[파이낸셜뉴스]  신영스팩8호와 합병을 추진 중인 애드포러스가 자체 광고 플랫폼 ‘큐브마인(CUBEMINE)’을 통해 머신러닝 기반 시나리오 최적화 서비스 시장에 진출한다고 5일 밝혔다. 해당 서비스는 애드포러스가 최근 고도화 중인 팔란티어 ‘파운드리’형 인공지능(AI) 광고 데이터 운영체제(OS) ‘Atier(아티어)’ 핵심 기반이다. 고객 맞춤형 광고 시나리오를 실시간 분석하고 실행까지 자동화하는 구조로 설계돼 고객사별 성과, 시간대별 전환율, 광고 소재 반응률 등을 종합 분석해 최적 전략을 도출하고 자동으로 집행할 수 있는 게 특징이다. 애드포러스는 자체 플랫폼 큐브마인을 중심으로 시나리오 최적화 서비스 구현을 시작할 계획이다. 큐브마인은 실시간 입찰과 타겟팅을 수행하는 퍼포먼스 DSP(Demand Side Platform) 플랫폼이다. 특히 글로벌 네트워크와도 연동돼 국내뿐 아니라 해외 고객사향 서비스 공급도 동시에 가능하다. 애드포러스는 이미 큐브마인 내 머신러닝 기반 광고 예산 자동 최적화 기능 1차 개발을 마치고 AI 적용을 위한 추가 고도화를 진행 중이다. 보유 데이터를 학습한 자체 알고리즘에 모델 튜닝 및 시스템 고도화를 통해 시나리오 최적화 서비스를 구현할 것이라고 회사 측은 설명했다. 애드포러스 관계자는 “큐브마인을 통해 광고주의 전략 판단과 실행을 모두 애드포러스 플랫폼 내에서 진행할 수 있도록 전체 밸류체인을 구축할 것”이라며 “차별화된 기술 경쟁력 및 다양한 레퍼런스를 바탕으로 이미 고객 신뢰도를 확보했기 때문에 기존 고객사뿐 아니라 신규 고객 유입이 대폭 확대될 것으로 기대한다”고 말했다. 그는 이어 “머신러닝 알고리즘 적용 시 성과 데이터를 학습하고 전략을 자동 조정하는 순환 구조를 내재화할 수 있기 때문에 예산 효율 및 전환율의 실시간 극대화가 가능해질 것”이라며 “큐브마인을 시작으로 보유 중인 전체 플랫폼에 해당 기술을 확장 적용해 전략 중심 비즈니스 모델 전환을 가속화하겠다”고 덧붙였다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스] 세계 최대 인터넷 검색엔진 구글이 유튜브를 비롯한 자사 서비스의 성인 인증 과정에 인공지능(AI) 기술을 사용할 예정이라고 밝혔다. 해당 조치는 올해 미국부터 시작해 점차 다른 국가에도 적용될 예정이다.  구글의 젠 피츠패트릭 수석 부사장은 12일(현지시간) 공식 구글 블로그에 “아동을 위한 새로운 디지털 보호”라는 제목의 글을 올렸다. 그는 올해부터 미국에서 유튜브를 포함한 구글 산하 서비스에 AI 기계학습(머신러닝) 기반의 연령 평가 모델을 시험한다고 예고했다. 피츠패트릭은 “해당 모델은 우리가 사용자의 나이를 판단할 때 만 18세 이상인지 여부를 판단하는 데 도움이 될 것”이라며 앞으로 더 많은 나라에 적용한다고 알렸다.  구글은 이미 성인 콘텐츠 접근 시 연령 인증을 요구하고 있으며 이번 조치가 구체적으로 어떤 변화를 가져올 지는 언급하지 않았다.  앞서 미국 메타 산하 소셜미디어 인스타그램은 지난해 9월부터 미국과 영국 등에 ‘청소년 계정’을 신설했다. 한국에도 올해 6월까지 해당 체계를 도입하기로 했다. 