삼성SDS, 사람중심 ICT 기술로 디지털전환 나서
생산성 증대의 핵심…AI 적용한 맷넷 공개
[시사저널e=이하은 기자] 코로나19 이후 급증한 디지털 전환(Digital transformation·DT) 수요를 잡기 위한 경쟁이 치열한 가운데, 삼성SDS가 사람 중심의 ICT 기술 전략을 발표했다. 또 삼성SDS의 성장축인 물류·클라우드 서비스를 고도화하기 위한 인공지능(AI) 기반 기술을 공개했다.
삼성SDS는 23일 ‘최적의 디지털 전환 실현을 위한 혁신기술’을 주제로 테크토닉 2021을 열고 자사의 전략을 공개했다. 삼성SDS의 디지털 전환 전략은 ‘통합경험(Total experience·TX)’과 ‘사람주도’로 요약된다.
◇ 삼성SDS의 DT 차별화 전략…통합경험·사람주도
통합경험이란 고객, 임직원, 사용자 경험을 결합·발전시킨 기술로 사람을 중심에 둔 ICT 기술이다. 미국의 최대 IT 컨설팅기업 가트너(Gartner)가 2021년에 이어 2022년 전략기술 트렌드로 꼽은 키워드이기도 하다.
기존의 기업들은 디지털 전환과 관련해 신기술 적용에 집중하는 반면, 삼성SDS는 사용자가 추구하고자 가치를 기반으로 가장 효과적인 기술을 활용한다는 점에서 차이가 있다고 설명한다.
최영현 SDS CX전략그룹 프로는 “70%의 기업은 디지털 전환에 실패한다. 디지털 전환에 투자하는 1억3000만달러 중 9000만달러가 손실비용”이라며 “실패요인은 디지털 전환을 단순히 신기술의 전환으로 인식하기 때문”이라고 지적했다.
이어 “사람 중심으로 접근한다는 것은 고객이 힘들어하는 지점을 제로로 만다는 것”이라며 “이때 신기술보단 문제해결에 적합한 기술을 제공하는 것이다. 옷이 몸과 맞게 설계될 때 고객이 가치를 알아보는 것”이라고 강조했다.
하버드 비즈니스 리뷰가 작성한 디지털전환 보고서에 따르면 사람주도(People first), 기술실현(Tech next), 고객가치(Customer value) 등을 성공적인 디지털 전환의 요소로 꼽았다. 이 관점에서 최 프로는 삼성SDS의 디지털 전환 전략을 공개했다.
권 프로는 초개인화된 지능형 업무시스템을 소개했다. 삼성SDS는 자동화(RPA) 솔루션인 ‘브리티 RPA’를 개발해 서비스하고 있다. 최 프로는 삼성SDS의 사례를 들며 “기존에는 일일 업무시간을 체크하기 위해 9번의 화면전환을 거쳐야했다”며 “이를 모바일 챗봇을 통해 원클릭으로 해결했다. 30분 소요되던 작업이 단 1초에 해결됐다”고 설명했다.
RPA 봇을 통해 업무처리 단계는 50~70% 감소했고, 베타테스트에서 사용자 만족도는 93.4%에 달한다. RPA 솔루션은 현재 금융, 제조, 공공기관 등 다양한 분야의 현장에서 적용되고 있다.
통합적 인지를 통한 최적의 의사결정 지원 사례도 언급했다. 코로나19로 대면 영업환경이 비상이 걸리면서 삼성SDS는 언택트 영업채널을 강화하고 통합적 인지 데이터를 활용해 고객의 구매 이탈률을 감소시켰다. 고객이 장바구니에 제품을 담은지 2일차에 구매촉진이 가장 활발하다는 점 등을 확인해 구매 전환율을 40% 향상시켰다.
삼성 SDS의 가장 큰 전략이자 차별점은 고객의 행태데이터를 분석해 욕구를 정확히 찾는다는 점이다. 고객이 특정 서비스를 이용하기 전부터 이용하는 과정, 이용한 후까지 데이터를 수집·분석해 관리하고 있다. 삼성SDS는 행태 데이터를 문제인식, 해결방안탐색, 인지, 구매 등 8개의 여정으로 구분해 문제 해결을 돕고 있다.
