"에스큐엘(SQL)을 몰라도 자연어로 데이터를 분석하고 고객을 타깃팅할 수 있습니다. 비전문가도 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만드는 것이 목표입니다."
이성윤(사진) LG전자 데이터인사이트팀 책임은 기존에는 데이터를 분석하려면 SQL을 직접 작성해야 했지만 이제는 자연어 입력만으로도 원하는 데이터를 추출할 수 있다며 이같이 말했다.
데이터 분석이 더 빠르고 더 쉬워지고 있다. 기존에는 IT 전문가가 SQL을 직접 작성해야 가능했던 데이터 추출과 고객 타기팅이 이제는 자연어 한 줄 입력만으로도 가능해졌다. SQL은 데이터베이스에서 정보를 조회, 추가, 수정, 삭제할 수 있도록 하는 표준 프로그래밍 언어로 비전문가가 이를 활용하기에는 진입 장벽이 높았다. 하지만 최근 생성형 인공지능(AI) 기술과의 결합으로 마케팅·영업팀도 전문가 도움 없이 데이터를 직접 분석하고 활용할 수 있는 환경이 열린 것이다.
이 책임은 "현업 담당자들이 IT팀의 도움 없이도 직접 데이터를 분석하고 인사이트를 도출할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다"며 "기술적 장벽을 낮추고, 누구나 쉽게 데이터를 다룰 수 있는 환경을 만드는 것이 목표"라고 설명했다.
LG전자는 아마존웹서비스(AWS)와 협업해 텍스트 투 SQL 및 텍스트 투 차트 기술을 도입했다. 사용자는 SQL을 몰라도 "2024년 LG전자 베스트샵에서 식기세척기를 구매한 고객은 몇 명이야?" 같은 질문을 입력하면 AI가 자동으로 SQL을 생성해 분석 결과를 보여준다.
기술이 발전하면서 정확도도 개선됐다. 기존 생성형 AI는 공공 데이터를 학습하기 때문에 기업 내부 정보를 반영하지 못하는 한계가 있었다. 이 책임은 "생성형 AI가 더 정확한 결과를 제공하려면 내부 데이터를 활용할 수 있어야 한다"며 "AWS의 검색 증강 생성(RAG) 기술을 적용해 AI가 내부 정보를 참조할 수 있도록 했다"고 설명했다.
생성형 AI의 확장은 고객관계관리(CRM) 시스템의 자동화로 이어지고 있다. LG전자는 현재 '오토젠 CRM'이라는 솔루션을 개발 중으로 AI를 활용해 캠페인 기획, 고객 세분화, 메시지 제작, 성과 분석까지 자동으로 수행할 수 있는 시스템을 구축하고 있다.
이 책임은 "기존 CRM 시스템은 데이터를 분석하는데 집중했지만 오토젠 CRM은 AI가 직접 고객을 타겟팅하고 최적의 마케팅 전략을 제안하는 방식으로 발전하고 있다"며 "고객 데이터를 기반으로 맞춤형 캠페인을 자동 생성하고, 성과를 분석해 최적의 마케팅 전략을 지속적으로 개선할 수 있도록 지원하는 것이 목표"라고 말했다.
AI 기반 고객 데이터 분석 시스템은 B2C에서 B2B로도 확장될 전망이다. 기업이 AI를 활용해 더욱 정교한 고객 맞춤형 전략을 구축할 수 있도록 지원하는 것이 목표다.
이 책임은 "데이터 분석뿐만 아니라 마케팅까지 AI가 자동화할 수 있도록 기술을 고도화하는 것이 핵심 과제다. 생성형 AI가 단순한 데이터 분석 도구를 넘어 기업의 비즈니스 의사결정을 돕는 수준까지 발전할 것"이라며 "앞으로는 AI로가 고객 행동 패턴을 예측하고 보다 정교한 개인화 마케팅이 가능해질 것이기 때문에 궁극적으로는 누구나 데이터를 쉽게 다룰 수 있는 환경을 조성하는 것이 목표"라고 강조했다.유진아기자 gnyu4@dt.co.kr
