[국내 AI 현황②] 카카오, 이용자 반응형 인공지능으로 진화

기사입력 : 2018-01-05 10:45:00
[빅데이터뉴스 정백희 기자]
이용자 반응형 추천 시스템 ‘루빅스’ 도입

카카오는 지난 2015년 6월 실시간 이용자 반응형 컨텐츠 추천 시스템인 '루빅스'를 다음 뉴스 서비스에 처음 도입했다.

이후 12월에는 이미지 뉴스를 포함한 모든 뉴스에 확대 적용했다. 루빅스는 이용자의 뉴스 소비 패턴을 머신러닝을 통해 개인별 관심사에 최적화된 콘텐츠를 자동 추천하는 시스템이다. 2016년 3월 카카오에 따르면 루빅스 적용 이후 뉴스컨텐츠들이 더욱 다양해졌으며, 첫 화면의 노출되는 뉴스 컨텐츠의 양은 3.5배 증가했다고 밝혔다.

카카오는 추천 알고리즘 고도화를 통해 유저 만족도를 높이고, 플랫폼을 강화하는 측면에서 활용하고 있다.

center
실시간 이용자 반응형 컨텐츠 추천 시스템 ‘루빅스’

인공지능을 활용한 로봇기자 개발

카카오의 전략적 관계사인 두나무는 인공지능을 이용해 기사를 작성하는 로봇기자 ‘뉴뉴스(New News, 가칭)’를 개발해 시범 운영에 들어갔다. 두나무에 따르면 자체 테스트를 거쳐 ‘카카오증권’(이전 ‘증권플러스forkakao’)앱에 ‘뉴뉴스’가 작성한 기사가 게시될 계획이다.

뉴뉴스는 국내 증시를 실시간으로 모니터링하다가 이상적인 것을 감지하면, 프로그래밍원칙에 따라 1~2초내 기사 작성이 가능하기 때문에, 뉴스 신속성은 더욱 제고될 것으로 예상된다.

이미지 분류와 검색에 딥러닝 기술 적용

카카오 내 이미지 썸네일 추출과 꽃검색에 인공지능 기술이 적용되고 있다. 썸네일 이미지 클릭 시, 원본 이미지 내 가장 중요한 부분을 추출해서 보여준다.

또한, 비슷한 기술이 적용된 서비스로 꽃검색이다. 국내 약 400여 가지 꽃 품종에 대해 카카오가 보유하고 있는 십여만장의 꽃 사진을 기반해 몇 시간 내로 학습 할 수 있는 딥러닝 시스템을 개발했다. 이를 통해 꽃 사진에서 자동으로 꽃 이름을 찾아주는 서비스를 시험 운영 중에 있다.

기존에는 이미지로부터 꽃을 나타내는 특징 값을 찾아낸 다음 특징 값과 정답을 주고 컴퓨터에게 학습시켰다면, 최근 개선된 기술은 방대한 양의 꽃 사진과 정답만을 제공하고 컴퓨터가 알아서 꽃의 특징을 찾아 학습 하는 딥러닝 기술을 적용했다고 밝혔다.

카카오뱅크: 로보어드바이저, 신용평가모델 구축

인터넷전문은행의 도입은 금융회사를 통하지 않고 개인들간의 시스템이나 플랫폼을 통해 금융상품 판매나 자산관리 및 부가 서비스 이용이 가능해짐을 의미한다.

기존 은행과는 핵심채널, 업무범위, 신용평가 방법 등에서 차이를 가지고 있다. 인터넷의 방대한 데이터를 결합한(개인과 기업고객과 관련된 다양한 데이터) 새로운 부가가치 창출이 가능하다.

카카오가 자신있게 이 분야에 뛰어들 수 있었던 점도, 국내 가장 많은 유저를 보유하고 있는 플랫폼으로 높은 접근성을 통한 데이터 확보가 용이하기 때문이다. 빅데이터를 활용한 고객 분석으로 맞춤형 자산관리가 가능해질 전망이다.

우선적으로 로보어드바이저 서비스하는 자문사와 유저를 연결해주는 서비스를 제공할 예정이다. ‘로보어드바이저’란 인공지능(robo)이 자산관리에 대한 자문(advisor)를 제공해준다는 개념으로, 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있는 머신러닝이 핵심이다.
center

또한, 빅데이터 기반 중금리대출도 가능할 전망이다.

이미 중국의 텐센트 ‘WeBank’는 모바일QQ 및 위챗 등의 SNS에서 수집한 정보를 토대로 한 신용도 분석으로 중금리 대출 서비스를 제공하고 있다. 무담보인 반면 하루 이자율은 0.05%로(연 이자율 약 20%) 수익성도높은 편이다.

일반 은행에서의 대출이 어려운 중소기업을 대상으로 규모가 확대될 수 있어, 전망도 밝다. 국내 시장을 보면, 개인신용등급 수준에서 중간 수준의 신용도와 리스크를 가진 수요자가 있음에도 불구하고 시장의 금리 수준은 20% 이상의 대출 금리가 형성되어 있다.

카카오뱅크가 텐센트의 ‘WeBank’처럼 유저데이터 기반 신용도 중금리 대출 서비스 제공이 가능하다면, 틈새시장 공략도 가능할 것으로 보인다.

물론, 이를 위해서는 머신러닝 알고리즘 기반으로 신용평가모델 구축의 완성도가 전제되어야 할 것이다. 이에 따라 ‘한국카카오은행’의 머신러닝 알고리즘 개발 속도는 지속 개선될 것으로 전망되고 있다.

관련기사
[국내 AI 현황①] 네이버, 방대한 데이터로 인공지능 연구 선도
[국내 AI 현황③] 인공지능, 게임산업 미래 만든다

정백희 기자
<저작권자 © 빅데이터뉴스, 무단 전재 및 재배포 금지>