이번 세미나에서 SAS는 ▲인공지능(AI)과 머신러닝에 대한 오해와 진실 ▲엔터프라이즈 머신러닝 분석 환경 및 적용 분야 ▲엔터프라이즈 머신러닝을 위한 플랫폼 ▲글로벌 선진 금융 회사의 AI 도입 사례 등을 소개하고, 또한 전자상거래 기업의 신용 평가 및 위조 데이터 활용, 은행의 고객 소셜 미디어 데이터 활용 등 다양한 데이터 분석 성공 사례를 공유했다.

최근 금융 산업은 대출 심사, 사기 방지, 고객 상담 등 다양한 분야에 머신러닝을 도입하며 AI 관련 트렌드를 이끌고 있다. 글로벌 시장조사업체 IDC에 따르면 지난해 전 세계 금융 산업은 인지·AI 시스템에 15억 달러(약 1조 7000억 원)를 지출했으며, 소매 산업과 함께 AI 분야에 가장 많은 투자를 단행한 것으로 나타났다.

그러나 AI에 대한 높은 기대감에 비해 시스템 적용이 늦어지거나 특정 영역에 한정되는 등 다양한 어려움이 발생하고 있다. 이에 대해 SAS 측은 현실적인 접근 방안과 전사적 관점의 목적이 고려되지 않기 때문에 일어나는 문제라고 설명하고, 현실적으로 도입 가능한 AI 기술과 업무 적용 방안, 성공 사례들을 제시하기 위해 이번 세미나를 개최했다고 설명했다.

이날 소개된 SAS의 엔터프라이즈 머신러닝 기반 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’는 다양한 수준의 분석 기술을 지원하는 클라우드 기반 개방형 플랫폼이다. 비즈니스 애널리스트, 데이터 과학자, SW 개발자는 ‘SAS 바이야 플랫폼’을 활용해 빅데이터로부터 분석 자산을 생성하고 인사이트를 도출할 수 있다.

공용 API와 다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 ‘SAS 바이야’는 인터랙티브 탐색과 리포팅, 통계, 데이터 마이닝, 머신러닝, 스트리밍 데이터 분석, 예측, 최적화 및 계량 경제학을 구현한다.

이진권 SAS코리아 전무는 “AI와 머신러닝을 비즈니스에 성공적으로 적용하기 위해서는 전사적으로 적용 가능한 엔터프라이즈 머신러닝 플랫폼을 구축해야 한다”며, “SAS는 머신러닝 알고리즘을 기존 분석 시스템에 활용할 수 있는 방법과 금융 비즈니스에 적합한 분석 모델을 제공함으로써 금융 회사들의 서비스 혁신을 지원할 것”이라고 말했다.

한편, SAS는 포레스터 리서치(Forrester Research)가 발행한 2017년 1분기 포레스터 보고서의 ‘예측 분석 및 머신러닝 솔루션(Predictive Analytics and Machine Learning Solutions)’ 부문에서 ‘리더’로 선정된 바 있다.