[아이티데일리] 비아이매트릭스가 21일 서울 양재동 엘타워에서 ‘2024 비아이매트릭스 정기 세미나’를 개최했다.

이번 행사는 지난해 11월 코스닥에 상장한 후 처음으로 개최하는 정기 세미나로 ‘AI & 로우코드(Low Code)’를 주제로 비아이매트릭스의 AI 및 로우코드 사업 내용과 기술 우수성에 대한 이해를 돕고, 도입 전략 수립 및 방향 설정을 지원하고자 마련됐다.

먼저, 서울대학교 AI연구원장을 맡고 있는 장병탁 교수가 기조연설을 통해 AI 전환(AI Transformation, AX) 시대를 맞이하고 있는 가운데 국내외에서는 어떤 트렌드로 발전하고 있는지 소개했다.

장병탁 교수는 “AI는 지속적으로 반복하며 시행착오를 겪고, 이를 교정하는 과정으로 학습한다. 따라서 방대한 데이터가 제공될수록 더욱 정교한 결과를 내놓을 수 있다”며 “이 과정에서 사람은 AI의 평가 기준을 명확히 설정해 올바른 방향으로 학습하도록 유도해야 한다”고 설명했다.

AI 만나 더욱 손쉬운 데이터 분석·활용

다음으로는 비아이매트릭스 배영근 대표가 ‘AI가 가져올 데이터 분석 업무의 미래’를 주제로 데이터 기반 의사결정을 돕는 ‘지매트릭스(G-MATRIX)’의 기술에 대해 발표했다.

비아이매트릭스는 오랜 기간 개발해 온 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션 지매트릭스에 AI를 접목, 자연어 기반 프롬프트로 편리하게 데이터를 찾고 손쉽게 차트, 그래프 등으로 시각화하는 기능을 구현했다.

지매트릭스는 크게 로우코드와 노코드(No Code) 형태로 구성된다. 원하는 데이터를 질의응답을 빠르게 찾는 비정형 업무에는 노코드가, 고정된 양식에 원하는 데이터를 표현하는 데는 로우코드가 더욱 효과적이다. 배영근 대표는 “노코드 기능이 AI를 만나 급속한 발전을 이뤄내고 있지만, 여전히 사람이 개입하는 로우코드가 필요한 경우도 있다”며 “비아이매트릭스는 두 가지를 모두 제공함으로써 상황에 맞는 효과적인 업무 지원을 제공한다”고 말했다.

코파일럿으로 진화하는 로우코드 플랫폼

이어 비아이매트릭스 전규화 이사가 코파일럿으로 한층 더 발전된 AUD 플랫폼을 시연했다. AUD 플랫폼을 코파일럿을 통해 원하는 내용을 질의하면 해당하는 데이터를 제공하고, 이를 차트, 그래프 등으로 변환하는 과정까지 제공한다. 전규화 이사는 “기존 AI는 챗봇 방식이라 데이터 분석을 위한 기능이 별도로 필요했다. 하지만 AUD 플랫폼을 이 과정까지 통합돼 있어 더욱 편리한 업무 활용이 가능하다”고 설명했다.

특히, 데이터 그 자체가 아니라 항목, 컬럼 등을 학습함으로써 환각 현상을 크게 줄인 것이 비아이매트릭스 솔루션의 강점이다. 전규화 이사는 “AI를 사용하기 위해 내부 데이터를 모두 학습한다면 많은 시간과 비용이 요구된다”며 “비아이매트릭스는 AI를 SQL 코드 생성에 활용, 이를 애플리케이션과 연계해 데이터를 찾아내는 방식으로 정확도를 높였다”고 말했다.

로우코드로 업무 시간 및 공수 절감 효과

오후 세션에서는 비아이매트릭스 솔루션을 도입한 기업들의 프로젝트 성공 사례가 발표됐다. 먼저, LG유플러스 컨슈머PI팀 이창희 책임이 로우코드 솔루션을 도입해 현업 담당자가 비즈니스 인사이트 확보에 활용한 경험을 공유했다.

LG유플러스는 영업 조직이 지역 영업팀, 직영점 및 대리점 등으로 세분화돼 있어 다양한 직원이 실시간 실적 및 데이터를 조회하고 활용할 필요성이 높은 편이었다. 이에 2016년 내부 통합실적 포털에 비아이매트릭스 5 버전을 도입했다. 또한 지난해 10월 기간계를 차세대 시스템으로 개편하며 7 버전으로 업그레이드했고 모바일·홈 데이터 웨어하우스 UI를 통합했다.

이창희 책임은 “이번 시스템 개편을 통해 개발자는 개발에 드는 시간을 줄일 수 있었고, 현업에서는 자사 빅데이터에서 메타 데이터를 추출해 모든 보고서를 구현하는 등 전반적인 업무 효율성이 늘어나는 효과를 거뒀다”고 말했다.

AUD 플랫폼으로 전사적 IT 업무 역량 강화

다음으로 연단에 오른 IBK연금보험 ICT본부 이기열 차장은 AUD 플랫폼을 도입해 기존 업무 프로세스를 어떻게 변화했는지 발표했다. IBK연금보험은 현재 정보계 시스템 구축을 위해 전사적 프로젝트를 진행 중이며, 비아이매트릭스와의 협업은 지난해 9월부터 올해 1월까지 이뤄졌다. 구체적으로는 전사 데이터 통합 기반 시설 구축, 비정형 데이터 수집·분석 환경 마련, 셀프서비스 BI 솔루션 도입을 목표로 삼았다.

IBK연금보험은 최신 기술을 모두 도입하기보다 회사 상황을 고려해 데이터 웨어하우스를 구축한 후 단계적으로 정보계를 고도화할 계획을 세웠다. 이기열 차장은 “업무 특성상 데이터가 폭발적으로 늘어날 일이 드물었고 기본적인 활용 시스템도 부재했다. 또한 비정형 데이터는 상담원의 글, 이미지 정도에 그쳤다”며 “구축 비용, 확장성, 유지보수 등을 고려해 데이터 웨어하우스를 먼저 구축하고 이후 데이터 레이크로 전환하기로 결정했다”고 설명했다.

방대해진 통계 시스템, BI·로우코드 도입해 성능 개선

한국형사법무정책연구원은 범죄통계시스템을 BI와 로우코드로 개편하는 데 성공했다. 한국형사법무정책연구원 홍원신 팀장은 “데이터가 날이 갈수록 늘어나며 성능 문제가 발생했다. 또한 1,500개 이상의 통계표가 수작업으로 검수 과정을 거치고 있어 인력 소모도 컸다. 이를 해결하면서 전문적인 분석 도구를 함께 활용하고자 비아이매트릭스의 솔루션을 도입했다”고 사업 배경을 설명했다.

그 결과 한국형사법무정책연구원은 인메모리 스토어 기능을 통한 DB 성능 향상 효과를 거뒀다. 또한 피봇, 드래그 앤 드롭, 필터 등 다양한 분석 도구로 사용자 이용 경험이 개선되는 효과도 기대했다.

마지막으로 비아이매트릭스와 긴밀한 협력을 이어가고 있는 KT의 생성형 AI 서비스 및 B2B 비즈니스 적용 사례를 KT AI사업개발팀 정경수 팀장이 발표했다. 이어 5월 선임된 비아이매트릭스 김범재 대표가 전반적인 내용을 요약하고 비아이매트릭스의 미래 비전에 대해 소개하며 세미나를 마무리했다.