생체 AI의 무서운 진화... 스마트 렌즈 실용화 '눈앞'
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애플 구글 등도 도전
사용자 눈 움직임 탐지해 질환도 발견
콘택트렌즈가 AI 기기로 변하면 각종 정보와 영상을 보여주는 아주 작은 디스플레이 화면이 됩니다. 이 디스플레이는 내장 안테나를 통해 외부 장치와 소통하고 인터넷과도 연결이 됩니다. 자동차 내비게이션처럼 실제 도로와 건물의 방향이나 지명 등의 데이터를 눈앞에서 볼 수가 있습니다. 보행 시 목표 지점으로 가는 방향을 제공한다든가 낯선 기계부품을 교체하는 방법 등을 디스플레이 화면을 통해 안내받을 수 있습니다. 시력이 약한 장애인들도 이 장치를 통해 많은 도움을 받을 수 있습니다.이 사업에 먼저 뛰어든 벤처기업은 미국의 모조비전입니다. 모조비전은 지난해 봄 미 CES(소비자가전전시회)에서 스마트렌즈 시제품을 선보여 크게 인기를 얻었습니다. 지난해 12월에는 일본 콘택트렌즈업체 메니콘과 AI 콘택트렌즈를 공동으로 내놓아 2024년쯤 실용화하기로 했습니다. 모조비전이 만든 스마트렌즈는 기존 안경형 스마트글라스에 비해 시야가 넓으며 일체감 있는 화면과 데이터 등을 눈앞에서 띄워준다고 합니다. 처음에는 약시 등 시각장애인들을 대상으로 제품을 내놓은 뒤 대상을 일반 소비자로 넓혀 간다는 전략을 갖고 있습니다. 특히 눈의 움직임을 탐지하는 센서를 탑재하고 있어 사용자의 건강과 관련한 데이터를 얻을 수 있으며 질환의 조기징후를 발견할 수 있는 가능성도 있다고 합니다. 모조비전은 이 제품이 미 FDA(식품의약국)의 인증도 얻어야 하고 충전 장치 등의 개발이 더 필요해 상품화까지는 3년이 걸릴 것으로 보고 있습니다. 메니콘은 소재 개발과 세척, 승인 등의 지식이 있는 일본 콘택트렌즈 회사입니다. 이 회사는 의료기기의 승인 등을 준비하고 임상시험과 제조설비의 구축 등을 담당할 것이라고 합니다.
모바일에 이은 차세대 정보단말 가능성도
미국의 벤처기업 이노베가도 스마트렌즈를 개발하는 대표적 기업입니다. 이노베가는 콘택트렌즈와 여기에 연결된 소형 디스플레이를 탑재한 안경형 단말을 함께 붙이는 패키지형 스마트렌즈를 만들고 있습니다. 두 개를 결합해 일상의 시야를 차단하지 않고 정보 단말기 화면을 자연스럽게 겹쳐 표시할 수 있는 게 장점입니다. 생체 적합성을 우선으로 생각해 이런 시스템을 구현했다고 합니다. 이 기업은 자사의 스마트 콘택트렌즈가 2021년 말까지 시장 허가를 받을 수 있을 것으로 예측합니다. 일본의 벤처업체 QD레이저도 양자 컴퓨터에 응용할 수 있는 반도체 레이저를 사용해 눈의 망막에 직접 영상을 비추는 기술을 개발했습니다. 이 기술은 영상을 디스플레이에 비추는 것에 비해 레이저를 발사하는 것뿐으로 소비전력이 10분의 1밖에 들지 않는다고 합니다.
애플과 페이스북 구글 등도 스마트 렌즈 사업에 적극 뛰어들고 있습니다. 특히 애플의 분석으로 유명한 밍치궈 대만 TF인터내셔널 애널리스트가 애플이 2025년까지 AR 글라스를 내놓고 2030년께 콘택트렌즈 유형을 내놓을 것이라고 예견해 화제를 모으고 있습니다. 그는 애플의 AR·VR 제품 로드맵을 3단계로 예측하며, 2022년에는 헬멧형 기기, 2025년에는 안경형 기기, 2030년께 콘택트렌즈형 기기가 출시될 것이라고 했습니다.
