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IBM, 왓슨이 금융의 자신감을 끌어올려줄 것으로 기대
이번 주 월요일 고성능 컴퓨팅 컨퍼런스에서 IBM의 임원들의 발표에 따르면, 지난 2월 인기 퀴즈쇼 '제퍼디(Jeopardy)'에서 왓슨의 승리를 도왔던 소프트웨어들이 금융 산업의 기업들이 위험을 한층 효과적으로 평가하는데 도움을 줄 전망이다.
IBM의 전사적 리눅스 사용 담당 디렉터인 진 스테이튼은 IDG와 가진 인터뷰에서 "금융 산업이 위험을 줄이고, 이를 통해 보다 확실한 의사결정을 내리는데 항상 관심을 가질 수밖에 없다"며 "왓슨의 분석 기능이 이를 지원할 수 있다"고 말했다.
또 IBM 왓슨 컴퓨터의 개발을 주도한 기술팀 책임자였던 에디 엡스타인도 월요일 뉴욕에서 열린 고성능 컴퓨팅 리눅스 파이낸션 마켓 컨퍼런스에서 동일하게 언급한 바 있다.
왓슨은 사용자 쿼리에 제공하는 질문의 신뢰도를 판단하는 역량을 갖추고 있다. 그리고 이는 금융 부문의 초단위 의사결정 프로세스를 더욱 가속화하도록 도움을 준다.
IBM 왓슨은 지난 2월 유명한 퀴즈쇼 '제퍼디'에서 상식 질문에 영리하게 답변을 제공해 이 쇼의 우승자 2명을 물리친 바 있다.
이 쇼에서, 진행자인 알렉스 트레베크는 컨테스트에 참가한 사람들에게 질문을 하나씩 던졌다. 그리고 왓슨은 최고의 답안 3개를 제시하고, 화면 하단에 직접 평가한 신뢰도 점수를 0~100%까지 계산해 표시했다. 신뢰도 점수가 높을 수록, 정답이 될 확률도 높아지는 것이다.
스테이튼에 따르면 컴퓨터가 제시한 답안의 확률을 검증해 평가하는 역량은 금융 산업에서도 이용이 가능하다. 예를 들어, 헤지 펀드 매니저는 이러한 기능을 바탕으로 기업 내부적으로 수집한 데이터를 이용해 피해야 할 투자와 해야 할 투자에 대한 결정을 한층 신속하고 정확하게 내릴 수 있다.
왓슨 시스템은 질문을 받았을 때, 해당 질문에 적합한 것으로 판단되는 답안을 찾게 된다. 그리고 데이터 출처나 문제의 구조, 기타 요소를 분석해 답이 얼마나 정확한지 평가를 하거나 신뢰도 수준을 부여한다.
사실 이는 사람들이 일상에서 매일 하는 것들과 유사한 방식이다. 예를 들어 어떤 결정을 내릴 때, 이러한 결정이 갖게 되는 신뢰도를 알고 있곤 한다. 그러나 스테이튼은 "특정 질문에 대한 답이 정확한지 절대적으로 확신하기는 어렵다"고 덧붙였다.
왓슨은 제퍼디에서 80%이상의 신뢰도를 가진 답안만을 제시했다. 그리고 기업들은 테스트용 데이터 세트를 이용해 신뢰할 수 있거나 정확한 것으로 여겨지는 답안에 대한 한계 값을 정해 이용할 수 있다.
왓슨은 각각 독창적인 알고리즘을 보유하고 있는 다양한 오픈 소스 기술을 이용해 답안을 만들었다. 예를 들어, 아파치 하둡(Apache Hadoop) 데이터 프로세싱 프레임워크를 이용해 IBM이 수집한 방대한 비구조화 데이터를 처리했다. 또 아파치 UIMA(Unstructured Information Management Architecture)는 아파치 루씬과 인드리 인퍼런스 엔진(Indri inference engine) 같은 검색 엔진을 배치하도록 해주는 프레임워크를 제공했고, 이런 식으로 다양한 관점에서 최상의 답안을 파악했다.
왓슨의 또 다른 장점은 속도이다. 왓슨 시스템은 파워7 서버 2개 랙에 자리잡고 있는 2,800개의 프로세스 위에서 구동된다. 다양한 검색을 병렬로 처리할 수 있도록 구성된 시스템들이다. 그리고 이런 역량을 바탕으로 단 3초 만에 답안을 제시했다.
스테이튼은 "지금은 어느 때보다 속도가 중요하다. 처리해야만 하는 정형화되지 않은 데이터양은 갈수록 늘어날 전망이다. 이런 추세는 바뀌지 않을 것이다. 그리고 왓슨이 기반으로 하는 기술은 많은 산업에서 도움이 될만한 프레임워크를 제공한다"고 강조했다.
스테이튼에 따르면, IBM은 왓슨의 기술을 어떤 방식으로 금융 서비스 산업에서 활용할지에 대해 아직 고민하고 있다. 말 그대로 왓슨 브랜드의 솔루션을 제공하지 않을 수도 있다. 하지만 그렇다 하더라도 이러한 기술의 일부는 미래의 IBM 시스템에 자리잡게 될 것으로 관측된다. editor@idg.co.kr
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