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"산업 문제 해결하는 머신러닝…롯데마트·F1도 성과 거뒀다"

2021.09.27

 

세계지식포럼 세션 `AWS: 실제 머신러닝 사용하기`
미셸 리 아마존 머신러닝솔루션랩 부사장 강연

 

사진설명지난 15일 세계지식포럼 온라인 세션에서 강연하는 미셸 리 아마존 웹 서비스 머신러닝솔루션랩 부사장.

 

 

"머신러닝은 '테라 인코그니타'(미지의 땅)이 아니다. 머신러닝은 오늘날 모든 산업 부문에 성공적으로 적용되며 실제 생활의 문제들을 해결하고 있다." 

 

지난 15일 세계지식포럼 온라인 세션 'AWS: 실제 머신러닝 사용하기'에서 미셸 리 아마존 웹 서비스(AWS) 머신러닝솔루션랩 부사장은 이같이 말하며 머신러닝의 활용성을 강조했다. AWS는 클라우드 분야 시장 선도 기업으로 많은 머신러닝 업체들이 AWS 서비스를 이용하고 있다. 그는 이날 머신러닝을 도입해 성공을 거둔 포뮬러 원(F1), 롯데마트 등 기업·기관 사례가 잇따라 소개돼 비즈니스 리더들 눈길을 끌었다.  

 

세계적인 자동차 경주 대회인 F1에서 누가 최고의 드라이버인지는 오래 전부터 뜨거운 관심사였다. F1 팬들은 이를 두고 줄곧 논쟁해왔다. F1은 선수들 경기 성과를 높이고 팬들의 관람 경험 향상을 위해 AWS와 협업해 지난해 이를 밝혀냈다. 놀랍게도 최고는 기존에 알려진 강자 미하엘 슈마허, 루이스 해밀턴 등이 아니었다. 브라질 선수 아이트롱 세나가 1위로 꼽혔고, 이는 한동안 팬들 사이에서 화제가 됐다. AWS는 1983년부터 오늘날까지 쌓인 데이터를 모아서 분석했다. 예선전 기록을 모두 모으되, 머신러닝을 통해 날씨나 차량의 영향 등을 배제하고 순수 기량만 분석해 1위 선수를 과학적으로 밝혔다. 

 

롯데마트도 AWS와 협업을 통해 이득을 톡톡히 봤다. 고객 추천 방식을 개선에 신상품 구매가 40% 늘었다는 게 미셸 리 부사장은 설명했다. 구매 내역을 바탕으로 고객에 상품을 추천해 마트에서 출시한 신상품들이 각광을 받지 못했던 기존 방식과 달리, 매출 내역·고객 프로필 등에 대한 머신러닝 분석을 바탕으로 신상품들을 고객에게 추천한 덕분이었다.

 

상대적으로 속도가 느린 조직인 정부 기관도 머신러닝 수혜를 입을 수 있다. 2014년~2017년 미국 특허상표청장을 역임했던 미셸 리 부사장은 "인공지능과 머신러닝 데이터 분석을 통해 기관의 업무 처리 속도를 향상시킬 수 있었다"며 "200년 이상 역사를 가진 정부 기관이 머신러닝으로 개선됐다면 다른 모든 조직도 마찬가지 기회를 누릴 수 있다"고 강조했다. 

 

이어 미셸 리 부사장은 머신러닝을 성공적으로 비즈니스에 활용하기 위해 7가지 원칙이 필요하다고 강조했다. '필요한 데이터들을 확보하고 포괄적인 데이터 전략을 수립하라' '신중하게 사례들을 선택하라' '기술 전문가와 해당 분야 전문가가 협력하라' '경영진의 지원과 실험적인 문화가 중요하다' 등이다. '머신러닝을 파트너와 도입할지 스스로 구축할지 결정하라' '개발 및 생산을 지원하는 인프라에 투자하라' '장기계획을 구축하고 당장 시작하라' 등도 있다. 

 

[서정원 기자]
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