흙수저가 타이타닉에서 살아 남을 확률은?

Published : Nov 10, 2016 - 10:27 Updated : Nov 10, 2016 - 14:26

►전세계 상위 3퍼센트 통계 분석 솔루션 개발 국내 스타트업

[코리아헤럴드(더인베스터)=김영원 기자] 흙수저로 태어난 나. 내가 만약 타이타닉 호에 승선했었다면 살아 남을 확률은 얼마나 될까?

타이타닉에서의 내 생존 확률을 결정하는 요소는 객실의 등급, 나이, 성별, 그리고 총 자산 등 여러가지가 있다.

마치 타이타닉의 주인공 잭과 로즈 처럼(?!) 포즈를 취하고 있는 솔리드웨어 공동 설립자 엄수원 대표와 올리비에 듀센 수석 연구원. 이들은 부부이다.

예를 들면 3등급 객실에 탄 가난한 흙수저 성인 남성인 내가, 1등급 객실에 탄 금수저 여성 혹은 아이들 보다는 생존 확률은 현저하게 낮아진다.

1912년 4월 15일 침몰한 타이타닉 호의 실제 탑승객에 대한 데이터를 바탕으로 누가 더 정확한탑승객 생존 확률 예측 모델을 만드는 지를 겨루는 대회가 현재 Kaggle이라는 데이터 분석 플랫폼에서 벌어지고 있다.
(참고: https://www.kaggle.com/c/titanic)

10월 달 기준 약 5,200개가 넘는 데이터 분석 솔루션들이 이 대회에 참가 했으며, 대회는 12월에 종료될 예정이다. Kaggle에서 개최되는 여러 데이터 분석 대회의 우승자는 명예와 함께 상금도 받게 된다. 이번 타이타닉 호 분석 대회의 경우는 아쉽게도 상금은 없다. 하지만 이 대회의 참가자 중에는 유독 눈에 띄는 한국의 스타트업이 있다. 14년 8월에 설립된 솔리드웨어(Solideware)라는 기업이다.

솔리드웨어는 금융회사, 신용평가사 등의 데이터를 바탕으로 미래의 금전적 위험을 예측해 추후 발생 할 수도 있는 비용을 줄일 수 있게 도와주는 솔루션을 만드는 스타트업이다. 일반 솔루션과 달리 머신 러닝을 바탕으로 하는 솔리드웨어의 솔루션 다빈치 랩스(DAVinCI LABS)는 수 천 가지의 데이터 항목을 자동으로 클러스터링(clustering: 비슷한 특징을 가진 데이터를 자동으로 모으는 기술)을 이용해 예측 모델을 만들 수 있다. 기존 항목에 추가 적인 데이터를 입력하면 예측 결과가 계속해서 향상 되는 장점이 있다.

솔리드웨어는 다빈치 랩스를 이용해 타이타닉 호 생존율 예측 모델 대회에 참가를 했는데, 아무런 최적화 작업도 없이 1분만 돌렸을 뿐인데 상위 3.5%의 결과가 나왔다고 한다.

솔리드웨어에 따르면 이런 미래 결과 예측 모델은 금융 분야에서 빛을 발할 수 있다고 한다.

보험회사 AXA코리아와 함께한 파일럿 프로젝트의 실험 결과, 다빈치랩스가 AXA코리아의의 시스템에 적용이 되었었다면, AXA코리아는 약 80억원의 비용을 아낄 수 있었을 것이라고 한다.

솔리드웨어의 엄수원 대표는 “많은 회사들이 빅데이터가 자꾸 외부에 있다고 생각한다. 소셜 데이터를 빅데이터라고 생각하시는데, 빅데이터는 이미 금융 사 내부에 쌓여 있는 것,”이라고 말하며, 현재 “금융회사들이 보유한 데이터 중 10퍼센트도 못쓰는 상황,”이라고 꼬집었다.

예를 들어 보험사나 은행이 새로운 신규 고객을 받을 때, 고객에 대한 정보는 최대 몇 천 가지의 항목으로 설명될 수 있는데, 실제로 신규 고객의 리스크 정도를 예측 할 때 쓰이는 항목은 몇 십 가지가 안 되는 것이 현 상황이라고 한다.

