하고 있다.

직원과 고객 성장이 곧 회사 성장

Q. 직원들에게 업무적으로 강조하는 원칙이 있다면.

직원들에게 강조하는 4가지 원칙이 있다. 첫 번째는 커스터머 옵세션(Customer Obsession)이다. 올거나이즈는 최신 기술을 개발해 상용화하는 AI 회사로 고객이 없으면 의미가 없다. 회사 소속 엔지니어는 ‘오늘 내가 한 작업이 고객에서 어떤 가치를 줄 수 있는지’에 대해 설명할 수 있어야 한다. 두 번째는 하이스탠다드(High Standard)다. 나이와 경력에 상관없이 실제 업무에서 높은 수준과 좋은 업무 자세를 보여준 사람들이 팀 리더가 된다. 항상 최선을 다해 업무에 임할 것을 뜻한다. 세 번째는 속도다. 조직의 속도가 느려지면 개발만 하다가 실행도 못 해본 채 실패로 끝나는 경우가 많다. 업무 처리 속도를 높여 고객의 피드백을 받도록 하고 있다. 마지막은 능동적으로 업무에 임하는 사람이다. 업무의 중요도를 알고 어느 정도의 속도로 달려야 하는지 아는 사람을 원한다.

“산업군 특화 모델 서비스 고도화”

Q. 내세울 만한 성과가 있다면.

최근 미국에 있는 고객사와 엔터프라이즈 계약이 체결되면서 해당 고객사와 계열사에서 올거나이즈 서비스를 이용할 수 있게 됐다. 기존에는 상용 계약이었지만 파트너 팀이 올거나이즈를 긍정적으로 평가해준 덕에 유료 PoC(Proof of Concept) 5개를 동시에 론칭할 수 있었다. 그리고 일본에 고객사가 가장 많다. 일본의 A금융그룹 같은 경우 기존에 이용하고 있던 타사 서비스가 1년 반 이상이나 걸려 91%의 AI 정확도를 냈다고 했다. 그때 한 달치 PoC 계약을 맺어 올거나이즈는 일주일 만에 95%의 AI 정확도를 낸 결과를 보여줬다. A금융그룹은 굉장히 만족해하며 정식 계약을 체결했고 그룹사 내에도 적극적으로 홍보를 해줬다. 이와 관련해 기사도 나가면서 자연스럽게 홍보가 많이 됐다.

Q. 향후 알리의 로드맵에 대해서 설명해달라.

현재 문서 기반의 분류, 추출, 검색은 대화형 인터페이스 알리로 제공하고 있고, 텍스트 기반의 분류·추출·리뷰 등은 별도 API로 제공 중이다. 이 둘을 통합해 하나의 문서 플랫폼으로 만들 계획이다. 하나의 문서 플랫폼으로 만들면 기업 내의 자료와 문서들을 알리에서 더 편하게 축적하고 검색할 수 있게 될 것으로 예상한다.

현재는 직원들이 해온 일들이 각자 머릿속 지식 베이스가 되지만 알리의 통합 문서 플랫폼이 직원의 업무를 편리하고 빠르게 자동화하면서 기업 내의 모든 지식이 알리에 담기게 된다. 영수증, 견적서, 발표 자료, 메모, 공문, 보도자료 등 모든 것이 문서화돼 공유되면 직원도 편해지지만, 기업의 비즈니스 혁신에 가속도가 붙게 된다. 기업을 비롯해 사회에 지식이 축적되고 정확한 정보가 공유될수록 우리 생활이 한층 더 윤택해진다고 믿는다. 이런 미래가 가능하도록 적은 데이터와 작은 모델로도 효율적으로 고객의 니즈를 만족할 수 있게 기술적인 방향성을 세운 상태다. 금융, 보험 및 중후장대 산업에도 알리가 제대로 쓰일 수 있도록 산업군 특화 모델을 계속해서 확장 중이다.