‘AI, Machine Learning은 기업 운영에 어떻게 활용되어야 하는가?’ … CDTB 콜로퀴움 개최

고려대학교 경영대학(학장=배종석) Center for Digital Transformation & Business(센터장=김병조, 이하 CDTB)가 주관하는 콜로퀴움이 8월 5일(금) LG-POSCO경영관 SUPEX HALL에서 온라인 병행으로 열렸다. 이번 강연은 PwC 컨설팅의 박동규 파트너가 ‘AI, Machine Learning은 기업 운영에 어떻게 활용되어야 하는가?’를 주제로 진행했다. 

 박동규 파트너는 강의 시작에 앞서 학부에서 전기공학, 대학원에서 경영학을 공부하고 컨설팅 펌의 한국, 미국 지사를 모두 경험한 자신의 이력을 소개했다. 그는 “여러 사례를 경험하면서 문제를 다방면으로 접근할 수 있었다”고 말했다. 박 파트너는 “PwC 컨설팅에서 Machine Learning을 담당하면서 데이터 분석가가 좌뇌형, 우뇌형으로 나뉜다는 것을 느꼈다”며 ”각 분석가의 성향을 이해하는 것이 중요하다고 생각해 이번 강연의 부제도 ‘좌뇌형 데이터 분석가와 우뇌형 데이터 분석가’로 정했다”고 전했다.

 박 파트너는 “데이터를 분석할 때 좌뇌형 컨설턴트는 논문 등 사전 자료를 참고하며 알고리즘을 통한 시각화에 집중하는 한편, 우뇌형 컨설턴트는 실제로 그 상품을 쓸 사람들을 인터뷰 해 산업 전반을 이해한 후 분석을 시작한다”고 말했다. 이어 그는 “어떤 분석 방법이 옳다는 것은 아니지만 두 가지 오답 사례를 보면서 자신의 강점이 어디에 있을지 생각해보길 바란다”고 강조했다. 

 첫 번째 사례는 고객별 보험 상품 선호도를 분석해 타겟 마케팅 추진 기반을 구축해달라는 보험사의 의뢰였다. 이 사례에서 좌뇌형 컨설턴트는 상품 추천 알고리즘 관련 논문을 읽고, 비슷한 로직을 적용해 시각화했지만, 우뇌형 컨설턴트는 ‘고객 중 어떤 고객이 추가 계약 확률이 높은 고객인가?’ 라는 질문에서 시작해 고객과 agent를 우선한 모델링 추진했다. 주유소별 최적 가격을 시뮬레이션하고 싶다는 주유회사의 의뢰를 받은 두 번째 사례에서 좌뇌형 컨설턴트는 경쟁주유소와의 가격 차이 데이터, 판매량 데이터를 최대한 수집해 머신러닝을 돌리려 했지만, 우뇌형 컨설턴트는 ‘과연 길가 옆에 있는 것만으로 경쟁이라고 할 수 있는가’와 같은 본질적인 질문에서부터 시작했다. 박동규 파트너는 “숫자에 매몰되지 말고, 이해할 수 있는 대상을 정해서 계속 시뮬레이션 돌리는 과정이 중요하다”며 “이뿐만 아니라 현장에 있는 영업직들과 지속적으로 대화해야 한다”고 말했다. 

 강의를 마무리하며 박동규 파트너는 “사람마다 강점이 달라서 모든 것을 잘할 수 없으므로 오늘을 계기로 BA 전문성이 무엇인지 많이 생각해봤으면 좋겠다”며 “데이터를 분석하다 보면 빠진 부분이 생길 수 있는데, 이때 본질적인 질문을 던질 수 있는 사람이 꼭 필요하다”고 말했다. 이후 20분간의 활발한 질의응답 시간을 끝으로 콜로퀴움은 막을 내렸다.