산업현장의 이해(174) : 거래 데이터를 활용한 인공지능 

1. 의의

기업간 또는 개인간 상거래에서 발생하는 다양한 분야의 거래 데이터(Transactiona data)는 우리 일상생활에서 수없이 발생하고 있다. 소비자가 백화점에서 쇼핑을 하거나 레스토랑에서 음식을 사먹을 때, 은행으로부터 대출 승인을 받기 위해 여러 가지 신용 관련 자료를 제출할 때, 병원에서 물리치료를 받을 때, 스마트폰의 여러 가지 앱을 클릭하거나 페이스북 등에 소식을 올릴 때, 넷플릭스 웹페이지를 방문하여 여러 가지 문의를 할 때 등이다.

2. 요건

거래 데이터는 그 특성상 두 명 이상의 행위자(concerned parties) 관계되어 있다. 제조 혹은 서비스 기업이나 공공 서비스를 제공하는 기관의 입장에서 거래에서 발생한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 하도록 하여 부가가치를 높이거나 생산성을 증대시킬 수 있다. 

거래 데이터의 사용 시 타 기관이나 회사의 암호화된 개인정보가 보호되는 데이터를 입수하여 이용자의 행위 상호 간의 연관관계 분석을 통해 거래 패턴 데이터를 수집, 분석, 가공하여야 한다.

3. 효과

B2B, B2C 등의 거래에서 발생한 데이터로 AI를 활용하여 학습하게 되면 기업이나 개인고객의 유형(pattern)을 분석하게 되면 수익성을 제고하고 거래에 따른 위험을 낮출 수 있게 된다.

이승관 성남산업단지관리공단 수석전문위원 경영학박사 경영지도사 산업카운슬러 1급  커리어컨설턴트 성남하이테크밸리 융합혁신기술지원센터 경영혁신분과위원장