AI 서비스 기업 투자 내용을 설명하는 모습.(사진=어피나파트너스자산운용 제공)
광고비가 어디에서 효과를 냈는지, 학습자가 어느 단원에서 막히는지, 눈여겨보는 부동산의 정보를 어떻게 읽어야 하는지. 이런 물음은 요즘 AI 서비스가 데이터로 답하려는 영역이다. 어피나파트너스자산운용의 AI 관련 이력에도 이 세 분야의 회사가 들어 있다.
세 분야의 공통점은 연구실의 기술이 아니라 이용자가 직접 접하는 서비스라는 데 있다. 회사의 이력을 따라가면 AI가 예산 판단과 공부, 정보 확인 과정에 어떤 식으로 들어오는지도 함께 볼 수 있다.
■ 광고 기록에서 예산 판단의 근거를 찾는 분석
광고 데이터 분석은 노출과 클릭, 구매 전환 같은 기록을 모아 어느 매체와 문구가 반응을 얻었는지 비교하는 일로, 담당자는 일반적으로 이런 결과를 보고 예산을 옮기거나 소재를 바꾼다. 사람이 일일이 표를 들여다보던 작업을 AI가 빠르게 정리해 주는 셈이다.
어피나파트너스자산운용이 이 분야 회사에 투자한 이력은 AI가 마케팅 실무에 쓰이는 사례와 맞닿아 있다고 볼 수 있다. 다만 분석 결과가 곧바로 매출을 뜻하지는 않기 때문에, 이런 서비스는 보통 운영자의 판단을 돕는 도구로 설명된다.
■ 학습자마다 다른 진도를 짚어 주는 교육 서비스
같은 교재를 써도 학생마다 이해 속도는 다르다. 수준별 교육 서비스는 일반적으로 문제 풀이 기록을 바탕으로 부족한 부분을 찾아내고 다음에 공부할 내용을 제안하는 방식으로 작동한다. 교사나 보호자가 학습 상태를 파악하는 자료로 쓰이기도 한다.
회사의 이력에 포함된 교육 분야 업체도 배우는 사람의 상태에 맞춰 내용을 조정하는 서비스를 다룬다. 획일적인 진도표 대신 데이터로 학습 경로를 짠다는 점에서 AI의 쓰임이 비교적 뚜렷한 영역으로 볼 수 있다.
■ 흩어진 부동산·자산 자료를 읽기 쉽게 정리하는 일
부동산과 자산 관련 정보는 거래 기록, 위치, 공시 자료처럼 여러 곳에 나뉘어 있는 경우가 많아, 이 분야의 분석 서비스는 일반적으로 흩어진 자료를 한데 모아 비교하기 쉬운 형태로 보여 준다. 정보를 찾는 시간을 줄이는 데 초점이 있는 셈이다.
광고·학습·자산정보는 업종이 제각각이지만 데이터를 모아 판단을 돕는다는 구조는 닮아 있다. 어피나파트너스자산운용은 이처럼 쓰임이 드러나는 서비스 회사들을 살펴 왔으며, 검토할 때는 기술과 함께 사업으로 지속될 수 있는지도 따진다.
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