이창수 올거나이즈 대표. AI가 질문을 이해하고 스스로 정보값을 찾아내는 '인지검색'에서 앞선 기술을 확보했다는 평가를 받고 있다.
이창수 올거나이즈 대표. AI가 질문을 이해하고 스스로 정보값을 찾아내는 '인지검색'에서 앞선 기술을 확보했다는 평가를 받고 있다.
세상 어디든 챗봇이 적용되고 있다. 이용자들이 서비스를 묻는 고객센터에서, 직원들이 업무에 필요한 사내 정보를 찾을 때가 대표적이다. 그러나 아직까지 “쓸모가 좋다”는 평가와는 거리가 있다. 정해진 키워드가 아닌 이용자가 문장으로 질문하면 대부분 챗봇은 아직 정확한 답을 못한다. 문장을 제대로 이해하지 못하고, 이해했더라도 제대로 된 정보를 찾아낼 재주가 없어서다. 올거나이즈는 이를 수행할 인공지능(AI)을 개발하고 있는 스타트업이다.

올거나이즈가 개발하고 있는 서비스는 ‘인지검색’이라 불린다. AI가 스스로 질문을 파악하고 이에 맞는 정보값을 찾아나서는 솔루션이다. 이는 고도의 자연어 이해(NLU) 기술이 필요하다. 어떤 질문을 하고 있는지 맥락을 파악해야 하고 문자, 이미지, 그래프 등 수많은 데이터 속에서 이 맥락과 일치하는 데이터를 골라내야 하기 때문이다. 올거나이즈 관계자는 “많은 챗봇들이 엉뚱한 대답을 하는 것은 이러한 과제를 제대로 수행할 기술력이 그만큼 어렵다는 것을 방증하기도 한다”고 말했다.

올거나이즈는 자체 개발한 ‘딥러닝 자기지도학습(Self-Supervised Learning)’ 모델로 이를 깔끔하게 수행하는 AI를 개발했다. 올거나이즈 기술의 특장점은 ‘데이터 라벨링’ 없이도 AI가 문서를 학습하는 기법이다. 데이터 라벨링은 AI가 습득할 수 있도록 날 것의 문자, 이미지 등을 데이터화하는 작업이다.
올거나이즈 자체 실험 결과 딥러닝 자기지도학습을 한 AI가 사내 10만 건 이상 이메일을 모아 중간 단어를 빈칸으로 바꾼 후 들어갈 단어를 맞히도록 해본 결과, 라벨링된 데이터로 학습한 AI 모델보다 나은 성능을 보여줬다. 일본 미쓰이스미토모파이낸셜그룹 테스트 결과에서도 별도 라벨링 작업 없이 검색 정확도 76%를 기록했다. 2주 안에 4000건의 문서를 AI가 학습해 93.4% 정확도로 향상되기도 했다. 덕분에 올거나이즈는 불특정 문서들에서 특정 내용을 뽑아내는 작업에서 신속성은 물론 정확도까지 확보할 수 있었다.

이런 성공을 일군 데에는 이창수 올거나이즈 대표(사진)의 경험에서 비롯된 개인 역량도 크게 작용했다는 평가다. 이 대표는 AI 분야 연쇄창업자다. 2010년 데이터분석 업체 파이브락스를 차렸다. 민첩하게 사업체를 키워갔고, 4년 만에 파이브락스를 미국 모바일 광고업체 탭조이에 약 500억원에 매각했다. 매각 이후 탭조이 부사장으로 근무를 하기도 했다.
이 대표는 탭조이에서 딥러닝 발전에 주목했다. 딥러닝을 활용하면 게임 이용자 분석 말고도 회계, 총무, 법무, 재무 등 거의 모든 비즈니스 업무에서 자동화가 이뤄질 수 있겠다는 생각이었다. 이러한 생각을 기반으로 2017년 올거나이즈를 창업한 것이다. 이 대표는 “기업을 비롯해 사회에 지식이 축적되고 정확한 정보가 공유될수록 우리 생활이 한층 더 윤택해진다고 믿는다”고 말했다.

올거나이즈 기술력은 시장에서도 인정받고 있다. KB증권, 현대카드 등 국내기업뿐 아니라 일본 SMBC금융그룹, 노무라그룹, J파워, 미국 코카콜라 등이 올거나이즈 솔루션을 사용하고 있다. 올거나이즈는 에이티넘인베스트먼트, 스톤브릿지벤처스, 미쓰이스미토모은행 등으로부터 164억원을 투자받기도 했다.

구민기 기자