페이스북은 프랑스의 에실로 룩소티카와 AR용 스마트글라스를 올해 내놓을 예정이며 MS도 지난해 웨어러블 홀로그래픽 디바이스 '홀로렌즈2'를 선보였습니다. 스마트 글래스와 스마트렌즈는 5G(5세대통신)가 보급되면 영상을 전송하기 쉬워지는 등 편의성이 늘어나 활기를 띨 것으로 보입니다.
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중국은 지난 11일 최대 정책결정회의인 양회(兩會)를 열고 인공지능(AI)을 중국이 지향하는 국가목표, 즉 ‘中國夢’을 실현하기 위한 전략적 수단으로 재확인했다. 중국은 시진핑이 집권한 2013년 이후 중국몽을 국가비전으로 집중 거론해 왔다. 2020년 보통사람들도 부유하게 사는 ‘샤오캉사회’를 실현하고, 새로운 사회를 지향하는 취지로 이번 양회에서 14차 5개년 계획을 마련했다. 2018년부터는 중국몽 달성을 위한 신인프라(新基建)를 강조하고 있다.중국에서 인공지능(AI)이 국가전략으로 채택된 것은 다른 나라처럼 2016년 ‘알파고 충격’을 겪고 나서다. 세계적으로 충격을 주었던 알파고 사건은 중국에서도 큰 충격으로 받아들여졌다. 이에따라 2017년 7월 ‘차세대 인공지능 발전계획’을 수립하고 범국가적인 차원에서 다양한 정책을 추진하게 된다. 세계적으로 최초인 셈이다. 우선 1단계로 2020년까지 세계적 수준의 기술 수준을 달성하고 법제도를 준비하기로 했다. 2단계는 2025년까지 AI 기술적 한계를 돌파하고 세계 최고의 기술국가로 도약하는 것이다. 2030년에는 미국을 제치고 이론/기술/응용 전 분야에서 세계 1위를 달성하는 ‘AI굴기’를 실현한다는 게 3단계 목표다. 그 이후 매년 양회에서는 AI에 관한 정책 성과와 계획을 발표해오고 있다. 중국을 움직이는 공산당의 가장 중요한 국정행사인 양회에서 리커창총리가 발표한 ‘정부업무보고’와 최근 AI보고서를 토대로 중국의 AI정책을 살펴 본다. 중국의 AI정책은 AI기술정책과 이를 활용한 응용정책으로 구분해 추진되고 있다. 이러한 AI정책은 시진핑주석이 의장인 공산당 상무위원회를 정점으로, 전담조직이 과학기술부에 설치됐고, 전문가 AI자문위원회의 자문을 받아 중앙정부, 지방정부, 기업, 대학이 각각의 역할을 수행하는 체제로 추진되고 있다.2017년 국가전략계획 수립 이후, 같은해 12월 공업정보화부에서 AI산업 3개년 계획이 만들어졌다. 2020년 7월 AI표준지침이 범국가차원에서 마련돼 각종 AI정책을 조율하고 있다.국가정책에 따라 지방정부에서도 AI정책이 추진되고 있다. 북경, 광동, 상해, 강소성, 절강성 등이 선두 그룹이다. 북경의 경우 2017년부터 스마트도시를 AI를 통해 실현한다는 기치하에 크라우드센터, AI데이터, 알고리즘, AI칩과 같은 분야에 집중투자하고 있다. 광동성도 광주시와 심천시를 앞세워 차세대 AI혁신 인프라 건설계획과 같은 정책을 집중 추진하고 있다. 특이하게도 안휘성은 합비시에 스마트 음성 밸리를 구축했고, 로봇클러스터도 구축해 육성 중이다. 산서성은 일찍부터 데이터에 특화해 데이터 수집, 처리, 거래를 위한 인프라를 구축하고, 바이두 같은 기업을 유치해 AI용 데이터산업을 집중 육성하고 있다.▶투자 동향주요 기업들의 투자도 활성화되고 있다. 바이두는 AI용 서버 500만 대를 투입하고, 알리바바는 향후 3년간 클라우드서버, 칩, 네트워크에 34조원을 투자할 계획이다. 텐센트는 블록체인, 데이터센터 등에 75조를 투자한다고 발표했다. 2020년 AI분야에서 전년 대비 73% 증가한 644건 25조원정도가 투자됐다. 