[아이티데일리] 룰(Rule) 엔진 기반 의사결정 지원 시스템을 공급하며 비즈니스를 영위해 온 코리아엑스퍼트(대표 유인지)가 올해로 창립 30주년을 맞이했다. 빅데이터, 인공지능(AI)·머신러닝(ML), 클라우드 등 IT 기술 트렌드가 빠르게 변화하는 가운데, 코리아엑스퍼트 역시 기존 룰 엔진 솔루션 고도화와 AI·빅데이터 플랫폼, 데이터 분석 마트, 예측모델 개발 등 영역에도 적극적으로 뛰어들고 있다. “지나온 30년보다 앞으로의 3년이 향후 30년의 비즈니스를 좌우할 것”이라며 공격적인 비즈니스 활동을 예고한 코리아엑스퍼트 유인지 대표를 만나 앞으로의 비즈니스 방향과 비전을 들어봤다.

룰 엔진 한계 넘어 AI·빅데이터로 고도화

1995년 3월 27일 설립된 코리아엑스퍼트는 룰 엔진을 기반의 의사결정 지원 시스템 전문기업이다. 코리아엑스퍼트의 비즈니스는 ‘전문가 시스템(Expert System)’에서 출발했다. 코리아엑스퍼트 유인지 대표는 전문가 시스템을 업무 전문가가 보유한 노하우와 전문 지식을 시스템에 내재화하는 방식으로, 복잡한 의사결정을 자동화하기 위한 초창기 기술로 정의했다. 유 대표는 “룰이란 결국 전문가가 반복적으로 하는 판단을 체계화한 것이다. 빠르게 변하는 시장과 복잡해지는 비즈니스 환경 그리고 늘어나는 위험도에 민첩하게 대응하기 위해 필요했던 기술”이라고 부연했다.

하지만 룰 엔진은 본질적으로 전문가의 지식과 패턴에 의존한다는 한계가 있었다. 복잡한 금융 심사나 사기 탐지와 같은 분야에서는 룰로 설명되지 않는 수많은 예외와 변칙이 존재했고, 이에 따라 코리아엑스퍼트는 ‘데이터’에 집중하며 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 관련 역량 확보에 집중하기 시작했다. 룰 기반 시스템에서 쌓인 데이터를 분석하고, 인사이트를 찾아내는 과정에 AI와 ML을 적용하기 시작한 것이다.

코리아엑스퍼트 유인지 대표는 “고정된 규칙만으로는 복잡한 변수와 예외 상황에 대응하기 어렵다. 금융권을 예로 들면, 대출심사시스템이나 보험심사시스템이 대표적이다. 룰 엔진은 기본적으로 전문가가 정한 규칙을 토대로 작동한다. ‘연봉이 5천만 원 이하고 주택 소유자가 아니면 대출을 거절한다’와 같은 조건이 있을 수 있다. 하지만 실제로는 고객의 상황이 다양하고 복잡해 미리 정의한 룰만으로는 모든 경우를 판단할 수 없다. 또한 시장 대응과 위험 관리에도 한계가 존재했다. 금융권의 경우 신용 평가 기준, 고객 행동, 사기 패턴은 지속적으로 변화한다. 룰 엔진만으로는 새로운 리스크 요인이나 시장 변화에 즉각 대응하기 어렵다”면서 “이러한 부족한 부분에 통계 마이닝을 접목해 대응하고 있다. 현행화된 데이터 학습을 통해 새로운 패턴과 비정상 행위를 자동으로 포착할 수 있다. 룰만으로는 찾아내기 어려운 숨겨진 변수들이나 새로운 트렌드를 데이터 기반으로 탐색할 수 있게 된 것이다”라고 설명했다.

이어 유인지 대표는 “이후 통계 마이닝에서 머신러닝, AI 모델로 발전하게 됐고, 데이터 분석가 조직을 새로 꾸리는 등 체질 개선도 병행했다”고 덧붙였다.

이 같은 변화는 코리아엑스퍼트의 정체성을 단순한 기술적 고도화가 아닌, 룰 엔진 전문기업에서 데이터와 AI 기반의 의사결정 플랫폼 기업으로 변화시키는 과정이었다. 고객의 복잡한 비즈니스를 이해하고, 고객들이 더 나은 결정을 할 수 있도록 돕는 ‘비즈니스 테크놀로지스트’로의 진화였던 것이다. 유인지 대표는 “기술보다 중요한 것은 고객이 무엇을 원하는가를 이해하는 것이다. 결국 고객이 원하는 건 ‘좋은 결정’이고, 우리가 하는 일의 본질은 그 결정을 돕는 것”이라고 말했다.

코리아엑스퍼트는 룰과 데이터, AI를 모두 아우르는 의사결정 서비스 기업으로 변모하고 있다. 더 나아가 최근에는 생성형 AI, 거대언어모델(LLM), 지식 그래프와 같은 최신 기술도 적극적으로 도입하고 있으며, 이를 통해 고객 맞춤형 의사결정을 지원하고 있다.