청소년 계정은 만 14~18세 청소년의 계정에 적용되며 일일 사용 시간 제한, 사용제한 모드 등을 사용할 수 있다.  현재 인스타그램은 국내에서 통신사를 통한 생년월일 성인 인증을 받지 않아 가입단계에서 청소년 계정 우회 가능성이 있다. 인스타그램은 지난해 11월 발표에서 AI가 사용자의 프로필과 팔로워 목록, 상호작용하는 콘텐츠 등을 식별해 청소년 계정으로 분류하는 소프트웨어를 도입하겠다고 밝혔다.  이와 관련해 미국 경제매체 CNBC는 구글을 비롯한 미국 대형 IT 기업들이 현지 정치권의 압박으로 청소년 보호 대책을 강화하고 있다고 전했다. pjw@fnnews.com 박종원 기자

올해의 노벨 물리학상은 인공지능(AI) 탄생에 기여한 2명의 물리학자에게 돌아갔다. 노벨위원회는 8일(현지시간) 스웨덴 스톡홀름 왕립과학원에서 2024년 노벨 물리학상 수상자로 존 홉필드 미국 프린스턴대 교수와 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수 등 2명의 물리학자를 선정했다고 발표했다. 노벨위원회에 따르면 이들은 물리학 도구를 사용해 오늘날 강력한 머신러닝의 기초가 되는 방법을 개발했다. 서울대 조정효 교수는 "현재의 AI가 가능하게 만든 3가지는 컴퓨팅 파워, 대용량의 데이터, 컴퓨터 알고리즘"이라며 "두 교수는 여기에서 머신러닝이 가능하도록 알고리즘을 만든 공로를 인정받은 것"이라고 설명했다. 홉필드 교수는 데이터를 저장하고 재구성할 수 있는 연관 기억을 만들었고, 힌턴 교수는 데이터를 통해 자동으로 속성을 찾아내고 이를 통해 이미지에서 특정 요소를 식별하는 작업을 수행할 수 있는 방법을 발명했다. 노벨물리학상위원회 엘렌 문스 의장은 이날 "수상자들의 연구는 이미 큰 혜택을 주고 있다"며 "우리는 새로운 물질을 개발하는 등 다양한 분야에서 인공신경망을 사용하고 있다"고 말했다. 이들은 1980년대부터 인공신경망을 활용한 중요한 연구를 수행해 왔다. 홉필드 교수는 패턴을 저장하고 재구성하는 방법을 사용하는 네트워크를 발명했다. 홉필드 네트워크는 물리학에서 원자의 스핀, 즉 각 원자를 작은 자석으로 만드는 속성 때문에 물질의 특성을 설명하는 물리학을 활용한다. 네트워크 전체는 물리학의 스핀 시스템에서 발생하는 에너지와 동일하게 설명되며, 저장된 이미지가 낮은 에너지를 갖도록 노드 간의 연결값을 찾아서 학습된다. 힌턴 교수는 홉필드 네트워크를 기반으로 다른 방법을 사용하는 새로운 네트워크, 즉 볼츠만 머신을 개발했다. 이 네트워크는 주어진 유형의 데이터에서 특징적인 요소를 인식하는 법을 학습할 수 있다. 힌턴 교수는 이 연구를 바탕으로 현재 폭발적으로 발전하고 있는 머신러닝 분야 개척에 기여했다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

