[AI와 기업]② 구글의 AI 도입한 ‘넷마블게임즈’과 ‘알지피코리아’의 두가지 수확
이안나 기자 | 기사작성 : 2018-03-30 16:05
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▲ 알지피코리아 조현준CTO ⓒ구글코리아

머닝러닝 도입 기업의 두 가지 공통점은 '방대한 데이터 보유'와 '자동화를 통한 효율성 극대화'

알지피 코리아 "이틀 걸릴 일을 2시간 만에 끝내"

넷마블게임즈 "20%에 육박했던 광고 사기율, 머신러닝으로 전체 모니터링하며 감시"


(뉴스투데이=이안나 기자) 기업들은 AI 머신러닝 기술을 활용해 생산성을 대폭 향상시키고 있다. 주로 사용자별 맞춤 콘텐츠를 제공해 수익을 얻거나, 사람이 오래 걸려서 하는 일을 AI로 대체해 빠른 시간에 처리하는 방법이다.

국내 기업들도 클라우드 머신러닝을 도입해 효율적으로 일처리를 하고 있다. 알지피 코리아와 넷마블게임즈가 AI를 적용한 사례를 살펴보면 2가지 공통점이 있다. 첫째로 이들은 “많은 양의 데이터를 갖고 있는 것이 핵심”이라고 말한다. 둘째는 '사람이 할 수는 있지만 오래 걸리는 일'에 기계를 적용해 시간을 줄였다는 것이다. 즉,  아직까지 AI적용은 회사 ‘운영’ 부문에서 효율성을 살리는 단계에 적용되고 있다. 

이처럼 기업이 구글의 머신러닝을 적용하기 위해 처음 해야 할 일은 무엇일까. 장혜덕 구글 클라우드 코리아 총괄은 "우선 이미 훈련된 머신러닝 모델 (비전, 스피치, 번역, 자연어 처리 API 등) 사용 사례들을 살펴보고 회사내 업무 프로세스를 개선할 수 있는 부분 등을 찾아보는 것을 권장한다"며 "또한 소개된 사례에서처럼 데이터 수집 전략을 잘 세워서 클라우드에 모으는 것부터 하는 것을 권장한다"고 답변했다.

알지피코리아는 세계적인 음식배달 서비스인 딜리버리 히어로의 한국 네트워크로서 국내에선 ‘요기요’와 ‘배달통’앱을 운영 중이다. 조현준 알지피코리아 CTO는 “인공지능 머신러닝은 많은 양의 데이터를 필요로 하는데, 우리는 국내뿐 아니라 전 세계를 대상으로 하니 터키, 중동, 남미 등 많은 음식 주문 데이터들을 토대로 학습시키고 추천 기능을 사용했다”고 설명했다.

알지피 코리아가 AI를 활용한 사업영역은 VOC(Voice of Customer) 분석 및 분류와 포토리뷰 분류였다. 과거에는 매주 2,000개 이상 수집되는 댓글 내용이 긍정적인지 부정적인지 사람이 이틀 동안 직접 분류하며 시간과 비용이 많이 들었다.

반면, 텍스트 마이닝 기술을 활용하면 같은 작업을 자동처리를 통해 1시간 이내 완료하게 됐다. 이 기업은 빠른 분석을 통해 어느 지역에 식당을 더 늘려야 할지, 친절한 서비스를 제공한 업체에 보상을 더 해준다는지 등 추가적인 경영전략을 세울 수 있게 됐다.

또한 알지피코리아는 고객들이 포토리뷰를 남기면 리워드를 더 주는데, 일 평균 2,000개 이상의 사진들이 올라온다. 이중 10%는 배달음식 후기가 아닌 리워드 받기만 목적으로 한 ‘논푸드’ 사진이 올라온다.

과거엔 인력 부족으로 수동 판별하기 불가능했지만 이젠 모든 리뷰를 2시간 이내 94%의 정확도로 자동 분류한다. 이어 알지피코리아는 음식 추천 서비스와 개인화된 서비스를 고도화하는 작업에 머신러닝을 적용하고 있으며 이와 관련된 서비스를 곧 내놓을 예정이다.


▲ 넷마블게임즈 김동현 이사 ⓒ구글코리아

게임업체들도 AI센터를 별도로 만드는 등 기술 개발에 전폭적으로 투자하고 있다. 넷마블게임즈는 게임 서비스 운영 분야에 머신러닝이 이미 적용되고 있다. AI센터를 만들어 구글 PSO 전문가들과 협업한 결과다. 김동현 넷마블게임즈 이사는 “머신러닝으로 풀 수 있는 문제가 많은데 이 중 비즈니스 효과가 크면서 구현 가능한 것이 무엇인지를 연구했다”고 전했다.

그 결과 넷마블게임즈가 머신러닝을 가장 많이 쓰고있는 프로젝트는 이용자를 자동으로 분류해 각 특징을 분석하는 ‘유저 자동 분류’, 이용자가 얼마의 매출을 가져다줄 수 있는지 예측하는 ‘유저별 Life Time Value 예측’, 광고비 회수 기간을 예측하는 ‘퍼포먼스 광고에 대한 ROAS 예측’, ‘광고 사기 적발’ 등을 꼽았다.

특히 머신러닝을 활용해 광고 사기 적발 문제에 효과적으로 대응할 수 있었다고 전했다. 광고사기는 사람이 아닌 컴퓨터 소프트웨어 등을 통해 허위 반응, 클릭, 설치 등의 이력을 만들어내 광고 성과를 위조하는 것이다.

김 이사에 따르면 2017년 전 세계적으로 ‘봇’을 사용한 광고 사기율은 20%인 것으로 나타났다. 대만, 중국등 심한 지역에선 75%에 달한다. 기업이 광고집행비로 100원을 쓰면 20원을 버리는 셈이다. 하지만 이 사기율을 낮추기 위해 사람이 직접 광고 집행 현황을 모니터링하는 것은 불가능했다. 넷마블게임즈는 여기에 머신러닝을 적용해  실시간으로 모든 트래픽을 눈으로 확인하고, 실제 유저들과 허수들을 가려내고 있다.

이어 넷마블게임즈는 콘텐츠 자체에 대한 AI고도화로 사용자 개인별 게임 난이도 예측, 사용자별 게임 플레이 유형 분석 통한 콘텐츠 추천, 자동 콘텐츠 생성 등의 과제들을 진행하고 있다.



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