이에 대해 유인지 대표는 “앞으로의 의사결정 시스템은 단순히 규칙을 판단하는 것이 아닌, AI가 추천과 이유를 함께 제시하고, 사용자의 요구에 맞춰 시뮬레이션까지 제공하는 형태로 나아가야 한다. 코리아엑스퍼트 역시 이러한 트렌드에 맞게 지속적으로 신기술을 좇고 솔루션에 적용할 예정”이라고 설명했다.

“AI 기반 의사결정 플랫폼 ‘DI큐브’ 앞세워 도약 준비”

코리아엑스퍼트는 기존 룰 엔진 중심의 ‘넥스큐브(NexS³)’ 제품군의 업그레이드 버전을 준비하며 AI 기반 의사결정 플랫폼으로의 고도화도 추진 중이다.

코리아엑스퍼트 유인지 대표에 따르면, 조만간 출시될 넥스큐브의 차세대 제품인 ‘DI큐브(DICUBE)’는 차세대 AI 기반 의사결정 플랫폼이다. 그간 넥스큐브가 금융·보험 심사와 같은 특정 분야에 최적화된 룰 엔진 중심의 솔루션이었다면, DI큐브는 룰 엔진에 더해 AI 모델, 데이터 분석, 실시간 스트리밍, 시각화, 피드백 루프까지 통합한 종합 의사결정 플랫폼이다.

넥스큐브 솔루션은 △보험청약심사자동화 ‘넥스큐브 EUS’ △보험사기검출 및 이상징후탐지 ‘넥스큐브 FDS’ △여신심사자동화 ‘넥스큐브 CSS’ △보험질병심사 및 선심사 ‘넥스큐브 SEM’ 등으로 구성돼있다. 아울러 애플리케이션 개발 및 운영을 위해 파이코의 ‘블레이즈 어드바이저’와 ‘룰 스튜디오(Rule Studio)’, 비즈니스 애플리케이션 개발 및 운영을 위한 프레임워크 ‘넥스큐브’를 제공하고 있다. 이 외에도 빅데이터 분석 및 전략 컨설팅 도구 ‘MBDT’, 스마트 오토ML 솔루션 ‘넥스큐브 SML’, ML옵스 플랫폼 ‘BDAP’, 데이터 마이닝 솔루션 모델 빌더(Model Builder)’, 프라이빗 클라우드 기반 오픈 API 게이트웨어 솔루션 ‘AMP’, 전자문서 유통 플랫폼 등도 공급하고 있다.

코리아엑스퍼트가 준비 중인 DI큐브는 클라우드 환경에 최적화된 마이크로서비스 아키텍처(MSA)를 기반으로 설계돼 유연하게 시스템을 도입·확장할 수 있다. 코리아엑스퍼트 유인지 대표는 “DI큐브는 데이터 수집부터 분석, 모델 개발과 적용, 결과 시각화, 설명가능한 AI(XAI)까지 의사결정 전 과정을 하나의 플랫폼 안에서 수행할 수 있도록 설계한 것이 넥스큐브와의 차별점”이라고 설명했다.

DI큐브는 단순히 의사결정 결과를 제시하는 것을 넘어, 고객이 그 이유와 대안을 함께 확인할 수 있도록 XAI를 기본으로 제공한다. 예를 들어, 대출 심사에서 단순히 ‘거절’이라는 결과만 주는 것이 아니라 ‘소득 대비 부채 비율 과다(37% 초과), 최근 6개월 카드 연체 2건’과 같은 구체적 사유를 제시하고, 향후 개선 방안까지 시뮬레이션할 수 있도록 한다. 유 대표는 “단순 승인·거절을 넘어 고객의 행동 변화에 따라 어떤 대안이 가능한지까지 안내할 수 있는 것이 DI큐브의 강점이다”고 설명했다.

또한 기존 룰 엔진의 한계였던 복잡한 변수 간 상호작용, 비정형 데이터 분석, 비선형적 리스크 판단 등도 DI큐브 내 AI·ML 모델을 통해 정교하게 분석할 수 있다. 룰 엔진과 AI 모델이 결합돼 의사결정의 정확도와 신뢰성을 동시에 높였다는 설명이다.

이와 함께 클라우드 기반 전사 의사결정 플랫폼인 ‘DMPS(Decision Making Platform for Streaming)’와의 연동을 통해 실시간 데이터 기반 의사결정도 가능하다. 카드 결제나 보험 청구가 발생했을 때, DMPS가 실시간으로 데이터를 감지하고 AI 모델과 룰 엔진이 적용돼 즉시 리스크를 분석·판단해 최종 결과를 자동으로 추출하는 것을 예로 들 수 있다.

이에 더해 유인지 대표는 “DI큐브는 고객의 비즈니스 환경에 맞춰 쉽게 확장 가능한 플랫폼이라는 점에서도 기존 넥스큐브와 다르다. 넥스큐브가 주로 온프레미스 중심이었던 반면, DI큐브는 처음부터 SaaS 형태를 전제로 설계돼 중견·중소 금융사, 핀테크, 공공기관 등 IT 인프라가 제한된 기업들도 쉽게 도입할 수 있다”고 첨언했다.