데이터플랫폼, 데이터센터, 범용 알고리즘 분야에 집중돼 있다는 게 눈길을 끈다. 또 자율자동차와 지능형로봇 분야에도 많은 투자가 이뤄지고 있다. ▶연구개발 및 특허 지재권 동향AI 신인프라정책에 힘입어 많은 대학과 연구소가 기술개발에 집중한 결과 2020년 전녀대비 56% 증가한 70만 건의 특허가 출원됐다. 바이두는 1만 건의 특허 출원을 통해 3000건의 라이센스를 받았다. 칭화대와 절강대학, 항공대학도 많은 특허를 출원했다. ▶기업 동향많은 기업들이 AI 신인프라 비즈니스에 뛰어들고 있다. 바이두는 AI칩 ‘쿤룬’을 생산하고 있고, 화웨이는 AI플랫폼 ‘Atlas900’을 발표했다. 알리바바도 AI훈련용 ‘EFlops’를 개발했다. AI스타트업도 빠르게 유니콘으로 성장하고 있다. 상탕테크는 영상처리와 딥러닝을 통합한 AI 오픈플랫폼을 개발했다. 전통산업 분야에서도 가전기업 하이얼이 AI솔루션을 소개하는 등 제조, 의료, 에너지 등의 분야에서 많은 솔루션들이 개발되고 있다.▶분야별 동향컴퓨팅파워 분야에서 AI칩 시장이 급속도로 확대되고 있다. 중국기업들도 잇달아 칩을 발표하고 있는데, 바이두는 ‘쿤룬’ 화웨이는 ‘910’ 알리바바는 ‘빛800’ 한무기는 ‘270’을 내놨다. 이 시장은 2019년 2조원에서 2023년 17조원 규모로 폭증할 것으로 예상된다. 클라우드 컴퓨팅과 데이터센터 구축도 신인프라의 중요 분야로 바이두의 양천센터처럼 세계 수준의 센터가 구축되고 있다.AI데이터 구축도 중국이 적극적인 투자를 하는 분야다. 고품질 데이터를 개방화해 개발비를 낮추기 위한 사업이 활발한데, 제남시의 경우 2018년 오픈플랫폼을 구축해 1010개 DB를 개방했다. 데이터 거래를 위해 2014년 귀양 빅데이타거래소가 설립된 이후 2000여 회원과 225개 데이터 소스로부터 150PB 데이타를 축적하여 4000개 이상의 서비스를 선보였다. 천진시도 오픈플랫폼을 구축해 567개 데이터셋, 6760만 건 데이터를 수집했다. 바이두에서는 ‘아폴로스케이프(ApolloScape)’라는 플랫폼을 통해 자율주행을 위한 환경, 날씨, 교통상황을 포함한 복잡한 데이터를 제공하는 방식으로 연구개발과 테스트를 지원하고 있다.AI 알고리즘의 경우 오픈소스 생태계를 구축해 나가고 있는데, 영상처리 분야는 최고 수준에 도달해 의료, 제조, 유통 분야로 활용영역을 확대해 나가고 있다. 특히 자연어 처리 분야에서도 많은 성과를 보여주고 있다. 이와함께 오픈소스 AI 프레임워크 개발도 잇따르고 있다. 2017년 바이두는 국가 지정 오픈플랫폼인 스로틀을 필두로 2018년 텐센트와 샤오미가 오픈플랫폼을 발표하였고, 2020년 칭화대에서도 딥러닝 학습플랫폼 ‘天修’를 발표했다. 이렇게 백화제방하는 오픈플랫폼 출현에 따라 2019년 과기부는 차세대 오픈플랫폼 가이드를 제정하기도 했다. AI 신인프라의 내부역량을 강화하는 정책을 바탕으로 중국경제를 굳건히 하는 노력도 진행되고 있다. 우선 세계의 공장이라 일컬어지는 제조업 분야에서 AI도입이 활발하다. 2015년 ‘스마트제조 2025’ 발표 이후 광동, 천진, 저장, 산동, 상해 등지에서 클러스터가 구축됐다. 폭스콘은 품질관리, 하이얼은 가전분야, 바이두는 의료기기에 두각을 나타내고 있다. 코로나로 이러한 추세는 더욱 가속화될 것으로 보인다.의료분야 AI도입도 활발하다. 이미 2017년 AI 발전계획에서 중점분야로 선정됐다. 전통 한의학과 인공지능을 결합시켜 진단과 의료서비스 품질을 향상하고 있고, 코로나19 발발 이후 바이러스 분석과 원격진료, 추적관리 등에 AI가 활용되고 있다. 