[아이티데일리] 전 산업계의 핵심 동력이 데이터를 중심으로 재편되고 있다. 특히 챗GPT(ChatGPT)의 등장 이후, 데이터 학습의 결정체인 생성형 AI가 전 세계의 뜨거운 감자로 부상했다. 수많은 데이터를 학습하고 이를 토대로 결과물을 생성하는 생성형 AI를 구현하기 위해 데이터의 수집부터 저장, 학습, 거버넌스 정립 등 제반을 다지는 작업이 더욱 중요한 과제로 떠올랐다.

본지(컴퓨터월드/아이티데일리)는 지난달 7일 서울 양재동 엘타워에서 각계 데이터 전문가 및 국내 대표 기업들과 함께 생성형 AI를 둘러싼 주요 이슈에 관한 해답과 데이터 활용 전략을 제시해 보고자 ‘생성형 AI & 빅데이터’를 주제로 ‘제20회 2023 데이터 컨퍼런스’를 개최했다. 데이터 인사이트와 핵심 전략이 공유된 이번 컨퍼런스 내용을 정리했다.

“프로세스 마이닝, 분석을 넘어 AI 예측, 시뮬레이션 활용까지 디지털 혁신 플랫폼”

트랙2 첫 번째 세션은 퍼즐데이터 김영일 대표가 ‘프로세스 마이닝, 분석을 넘어 AI 예측, 시뮬레이션 활용까지 디지털 혁신 플랫폼’을 주제로 발표를 진행했다.

먼저 김영일 대표는 프로세스 마이닝(Process Mining)의 개념과 자사 솔루션 ‘프로디스커버리’를 소개했다. 프로세스 마이닝은 프로세스 이노베이션(Process Innovation)과 데이터 마이닝(Data Mining)을 결합한 합성어로, 데이터 분석 단계 중 데이터 수집 이후의 가시화 단계와 데이터 활용으로 이어지는 연결 역할을 하는 툴이라는 것이 김 대표의 설명이다.

퍼즐데이터는 자체 개발 프로세스 마이닝 플랫폼 프로디스커버리(ProDiscovery)를 온프레미스와 SaaS 서비스로 제공하고 있다. 해당 솔루션은 고객사가 업무에 활용한 ERP(전사적 자원 관리)와 CRM(고객 관계 관리)으로부터 비롯된 케이스 아이디(Case ID), 타임 스탬프(Time Stamp), 액티비티(Activity) 등 3가지의 데이터를 바탕으로 가시화된 프로세스 맵을 생성한다. 이를 통해 고객행동 로그, 처리된 작업 데이터 등의 수 많은 로그들의 프로세스 개요와 다양한 통계를 대시보드로 시각적으로 파악할 수 있으며, 실제 프로세스와의 차이점과 에러 발생 여부도 분석할 수 있다.

퍼즐데이터는 이 같은 기능을 갖춘 프로디스커버리 플랫폼을 주로 금융권과 공정 업무 고객사에 도입하고 있다. 가령, 금융 상품 가입자의 웹사이트 내 행동 패턴 분석과 어떤 경로에서 금융 가입 이탈이 발생하는지 등의 데이터를 차트가 아닌 프로세스 맵을 바탕으로 세밀한 분석이 가능하다. 특히 리얼타임 분석과 시뮬레이션 기능도 제공해, 사후 분석을 넘어 프로세스 예측까지도 할 수 있도록 해 기존에 데이터 전문가에게 의존하던 업무 예측을 객관적인 지표로 파악할 수 있다.

이와 관련, 김영일 대표는 프로디스커버리에서의 시뮬레이션 및 ML 모델 활용 방안도 제시했다. 김 대표는 “고객 행동 분석과 예측을 통해 산출된 프로세스 패턴 데이터를 다시 한번 ML과 시뮬레이션 툴을 적용해 분석할 수 있다”며 “프로디스커버리에는 ML 학습 프레임워크가 탑재돼, 데이터가 DB에 업데이트되면 실시간으로 프로세스 맵을 생성하고 있다. 이를 바탕으로 고객이 정의한 표준 프로세스를 벗어난 사항들을 실시간 리얼타임 모니터링으로 확인할 수 있어 프로세스 마이닝 분석의 자동화가 가능해졌다”고 강조했다.