삼성전자가 인공지능(AI) 시대를 맞아 방대한 데이터를 빠르게 처리하도록 고성능 컴퓨팅(HPC) 기술에 특화된 '컴퓨트 익스프레스 링크(CXL)' 개발·양산에 속도를 낸다. 과거 AI 반도체용 고대역폭메모리(HBM) 투자 적기를 놓쳐 경쟁사에 밀린 전철을 되풀이하지 않고, 차세대 메모리 기술에서 우위를 쥐겠다는 의지를 강하게 드러내고 있다. 14일 관련 업계에 따르면 삼성전자 반도체(DS) 부문 신사업기획팀 스토리지신사업그룹의 선창우 그룹장은 최근 열린 세계 최대 규모의 클라우드 업계 행사인 '클라우드페스트'에 연사로 나서 AI 시대에 대응하는 차세대 메모리 개발 현황 및 제품 설명 등을 진행했다. 신사업기획팀 스토리지신사업그룹은 삼성전자의 신규 메모리 제품 기획을 담당하고 있다. 선 그룹장은 "반도체 업계가 나노기술의 한계로 빠르게 향하면서 반도체는 지연 시간, 전력, 대역폭, 용량 등 발전을 위한 여러가지 장벽에 직면했다"면서 "이 문제에 대한 한 가지 해결책은 그래픽처리장치(GPU) 이상의 메모리를 활용해 사용 가능한 것은 최대한 활용하는 것이지만, 문제가 완전히 해결되지 않는다"고 말했다. 그는 "메모리 양은 중앙처리장치(CPU) 용량에 의해 제한되기 때문에 오래된 기존 CPU 아키텍처에 의존하고 있다"며 "이 문제를 해결하려면 CXL 기술을 활용해 더 세밀한 메모리 계층화 솔루션을 채택해야 한다. 이를 통해 필요할 때마다 데이터를 추가하는 것과 같은 유연성 확장 및 데이터센터의 총소유비용(TCO) 절감 등 비용을 줄이는 효과를 기대할 수 있다는 설명이다. 선 그룹장은 AI·머신러닝(ML) 분야에 적용 가능한 자사 CXL 메모리 모듈인 CMM-D, D램과 낸드를 함께 사용하는 CMM-H 및 페타바이트(PB)급 대용량 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 삼성전자의 차세대 메모리 솔루션을 소개했다. CXL은 CPU 1개당 사용할 수 있는 D램이 제한된 기존 방식과 달리 필요할 때마다 메모리 추가가 가능하다. 각 장치 간 직접 통신을 원활하게 한다. 이를 통해 D램에서 처리 가능한 서버 메모리 용량을 수십 테라바이트까지 확장할 수 있다. 현재는 CXL에 맞는 CPU 규격이 없는 탓에 상용화는 되지 않았다. 그러나 세계 최대 CPU 기업 인텔이 오는 12월 CXL 규격에 맞는 CPU 5세대 '제온 프로세서' 출시를 앞두고 있어 CXL은 상용화 초읽기에 들어갔다. 삼성전자는 이번 행사에 마련된 부스에서 서버에 장착돼 고성능 연산을 돕는 최신 D램인 더블데이터레이트(DDR)5 고용량 서버 메모리 모듈(RDIMM), PCIe 기반 5세대 기업용 SSD 등 첨단 메모리 제품을 대거 전시했다. 삼성전자는 CXL 메모리를 AI 반도체 시장의 다음 전장으로 보고, 관련 기술 고도화에 주력하고 있다. 삼성전자는 2022년 5월 세계 최초로 CXL 1.1 기반 CXL D램을 개발했고, 2023년 5월에는 업계 최초 CXL 2.0을 지원하는 128기가바이트(GB) CXL D램을 개발했다. 또 지난해 12월에는 엔터프라이즈 리눅스 글로벌 1위 기업 레드햇과 CXL 동작 검증에 성공했다. 삼성전자는 올해 'CXL 데브콘', '멤콘', '레드햇 서밋' 등 주요 글로벌 반도체 행사마다 자사 CXL 제품을 전시하며 기술력을 과시하고 있다. mkchang@fnnews.com 장민권 기자