다빈치 랩스 처럼 자동으로 데이터를 클러스터링해서 마우스 클릭 몇 번으로 결과값을 선과 막대 그래프로 보여주는 솔루션은 적어도 국내에서는 유일무이하다.

►세계가 알아준 실력 뒤에는 그가 있었다.

솔리드웨어의 실력은 이미 해외에서 인정 받았다. 올해 5월 룩셈부르크에서 유럽 최대 스타트업 행사 중 하나인 ICT Spring 2016 Europe에서 솔리드웨어는 스타트업 기술 대회에서 Top 10에 들어가는 영광을 얻었다. 한국 스타트업으로는 유일무이한 성적이다. 1위는 룩셈부르크 스타트업에게 돌아갔다고 한다.

다빈치 랩스의 우수한 성능 뒤에는 우수한 기술자가 있다.

엄 대표의 남편이자 공동 설립자인 올리비에 듀센은 솔리드웨어에서 수석 연구원으로 일하고 있으며 다빈치 랩스의 기술 기반을 다진 인물이다.

2009년 세계적으로 권위 있는 컴퓨터 비전•패턴 인식 학회 (Computer Vision and Pattern Recognition) 에서 최우수논문상을 탄 듀센 수석 연구원은 인공지능(AI) 분야에서는 유명인사이다. 그의 논문과 실력을 보고 솔리드웨어라는 작은 한국 스타트업에 들어온 AI와 머신러닝 전문들이 합류 했을 정도라고 한다.

듀센 공동창업자는 카네기 멜론 대학에서 인공지능 연구원을 거쳐, 일본 소프트뱅크의 자회사인 알데바란 로보틱스(Aldebaran Robotics)와 인텔 코리아에서 일하기도 했다.

솔리드웨어 창업 전엔 페이스 북의 러브 콜도 마다 한적이 있다고 한다.

높은 연봉의 연구원 직을 그만 두고 솔리드웨어 창업의 길로 들어선 이유에 대해 엄 대표는 “듀센은 “항상 한가지 연구만 매진하는 것 보다는 자기 기술력을 바로 사회에 적용할 수 잇는 일을 하고 싶어 했다,” 고 밝혔다.

AXA코리아와의 협업이 본격적으로 시작되는 10월 이후, 좋은 성과가 난다면 솔리드웨어의 솔루션이 AXA의 프랑스 본사에도 이용될 가능성이 있다고 한다.

현재 KB캐피탈, 신한은행, 웰컴저축은행이 솔리드웨어의 솔루션을 이용 중에 있으며, 현대카드와 SBI저축은행이 파일럿 프로그램을 진행중이다.

비교적 빠른 시간 안에 사업을 확장할 수 있는 원동력에 대해 “내가 가지고 있는 기술을 가지고 뭘 만들겠다고 생각하지 말고, 일단 사회에 어떤 문제가 있는지 내가 풀어야 하는 패인 포인트(pain point)가 있는지 그것부터 찾아야 한다,”고 밝히며 엄 대표는 “중요한 것은 솔루션 드리븐(solution-driven)으로 생각하지 말고 아니라 프러블럼 드리븐(problem-driven)으로 생각하는 것,”이라고 말했다.

(wone0102@heraldcorp.com)

<관련 영문 기사>

Data mining generates big financial opportunity

[THE INVESTOR] What would be your chances of survival on Titanic, which sank into the North Atlantic Ocean during her maiden voyage on April 15, 1912?

Had you been an adult male traveling in third class, your chances would have been a lot slimmer than those of men in upper class, not to mention women and children.

Predicting future outcomes based on past statistical figures is called predictive modeling, or predictive analytics.

Combined with information technologies, such as machine learning and big data, the predictive modeling skills can now roll out better forecasts since it can factor in as many variables as possible in analyzing data.

On the business front, such improvement in data analysis, or data mining, can mean saving huge costs by accurately gauging future risks.

Very few businesses are, however, effectively making use of solutions merged with those big data and machine learning technologies in their day-to-day businesses, and especially so in the financial sector that have to have top-tier prediction models to prevent financial risks.

“Many think big data -- one of the biggest buzz words in the IT sector -- is somewhere out there, not within their companies,” said Sophie Eom, the CEO of machine learning-based data mining solution provider Solidware, adding “Financial institutions, banks, insurance firms, and credit rating agencies are actually sitting on the treasure trove of data, but they are tapping less than 10 percent of it while the rest is unexplored.”