특히 코리아엑스퍼트가 오랜 파트너십을 유지해온 글로벌 의사결정 플랫폼 기업 파이코(FICO)의 선진 기술과 로드맵을 기반으로 한 하이브리드 플랫폼이라는 점도 강점이다.

유인지 대표는 “파이코와의 전략적 파트너십으로 글로벌 기준을 따르면서도 한국 시장에 적합한 모델을 독자적으로 개발해 적용할 수 있는 것이 DI큐브의 큰 차이점이다. 금융을 넘어 제조, 공공, 보안 등 다양한 산업에서 의사결정 플랫폼으로 자리 잡고자 한다”고 말했다.

외연과 내실 다지며 ‘제2 도약기’ 기대

창립 30주년을 맞이한 코리아엑스퍼트는 AI 기반 의사결정 플랫폼 기업으로의 대전환과 함께 본격적인 외연 확대에도 나선다.

유 대표는 “2022년 매출이 약 105억 원에서 2023년 120억 원으로 늘어났다. 올해 목표는 140억 원이다. 단순 룰 엔진 사업을 넘어 AI·데이터 플랫폼으로 확장하면서 매출 성장 속도도 빨라지고 있다”고 강조하며 “숫자 성장에만 의존하지 않겠다는 원칙도 분명하다. 빠른 매출 성장 이면에 기술 연구와 내실 다지기가 무엇보다 중요하다. 이를 위해 코리아엑스퍼트는 전담 기술연구소를 중심으로 오토ML, AI 모델, 차세대 룰 엔진 고도화, AI 기반 데이터 마트 등으로 기술 연구를 확장하고 있다”고 설명했다.

코리아엑스퍼트는 비즈니스 전문가와 젊은 AI·데이터 전문가들이 유기적으로 협업할 수 있도록 내실도 다지고 있다. 실제 각 본부장과 시니어 개발자들을 멘토-멘티로 묶어 유기적으로 업무를 수행할 수 있도록 하는 환경을 만들었다. 개발자들과 데이터 분석가들은 비즈니스와 기술 역량을 융합할 수 있는 인재로 성장하도록 시스템도 체계화했다.

코리아엑스퍼트는 DI큐브를 통해 금융 외 산업으로의 확장도 추진한다는 계획이다. 기존 금융·보험 심사뿐 아니라, 공공부문의 보조금 부정 수급 탐지, 제조업의 생산·품질 최적화, 보안 분야의 내부 정보 유출 방지 등으로 사업 영역을 확대한다는 계획이다. 유 대표는 “의사결정 지원은 특정 산업에 국한되지 않는다. 누구나 쉽게 쓸 수 있는 AI 기반 의사결정 플랫폼으로 고도화하겠다”고 강조했다.

제조업에서는 AI 기반의 생산·품질 데이터 분석 및 공정 최적화가 대표 사례다. 생산 현장에서 발생하는 수천~수만 건의 데이터 속에서 설비 고장, 불량률 증가 등 위험 신호를 AI가 실시간 탐지하고, 룰 엔진이 공정 변경, 설비 점검 시점을 제안하는 방식이다. 이를 통해 생산 효율성을 극대화하고 불량률을 최소화하는 스마트팩토리의 엔진으로 DI큐브가 활용될 수 있다.

공공 분야에서는 국가 보조금 부정 수급, 의료보험 과다 청구, 세금 회피 패턴 감지 등 복잡한 데이터 기반의 문제를 해결하는 데 주력하고 있다. 이미 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 기획재정부 등에 공급한 놀리지 베이스를 토대로, 공공 의사결정 지원 플랫폼으로의 확장도 준비 중이다.

일반 기업 측면에서는 내부의 임직원 이상행위 탐지, 개인정보 유출 방지 등 AI 기반 내부통제 솔루션으로도 쓰임새를 확대할 수 있다. 기존 룰 엔진만으로는 포착하기 어려웠던 복합적인 데이터 상관관계, 비정형 데이터 기반 이상행위를 AI로 분석하고, 이를 룰 엔진과 결합해 신속하게 대응할 수 있다는 것이다.

한편, 유 대표는 향후 3년을 ‘제2의 도약기’로 규정하고, 동남아, 일본 등 해외 시장으로도 비즈니스를 확장한다는 계획이다. 이를 위해 글로벌 파트너인 파이코와 협력을 강화하고 있다. 최근에는 일본 후지쯔 등 글로벌 기업들과도 비즈니스 전략을 논의 중이다.

마지막으로 코리아엑스퍼트 유인지 대표는 “의사결정 플랫폼의 진화는 단순한 기술의 진보가 아닌 고객이 더 빠르고, 정확하고, 공정한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것”이라며 “본질을 지키며 코리아엑스퍼트가 다음 30년도 성장하는 기업이 될 수 있도록 준비하고 있다”고 강조했다.