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디스커버 한화

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데이터와 사람이 더욱 가까워지는 방법
2022/11/04


 

 

'데이터'라고 하면 어떤 이미지가 떠오르시나요? 컴퓨터의 까만 화면을 배경으로 알 수 없는 기호와 숫자들이 늘어선 모습을 떠오르시진 않으신가요? 데이터는 신호나 기호, 숫자, 문자 등으로 기록되는 기초적인 자료를 말합니다. 가공되기 전의 데이터는 바닥에 여기저기 흩어져 있는 장난감 블록과 같습니다. 이 블록을 어떻게 모아 조립하느냐에 따라 유용한 정보가 되는 것이죠. 

 

이렇게 데이터를 유용하게 가공해 통찰을 추출하고, 그 통찰로부터 의사결정이라는 결과물을 얻어내는 행위를 ‘데이터 프로세싱’*이라고 합니다. 데이터 프로세싱의 고도화는 우리가 그 동안 해오던 ‘데이터 주도형 의사결정’에서 한 단계 더 나아간 ‘인공지능 주도형 의사결정’을 할 수 있게 돕습니다. 즉, 사람이 데이터를 일일이 참고해 의사결정을 내리는 것이 아니라 데이터가 스스로 고도화되어 인간과 함께 의사결정을 내리게 되는 것입니다.

*출처: 하버드비즈니스리뷰(HBR), 에릭 콜슨(Eric Colson) 데이터공학 전문가

 

한화 역시 데이터를 단순히 추출하는 데 그치지 않고 데이터와 사람이 협업 할 수 있는 시스템, 또는 고도화된 인사이트를 제공하는 분석 서비스를 다양한 산업군에서 만들어내고 있습니다. 딱딱하고 차갑게만 느껴지던 데이터가 과연 어떤 모습으로 우리 곁에 함께하고 있을지 만나볼까요?

 

 




다가올 미래에 어떤 일이 벌어질지 모르기 때문에 우리는 보험을 들어둡니다. 예상치 못한 상황이 발생하더라도 적절히 대응하기 위함이죠. 보험 가입은 단순히 어떤 상품을 구매하는 것이 아니라 양 측의 계약으로 이루어집니다. 때문에 보험에 들기 위해서는 청약서를 작성하고 필요한 서류를 제출하게 됩니다. 

어떤 계약이든 꼼꼼히 살펴봐야 한다는 점, 중요한 부분이죠. 청약서 제출 이후 보험사에서는 계약의 인수 여부를 심사하는 작업을 진행하는데요. 이를  '언더라이팅(underwriting)'이라고 부릅니다. 이 용어는 영국에서 보험회사들이 계약 성립의 의미로 계약서 하단에 서명을 했던 데에서 유래했다고 해요.

계약의 성립 여부를 판단하고, 적정 보험료를 산출하는 과정이기 때문에 언더라이팅은 보험에서 아주 중요한 단계입니다. 보험을 들고자 하는 사람의 신체적, 환경적, 재정적 상황을 종합적으로 고려해야 하기 때문에 계약 심사 과정에 오랜 시간이 필요합니다. 기존에는 가벼운 질병이나 사고라고 하더라도 심사 담당자가 직접 하나씩 확인해서 승인을 해야 했기 때문에 대기 시간이 길 수밖에 없었습니다. 

한화손해보험은 '알파 언더라이팅' 시스템으로 고객이 심사 결과를 기다리는 시간을 단축할 수 있었습니다. 머신러닝을 기반으로 데이터를 학습해서 심사 결과를 예측하고, 그렇게 예측한 판단 근거에 대한 설명자료를 정리해 준 덕분이에요. '알파 언더라이팅' 시스템은 심사에 영향을 미치는 500개 이상의 변수를 활용해서 스스로 학습합니다. 과거 병력 기록이나 건강 검진 결과 등 다양한 데이터를 종합적으로 분석하죠. 기존에 직접 서류를 살펴봐야 했던 심사 담당자에게 손발이 잘 맞는 든든한 지원군이 생긴 셈입니다. 지난해부터는 간편 심사, 운전자 상품 등으로 자동화가 확대되어 현재 빠르고 정확한 심사가 이뤄지고 있습니다.





STT(Speech to Text) 기술에 대해 알고 계신가요? 말 그대로 전화상담 등 음성데이터를 텍스트 데이터로 변환하는 기술인데요. 한화생명은 콜센터의 상담통화내역을 텍스트 데이터로 변환하고 이를 실시간으로 분석해 고객의 불만 정도를 측정하는 민원예측시스템을 개발하였습니다.

민원예측시스템은 민원 발생 가능성이 높은 고객의 요구사항과 불편사항을 사전에 파악하고, 민원으로 이어지지 않도록 미리 대응하기 위해 개발된 시스템입니다. 콜센터 상담 내용을 상품, 계약, FP(자산관리사) 등 다양한 항목으로 구분하고, 관련 내용을 분석하여 민원 발생 위험이 감지되는 경우, 상담 차별화(지점장, 설계사 방문 등)를 통해 고객의 불만 원인을 파악하고 이를 해결하고 있습니다.