교통분야 또한 AI가 활발하게 도입되고 있는데, 2019년 스마트교통 시장규모는 25조원으로 전년대비 14% 성장했다. 스마트 고속도로 구축도 활발하다. 한편 자율주행 분야에서도 AI가 도입되고 있는데, 2020년 9월 현재 20개 도시 200개 지역에서 자율주행 허가가 나 500대 이상의 차량이 시험운행을 하고 있다. 북경시의 경우 2020년 11월까지 시험도로 700km에서 213만km 이상의 자율주행 시험을 했다. 에너지는 경제성장과 함께 시장이 급속히 커지고 있는 분야다. 그만큼 AI 도입도 활성화되고 있다. 바이두는 에너지 생산과 수송 등을 포괄하는 솔루션을 개발했고, 화웨이는 석유채굴부터 파이프라인 관리까지 해주는 기술을 개발했다. 텐센트도 스마트 솔루션 개발에 성공했다. 특히 스마트 그리드 분야 AI응용이 활발하다.금융분야에서도 AI가 많이 활용되고 있다. 2017년 중앙은행인 인민은행은 금융과학기술위원회를 설치해 2019년 9월 AI활용을 위한 금융기술 발전계획을 수립했다. 일선 창구분야에서 결제와 투자자문, 고객지원 등 뒷받침해주고 백엔드에서는 리스크 관리감독 기능을 지원하는 역할을 수행하고 있다. 핑안그룹의 일괄통화, 교통은행의 재테크 컨설팅, 타이콘보험의 스마트 서비스 등이 주목할 만하다.문제점들도 지적되고 있다. 우선 AI 알고리즘과 스마트칩, 오픈플랫폼 등과 같은 분야에서는 취약점이 나타나고 있다. 둘째가 데이터 수집, 유통의 문제다. 데이터셋 개방 미흡, 훈련데이터 부족, 데이터 공유체계 미흡 등이 꼽힌다. 셋째는 인재 부족과 융합 부족이다. 복합형 인재의 부족으로 중소기업들이 어려움을 겪고 있고, 업종간은 물론 대중소기업간 기술 격차도 여전히 큰 상황이다. 넷째로 안전과 윤리문제는 지속적으로 해결되어야 할 과제로 지적된다. 신뢰성있는 AI기술을 확보하는 것은 중요한 과제이며, 사샐활이나 도덕윤리문제도 풀어 나가야 할 과제로 제시되고 있다.한편 미국 스탠포드대학은 최근 보고서를 통해 전세계 AI학술지에서 중국의 연구논문이 20.7%를 차지해 미국(19.8%)을 능가하기 시작했다고 발표했다. 올해 초 미국 비영리단체인 정보기술혁신재단(ITIF)은 흥미로운 보고서를 내놓기도 했다. AI를 이끄는 미국과 중국, EU의 AI역량을 평가한 결과 전체적으로는 여전히 미국이 AI산업생태계, 인재규모, 연구논문, 하드웨어 면에서 우월하지만, 중국이 최근에는 AI활용과 데이터 축적에서는 미국을 능가하고 있다는 것이다. 구체적으로 보면, AI 벤쳐캐피털이 미국은 143억달러인데 중국은 56억달러에 그쳤다. 스타트업도 미국이 1393개로 중국(383개)을 압도했다. AI연구자의 경우 미국은 2만8536명인데 중국은 1만8232명이었다. 논문은 미국이 질적으로 우세하다는 평가다. 미국이 발표 편수에서 1만6233편으로 중국(2만4929편)에 뒤졌지만, 피인용지수에서는 미국 1.4, 중국 0.8로 중국을 뛰어넘는 것으로 나타났다.세계 30개국 이상이 국가차원에서 AI전략을 수립했다. 2017년 캐나다를 필두로 중국과 미국, EU, 일본이 발표했고, 우리도 2019년 발표했다. 코로나로 세계 경제는 어려운 상황이지만 AI를 향한 도전은 멈추지 않고 있다. 미래 목장에 튼튼한 소를 키우는 노력은 더욱 박차를 가할 때다. 국가차원의 전략이 성과를 나타내도록 정부와 기업이 충분한 예산을 투입할 수 있는 메커니즘이 마련돼야 한다. 우수한 인재가 양성될 수 있도록 대학 뿐아니라 초중고 과정에서도 지원이 확대돼야 하며, AI알고리즘의 쌀 역할을 하는 데이터 축적에 많은 노력이 필요하다. AI가 초래할 부작용을 예방하기 위한 법제도와 보험시스템 정비도 필요한 과제다.
