AI로 데이터 전처리 향상

1. 소개
보험 업계에서는 보험계리사를 비롯한 전문가들이 원시 데이터를 처리하여 주요 비즈니스 의사결정에 필요한 다양한 분석 결과를 도출합니다. 따라서 많은 조직에서 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL)과 같은 AI 기술을 통해 가격 책정 모델을 개선하는 방법을 적극적으로 연구하고 있습니다. 그러나 실제로 가장 많은 시간이 소요되는 단계는 고급 모델링 자체가 아니라 데이터 전처리인 경우가 많습니다. 데이터 전처리는 사용자가 의도한 목적에 맞는 효과적인 분석과 모델링이 가능하도록 원시 데이터를 정제하고 정리하는 과정입니다.

2. 데이터 전처리란 무엇인가
전처리는 가장 간단하게는 데이터 집합에서 누락되거나 잘못 입력된 값을 식별하고 수정하는 것으로 이해할 수 있습니다. 하지만 이는 데이터 전처리의 하위 프로세스 중 하나인 데이터 정리에 불과합니다.
Han, Kamber & Pei(2012, 3판)에 따르면, 데이터 마이닝: 개념과 기법, 데이터 전처리는 정리, 통합, 축소, 변환, 이산화를 포함하는 표준 프레임워크로 정의됩니다. 이러한 단계는 단순한 오류 수정을 넘어 데이터 품질과 일관성을 보장하여 모델 학습 시 왜곡을 방지하는 데 필수적인 기반이 됩니다.

3. 데이터 전처리가 중요한 이유
데이터 전처리는 분석 및 모델링 결과의 품질과 신뢰성에 가장 큰 영향을 미치는 중요한 단계입니다. 아무리 정교한 방법론이라도 기초 데이터가 불완전하거나 편향되어 있으면 의미 있는 인사이트를 도출할 수 없습니다. 구조화된 전처리 프레임워크를 따르면 분석과 모델링이 정확하고 대표성 있는 데이터를 기반으로 이루어지도록 보장할 수 있습니다. 실제로 전처리 작업의 대부분은 반복적이고 일상적인 작업으로, 하급 직원들의 상당한 시간을 소비합니다. 데이터를 다루는 사람이 충분한 도메인 지식이 부족하면 분석 결과가 기대에 미치지 못할 수 있습니다.

4. AI와 협업하는 방법
모델링 단계(ML 및 DL)에 비해 데이터 전처리를 개선하기 위해 AI를 적용한 연구와 사례는 상대적으로 제한적이지만 전처리 시간과 비용을 줄이는 것은 산업 전반에 걸쳐 공통된 목표입니다. 이에 따라 OCR을 통해 문서와 이미지에서 자동으로 정보를 추출하여 데이터 프레임에 바로 반영하고, AI 어시스턴트를 사용하여 열의 의미를 분석하고 불일치를 감지하며 이상값을 식별하는 데 AI가 점점 더 많이 사용되고 있습니다. AI 기반 전처리 기술의 발전은 앞으로 그 중요성이 더욱 커질 것입니다.

5. 결론
데이터 전처리는 방대한 양의 정보를 처리하는 보험회사에서 특히 중요합니다. 그럼에도 불구하고 이 분야에 투입된 리소스는 그 중요성에 비해 충분하지 않았습니다. 프로그래밍과 AI 통합 전처리 워크플로우를 결합하면 하급 직원은 반복적인 수작업을 줄이고 더 가치 있는 분석 업무에 집중할 수 있습니다.
앞으로 보험 업계는 AI 기술과 데이터 전처리를 결합하여 효율성과 데이터 품질을 근본적으로 개선함으로써 디지털 트랜스포메이션을 수용해야 합니다.