SAS, 포레스터 리서치
‘AI 기반 의사결정 플랫폼’ 부문 리더 선정

- SAS® 인텔리전트 디시저닝(SAS® Intelligent Decisioning), 5점 만점 중 4.9점 기록
- SAS, 기업의 전사적 의사결정 자동화 및 관리 위한 탁월한 역량 제공
- SAS, 스노우플레이크와 파트너십 발표

세계적인 인공지능(AI) 및 분석 선두 기업 SAS(쌔스)가 5월 8일부터 10일까지(미국 현지 시간) 미국 플로리다주 올랜도에서 개최하는 ‘SAS 이노베이트 2023(SAS Innovate 2023)’에서 최신 인공지능(AI) 및 클라우드 분석 기술과 비즈니스 사례를 대거 발표했다. SAS 이노베이트는 전 세계 산업별 전문가와 오피니언 리더들이 참석하는 SAS의 연례 비즈니스 컨퍼런스다.

SAS® 바이야®(SAS® Viya®), 경쟁 제품 대비 30배 빠른 속도와 탁월한 확장성 검증
SAS가 공개한 글로벌 기술 리서치 및 자문 기업 더퓨처럼그룹(The Futurum Group)의 보고서에 따르면, AI 및 분석 플랫폼 SAS 바이야(SAS Viya)는 속도와 성능, 확장성과 비용 효율성 측면에서 경쟁 제품 대비 훨씬 뛰어난 것으로 나타났다. 이번 조사 결과는 SAS 바이야를 상용 클라우드 기반 데이터 및 AI 플랫폼, 그리고 H2O, SparkML과 같은 오픈소스 플랫폼과 비교한 것이다.

테스트 결과, SAS 바이야는 모든 테스트 시나리오 실행 시, 속도와 성능 측면에서 다른 AI 및 머신러닝 솔루션 대비 평균 30배 더 빠른 속도를 기록했다. 또, 알고리즘, 데이터 크기 및 워크로드 전반에서 스파크(Spark) 기반의 데이터 및 AI 솔루션 대비 평균 49배 더 빨랐으며, 최대 326배 더 빠른 경우도 있었다. 또한 SAS 바이야는 대규모의 복잡한 데이터셋 처리 시 AI/ML 실행 시간을 단축해 타 제품 대비 뛰어난 확장성을 제공하는 것으로 나타났다. 특히, 3억 개 이상의 데이터 포인트에 대한 모델 학습의 경우, SAS 바이야는 모든 타 제품보다 뛰어난 결과를 기록했으며, 확장을 계속할 수 있는 유일한 플랫폼임이 검증되었다. 이외에도 모델 학습 및 스코어링(scoring) 작업 시 SAS 바이야의 속도와 확장성 덕분에 사용자는 타 제품 대비 86% 이상 비용을 절감할 수 있는 것으로 나타났다.

더퓨처럼 그룹 수석 파트너이자 분석가인 러스 펠로우즈(Russ Fellows)는 "경쟁 제품들이 몇 시간 동안 실행만 반복하거나 작업 완료에 실패한 반면, SAS 바이야는 몇 분 안에 결과를 도출해 냈다”라며, "실용적인 측면에서 SAS 바이야는 사용자가 컴퓨팅 비용을 절감하고, 더 많은 데이터를 고려해 현명한 의사 결정을 신속히 내릴 수 있도록 지원한다”고 전했다.

SAS는 이번 행사에서 혁신적인 AI 및 고급 분석 기술을 기반으로 한 고객 사례를 발표했다. 튀르키예 최대의 도시 이스탄불 광역시(Istanbul Metropolitan Municipality, IMM)에서는 SAS 바이야 AI 및 머신러닝 기술을 이용해 스마트 시티 디지털 인프라를 구축했다. 이스탄불 광역시는 과거 교통 데이터에 실시간으로 생산되는 새로운 데이터를 함께 분석해서 버스 노선을 최적화하여, 서비스와 노선 가용성을 향상시키고 도시의 교통 문제에 대한 예측 및 관리를 강화할 수 있게 됐다. 또한, 오스트리아 소재의 세계 최대 벽돌 제조기업 위너버거(Wienerberger)는 에너지 비용을 최적화하고 지속가능성을 향상시키기 위해 SAS 바이야를 적극 활용하고 있다. 위너버거는 SAS의 AI 및 IoT 분석 기술을 이용해 벽돌의 건조 및 소성 작업과 관련한 인사이트를 발굴하여 보다 경제적으로 벽돌을 생산하고, 장기적으로는 탄소배출 감소와 기후중립 목표를 달성하게 될 전망이다.

SAS, AI 기반 산업 특화 솔루션 개발에 향후 3년간 10억 달러 투자
SAS는 SAS 바이야 플랫폼에서 실행할 수 있는 금융, 공공, 보험, 헬스케어, 리테일, 제조, 에너지 등 다양한 산업별 특화 솔루션 개발에 향후 3년간 10억 달러를 투자한다는 계획을 밝혔다. 10억 달러 투자 분야에는 연구 개발(R&D) 활동, 산업별 전담팀 조직, 산업별 마케팅 활동 등이 포함된다. SAS는 2019년에도 3년간 AI 분야에 10억달러 투자 계획을 발표하고 R&D 혁신과 교육 프로그램 및 AI 전문가 컨설팅 강화를 이룬 데에 이어, 이번에 단행될 투자를 통해 산업별 특화 솔루션을 개선하는 한편, 고객의 요구에 대응하기 위한 신규 솔루션 개발에도 노력할 계획이다.