[파이낸셜뉴스] 세계 최대 규모의 게임 개발자 회의 '게임 개발자 컨퍼런스(GDC) 2024'가 오는 18일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 막을 올린다. 행사는 특별한 주제가 없지만 산업 트렌드에 따라 다양한 주제가 논의되며, 올해는 인공지능(AI), 머신러닝 등이 최신 트렌드로 다뤄질 예정이다. 넥슨, 위메이드 등 참가 11일 업계에 따르면 GDC는 지난 1999년부터 매년 미국 샌프란시스코 모스콘센터에서 열리는 세계 최대 게임 개발자 컨퍼런스로, 올해는 오는 18~22일 진행된다. 비디오 게임 제작자들이 모여 의견을 교환하던 것에서 시작돼 현재는 게임 업계 최신 트렌드와 향후 방향성을 짚어보는 행사로 커졌다. 게임 전시보다는 세계 각국의 게임 개발자들이 참여하는 수백개의 세션이 열리면서, 게임 개발과 관련한 다양한 주제의 강연과 정보가 오고간다. 매년 주요 게임 업체들이 참가하면서 지난해에는 500여 명의 개발자와 2만3000명 가량의 관람객이 찾았다. 국내 게임 업계에선 올해 넥슨, 위메이드 등이 찾는다. 넥슨의 자체 글로벌 NFT 게임 생태계 ‘메이플스토리 유니버스’를 넥스페이스(NEXPACE)라는 프로젝트로 선보인다. 20일 넥스페이스의 블록체인 설계를 담당하는 김정헌 전략 헤드가 나서 ‘MMORPG와 현실경제의 접목’을 주제로 강단에 서며, 블록체인 기반 PC MMORPG ‘메이플스토리N’의 진화된 경제모델에 대한 설명과 이 과정에서 얻은 다양한 인사이트를 소개할 계획이다. ‘데이브 더 다이버’ 개발을 총괄한 황재호 디렉터는 ‘캐릭터와 유머: 데이브 더 다이버의 문제 해결’이라는 주제로 강연에 나선다. '데이브'의 다양한 게임 시스템을 유저가 쉽게 이해할 수 있도록 유머러스한 캐릭터와 스토리를 활용한 사례를 소개할 예정이다. 올해의 게임 등 선정 GDC는 게임 개발자들과 게임 포럼 기자들의 투표를 통해 올해의 게임, 최고의 오디오, 최고의 데뷔, 최고의 디자인 등을 선정하는 ‘게임 개발자 선정 어워드'도 여는데, ‘데이브’는 이 어워드에서 올해의 게임, 최고의 데뷔 게임 부문 후보에 이름을 올렸다. 넥슨이 처음으로 내놓은 싱글 패키지 게임인 '데이브'는 해양 어드벤처 장르 게임으로, 글로벌 누적 판매량 300만장을 돌파한 인기작이다. 하이브리드 해양 어드벤처라는 독창적인 장르에, 개성 있는 캐릭터와 콘텐츠로 글로벌 유저들의 호평을 받고 있다. 스위치 버전은 ‘데이브’만이 지닌 조작감과 게임성의 매력을 한층 더 배가해 닌텐도 주요 시장의 매출 순위 상위권에 이름을 올리기도 했다. ‘2023년 최고의 스위치 게임’ 중 하나로 선정되기도 했다. 위메이드는 GDC 다이아몬드 스폰서 중 유일한 한국 업체다. 올해는 블록체인 플랫폼 '위믹스'와 생태계, 그리고 기대작인 '나이트 크로우'에 대해 소개할 계획이다. 구글, 마이크로소프트(MS), 메타, 엔비디아 등 빅테크들도 다양한 세션과 프로그램을 통해 인공지능(AI), 머신러닝, AR과 VR 등 최신 기술을 선보일 계획이다. 글로벌 게임 엔진 개발사 에픽게임즈는 '스테이트 오브 언리얼'을 통해 언리얼 엔진의 최신 기술을 공개한다. 유니티는 AI를 통한 한층 개선된 게임 기술을 선보일 것으로 보인다. 