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중소기업의 성장을 뒷받침하는 금융AI

작성자
관리자
작성일
2020-09-10 16:06
조회
44



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 정원철 대표는 오랫동안 대형 소셜커머스 기업의 플랫폼 개발실에서 일했습니다. 그곳에서 필랫폼 시장의 매력을 느끼고 창업을 위해 퇴사를 하고 컨설팅 업무를 하게 됐습니다.

그런데 이 시기에 뜻밖의 깨달음을 얻게 됐는데, 컨설팅을 통해 섭렵한 정보와 경험에 의하면 창업한 이들 중에는 성공보다 실패 케이스가 많다는 사실이였습니다.

작은 규모로 창업한 기업들은 자금과 영업력의 압박으로 고배를 마시는 경우가 적지 않았고 그들에게 필요한 플랫폼이 무엇일지 고민하던 정대표는 중소기업을 위한 기업신용평가 플랫폼을 기획하고자 했습니다.

하지만 정 대표는 플랫폼을 개발하는데 필요한 기업데이터를 모으는데 있어 한계를 느끼고 한국데이터산업진흥원의 데이터 구매 바우처 지원사업을 통해 데이터를 지원받게 되었습니다.



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 정원철 대표에게 플랫폼이란 재밌는 신세계였습니다. 게임 기업과 소셜커머스 기업에서 플랫폼 개발의 재미에 흠뻑 빠져 지냈습니다.

그랬던 정 대표가 컨설팅을 접하면서 기업에 필요한 플랫폼을 기획한 것은 자연스러운 움직임이였습니다.

정 대표는 컨설팅 업무 중 만난 기업 대표들과 지인들로부터 실패한 사례들을 많이 들을 수 있었습니다.

그들의 실패 요인을 크게 구분하면 자금, 영업력이였습니다. 정 대표는 '이들이 자신의 기업상태를 미리 점검할 수 있었다면 자금 준비와 영업기획을 제대로 할 수 있지 않았을까?'라는 생각에 도달했습니다.

따라서 정 대표는 기업신용평가플랫폼을 만들어 기업이 직접 신용평가등급을 확인하고 신용평가를 높게 받기 위해 필요한 정보를 얻고 온라인컨설팅을 받을 수 있는 플랫폼을 기획, 개발에 착수했습니다.

현재 40%정도 완성된 비즈부스터의 펀드크레딧 플랫폼에서는 클릭 몇 번으로 기업 신용평가와 함께 정부의 자금지원정보, 지원정책, 기업신용등급 향상을 위한 대안 등을 확인할 수 있습니다.

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 어떻게 이토록 참신한 플랫폼이 탄생할 수 있었을까요?

비결은 인공지능에 있었습니다. 정 대표는 인간의 사고방식을 모형화한 알고리즘으로 AI를 개발하고 데이터를 학습시켰습니다.

기업신용평가시스템에 접근하는 일반적인 방법은 재무등급, 비재무등급,대표신용으로 평가합니다.

문제는 중소기업, 스타트업과 같은 경우 가능성이 충분한 기업이라도 기업신용평가 등급이 낮거나 평가불가판정이 나온다는 점이였습니다.

소규모 기업과 스타트업은 기술력이 받쳐줘도 초기 개발투자에 많은 자금을 쏟다보니 운영자금이 부족한 경우가 많이 발생하기 때문입니다.

정 대표는 이런 방식으로는 중소기업을 위한 신용평가가 불합리하다고 판단, 대출이 발생한 기업과 대출이 발생하지 못한 기업의 대조군을 잡아

'딥러닝'시켜 평가모델을 구축했습니다. 평가모델의 신뢰성을 높이기 위해 부채가 없는 '무차입경영'은 로직에서 제외시켰습니다.

이 과정에서 '딥러닝 기반 기업신용평가 서버 및 이를 이용한 기업신용평가방법'이라는 제목으로 특허 출원 또한 완료했습니다.



