[티티엘뉴스] 디지털 뉴딜 추진과 데이터 3법 시행 등의 정책이 연달아 발표되면서 ‘데이터’가 화두에 올랐다. 데이터를 잘 분석해서 활용하는 곳이 앞으로의 패권을 잡을 수 있다는 측면에서, 관련 산업들은 4차 산업혁명시대의 핵심 키워드로 자리잡고 있다. 그 중에서도 가장 먼저 주목을 받는 분야는 바로 사람들의 실생활에 밀접하게 관련이 있으면서도 활용도가 높은 금융, 인공지능(AI), 의료 데이터다. 현재 대한민국에서 주목받고 있는 각 데이터 산업의 현황을 알아봤다.

▲대한민국이 주목하는 3대 데이터 분야는 금융, 인공지능(AI), 의료다. (출처: 게티이미지뱅크)

▶ 마이데이터의 중심, 금융 데이터

8월 시행되는 ‘데이터 3법’ 개정안을 통해 마이데이터 산업이 열리게 됐다. 그 중에서도 가장 우선적으로 적용되는 분야가 금융이다. 금융 분야가 성공한다면, 향후 의료, 유통, 에너지 등 다른 산업분야로의 확장을 기대할 수 있다. 마이데이터 사업이 앞으로의 금융 시장 주도권을 잡을 수 있는 중요한 사안인 만큼, 은행, 카드, 증권사 등 기존 금융권뿐 아니라 데이터 기반 핀테크 업체를 비롯해 카카오, 네이버 등의 빅테크 기업들까지 마이데이터 선점에 총력을 기울이고 있는 상황이다.

지난 5일부터 정보주체는 금융회사, 전기통신사업자, 공공기관 등이 보유한 개인신용정보를 본인, 마이데이터 사업자, 금융회사 등에 전송 요구를 할 수 있게 됐다. 금융소비자들이 한 곳에 모인 내 금융정보를 통합적으로 볼 수 있는 ‘포켓 금융’을 실현할 수 있게 된다는 점에서 호응이 크다. 금융상품을 추천받거나 재무상태를 컨설팅 받을 수 있으며, 신용정보와 재무 상황을 한눈에 보고 적절한 신용카드를 추천받을 수도 있다. 예금이나 대출 상품을 더 좋은 금리로 옮길 수 있도록 하는 서비스도 제공 가능하다.

이에 따라 비즈니스 정보제공 전문기업 쿠콘은 금융회사를 위한 ‘통합금융 오픈API 플랫폼’ 구축 서비스를 지원중이다. 해당 서비스는 내년 마이데이터 사업 본격 시행에 따라 개인신용정보를 고객에게 제공하는 데 있어 관련 시스템 구축이 어려운 중소형 금융사를 목표로 하는데 마이데이터 허가를 받아 시장에 진출하려는 금융사의 경우 쿠콘의 통합금융 오픈API 플랫폼을 구축하고 관리받을 수 있다. 중개기관 없이 직접 오픈API를 통해 개인신용정보를 제공해야 하는 금융회사의 경우 쿠콘 플랫폼을 통해 중계기관 정보 이용료, API 플랫폼 구축·운영 비용 등을 절감할 수 있다.

▶ 인공지능도 공부가 필요하다, 인공지능 학습 데이터

정부는 인공지능 학습 데이터 구축을 위한 예산을 3년 사이 82배 늘렸다. 올해 이 분야 예산은 추경 2925억원을 포함해 총 3315억원이다. 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원은 지난달 26일 ‘인공지능 학습용 데이터 구축’ 공모도 시작했다. KBV 리서치 등에 따르면 한국의 AI 학습 데이터 시장은 6000억~7000억원 규모로 추정되고 매년 28.4% 성장률을 보이고 있다.

시험공부를 할 때 문제를 많이 풀면, 유사한 문제가 출제됐을 때 쉽게 답을 찾을 수 있는 것처럼 인공지능도 문제를 많이 풀어야 그 정확도가 높아진다. 인공지능의 학습을 위해 필요한 정답지를 바로 인공지능 학습 데이터라고 부른다. 모든 산업이 인공지능으로 귀결되고 있는 이 시점에, 수많은 인공지능 중 뛰어난 인공지능이 나타나는 것은 결국 이 학습 데이터의 품질에 따라 결정된다. 인공지능 학습 데이터를 만들기 위한 '데이터 라벨링'의 정확도와 데이터 구축 작업 전반에서의 품질 관리가 필요한 이유다.

데이터 라벨링은 보통 사람이 직접 진행하지만, 최근에는 사람과 인공지능의 협업을 통해 더 정확한 결과물을 빠르게 도출하는 플랫폼이 출시되면서 작업 효율성을 높이고 작업 과정에서의 품질 관리가 용이해졌다. 국내 대표 인공지능 데이터 플랫폼 기업 슈퍼브에이아이의 ‘스위트’는 ‘오토 라벨링’ 기술을 탑재해 데이터 라벨링을 90%까지 자동화해 생산성을 최대 10배 높였다고 발표해 눈길을 끌었다.

김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "인공지능과 사람의 협업으로 더 많은 데이터를 효율적으로 라벨링할 수 있고, 데이터의 품질도 끌어올릴 수 있다"며, "활용 가능한 고품질 데이터가 많아져야 인공지능과 데이터 산업이 활성화된다"며 "단순 업무는 인공지능이 대체하고, 보다 고도화된 관리 업무와 의사 결정은 사람이 수행함으로써 다양한 전문 일자리 창출도 가능하다"고 설명했다.

▶ 의료기술 연구 및 신약·의료기기 개발에 도움주는 의료 데이터

의료 데이터의 경우, 국내에서 개인의료정보의 거래가 금지돼 있는 만큼 당장 공개된 마이데이터로서의 활용은 힘든 상황이다. 하지만 의료기술 연구나 신약∙의료기기 개발에 도움을 주는 방식으로 활용도가 높아지고 있다.
 

최근 보건복지부는 부산대학교병원, 삼성서울병원, 서울대학교병원, 서울아산병원, 연세 세브란스병원을 보건의료 데이터 중심병원 주관기관으로 선정했다고 발표했다. 데이터 중심병원은 대형 병원에 이미 집적된 의료데이터를 활용, 데이터 기반 의료기술 연구 및 신약·의료기기·인공지능(AI) 등 개발을 지원하기 위해 정부가 지정한 병원이며 각 병원은 다른 병원들과의 컨소시엄을 구성해 사업에 참여한다.

한편 의료 인공지능 플랫폼 전문기업 딥노이드의 뇌동맥류 진단 인공지능 소프트웨어 ‘딥뉴로’가 최근 2등급 의료기기 품목허가를 받는 등 의료 데이터를 분석하는 의료기기도 출시되고 있다. 딥뉴로는 국내 최초 뇌혈관 질환 인공지능 기반 의료기기 소프트웨어로, AI를 활용해 뇌 MRI 영상에서 뇌동맥류로 의심되는 부위를 자동으로 검출, 의사가 빠르고 정확하게 진단하도록 돕는다. 

의료 인공지능 솔루션 개발 기업 뷰노가 만든 AI 기반 안저 영상 판독 솔루션 '뷰노메드 펀더스 AI'는 국내 1호 혁신의료기기로 지정되기도 했다.

정연비 기자 jyb@ttlnews.com