텐센트 게임즈도 내부 전문가들이 참여하는 8개 세션과 부스 운영을 통해 차세대 게임 경험을 제공하는 최신 혁신과 게임 기술을 공개할 계획이다. AI 기술이 게임 산업 전반에 영향력을 넓히는 트렌드를 고려해 세션 내용과 부스를 꾸릴 예정이다. 지넥스 AI 게임 엔진, 디시전 AI 제품 및 솔루션, 텐센트 AI 랩이 개발한 생성형 게임 AI 등 최신 기술도 만날 수 있다.  yjjoe@fnnews.com 조윤주 기자

LG AI연구원이 세계 최대 머신러닝 학회에서 논문 19편을 발표하며 인공지능(AI) 기술 리더십을 입증했다. LG AI연구원이 2020년 12월 출범 이후 발표한 논문은 151편, 특허 출원은 48건에 달한다. 13일 업계에 따르면 머신러닝 분야 세계 최대 학회인 '뉴립스 2023'이 10~16일(현지시간)까지 미국 뉴올리언스 모리얼 컨벤션센터에서 진행 중이다. LG AI연구원은 올해 19편의 논문을 발표하며 연구 성과를 높여가고 있다. LG AI연구원은 이번 뉴립스에서 'AI 에이전트' 등 생성형 AI 분야 선행 기술 연구 결과를 담은 논문을 다수 발표했다. AI 에이전트는 인간의 명령을 정확하게 인지해 의사결정을 자율적으로 수행하는 개인 비서와 같은 AI를 말하며, 기존의 생성형 AI보다 더 능동적이고 진일보한 기술이다. LG AI연구원 관계자는 "이 기술을 적용하면 온라인 쇼핑이나 로봇 청소기 등 가사 활동을 돕는 가전 제품이 시뮬레이션 환경에서 인간의 명령을 보다 더 정확하게 이해해 수행할 수 있다"고 말했다. LG AI연구원은 이 밖에도 △AI가 인간의 특정 명령을 수행 가능하도록 만드는 목적성 대화(TOD) 기술 △생성형 AI에 입력하는 명령 또는 질문인 프롬프트를 자동으로 최적화하는 기술 등도 공개했다. 개막일인 지난 10일에는 AI 연구자들을 위한 생성형 AI 서비스인 '엑사원 유니버스'를 발표하고 시연도 진행했다. 이문태 어드밴스드 ML 랩장은 "엑사원 유니버스는 생성형 AI의 환각 문제를 극복하기 위해 AI가 전문 문헌에서 찾은 근거들을 종합해 논리적으로 추론할 수 있도록 설계한 플랫폼으로 AI가 내놓은 답변에 대한 근거를 확인할 수 있어 전문가들에게도 유용한 정보와 인사이트를 제공할 수 있다"며 "AI 전문가를 위한 엑사원 유니버스를 기본 모델로 해서 바이오, 화학, 의료, 제약, 특허, 금융, 법률 등으로 서비스 영역을 확대하기 위해 준비 중에 있다"고 설명했다. LG AI연구원은 올해에만 글로벌 AI 학회에서 논문 78편을 발표하고, 특허 30건을 출원하는 등 연구 성과를 높여가고 있다. hoya0222@fnnews.com 김동호 기자

【 라스베이거스(미국)=임수빈 기자】 "다양한 파운데이션 모델(FM)의 학습과 추론이 아마존웹서비스(AWS)를 통해 이뤄지길 바란다. AWS는 고객사가 원하는 서비스를 구축할 수 있도록 넓은 선택의 폭을 제공하는 것이 목표다." 안쿠르 메흐로트라 AWS 아마존 세이지메이커 디렉터 겸 총괄매니저(사진)는 3일 미국 라스베이거스 베네시안 호텔에서 열린 '리인벤트(re:Invent) 2023' 행사 인터뷰에서 "지난 1년간 인공지능(AI) 혁신이 있었고, 고객이 AI를 도입하려는 수요도 현저히 늘었다"며 이 같이 말했다. 