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  정 대표는 AI의 학습을 더욱 고도화할 필요를 느꼈고 이에 따라 펀드크레딧 플랫폼을 5단계로 나눠 기업신용평가 모형을 구축하였습니다.

1단계는 창업일, 대표자 정보, 인증, 업태, 매출액, 부채 등에 따른 평가지표를 추출합니다.

2단계는 정부융자자금 수여기업과 거절기업, 은행신용대출 수여기업과 거절기업, 정부지원자금 수여기업과 실패기업을 학습시켜 기업진단을 구성합니다.

3단계는 평가모형 학습을 위한 딥러닝입니다. 이번 데이터 구매 바우처 지원 사업을 통해 구입비 지원을 받아 한국기업데이터(주)의 지역별 신설 법인 DB를 구입, AI에 학습시킨 단계는 모형검증단계입니다.

개발한 모형에 기존 데이터와 신규 데이터를 이용해 검증하는데, 자체 개발한 검증프로그램과 오픈소스를 이용하여 이 단계를 여러 차례 반복하며 모형을 검증한 다음 서비스가 가능한 버전을 출시하는게 마지막 5단계입니다.

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 펀드크레딧에 기존 학습된 데이터는 기업정보 1천여건이였습니다. 이번에 구입비 지원을 받은 데이터는 수도권 지역의 매출액 4억 이상이 되는 기업 5만개의 데이터입니다. 이 데이터를 정 대표는 부채가 있는 기업과 없는 기업을 대조군으로 잡아 학습시킨 것입니다.

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 정 대표는 AI에 학습시키기 위한 기업데이터를 온라인으로 모으는 과정이 몹시 어려웠다고 회상했습니다.

"우리에게 필요했던 데이터는 중소기업의 다양한 재무정보였습니다. 그런데 재무정보를 솔직하게 공개하는 기업은 별로 많지 않았습니다."

그랬던 차에 데이터 구매 바우처 지원사업은 정 대표가 펀드크레딧 플랫폼 사업을 확신하는 마중물 역할을 해줬고 지원받은 데이터로 모형 검증단계에서 AI의 수준을 굉장히 높일 수 있었습니다.

비즈부스터의 펀드크레딧 플랫폼은 모형검증을 거쳐 2019년 8월 서비스 버전을 출시할 예정이라고 합니다.

펀드크레딧은 중소기업에 필요한 정보를 제공하고, 중소기업이 성장하면 비즈부스터도 같이 성장하는 비즈니스 모델을 갖추고 있습니다.



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 사업, 자영업을 운영하는 이들에게 공통적 난제가 있다면 세금, 세무 등을 포함한 회계부분이 아닐까요?

이 같은 문제를 AI의 도움을 받아 처리할 수 있다면 한결 수월해질 것입니다. 기쁜 소식이 있다면 그 유용한 AI를 지금 개발중인 기업이 있다는 것인데요,

18년 데이터 구매 바우처 지원사업에서 상품화 지원을 받은 펄스나인이 현재 스몰 비즈니스를 위해 세금/세무 질의와 응답할 수 있는 세무진단AI를 만들고 있습니다.



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 펄스나인은 이미지 처리 소프트웨어 플랫폼, 챗봇 구축과 컨설팅, 머신러닝 사업 등을 추진하는 IT스타트업입니다.

펄스나인이 다수의 눈에 띈 계기는 지난해 부가세 신고서 작성 챗봇인 '마이도나'로 SBA 서울혁신챌린지 서울시장 장려상을 수상했을 때입니다.

컴퓨터 화면에 대고 "부가세 신고 도와줘."라고 말하면 챗봇이 상호를 묻고 신고서를 작성합니다. 이와 관련해 검색엔진과 오토인코더를 이용한 자동색인 시스템과 세무 관련 논문을 내고 특허출원도 했습니다.

