"인공지능(AI) 기술로 인간을 더 인간답게 하는 것이 제 포부입니다. 책임 있는 AI 활용을 통해 인간 중심의 최종 의사결정을 지키고,이를 글로벌 표준으로 확장해 나가고자 합니다."

이민호 핀인사이트 대표가 바라보는 사회는 남달랐다. AI는 인간과 대척점에 있는 기술이 아니었다. 그는 AI가 반복적인 업무를 맡고, 그 사이 안간은 더 깊이 있는 사고와 판단에 집중하는, 효율적인 업무 환경의 설계를 꿈꾸고 있다.

핀인사이트는 지난 2015년 설립된 데이터 기반 의사결정(DDDM) 전문 인공지능 기업이다. 대규모 언어모델(LLM), 자연어 처리(NPL) 등의 기술을 바탕으로 분석 소프트웨어, 컨설팅, AI 데이터 실무 교육 서비스 등을 제공한다. 금융 도메인으로 시작해 공공, 제조분야로 사업 영역을 넓히고 있다.

◆ 금융 리스크 관리 시스템 국산화

기업의 시작은 이 대표가 금융권 컨설턴트로 재직하던 시절로 거슬러 올라간다.

이 대표는 "창업의 출발점은 금융공학 기반 리스크관리 시스템의 국산화였다"며 "당시 국내 금융권의 재무·시장 리스크 측정 솔루션은 사실상 외국산이 독점하고 있었고, 은행 현장에서 컨설턴트로서 그 한계를 체감했다"며 과거를 회상했다.

그러면서 "단순 금융당국 규제에 맞춘 리스크 시스템으로는 부족했다. 자체 역량으로 리스크 관리 시스템을 설계·구축해야 한다는 필요성이 분명해졌다. 그렇게 글로벌 금융 인프라 기업인 에프아이에스(FIS)와 같은 글로벌 파트너와 협업하면서 사업 기반의 토대를 다졌다"고 했다.

이내 곧 사업 확장의 기회가 찾아왔다. AI와 데이터 분석 기술이 점점 더 고도화된 시대가 도래하면서, 금융권을 넘은 기업 전반에서 데이터 분석 수요가 생긴 것이다.

그는 "이후 AI·데이터 분석 기술의 고도화와 비정형 데이터 폭증을 계기로, 기업이 데이터를 근거로 빠르게 판단하는 데이터 기반 의사결정(DDDM) 서비스로 확장하게 됐다"며 "뉴스·소셜·커뮤니티 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해, 비재무 리스크와 평판을 읽어내는 '인사이트 페이지'와 같은 서비스를 추가 제공하고 있다"고 설명했다.

◆ 원스톱 서비스로 경쟁력 확보

이 대표는 "사업의 주 고객은 금융·공공·교육·일반 기업이다. 특히, 금융 분야에서는 KB금융지주, KB국민은행, 우리은행, BNK부산은행, BNK경남은행 등 대형 금융사들이 주요 고객"이라며 "이들에 리스크·트레이딩 시스템 도입을 위한 '인사이트 스튜디오' 금융 데이터 분석 솔루션을 제공해 왔다"고 전했다.

이 외에도 "중앙선거관리위원회와 언론기사 빅데이터 분석 협력 과제, 건강보험공단과 '빅데이터 기반 언론분석·대응체계' 고도화 사업 협력 등을 추진했다"고 덧붙였다.

상대적인 차별점은 내외부 데이터를 모두 포괄하는 원스톱 서비스 제공이다.

그는 "코딩 없이 데이터 수집부터 정제, 분석, 시각화 서비스를 자동화로 운영하는 플랫폼 서비스와 더불어 뉴스, 블로그 등 외부 데이터를 실시간으로 수집해 의사결정에 바로 활용할 수 있는 데이터 기반 의사결정 서비스를 제공하고 있다"고 소개했다.

이어 "여기에 현장 요구를 반영한 금융권 데이터 실무 교육도 실시한다. 이 세 축을 원스톱으로 제공하는 것이 핀인사이트만의 차별점"이라고 말했다.

◆ "누군가의 시간·비용을 줄여주는 것이 보람"

이 대표가 가장 보람을 느낀 순간은, 서비스 제공을 통해 누군가의 시간·비용 절감 효과를 안겨줄 때였다.

그는 "은행의 대용량 데이터 분석 업무를 최적화해 13시간 걸리던 배치를 약 30분 내로 단축한 프로젝트가 있었다"며 "이 외에도 2~3일 걸리던 수작업 분석 프로세스를 패턴화해 AI로 자동화함으로써 현업의 의사결정 속도를 높였던 것이 가장 기억에 남는다"고 했다.

이 대표는 취준생들의 시간과 비용 절감에도 나서고 있다.

그는 "최근 서울시 청년취업사관학교와 함께 생성형 AI·데이터 분석 실무 교육을 운영하고 있다. 수료생에게 자사 인턴십 및 협력기업 매칭 등 취업 연계를 강화하고 있다"고 했다.

◆ 데이터 품질·문제해결 숙제

데이터 분석 시장의 트렌드를 묻는 질문에 그는 "최근 데이터 분석 시장은 모델 중심에서 데이터 중심으로 무게가 이동하고 있는데, 데이터 품질이 여전히 가장 큰 난제다"라고 답했다.

그러면서 "정확성과 환각 리스크를 줄이려면 양질의 데이터 통합과 거버넌스가 필수인데, 선도 기업조차 해당 문제에서 어려움을 겪고 있는 상황"이라고 했다.

최근 트렌드 역시 이러한 문제를 해결하는 방향으로 움직이고 있다.

이 대표는 "이런 흐름 속에서 기업은 도메인지식(전문지식)으로 문제를 정의하고 분석을 설계해 현업으로 연결하는 '애널리틱스 트랜슬레이터' 역량을 중시하고 있다"며 "또 조직은 데이터 및 AI를 제품 처럼 관리하려는 트렌드도 강화하고 있다"고 했다.

시장에서 필요로 하는 인재 역시 이와 맞닿아 있다.

그는 "결국 기업은 문제해결형 인재를 선호한다"며 "AI는 해결 속도를 높여주는 증폭기일 뿐, 역시 최종 판단 기반은 사람의 도메인 지식과 사고력이다"라고 말했다.

그러면서 "특히, 문제 규정 및 산업 맥락 해석과 같은 비즈니스 번역 역량, 프롬프트 작성, 검색증강생성(RAG) 개념 이해 등 실전 활용역량, 사고력 등이 요구된다"고 말했다.