지난달 27일부터 5일간 진행된 올해 리인벤트의 핵심 키워드는 단연 AI였다. AWS는 인프라-플랫폼-애플리케이션(앱)으로 이어지는 'AI 스택' 전략을 공개하는 등 AI 기업간거래(B2B) 시장을 향한 전방위 공세를 펼쳤다. 이 중 인프라 스택에 해당하는 아마존 세이지메이커는 기업이 머신러닝(ML) 모델을 구축·훈련·배포할 수 있게 하는 완전 관리형 서비스다. 메흐로트라 총괄매니저는 "세이지메이커는 7년 전에 출시돼 이미 수많은 고객사를 보유하고 있는 솔루션"이라며 "어떤 FM이든 다 끌어와 쓸 수 있고 그 안에서 훈련 및 커스터마이즈(기능 수정), 인프라까지 다 통제가 가능하다는 것이 장점"이라고 설명했다. 이번 리인벤트에서는 세이지메이커에 적용되는 신규 기능 5가지가 발표됐다. 대표적으로 세이지메이커 하이퍼포드는 고객이 중단 없이 FM 학습을 계속할 수 있도록 지원, FM 훈련 시간을 이전 대비 최대 40%까지 줄이는 역할을 한다. 메흐로트라 총괄매니저는 "생성형 AI 시장은 빠르게 발전하고 있기 때문에 고객사의 니즈도 급변한다"며 "하이퍼포드 기능도 FM을 빠르고 쉽게 트레이닝하고 싶은 고객 의견을 반영한 것"이라고 말했다. 국내 기업도 아마존 세이지메이커를 적극 활용하고 있다. LG AI연구원은 아마존 세이지메이커를 사용해 3억5000만개의 고해상도 이미지와 텍스트 세트를 엑사원에게 학습시켰다. 엑사원 이미지투텍스트 변환 솔루션은 AWS 마켓플레이스와 아마존 세이지메이커 점프스타트를 통해 외부 고객에게 제공된다. 국내 게임사 엔씨소프트(엔씨)도 아마존 세이지메이커 점프스타트를 통해 거대언어모델(LLM) '바르코'를 배포 중이다. 메흐로트라 총괄매니저는 "한국의 많은 고객사들이 세이지메이커 상에서 생성형 AI 모델을 구축 및 배포하고 있고, 내년엔 수요가 더 늘어날 것이라고 본다"며 "특히 헬스케어나 생명과학, 보건, 헬스 등 다양한 전문 분야의 특화 모델들이 더 많아질 것"이라고 분석했다. soup@fnnews.com

[파이낸셜뉴스] 최근 글로벌 주식 시장에서 머신러닝 연산에 그래픽 처리장치(GPU)와 고대역폭 메모리(HBM)을 사용하는 트렌드가 부각되며 한미반도체의 '상저하고' 실적 모멘텀이 예상된다. 13일 증권업계에 따르면 엔비디아의 최신 고성능 제품 'H100'에 'HBM3'가 적용돼 연산 수요가 폭증하고 있다. 이 제품은 머신러닝 연산에 가장 많이 사용되는 것으로 알려져 있다. 한미반도체의 올해 실적 추이는 반도체 다운 사이클 진행으로 상반기 부진했지만, 하반기 회복할 전망이다. 한미반도체는 반도체 다이를 서로 붙여주는 TSV·TC 본더 등의 장비를 제조하고 있다. 최근 인공지능(AI) 연산에 필수적인 고성능 GPU에 동반되는 HBM을 붙여주는 본딩 장비도 제조해서 고객사에 납품 중이다. NH투자증권 등 주요 증권사는 전일 기준 한미반도체의 올해 2·4분기 예상 매출액을 전년동기 대비 41% 오른 374억원으로 전망했다. 같은 기간 영업이익은 203% 급증한 63억원으로 예상됐다. 