한경·AT커니 디지털 비즈니스 포럼 2017

데이터는 기업 핵심경쟁력
방대한 양 분석·관리 관건…마케팅에도 AI 역할 늘 것

B2B 특화 블록체인 개발
강력한 보안인증 수단으로 다양한 산업에 활용 기대
홍원표 삼성SDS 사장 "최대 3개월 걸리던 기업용 데이터 분석, AI는 2시간 내 처리"

홍원표 삼성SDS 사장(사진)은 22일 ‘디지털 비즈니스 포럼 2017’ 기조강연에서 “이제 데이터는 단순한 정보가 아니라 회사의 핵심 경쟁력이자 미래 가치”라며 “기업들이 방대한 데이터를 어떻게 분석, 관리하느냐가 중요한 시대”라고 강조했다. 금융·제조·물류 분야의 혁신을 이끌 핵심 기술로는 ‘블록체인’을 꼽았다. 기업의 데이터 보안 능력을 획기적으로 개선하기 위해서도 블록체인 기술이 필수라는 전망이다.

◆AI로 방대한 데이터 처리

홍 사장은 데이터의 중요성을 언급하면서 ‘알파고’를 인용했다. 그는 “이세돌 9단과 바둑 대결을 벌인 인공지능(AI) 알파고는 대국 전에 기보 16만 건을 스스로 공부했을 뿐만 아니라 딥러닝(심화학습), 강화학습을 통해 알고리즘 개선도 이뤄냈다”며 “기존 컴퓨터의 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU)보다 수십 배 성능이 향상된 칩셋까지 개발해 기술적 진보를 이룰 수 있었다”고 했다.

제조업체도 이미 데이터 홍수 시대에 진입했다. 홍 사장은 “삼성전자는 1년에 휴대폰 4억5000만 대를 판매하고 있는데 이는 매일 휴대폰 120만 대를 어디선가 생산·판매하고 있다는 의미”라며 “일반적인 공급망 관리로는 유통 데이터 분석조차 어렵다”고 말했다. 그는 “제조업분야 전반에서 디지털 혁신 없이는 감당해내기 어려운 문제점이 속출하고 있다”며 “쉽고, 똑똑하고, 빠르게 데이터를 처리하기 위해서는 AI가 필수”라고 진단했다.
AT커니와 한국경제신문사가 공동 주최한 ‘디지털 비즈니스 포럼 2017’이 22일 서울 삼성동 그랜드인터컨티넨탈호텔에서 열렸다. 참석자들이 홍원표 삼성SDS 사장의 기조강연을 듣고 있다. 김범준 기자 bjk07@hankyung.com

AT커니와 한국경제신문사가 공동 주최한 ‘디지털 비즈니스 포럼 2017’이 22일 서울 삼성동 그랜드인터컨티넨탈호텔에서 열렸다. 참석자들이 홍원표 삼성SDS 사장의 기조강연을 듣고 있다. 김범준 기자 bjk07@hankyung.com

◆공장 설비 문제도 예측

홍 사장은 공장 등에서 설비, 부품 등이 어떤 문제를 일으킬지도 AI가 각종 센서를 통해 신속하게 감지하고 대처할 수 있다고 설명했다. 그는 “세계 최고의 반도체 공장으로 여겨지는 삼성전자 공장이 1시간 동안 가동 중단되면 수백억원의 비용 문제가 발생할 수 있다”며 “설비, 부품 등에 붙어 있는 수많은 센서를 통해 AI가 공장의 종합적인 건강도를 산출해낼 수 있어야 한다”고 했다.

그는 마케팅 분야에서도 AI 활용이 늘어날 것으로 전망했다. 홍 사장은 “고객 매출과 같은 정형 데이터뿐만 아니라 블로그, 동영상 등의 수많은 비정형 데이터도 증가하고 있다”며 “삼성SDS의 AI 소프트웨어인 ‘브라이틱스’를 활용하면 최대 3개월까지 걸리던 기업데이터 분석을 두 시간 안에 처리할 수 있다”고 말했다.

◆“블록체인 기술 활용 늘 것”

홍 사장은 앞으로 블록체인 기술이 다양한 산업에 활용될 것이라고 전망했다. 블록체인은 계약·거래 정보가 담긴 블록(장부)을 모든 거래 당사자들이 공유해 체인(사슬)을 형성하는 기술이다. 사용자의 비밀번호나 지문 등 개인 정보를 지금처럼 중앙 서버 컴퓨터에 보관하지 않고 PC 여러 대에 블록 조각처럼 분산해 보관했다가 송금 등 필요할 때 다시 불러 조립해 사용한다. 블록체인의 정보를 훔치려면 수많은 PC의 보안시스템을 모두 뚫어야 하기 때문에 해킹이 불가능하다.

그는 “기업 간 거래(B2B) 분야에서도 블록체인 기술이 갈수록 중요해질 것”이라며 “블록체인을 지문 홍채 등 생체인증 기술과 접목할 경우 가장 강력한 보안 인증 수단이 될 수 있다”고 설명했다. 그는 이어 “금융 서류 등의 위조 방지뿐만 운송업체의 송장, 물품 정보 공유 등 물류 분야에서도 블록체인이 유용하게 쓰일 수 있다”고 내다봤다.

안정락 기자 jran@hankyung.com

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