SAS는 이미 지난해 금융권 리스크 관리 전문기업 가마쿠라(Kamakura)를 인수해 자산부채관리(Asset and Liability Management, ALM) 솔루션을 확보하고 SAS 바이야 제품으로의 편성을 완료했다. 공공 부문에서는 SAS Tax Compliance (조세 컴플라이언스) 제품을 통해 방대한 세금 데이터를 자동으로 모니터하고 세금 미납 사례 탐지를 지원하고 있다. 또한 머신러닝 기반의 SAS Dynamic Actuarial Modeling (SAS 동적 보험 계리 모델링)을 통해 유연한 모델링 기능으로 빠르게 변화하는 시장 상황에서 데이터에 기반한 공정한 보험료를 산정할 수 있도록 지원하고 있다. 헬스케어 부문에서는 SAS의 직관적인 포인트 앤 클릭 인터페이스로 데이터에 숨겨진 트렌드를 시각화함으로써 의료 혁신을 진전시키고 안전하고 비용 효율적인 고품질 진료를 제공할 수 있도록 지원하고 있다.

마이크로소프트, AMD와 데이터 보호 강화에 협력
SAS는 또한 금융, 의료, 공공 등 규제가 엄격한 산업에서 민감한 데이터에 대한 보호를 강화하기 위해 마이크로소프트, AMD와 협력해 마이크로소프트 애저 환경의 SAS 바이야에 ‘애저 컨피덴셜 컴퓨팅(Azure confidential computing)’을 제공할 예정이라고 밝혔다. MS 애저 기반 SAS 바이야는 AMD EPYC™ 프로세서를 탑재한 애저 컨피덴셜 컴퓨팅 기능을 곧 포함할 예정이다. 이를 통해 SAS 바이야 고객은 훨씬 더 안전한 AI 및 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 사용하여 침해 위험을 줄이고 규정 준수를 강화할 수 있으며, 보다 강력한 분석 모델을 위해 더 큰 데이터 풀에 접근할 수 있게 될 전망이다.

짐 굿나잇(Jim Goodnight) SAS 공동 창립자 겸 CEO는 “오늘날 기업은 경기 침체 위협, 공급망 압박, 인력 부족 및 규제 변화에 이르기까지 많은 문제에 직면하고 있다”며, “회복탄력성을 갖춘 기업은 산업별 맞춤화된 분석이 제공하는 인사이트를 이용해 이러한 문제에서 기회를 찾을 수 있다.”고 말했다. 또, “SAS는 산업 특화 솔루션 개발을 통해 기업 고객이 인공지능, 머신러닝 및 고급 분석을 이용해 사기 피해를 방지하고, 비즈니스 리스크를 관리하며, 고객과 시민에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 지원할 것”이라고 덧붙였다.

SAS, 신뢰할 수 있는 AI로 책임 있는 혁신 노력 가속화
이밖에도 SAS는 신뢰할 수 있는 AI를 제공하기 위한 노력을 아끼지 않고 있다. 책임 있는 혁신에 대한 노력의 일환으로, SAS는 최근 네덜란드의 에라스무스대학 병원(Erasmus University Medical Center, Erasmus MC) 및 델프트 공과대학(Delft University of Technology, TU Delft)과 협력해 최초로 의료 분야의 AI 윤리 연구소 ‘REAHL(Responsible and Ethical AI in Healthcare Lab)’을 출범했다.

REAHL의 목표는 의료 분야에서 AI 기술의 개발 및 구현과 관련해 윤리적인 우려와 과제를 해결하는 것으로, AI, 의료, 윤리 등 여러 분야의 전문가 팀이 정책입안자와 함께 환자 안전, 개인정보 보호 및 자율성을 최우선으로 하는 AI 기술의 개발과 구현에 협력하는 것이다. 이를 통해 AI 시스템이 편향되지 않고 투명하며 책임감을 갖도록 하면서 환자의 권리와 가치를 존중하는 방식으로 사용되도록 보장하는 데 초점을 맞춘다.

또한, SAS는 자사의 데이터 포 굿(Data for Good) 프로그램을 데이터 윤리 조직에 통합, 확대하고 긍정적인 AI 적용 방안을 연구하고 있다. SAS 데이터 포 굿 팀은 브라질의 열대 우림을 보호하고 뉴욕시의 주택 차별 문제를 탐구하기 위해 비영리 단체와 협력한 바 있다. SAS는 최근 노스캐롤라이나 대학 갈라파고스 연구 센터와 협력하여 멸종 위기에 처한 바다 거북을 보호하기 위해 인공지능과 기계 학습을 적용하는 작업을 진행 중이다.