SK그룹 기술 콘퍼런스 개최
17개사, 총 127개 기술 선봬
[천지일보=손지하 기자] SK그룹의 기술 역량을 결집해 기술 생태계 조성을 도모하는 기술 콘퍼런스 ‘SK 테크 서밋’이 막을 올렸다. 8일 진행된 일부 세션 중 AI를 중점적으로 정리해봤다.
SK텔레콤은 SK그룹 17개사가 참여해 AI, 반도체, 클라우드, 보안 등 총 10개 분야 127개의 기술을 선보이는 ‘SK 테크 서밋’을 8~9일 양일간 서울 광진구에 위치한 워커힐 호텔에서 개최한다고 밝혔다.
◆콘텐츠 흥행 여부, 미리 알 수 있다
SK브로드밴드는 이날 AI를 통한 콘텐츠 흥행 예측 노하우를 공개했다. 실제 현업에서 콘텐츠에 대한 투자·수급은 담당자의 주관적인 판단으로 진행하는 경우가 많다. 이에 현업 담당자들은 최적 콘텐츠 선택의 어려움(투자·수급 비용 과다 산정 등)을 겪고 있었다.
SK브로드밴드는 콘텐츠를 투자하고 수급하기 이전에 사전 예측 모델을 통해 AI 기반 객관적 판단 지표를 사용했다. 이는 타사의 ‘콘텐츠 흥행(1~10등) 예측 솔루션’에 대응 가능한 모델이며 다양한 영역(관객수 예측, 방송·드라마)으로 확장도 할 수 있다고 설명했다.
이를 통해 주관적 평가를 보완함으로써 현업의 Domain Knowledge 기반 콘텐츠 수급·투자에 따른 리스크를 최소화할 수 있다고도 부연했다.
김현석 SK브로드밴드 AI·데이터분석담당은 IPTV ‘B tv’에 적용된 콘텐츠 추천 알고리즘에 대해 소개했다. B tv로의 콘텐츠 편성까지는 사전제작, 제작, 배급, 상영, 편성까지 크게 5단계를 거치는데 여기서 업무 담당자는 배급 단계부터 고객에게 더 큰 즐거움을 제공하기 위해 좋은 콘텐츠를 선점하고 적시에 수급 및 편성하기 위해 고민할 수밖에 없다.
기존에는 유사 작품을 참고 및 평가해 의사 결정을 했고 이 과정에서 주관적 평가 요소를 배제하기 어렵다는 한계가 있었다. 이때 AI 기반 콘텐츠 예측 모델을 이용하면 주관적인 평가를 보완하고 투자·수급에서 객관적인 보조 지표를 활용할 수 있게 된다.
예측 결과는 여러 변수를 통해서 도출된다. 투자는 개봉 이전 시점에 진행하기 때문에 개봉 이전에 확보할 수 있는 데이터를 활용해 예측한다. 때문에 개봉 시점에 대한 ‘개봉 환경’ 변수를 생성해 모델링에 활용한다. 수급 콘텐츠의 내부 흥행은 개봉 이후 외부 평점, 관객 수 등에 큰 영향을 받기 때문에 무비 버즈, 외부 평점 등을 활용한다.
예측 결과 리포트와 함께 현업 담당자 스스로 콘텐츠에 대한 비교·특성 분석이 가능한 데이터 시각화 환경도 동시에 제공한다. 향후에는 시놉시스와 배우, 감독, 장르 등의 연관 관계를 분석해 현업에 인사이트를 제공하고 Text와 Tabular 데이터를 활용한 Multi-modal model로 개선할 예정이다.
◆실시간으로 상담사 돕는 ‘TSR Assistant’
Contact Center 상담 업무 효율화를 위해 최근 개발된 SK㈜ C&C의 AI 솔루션인 ‘Accu.AICC의 TSR(Tele-Service Representative) Assistant’에 대한 설명도 진행됐다. 실시간 질문 추출 및 답변 추천 알고리즘으로 고객과 상담원 간의 대화로부터 주제를 식별하고, 발화 유형을 분류하고, 핵심 질문을 추출하는 기술과 답을 찾아가는 기술이다.
설명을 맡은 김영철 SK C&C 연구원에 따르면 이 시스템은 상담 과정에서 ▲전처리(불필요한 정보 제거) ▲주제 구분(보험금 청구 문의, 금연 혜택 문의 등) ▲고객 질문 추출(생성)을 거쳐 대화를 분석한다. 이후 ▲자연어 지식 검색 ▲키워드 검색 ▲기계 독해 단계를 통해 답변을 검색해준다. 상세 답변 정보가 최종으로 선별돼 상담사를 돕는다.
◆데이터 기반 광고 성공 신화 쓴 ‘T deal’
SK텔레콤은 일회성 마케팅 수단에 불과했던 기존 문자 광고 사업을 지속적 수익 창출이 가능한 비즈니스 모델로 바꾸기도 했다. AI 기반 맞춤 타겟팅 기술과 커머스를 합친 기술인 ‘T deal’을 통해서다.
기존에는 수익모델이 문자대행 수수료였지만 T deal의 수익모델은 Cost per sales 커머스 판매수익이다. 고객사의 상품을 광고하는 것에서 데이터 분석을 기반으로 AI 타겟팅을 고도화해 자체 커머스와 연결했기 때문이다.
손은경 SK텔레콤 광고사업담당은 콘텐츠 푸시 고도화 경험을 공유했다. 기존에는 매일 들어오는 상품들을 선정해서 고객들이 좋아하는 콘텐츠를 한정된 문자 자원에 매칭해 매출을 최대화했다면 이제는 푸시할 콘텐츠 선정, 유저별 선호도 예측, 발송 모수 설정, 발송에 이르는 모든 과정을 머신러닝 기반 시스템으로 자동화를 도입했다는 설명이다.
먼저 데이터레이크에서 고객 데이터를 기반으로 예측 스코어를 생성하고 발송할 최적의 상품을 매칭한다. MMS를 통해 이를 전송하고 고객의 문자 클릭 여부, 구매 데이터, 상품 정보를 다시 수집해 성과로 정리한다. 머신러닝 학습을 통해 시스템을 고도화하고 사업을 성장시키는 데 활용한다. 데이터로 구매 UX, 문자 수신 경험 등을 개선하고 매출 증대를 위한 전략을 끊임없이 고민한다.
