산업별로 복잡하고 고유한 데이터 환경을 갖는 기업들은 일반화된 AI 솔루션만으로는 비즈니스 성과를 달성하는 데 한계를 경험하고 있다. 보다 실질적인 효과를 얻기 위해서는 기술이 현장의 문제와 맥락에 정밀하게 맞춰 설계되어야 한다.

수학 기반 AI 분석 및 설계 전문 기업 데이터컬처(datakulture)가 업계별 맞춤형 AI 접근이 비즈니스 성과에 미치는 영향력을 강조하며 자사 주요 성과 사례를 발표했다. 이 회사는 지난 10년간 금융, 소매, 물류 등 다양한 분야에서 고객 맞춤형 AI 프로젝트를 성공적으로 수행해왔다.

데이터 기반 현실 맞춤형 설계 전략

데이터컬처는 기성 AI 솔루션이 특정 산업의 상황과 데이터 특성을 충분히 반영하지 못해 실질적 성과에 한계를 보인다고 지적한다. 이에 따라, 해당 기업은 각 고객사의 데이터 구조, 비즈니스 목표, 프로세스 복잡성 등을 분석하여 처음부터 수학적으로 설계된 AI 모델을 구축한다.

이러한 모델은 기존 시스템에 단순히 연결되는 방식이 아니라, IT 팀의 확장 역할을 하며 업무 프로세스를 명확히 이해하고, 실제 문제 해결에 직접 연결되는 방식으로 설계된다. 이를 통해 기업은 일반적인 자동화 수준을 넘어, 현장 중심의 의사결정 지원이 가능한 수준의 정밀한 인사이트를 얻을 수 있다.

산업별 적용 사례와 정량적 성과

데이터컬처는 다양한 산업군에서 구체적이고 측정 가능한 성과를 도출해왔다. 소매 분야에서는 수요 예측 모델을 통해 판매 기회 손실을 최대 22% 예방했으며, 매장 단위의 수익성·고객 만족도·생산성 등을 가시화하는 맞춤형 분석 시스템을 제공했다.

물류 산업에서는 AI 기반 창고 슬로팅 엔진을 통해 노동 효율성을 15% 향상시키고, 생산성 보고 체계를 중앙 집중화하여 데이터 신뢰성과 업무 효율을 동시에 개선했다. 금융 분야에서는 대출 수익 예측 정확도를 90%까지 끌어올렸으며, 보험 부문에서는 AI 기반 사기 탐지 모델로 허위 청구 식별률을 5% 향상시켜 수백만 파운드의 손실을 방지했다.

이러한 성과는 단순한 기술 적용이 아닌, 해당 환경의 맥락과 변수들을 정확히 이해하고 모델링한 결과로, 기술의 효과는 설계 방식에서 비롯된다는 점을 강조하고 있다.

데이터컬처는 AI 도입을 고려 중이거나 기존 프로젝트를 확장하려는 기업을 대상으로 전략 수립부터 모델 설계, 실행까지 전 과정을 지원한다. 기업들은 데이터컬처와 함께 단순한 솔루션 공급이 아닌, 목표 중심의 실질적인 비즈니스 전환과 혁신을 도모할 수 있다.

데이터컬처 관계자는 “기술 자체보다 그것이 적용되는 환경을 얼마나 정확히 이해했는지가 성공의 열쇠”라며 “비즈니스 효과 중심의 AI 구현 방식을 지속 확대해 나갈 계획이다. 이를 통해 기업은 보다 빠르게 실행하고, 적절한 문제를 해결하며, 명확한 효과를 입증할 수 있다.”라고 밝혔다.