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2016년 알파고의 충격으로 다가온 인공지능(AI)이 어느덧 우리 일상 그리고 산업 모든 곳에서 빠르게 자리를 잡고 있다. 2020년 코로나19 위기 속에서 많은 기업들이 생존을 위해 디지털 혁신기술, 특히 AI의 도입과 이를 통한 혁신을 더욱 강조하고 있다. 각종 언론을 통해 AI를 통한 성공 및 혁신사례를 접하는 것은 어려운 일이 아니다.매킨지 분석에 따르면 2020년 조사 대상기업의 절반(48%)이 비즈니스에 1개 이상의 AI 툴을 채택하여 활용하고 있다. AI 도입이 가장 활발한 산업은 하이테크/통신 산업으로 채택률은 70%에 이르고 있다. 이어 자동차 및 조립 산업과 금융 산업이 공동 2위로 조사 대상기업의 60%가 AI를 직, 간접적으로 활용하고 있는 것으로 조사됐다. 보수적이고 변화가 더딘 금융업계도 어느덧 디지털과 AI로 도배된 각종 상품과 서비스를 쏟아내는 등 내부 가치사슬 혁신의 툴로 활용하느라 여념이 없다. 실제 PwC에서 발표하는 AI 임팩트 인덱스(Impact Index)에 따르면 금융업은 헬스케어와 자동차산업에 이어 주요산업 중 세 번째로 AI가 미치는 잠재적 영향력이 클 것으로 예측되고 있다.그렇다면 정말 AI는 금융의 미래가 될 수 있을까? 타산업 대비 많은 규제와 이에 따른 높은 진입장벽, 무엇보다 명확한 명제와 그 준거가 중요한 금융업에서 AI, 특히 딥러닝 모델이 가진 블랙박스와 같은 ‘언익스플레이너블(Unexplainable)’한 특성으로 얼마나 큰 영향을 미칠 수 있을까? 그 가능성에 대해 국내 금융그룹 최초의 AI 자회사인 신한AI의 구체적 사례를 통해 짚어보고자 한다.AI는 이미 금융산업 핵심 속성들의 상당수를 변화시키고 있다. 2018년 세계경제포럼(World Economic Forum) 발표 자료에 따르면, 지금까지 자산 규모가 중요했다면 앞으로는 데이터의 양과 질이 더욱 중요해질 것이다. 그동안 대량 판매 중심의 상품에서 향후 개개인의 특성을 반영한 맞춤형 상품이 주목 받을 것이다. 또 단순 협업 수준의 외부 파트너십에서 오픈 API 서비스처럼 디지털 연결을 통한 최적화와 매칭이 금융서비스 성공의 주요 요소가 될 것이다. 그리고 ‘디지털 유목민’으로 불릴 정도로 이동이 자유로운 고객을 유지하는데 초점이 맞춰질 것이다. 여태껏 인적 역량에 의존해 왔다면 지금부터는 도메인 지식을 갖춘 현업 전문가와 AI 등의 디지털 기술의 상호작용이 금융산업의 핵심 속성으로 자리잡을 것이다. AI는 인간의 학습능력처럼 데이터간 관계와 의미를 분석하고 학습하여 스스로 진화할 수 있다. 또한 다양한 사물을 인지할 수 있는 이른바 ‘커그너티브(Cognitive)’ 기술을 통해 데이터의 양적, 질적 확장이 가능하다. 무엇보다 상황 이해와 통찰을 기반으로 새로운 것을 만들 수 있는 추론 능력을 갖추고 있다. 이러한 AI의 특성은 기존 금융의 기능을 더욱 강화시키거나 서비스의 새로운 패러다임을 제공하는 등 다양한 전략적 기회들을 창출할 수 있다. 신한AI 역시 인공지능 특성에 집중해 자본시장에 대한 스마트한 의사결정과 주요 프로세스를 최적화하고 있다. 