상관 관계 아닌 인과 관계를 규명··· ‘인과 AI’ 시장 급성장 전망

마켓앤마켓(MarketandMarkets)이 ‘2030년까지 인과 AI 시장 전망(Causal AI Market – Global Forecast to 2030)’ 보고서를 통해 빠르게 성장하고 있는 인과 AI 시장의 성장 잠재력에 대해 조망했다. 보고서는 인과 AI 시장의 시장 개요와 산업 동향, 제공 형태, 응용프로램, 수직 시장, 지역 등으로 구분해 조사와 분석을 진행했다.

인과 AI는 말 그대로 ‘인과관계(Causality)’를 밝히는 데 중점을 둔 AI 모델이다. 전통적인 AI 모델은 패턴이나 상관관계(correlation)를 학습하고 식별하지만 인과 AI는 데이터 간의 원인과 결과를 파악하고 예측하는데 초점을 맞추고 있다.

예를 들어 일반적인 AI가 ‘A와 B가 관련이 있다’는 관련성을 학습하고 식별하지만 인과 AI는 ‘A가 B를 초래한다’는 식으로 인과관계를 파악한다. 인과 AI는 ‘원인’과 ‘이유’에 대한 이해 및 분석이 필수적인 의료, 금융, 공급망, 마케팅 등의 분야에서 성장이 가속화되고 있다.

제공 형태로는 데이터 내에서 인과 관계를 발견해 의료, 운영, 마케팅 부문에서 정확한 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는 인과 추론 도구 세그먼트가 인과 AI 시장에서 가장 빠르게 확장할 것으로 예상했다. 상관관계만을 분석하는 기존의 AI는 결과에 대한 설명은 불가능하고 패턴만 감지할 수 있기 때문에, 인과 관계가 필요한 의사 결정 단계에서 한계를 기업들이 인식하기 시작했기 때문이다.

보고서는 “인과관계 추론 도구는 어떤 마케팅 캠페인이 고객 참여를 높이는지 파악하거나 환자의 회복에 영향을 미치는 요인을 연구하는 등 전략을 수립하는 데 사용할 수 있는 유용한 정보를 제공을 통해 이러한 격차를 줄이는 데 도움을 준다. 전문 지식이 없는 비전문가도 복잡한 인과 관계 분석을 적용할 수 있는 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스가 제공된다는 점도 성장을 촉진하고 있다”라고 밝혔다.

BFSI(Banking, financial services and insurance)는 시장 점유율이 가장 높은 부문이 될 것으로 전망했다. 끊임없이 변화하고 규제되는 금융 환경에서는 사건의 예측과 원인을 이해하는 것이 중요해지는 만큼 은행, 금융, 보험 부분에서의 인과 AI에 대한 수요 증가는 자연스러운 일이다.

JP모건 체이스(JPMorgan Chase)는 인과 AI를 활용해 고객 이탈의 원인을 찾아내고 가치 있는 고객을 유지하는고, 시티은행(Citibank)은 신용 리스크 전략의 효과 평가에 인과 AI를 적용해 대출 승인 절차를 개선하고 채무 불이행률을 낮췄다. 올스테이트(Allstate)는 인과 AI를 도입해 사기 행위와 연관된 행동 식별을 강화해 보험 사기가 10% 이상 줄였다.

지역적으로는 아・태지역이 가장 빠르게 성장할 것으로 예상했다. 중국, 일본, 인도 등을 중심으로 정부와 기업이 인과 AI 기술 개발화 활용 촉진을 위한 AI 혁신에 상당한 투자를 하고 있고, 의료 및 금융 부문에서는 인과 AI를 활용한 의사 결정과 운영 효율을 개선하고 있다.

인과 AI 시장에서 경쟁하고 있는 주요 기업으로는 IBM, 로질리티(Logility), 코자렌스(CausaLens), 아이티아(Aitia), 코즐리(Causely), 제미노스(Geminos), 데이터 포엠(Data Poem), 코자에이아이(CausaAI), 코자(Causa), 라이프사이트(Lifesight), 액터블 에이아이(Actable AI) 등이 있다.
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