The current risk management solutions of financial firms look into just a dozen information categories when selling insurance or lending money, such as a type of job, age, and marital status, while there are thousands of different data sets available to make an accurate forecast for who will likely go bankrupt or be in arrears, according to the 29-year-old CEO, who founded the startup with her husband Olivier Duchenne in August 2014.

The company’s DAVinCI LABS boasts an easy user interface, allowing users to see the results of data analysis in line graph and histogram with just several mouse clicks.

The solution’s automatic clustering, which groups data that have similar traits automatically, is a feature that cannot be found in any other data analytics solution, Eom said.

For example, the solution automatically categorizes the people who were aboard the Titanic according to their gender, age, and travel class.

The DAVinCI LABS solution, which proved to be effective in saving costs in a pilot project with AXA Korea, the local subsidiary of French insurer AXA, will be integrated into its system to screen new customers.

In the pilot project, the solution showed that it could have saved 8 billion won (US$7.1 million) of costs for the insurance company by preemptively eliminating financial risks.

Depending on the results of the partnership with AXA Korea, the insurance firm’s French head office can employ the analytics solution.

“Among many programs tested at AXA’s global offices, only Solidware’s solution has rolled out positive results in saving costs,” said Eom, who used to work at AXA Korea before founding the startup.

Man behind big data solution

Solidware made it to the top 10 in its maiden participation in a Startups 2016 competition, a sideline event of the ICT Spring Europe startup conference held in Luxembourg in May.

It also flexed its muscles in an online data analytics competition on Kaggle, a platform where researchers and companies contest with their data analytic capabilities.

Predicting the survival rate of people aboard the Titanic, mentioned above, is an actual task of the ongoing competition.

With just a single minute of test run to calculate the survival rate on the platform, DAVinCI LABS, without any optimization work, ranked in the top 3.5 percent among 5,200 participants, according to Solidware.

Eom’s husband Duchenne is the man behind the development of the powerful solution.

A prominent artificial intelligence researcher who won the best prize for his thesis on computer vision at the Computer Vision Pattern Recognition conference in 2009, Duchenne attracted seasoned experts in AI and machine learning to join the Korean startup.

Co-founder Duchenne used to work as a postdoctoral fellow for AI research at Carnegie Mellon University.

He also worked as a researcher at Aldebaran Robotics, a robot company owned by Softbank of Japan, and at Intel Korea before establishing Solidware.

Like many new startups, the co-founders started from the bottom up. In order to save office rent fees, they worked and had meals at their home together with their employees in the early stage until the company was acquired by Yello Financial Group, a fintech firm alliance, in March 2015.

“Duchenne has always wanted to apply his expertise in technology to the real world instead of only doing research at a lab,” said Eom, adding it was lucky to have him in Solidware since he was the one who attracted talented, seasoned AI and machine learning researchers into the team.

The 2-year-old startup was able to make money from its early business stage -- unusual for a fledgling startup -- and is expected to see its sales further increase with the planned global business expansion.

The Korean startup is planning to tap into Southeast Asia where the predictive modeling business is less competitive and advanced analysis solutions are in great need for the growing financial and banking sector in the regions. Other destinations include Japan. The company is in talks with a Japanese financial firm for partnership.

In Korea, KB Capital, Shinhan Bank, Welcome Savings Bank and AXA are currently deploying Solidware’s product in analyzing the data of their customers and Hyundai Card and SBI Savings Bank running a pilot project with Solidware’s solutions.

CEO Eom said that she believes problem-driven thinking have played an integral role in the firm’s smooth voyage in the startup world where most are scrambling to break even, or, in a bad case, just waiting to be acquired by bigger firms.

“Rather than trying to do something with technical skills you have, you have to find some pain points in society and try to solve them with your own capability, or sometimes with the help of others” said CEO Eom, who studied chemistry and business management at Seoul National University and got an MBA degree from HEC Paris.

She said the company will try to deploy its DAVinCI LABS solution in other sectors including gaming and medicine.

In the future, the solution could be used to help, for example, doctors to know probability of a patient getting a certain disease, or economists to make more accurate prediction on economic conditions for the coming years.

By Kim Young-won (wone0102@heraldcorp.com)