고객의 상담 내용이 담긴 데이터는 해당 고객의 이전 상담 이력 및 성격에 따른 변수, 그리고 상담 내역 중 민원으로 이어질 수 있는 주요 키워드 변수를 도출해 더욱 면밀한 상담 혹은 다른 해결책으로 이어질 수 있도록 분석되고 있습니다. 그 결과 시스템 운영 후 월 평균 민원 해지 건수가 시스템 운영 전 대비 22%나 감소한 수치를 보였는데요. 고객이 마주하고 있는 상담원 뒤에서 고객 요청을 데이터화하고 보다 다각적으로 분석해주는 세심한 시스템 덕분이었습니다.  






산업 전반에서 AI를 활용하는 것은 더 이상 낯선 풍경이 아닙니다. 그러나 국방, 방산 분야에서는 AI 도입이 더디게 이뤄졌습니다. 그 이유는 바로 데이터 때문입니다. AI는 데이터가 많을수록 똑똑해집니다. 그런데 국방, 방산 데이터는 국가 기밀 정보가 많이 포함되어 있어, 그만큼 활용할 수 있는 데이터가 제한됐습니다. 한화는 이 문제를 가상 데이터 생성 기술로 해소했습니다. 센서, 감시정찰체계, 전투체계의 전장 환경 데이터를 가상으로 생성해 데이터를 증강시켜 AI 알고리즘의 정확도를 높인 것입니다.  

이를 통해 한화는 스마트 국방 시대를 맞아 'AI 참모'를 개발하고 있습니다. 이는 미래무기체계에 한 걸음 더 다가서는 도전적인 시도인데요. AI 참모는 전장의 다양한 정보와 전술 데이터를 실시간으로 수집하고 전장 지식 베이스를 구축한 뒤, 이를 스스로 학습해 분석 결과를 지휘관에게 제공하여 지휘관이 보다 효과적인 지휘결심을 할 수 있도록 돕습니다.
 
한화시스템는 향후 'AI 참모'가 데이터 분석을 통해 지휘관에게 적합한 작전과 방책을 마련하여 제안할 수 있도록 개발을 고도화해 나갈 예정입니다. 또한 여기에 더해 부대 규모와 지휘자 계급, 작전 유형 등에 따라 맞춤 전략까지 제공할 수 있도록 할 계획입니다. 스마트 국방 시대를 맞아 보이지 않는 든든한 지원군이 생긴 셈입니다.







CCTV(감시카메라)는 현대 사회의 안전과 분리할 수 없는 필수 인프라가 되었습니다. 이제 CCTV는 단순히 현장을 감시하는 일뿐만 아니라 영상 정보를 데이터화하고 유용한 정보로 재가공하는 등 그 역할이 점차 확대되고 있습니다. 한화테크윈의 교통분야 특화 솔루션와이즈넷 로드 AI’를 예로 들 수 있는데요. ‘와이즈넷 로드 AI’는 카메라에 잡힌 차량의 종류, 색상, 번호뿐만 아니라 제조사, 모델명까지 빠르게 분석해 주는 솔루션입니다.

 

차량 정보를 입력하면 해당 조건에 부합하는 차량이 찍힌 위치와 시간 파악이 가능하고, 여러 대의 AI 카메라 연결 시 차량 동선 파악도 가능해, 교통사고나 범죄 사건이 발생했을 때 차량 특징을 기반으로 쉽고 빠르게 필요한 정보를 찾아낼 수 있습니다. 또한 교통량을 파악해 정체 구간 해소에 도움을 주는 교통 관제사의 역할을 할 수도 있습니다.

 

한화테크윈은 이처럼 AI, 비즈니스 인텔리전스 등 차세대 기술을 기존 영상 보안 기술과 접목해 소매운송보안 등 다양한 산업에서 필요한 솔루션들을 제공하고 있습니다. 실제로 한화테크윈은 매장 내에서 고객의 동선과 체류시간을 분석해주는 리테일 솔루션, 치매 노인이 목이나 팔목에 착용한 단말기를 카메라가 감지할 수 있어 위치 파악에 도움을 주는 치매 노인 안심 귀가 솔루션 등을 개발한 바 있습니다.

 

앞으로도 한화테크윈은 정교한 영상 분석 기술과 고도화된 데이터 분석을 통해 산업 및 사회 곳곳에 필요한 솔루션과 인사이트를 제공하는 ISaaS(Intelligent Surveillance as a Service)로 사업 영역을 확장해갈 예정입니다.

  



 

보험 심사원, 고객 상담원 , 전략 참모, 교통 안전 관리자 등 다양한 쓰임새로 만들어진 데이터의 모습들을 만나보았습니다. 흩어져 있는 데이터를 활용하지 않고 그대로 두었다면 데이터는 그저 기호나 숫자에 불과했을 것입니다. 한화는 이러한 데이터 조각들을 모아 우리의 편리하고 안전한 일상을 돕는 파트너로 재탄생시키고 있습니다. 데이터 기반의 의사결정을 넘어, 사람과 데이터가 함께 솔루션을 만들어가는 세상을 앞으로도 기대해주세요.

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