로직 다이와 메모리 다이를 수직으로 적층하는 하이브리드 본딩 공정이 양산화되고 있다는 점도 향후 주목할 요인이다. AMD와 TSMC는 하이브리드 본딩 기술을 'V-Cache'로 명명하고 '라이젠7' 모델 일부에 적용했다. 3세대 EPYC 프로세서에도 사용돼 높은 전력 효율성과 기존 구조 트랜지스터보다 빠른 동작 구현이 가능하다. 한미반도체는 하이브리드 본딩 공정에 사용되는 장비도 개발 중이다. 도현우 NH투자증권 연구원은 "한미반도체에 대한 투자의견 '매수'를 유지하고 목표주가를 기존 2만5000원에서 3만2000원으로 상향한다"며 "최근 머신러닝 연산 수요가 폭증하고 있어 H100과 더불어 HBM3의 수요가 크게 증가할 수 있을 것"이라고 예상했다. dschoi@fnnews.com 최두선 기자

카카오엔터프라이즈가 다양한 분야에서 인공지능(AI)을 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼을 선보인다. 30일 업계에 따르면 카카오엔터프라이즈는 AI 개발 환경을 지원하는 머신러닝(기계학습) 운영 플랫폼 '카카오 아이(i) 머신러닝'을 내놨다. 카카오 i 머신러닝은 AI 모델 학습, 추론, 배포 등 프로세스 전반을 통합 관리할 수 있는 플랫폼이다. 통상 머신러닝 엔지니어는 AI 모델 개발 과정에서 △데이터 수집 및 이해 △데이터 전처리 △모델 학습 △편향검증 △배포 등의 단계를 거친다. 이때 완성도 높은 AI 모델을 만들기 위해 모델 학습 과정에서 반복 작업이 필요하다. 카카오 i 머신러닝은 모델 학습 과정에서 반복을 줄여 업무 생산성을 높였다는 평가다. 효율적으로 연산 자원을 활용해 인프라 비용을 절감할 수 있다는 게 사측 설명이다. 카카오 i 머신러닝은 고성능컴퓨팅(HPC) 클러스터가 구축된 '그래픽처리장치(GPU) 팜'도 제공한다. 이를 통해 원하는 목적에 따라 엔비디아 같은 고성능 GPU 장비 등도 연동해 사용할 수 있다. soup@fnnews.com 임수빈 기자

KB손해보험이 인공지능(AI)을 활용해 고객의 사고발생 가능성을 예측할 수 있는 계약심사 전략모델인 자동차보험 AI 자동심사 시스템을 개발했다고 23일 밝혔다. 현재는 수많은 리스크 요인들을 조합해 과거 실적을 분석하고 계약의 인수 여부를 결정하는 정형화된 방식으로 자동차보험 계약심사를 진행하고 있다. 하지만 자동차 사고발생 패턴은 고객의 운전 습관, 성향, 연령 등과 같은 내부적인 요인뿐만 아니라 도로 통행량, 지형적 요인 등 외부적인 요인에도 영향을 많이 받으므로 기존의 정형화된 방식만으로는 사고발생 패턴을 예측하는 데 한계가 존재했다. KB손보는 이같은 한계를 극복하기 위해 올해 5월부터 LG CNS와 손잡고 계약심사 고도화를 위해 사고발생 예측 모델 개발 프로젝트를 진행했다. 최신 머신러닝 기법으로 과거 자동차 사고데이터를 분석해 복잡한 사고 패턴을 찾아냈다. 이 전략모델을 활용해 기존에 인수가 어려웠던 고객 중 향후 사고발생 확률이 낮을 것으로 예상되는 고객에 대해 별도 고객 대기시간 없이 계약체결을 진행할 수 있게 되어 고객 서비스 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이병철 기자