최 프로는 “전략을 실행할 수 있는 이유는 디지털 경험관리 프레임워크 덕분이다. 삼성SDS는 고객경험 표준플랫폼 오퍼스(OPUS) 등 표준화된 시스템을 통해 디지털 전환을 돕고 있다”며 “행태데이터 수집을 위한 8개 여정에 대한 지수체계도 마련하고 있다”고 전했다.
◇ AI 적용한 조합최적화 기술 공개…“생산성 증대 기대”
삼성SDS는 이날 콘퍼런스에서 물류·클라우드 서비스를 고도화할 수 있는 방안으로 AI를 사용한 ‘조합 최적화’ 기술을 공개했다. 조합 최적화란 산업 현장에서 주어지는 여러 상황에서 최적의 순서 또는 할당 방식을 찾는 과정으로 생산성 증대의 핵심으로 볼 수 있다.
조합최적화에 AI를 적용하는 것은 이미지나 음성에 AI를 이용하는 것과 비교하면 차원이 다른 문제다. AI를 학습시키기 위해 동일한 인풋을 반복해서 주입해야 한다. 그러나 데이터의 양이 방대하고 복잡하기 때문에 누구도 도전하지 않은 과제였다.
삼성SDS 연구소 내 강화학습팀은 2년 전부터 AI를 사용한 조합최적화 연구에 매달렸다. 그결과 내놓은 것이 MatNet(맷넷)이다. 맷넷은 데이터를 행렬 데이터로 정리해 AI로 처리하는 인공신경망 구조다. 삼성SDS는 다음달 뉴립스(NeurIPS) 2021 학회에서 발표할 예정이다.
권영대 삼성SDS AI 코어랩 프로는 맷넷이 행렬데이터를 처리하는 예시로 승객 3명과 택시 3대를 어떻게 배차할지 설명했다. 승객을 행에 입력하고 각 택시 배차 시간을 열에 입력해 3X3 행렬을 만든다. 택시 입장에서 생각해 행의 정보를 보고, 이후 승객의 입장에서 열의 정보를 검토한다. 행과 열을 반복하면서 최적의 배차 시간을 찾는 방식이다.
권 프로는 “맷넷을 이용해 공정스케줄 최적화(FFSP)와 중앙처리장치(CPU)클러스터 자원 할당 스케쥴 최적화에 적용할 수 있다”면서 실험 결과를 소개했다.
FFSP에서는 공장에서 제품을 생산할 때 각 공정에서 어떤 기계를 사용할지 결정해 스케줄을 작성할 수 있다. 기존의 휴리스틱스와 맷넷이 1000개 문제를 처리한 결과 맷넷을 이용할 경우 10%의 시간을 단축할 수 있었다.
CPU클러스터 자원을 할당할 때도 맷넷이 작업 효율성을 높이는 것으로 나타났다. 프로그래머가 업무 수행을 위해 1~8대의 그래픽처리장치(GPU)가 필요한 경우 할당 순서를 정하는 데 활용될 수 있다. 하나의 서버에 총 8대의 GPU를 사용하기 때문에 무작위로 배정하거나 들어온 순서대로 배정하면 기다리는 시간이 발생할 수 있다. 반면, 맷넷을 이용했을 때 대기시간이 30% 이상 감소했한 것으로 나타났다.
권 프로는 “스케줄을 효율적으로 만드는 게 최적화의 과제”라며 “맷넷을 사용해 실제 공정에 적용할 때 기대할만한 효과가 나오리라 예상할 수 있다”고 설명했다.
이날 개막해 오는 24일까지 열리는 테크토닉 2021에서 삼성SDS는 △클라우드 △보안 △AI △소프트웨어 엔지니어링 △CX 등 총 20개 세션을 통해 연구개발 중인 최신 기술을 공개한다. 황성우 삼성SDS 대표는 환영사에서 “삼성SDS는 클라우드 전환에 가장 적합하고 효율적이면서 안전한 디지털 전환 기술을 개발하고 있다”라며 “연구개발하며 느낀 어려움과 이를 해결한 사례를 공유하겠다”고 밝혔다.
이상욱 삼성SDS 연구소장(전무)는 “삼성SDS는 하이브리드 클라우드와 보안을 중심으로 디지털 전환 전략을 실현하도록 지원하는 것”이라며 “고효율기업형 클라우드 플랫폼과 이를 서포트하는 보안기술의 경쟁력를 확보해 고객이 쉽고 편리하게 엔터프라이즈클라우드를 사용토록 지원하겠다”고 말했다.