다양한 형태의 빅데이터들을 통합 및 분석해 자본시장 전반에 걸친 새로운 통찰력을 확보해 나가고 있다.신한AI의 인공지능 투자자문 플랫폼 NEO는 새로운 지평을 열어간다는 뜻의 ‘NEW’와 신한금융그룹의 모든 역량을 집중한다는 뜻의 ‘One Shinhan’이 결합된 의미다. 글로벌 시장 분석을 기반으로 최적의 포트폴리오와 상품을 추천하는 AI 기반 투자자문 플랫폼이다. NEO는 과거 30년 이상의 글로벌 빅데이터를 활용하고 있다. 약 43만 개가 넘는 경제지표, 시장지수 등 다양한 글로벌 데이터와는 물론 뉴스, 전문가 리포트 등 약 1800만 건 이상의 비정형 데이터를 글로벌 데이터 벤더사로부터 매일 공급받고 있다. 글로벌 벤더사를 통해 확보하기 힘든 각국 정부의 정책이나 중앙은행 발표문, 블로그 등은 약 400개 이상 사이트를 직접 크롤링해 데이터를 확보하고 있다.우선 비정형 데이터의 경우 IBM 왓슨을 활용해 분석 결과를 정형 분석모델에 활용할 수 있도록 정량화하는 프로세스를 거친다. 이를 위해 신한AI는 5만 개가 넘는 금융 특화 지식사전과 분류체계, 이벤트 셋 등을 직접 개발했다. 이는 신한AI의 AI 관련 핵심자산 중 하나다. 기존 인력으로는 분석하기 힘든 방대하고 다양한 형태의 데이터를 기반으로 미국, 영국, 독일, 중국, 한국, 일본, 브라질 등 글로벌 7개국 약 15개 자산에 대한 1, 3, 6개월 후 지수값을 예측한다. 아울러 시장 센티멘트, 주요 뉴스 및 이벤트 탐지, 유사국면 분석 등과 같이 시장을 분석할 수 있는 마켓센싱 모델을 개발했다. 특히 모델 성능을 강화하기 위해 시장의 미래값을 예측하는 모델, 현재 트렌드를 분석하는 모델, 유사국면을 반영하는 모델, 이벤트 탐지를 통한 시장 충격을 조정하는 모델 등을 조합해 최적의 예측 알고리즘을 구현하고 있다. 또 모델이 예측한 글로벌 주요시장 분석 결과를 기반으로 강화학습을 통해 최적의 자산배분 모델을 개발했다. 약 26만 개 글로벌 상품을 새롭게 분류하고 다차원 분석해 향후 수익률이 좋을 것으로 예상되는 최상의 상품을 추천하는 모델을 제공하고 있다.지금 이 순간에도 시장은 빠르게 변화하고 있다. 모델들도 고도화되고 끊임없이 재학습해야 한다. 이를 위해 신한AI는 딥러닝의 구루인 조슈아 벤지오가 창업한 AI 전문기업 엘리먼트 AI(Element AI)와 함께 2020년 NE0 2.0을 위한 공동 연구를 했다. 2021년 하반기를 목표로 더욱 고도화된 NEO 2.0 공개를 준비하고 있다. 그동안 금융시장은 마켓 변동과 위험을 예측하기 위해 많은 시간과 노력을 투자했다. 하지만 미처 예상하지 못한 다양한 변수와 이벤트로 많은 손실과 위기를 경험하고 있다. 신한AI는 최신 AI기술과 그룹 리스크 관리 역량을 결합해 1개월 내 시장의 급락 위험을 사전에 탐지하는 ‘마켓워닝시스템(Market Warning System)’을 개발했다. 마켓워닝시스템은 글로벌 주요 시장의 변동성 확대국면을 조기 탐지하기 위해 2가지 방법을 고안했다.첫 번째가 ‘시그널 베이스 워닝(Signal Based Warning)’ 시스템이다. 