AI 전문기업 애자일소다(대표이사 최대우)가 강화학습 기술을 기반으로 한 의사결정 에이전트 메이커(Agent Maker) ‘베이킹소다(BakingSoDA)’를 출시했다고 5일 밝혔다.
베이킹소다는 전세계적으로 화두가 되고 있는 ‘최적화’ 문제를 강화학습으로 접근한 기업용 AI 소프트웨어다. 강화학습을 활용해 상용화한 제품으로 글로벌 시장에서도 매우 드문 사례이다. 이번에 출시한 베이킹소다는 분석가들이 많은 시행착오를 겪는 보상 설정에 획기적인 편의성을 제공하는 기능을 담고 있어 눈길을 끈다. 특히 베이킹소다의 보상 설정은 자동화 기능, 위자드 기능을 통한 반자동화 기능, 사용자의 필요에 따라 임의 설정 가능하도록 선택적으로 지원하고 있다.
그 중 보상설정 자동화를 위한 알고리즘 ‘A2GAN’은 애자일소다에서 독자적으로 개발한 기술로 NeurIPS*에서 논문으로 채택되기도 했다. 이 보상 자동화 기능을 상용 제품으로 구현한 것은 세계 최초 사례다. 애자일소다는 활용할수록 그 가치가 부풀어 진다는 의미로 ‘베이킹소다’라는 이름을 붙였다. 이를 통해 분석가들이 겪고 있는 어려움을 극복하고, 강화학습을 손쉽게 비즈니스에 활용할 수 있도록 하겠다는 방침이다.
애자일소다는 분석가들이 베이킹소다의 사용자 친화적 인터페이스(UI)와 분석 파이프라인 플로우를 따라 클릭 바이 클릭 형태로 강화학습 에이전트를 개발할 수 있을 것으로 내다보고 있다. 기업이 보는 관점에서 ‘최적화’란 주어진 제한조건 안에서 원하는 목표에 근접한 답을 찾는 과정이다. 최근 ‘최적화’는 결국 기업의 비용을 줄이고 수익을 극대화하는 가치를 실현할, 인공지능 기술의 이상적인 분야로 각광받으며 이를 실제 비즈니스에 활용하고자 하는 시도가 이어지고 있다.
애자일소다는 이 최적화를 머신러닝의 하나인 강화학습으로 해결하고자 하고 있다. 강화학습은 데이터를 기반으로 최적의 전략을 세워주는 방법론이다. 기존 게임에 주로 적용하던 데에서 벗어나 다양한 비즈니스에 적용, 그 효과를 검증하려는 시도가 있었다. 애자일소다는 금융 여신 한도 최적화하거나 사기 적발, 설계 모듈 최적화 등에 강화학습을 접목해 탁월한 성능을 입증한 바 있다.
그러나 강화학습을 활용한 비즈니스 적용 성공사례는 극히 드문 실정이다. 강화학습을 최적화 문제에 적용 및 설계를 하기 위해서는 타 머신러닝 대비 에이전트 개발 장벽이 높기 때문이다. 목표 달성을 위해 강화학습 구성 요소를 정의할 때 업무와 알고리즘에 대한 높은 수준의 지식을 필요로 하며, 목표에 맞는 보상 설정 등 실험에 많은 시행착오의 과정을 거쳐야 했기 때문에 그동안 성공사례가 드물었다. 이러한 환경 속에서 이같은 강화학습 기반 AI 에이전트 메이커가 출시돼, 업계의 반응도 뜨겁다.
애자일소다 최대우 대표이사는 “베이킹소다는 AI 기술 중에서도 가장 난이도가 높고 미래의 머신러닝의 모습으로 평가받는 강화학습을 활용해 ‘최적화’와 ‘자동화’라는 당사의 핵심적 가치를 실현해낸 애자일소다의 기술력과 노하우가 담긴 제품이다. 금융권뿐만 아니라 제조, 교육, 유통 등 분야에서 프로젝트가 진행되고 있으며, 향후 다양한 추천 시스템과 결합하여 더욱 광범위하게 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
더불어 “그간 모델과 룰 기반으로 구현되어 왔던 의사결정 및 각종 판단의 최적화 관련 업무 지원과 증강을 시작으로 다양한 업무에 확장해 나갈 것이며 강화학습 관련 글로벌 기술과 시장을 선도해 나가겠다”는 포부를 전했다.
한편 애자일소다는 기술특례 상장을 위한 기술성 평가에서 베이킹소다를 포함한 전 제품과 기반기술력으로 최고 등급인 더블(AA)와 에이(A)를 받은 바 있다. 현재는 예비심사청구서 제출을 완료했으며 연내 코스닥 시장 상장을 목표로 하고 있다.
