[김성규의 전자문서와 정보화사회]<4>전자문서와 AI 결합, 신서비스 마중물로

글자 작게 글자 크게 인쇄하기
[김성규의 전자문서와 정보화사회]&lt;4&gt;전자문서와 AI 결합, 신서비스 마중물로

기업 콘텐츠에 대한 인식은 시대에 따라 변화했다. 종이문서는 오랜 시간 기업 현장에서 의사소통과 정보 전달을 위해 중요한 역할을 했다. 사람이 인지할 수 있는 가시 부분, 즉 형식 중심의 콘텐츠를 담았다.

정보화 시대 종이문서는 여전히 쓰이지만 대부분의 정보는 정보처리 시스템에 저장되고 필요 시에만 종이문서로 출력하는 방식으로 바뀌었다. 최근에는 모바일 환경이 진화하면서 아예 출력하지 않고 모바일 기기에 콘텐츠를 표시해서 업무를 처리하는 단계까지 이르렀다.

이 같은 상황에서 산업계는 핵심 콘텐츠인 전자문서를 잘 활용하기 위한 시도를 조금씩 진행하고 있다. 전자문서는 종이문서 대체재라는 인식과 함께 디지털 시대 기업 핵심 콘텐츠라는 인식으로 변화했다.

과거 지식 경영이 화두로 유행한 적은 있었지만 당시에는 경영진의 의지와 함께 조직 구성원이 충분히 투입돼야 성공할 수 있던 오프라인 모델이란 한계가 있었다. 최근 전자문서와 인공지능(AI) 결합 사업 모델이 나오면서 이 한계를 넘어설 것으로 기대된다. 사람 개입을 최소화하면서 이용자가 편하게 지식 정보를 활용할 수 있는 온라인 환경이 조성되고 있다. 기업 경영에 실질 도움을 줄 수 있는 신기술 기반의 AI와 전자문서 결합 모델이 활발하게 출시되고 있으며, 실제 다양한 산업 분야에서 구축되고 있다.

전자문서에 포함되는 콘텐츠 활용도 변화하고 있다. 정보처리 시스템에 저장된 정보 가운데 다수를 차지하는 비정형 전자문서는 활용에 많은 제약이 있었다. 검색 엔진이 있다 해도 전자문서 정보(메타데이터)가 부정확하거나 최소 정보만 담긴 경우 검색에 한계가 있으며, 수많은 전자문서를 모두 열어 보고 필요한 자료를 찾는 것은 생산성이 현저히 떨어졌다.

이를 해결하기 위한 기술로 텍스트 애널리틱스(TA)가 있다. 이전에는 텍스트 마이닝 또는 데이터 마이닝이라는 용어로 불렸다. 문서 내에서 통찰력과 가치 있는 정보·추세·패턴 등을 발견하는 기술이다. 데이터베이스(DB)에 저장된 정형화된 정보보다는 전자문서나 웹사이트, 메신저 정보, 사회관계망서비스(SNS) 등 다양한 비정형 데이터에서 유의미한 정보를 추출한다.

기반 기술로 AI, 빅데이터, 자연어처리가 있다. AI 기반 TA는 디지털 전환 시대에 대두되는 정보통신기술(ICT)을 기업 현장에서 활용하는 대표 사례다. 고객 관리 업무, 소비자 트렌드 분석, 매출 증감 원인 분석, 공공 문제 해결, 입찰 업무 활용 등에 적용될 수 있다. 고객 불만, 문의 전화, 게시글 등을 바탕으로 고객의 환경·취향·선호도 분석을 수행하고 이를 제품에 반영할 수 있다. 자사 제품과 관련한 기사, SNS 댓글을 분석해 기간별 판매량에 영향을 미치는 원인을 파악한다. 웹사이트 민원 게시글 및 콜센터 상담자료 등을 종합 분석해서 문제 개선과 해결에 활용하고, 고객의 요구 조건을 자동 분석해서 위험 요소를 쉽게 검색하는 것도 가능하다. 경영자는 의사결정을 위한 인사이트를 얻을 수 있으며, 직원은 비효율 업무를 경감해서 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있다.

이런 경향은 더욱 가속화하면서 전자문서 가치는 재평가될 것이다. 그동안 전자문서 산업계 솔루션과 서비스는 주로 전자문서 생태계인 생성·유통·보관에 맞춰 발전했다. 이제 전자문서는 생성 단계에서부터 AI 활용을 고려해야 하는 패러다임의 변화가 본격 시작된 것으로 보인다. 전자문서에서 유의미한 인사이트를 도출하는 것이 향후 전자문서와 ICT 활용의 핵심 패러다임이 되고 있다는 의미다.

기업은 전자문서를 활용해 트렌드, 문제점, 동향, 시계열 분석 등으로 산업과 사회가 요구하는 인사이트를 포착하는 방향으로 갈 것이다. 전자문서는 ICT 기본으로 재조명되고 전자문서 산업 역시 AI, 빅데이터 등 4차 산업혁명 핵심 요소 기술과 함께 다룰 분야로 고려해야 한다.

김성규 한국전자문서산업협회장 gform@epostopia.com