과거 20년의 정형 및 비정형 빅데이터 중에서 금융시장의 급락을 탐지하는데 적합한 600여 개의 변수를 선정, 금융시장의 1개월내 급락을 탐지하는 인덱스를 자체 개발했다. 그 인덱스가 임계치를 하향 돌파할 경우 시그널을 울려 리스크 담당자가 시장의 급락에 사전 대비할 수 있도록 경각심을 주기 위해서다. 시그널을 통해 일기예보와 같이 유연하게 금융시장의 변동성에 대처할 수 있게 된 것이다. 두 번째는 ‘시나리오 베이스 워닝(Scenario Based Warning)’이다. 과거 20년 동안 글로벌 급락이 발생했을 때, 실제 나타났던 변수들의 조합을 시나리오로 정의하고, 그 시나리오를 탐지하는 방식으로 향후 1개월 내 시장 급락 가능성을 경고하고 있다. 전문가 몇 명이 모니터링할 수 있는 변수의 개수와 그 조합은 한계가 있다. 그러나 이 시스템에서 AI는 600여 개의 변수를 다양한 조합으로 구성하고 각 변수들의 움직임을 반영해 수십억 가지의 시나리오 조합을 만들어낸다. 이렇게 만들어진 시나리오는 AI 강화학습을 통해 의미가 있는 중요 순서대로 배치돼 전문가들이 보다 정교하고 한 발 빠르게 위험에 대비할 수 있도록 하고 있다.뿐만 아니라 신한AI의 마켓워닝시스템은 글로벌 주요시장 동향을 파악할 수 있는 중앙은행 스탠스, 주요국가 센티멘트, 마켓 키워드 등을 직접 생성해 전문가들이 보다 빠르고 효율적으로 시장을 파악할 수 있도록 지원하고 있다. 현재 신한금융그룹 내 주요 그룹사들도 리스크 관리 역량 혁신을 위해 마켓워닝시스템을 활용하고 있다.신한AI는 NEO와 마켓워닝시스템을 통해 축적된 기술력을 바탕으로 작년 1월말 출시된 AI 투자상품 2종을 투자자문하고 있다. 자산배분 펀드와 펀드랩 상품이다. 해당 상품들은 급락장에서 러시아와 브라질 등 인간 전문가들이 쉽사리 선택하지 못하는 대체 시장을, 그리고 과열 양상이 나타날 때에는 금과 중국 등 상대적으로 소외돼 있는 자산을 편입하는 등 인간 전문가들과는 사뭇 다른 투자패턴을 보이고 있다. 실제 양호한 수익률로 각광을 받고 있다.앞으로 신한AI는 빠르게 변화하는 시장 환경에 적극적으로 대응할 수 있도록 운용 알고리즘을 고도화 시켜 나갈 계획이다. 금융산업 AI는 더 이상 미래 트렌드가 아닌 현실 과제다. 과거 상상도 못하던 일이 지금 가능해지고 있으며 AI에 대한 기대 역시 매우 커지고 있다. 하지만 실제 기업 현장의 현실은 그 기대에 미치지 못하고 보여 주기식 상품과 서비스 출시에 급급하는 등 전략적 방향이 뚜렷한 기업을 찾아보기 힘들다. 신한AI는 그 어느 국내 경쟁사보다 빠르고 적극적으로 AI를 활용하고 있으며 고객 접점에서 보다 크고 다양한 금융혁신을 제공하기 위해 적극적으로 사업 확장을 준비하고 있다. 누구나 NEO를 통해 고품질 시장 정보를 얻을 수 있으며, 자신에게 최적화 된 포트폴리오에 맞게 상품을 가입하고, AI가 효과적으로 사후관리를 할 수 있는 AI 자산관리 플랫폼으로의 진화가 궁극적 목표다.뿐만 아니라 금융 영역을 넘어 예측과 추천 등 인공지능 활용을 위한 핵심 알고리즘들이 제조, 쇼핑 등 다양한 산업으로 확산될 수 있도록 활동 무대를 확대해 나갈 계획이다. 신한AI는 대한민국 금융의 AI 혁신을 위한 ‘퍼스트 펭귄’이 될 것이다.