펄스나인이 데이터 구매 바우처 지원사업에서 상품화 지원을 받아 개발한 데이터 상품 역시 세무진단AI입니다. 이들의 발자취에서 소기업이나 창업자들이 어려워할만한 회계 부문에 집중하고 있음을 알 수 있었습니다.

박지은 대표는 세무진단 AI를 개발해 시간을 들여 얻은 노하우나 꼭 필요한 정보를 신규창업자나 자영업자들에게 제공하면 운영이 훨씬 쉬워질거라 생각했습니다.

주변의 소기업 대표들이나 예비창업자들과 대화를 해보니 세무진단 AI에 대한 반응이 대단했습니다.

일단 개발하면 꼭 이용할테니 속히 개발해달라는 요청도 많았습니다.



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 박 대표를 비롯한 펄스나인 직원들은 텍스트 데이터를 다루는데 능숙했습니다. 챗봇 구축과 컨설팅 의뢰를 받아 몇 차례 경험해왔고, 세무진단AI 역시 챗봇의 형태로 설계했습니다. 펄스나인의 세무진단AI의 운영방식은 컴퓨터 화면에 궁금한 점을 말하면 화면에 텍스트로 뜨고, 문서에 자동 입력됩니다.

작성이 완료되면 빅데이터를 학습한 AI가 기업의 세무진단을 통해 이해하기 쉽게 그래프로 보여주고 코멘트도 나옵니다.

수익, 인건비 등 항목별 컨설팅 정보가 제공되며 업종별 평균 세무진단상황과 비교해 기업에 필요한 점을 제안합니다.

현재 세무진단AI는 사람의 말을 받아들인 후 텍스트 형태로 정보를 제공하지만, 오디오나 비디오 형태로 응대하는 단계까지 염두에 두고 있습니다.

펄스나인은 AI개발과 학습을 위해 데이터 상품을 개발하고 데이터스토어에 등록하기에 이르렀습니다. 이 상품의 특별한 점은 매월 구독료를 지급하고 API를 통해 데이터 서비스를 받는 형식이라는 점입니다. 박 대표는 그 이유를 다음과 같이 설명했습니다.

"세금, 세무에 관한 정책은 수시로 바뀌고 업데이트가 됩니다. 데이터 상품 역시 업데이트가 되야 하는데, 한 번 다운로드 받은 데이터 상품이라면 추후 업데이트된 서비스를 받기 어렵습니다. API를 통해 정기적인 데이터 서비스를 받고, 추가로 개발되는 기능도 적용된다면 중소기업과 자영업자에게 활용도가 매우 높을 거라 생각됩니다."

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 박 대표는 개발한 데이터 상품이 기업은 물론 정부부처에서도 충분히 활용도가 높다고 보고 있습니다.

기업에서는 자사의 세금 관련 업무에 사용하고, 세무관련 사이트를 운영하는 경우에도 활용할 수 있으며 특히 예비창업자나 중소기업에게 매우 유용할 것이라 전망했습니다. 또하나 기대하는 수요층은 국세청에서의 활용입니다.

 "현재 일부 부처에서 챗봇을 운영하고 있는데 주로 신기술이나 정책 홍보용으로 사용된다고 알고있어요. 저희가 개발하는 세무진단AI가 가장 적합한 부처가 국세청이에요. 국세청 홈페이지에 세무진단AI를 구축하고,

이용자들이 쉽게 원하는 정보를 찾을 수 있다면 국세청에서 질문에 일일이 답하는 수고를 덜 수 있을 거라 예상됩니다."

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 현재 펄스나인의 세무진단 AI는 PART1입니다. 앞으로 part가 몇 단계 더 이루어질지는 미지수입니다. 다만 세무업무는 상담, 문의, 컨설팅 방면에 디지털화되지 않는 부분이 많아 세무진단AI의 잠재력에 높은 가능성을 걸고 있습니다. 특히 젊은 세대와 은퇴한 시니어세대의 스몰비지니스가 급증하고 있는 추세를 생각하면 의미 있는 사업이 될 여지가 충분합니다.