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MLOps, 로(Low) Code, BERT, GAN, 어린이AI.최근 AI 업계에서 자주 듣는 키워드들입니다. 포브스지가 선정한 올해 AI업계의 트렌드 다섯 가지이기도 합니다. 이 단어들을 읽고 비(非)IT업계에서도 AI가 전파되고 있다는 느낌을 가지셨다면 AI의 전문가나 다름없습니다. 이 트렌드를 알아보겠습니다. 우선 MLOps(Machine Learning Operations)입니다. 머신러닝(기계학습)의 기획에서 개발, 운용까지 비즈니스 속도에 맞춰 고속으로 처리하는 기법이라고 할 수 있습니다. 소프트웨어 개발과 운용을 담당하는 데브옵스(DevOps)의 확장판이라고 할 수 있죠. 특히 비IT기업에서 AI를 받아들이려면 수많은 MLOps의 시행착오를 거쳐야 합니다. 특히 지난해에는 코로나19로 인해 기업들의 생산관리나 재고관리 등에 AI가 잘 통하지 않을 수도 있었을 것입니다. 이럴 때 MLOps의 중요성이 더욱 눈에 띌 것입니다. 둘째 로코드와 노코드(Low Code, No Code)입니다. AI가 워낙 급박하게 진전하다 보면 일반인들도 코딩작업을 해야 할 때가 많습니다. 로코드와 노코드 프로그램을 사용해 일반인도 쉽게 새로운 앱을 만들거나 기능을 추가할 수 있는 방향으로 기술은 진화하고 있습니다. 이미 미국에선 코딩에 대한 비전문가가 로코드 기반을 사용해 개발된 앱기반 플랫폼 등이 출현하고 있습니다. 세째 고급언어모델입니다. 구글의 자연언어처리모델 BERT가 대표적이죠. BERT는 생성하려는 단어의 앞과 뒤 문맥 등을 살핀 다음 자동번역을 시도하는 기법을 쓰고 있습니다. 이 모델은 매우 강력한 힘을 발휘해 구글이 자랑하는 자동번역 기능을 나날이 고도화하고 있습니다. 뭐니 뭐니 해도 고급언어모델은 오픈AI가 만든 GPT-3입니다. 매개변수가 1750억 개나 되니 성능이 좋아질 수밖에 없습니다. 네째 합성 콘텐츠 생성입니다. AI업계에서는 GAN(Generative Adversarial Network·생성적 적대신경망)이라고도 불리고 있습니다. 특정 분야의 실제 모습이나 형상 음성 등을 컴퓨터 프로그램이 학습해 매우 정교한 위조 이미지와 동영상 등을 만드는 기계학습입니다. 기술혁신으로 GAN을 만드는 데 필요한 데이터 크기는 크게 준 상태입니다. 엔비디아는 이전 모델보다 훨씬 적은 데이터를 필요로 하는 GAN의 방법도 시연하고 있습니다. 이러다 딥페이크만 늘어나는 세상이 될 것 같습니다. 다섯째 어린이들이 만드는 AI입니다. 로코드 도구가 보편화되면서 AI를 구축할 수 있는 연령이 갈수록 줄어들고 있습니다. 초등학생이나 중학생이 텍스트 분류에서 모든 작업을 수행할 수 있는 자체 AI를 구축할 수 있습니다. 실제로 실리콘밸리에서 유명한 시놉시스 사이언스페어 2020 경진대회에서 출품됐던 AI의 27%가 초·중학생들이 만들어 낸 것입니다. 이를 두고 AI의 민주화가 빨리 진척되고 있다는 얘기도 있습니다. 코로나19 이후 세상에서 AI가 쓰나미처럼 불어올 것 같습니다. ohchoon@hankyung.com
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