몬테카를로, 비정형 데이터까지 감시한다…AI 신뢰성 높일 관측 툴 공개

데이터 품질 관리를 위한 ‘관측가능성(observability)’ 분야의 선두주자 몬테카를로(Monte Carlo)가 정형 데이터를 넘어서 비정형 정보까지 감시하는 신기능을 공개하며 주목받고 있다. 비정형 데이터는 전체 기업 데이터의 90% 이상을 차지할 정도로 방대한 양을 자랑하지만, 그동안 품질 진단이 어렵다는 점에서 데이터 신뢰성의 사각지대로 지목돼 왔다.

이번에 몬테카를로가 선보인 ‘비정형 데이터 모니터링 엔진’은 챗로그, PDF, 이미지, 영상, 오디오 파일 등 다양한 비정형 데이터를 대상으로 품질 상태를 점검한다. 특히 생성형 인공지능(AI) 학습과 의사결정에 중요한 데이터를 대상으로, 사용자 맞춤형의 AI 기반 체크리스트를 적용해 신뢰성을 높이는 것이 핵심이다.

몬테카를로는 기존에도 데이터 파이프라인에서 이상 징후를 감지하고 알림을 제공하는 자동화 도구로 기업들의 데이터 품질을 관리해 왔다. 하지만 지금까지는 오라클 등 관계형 데이터베이스에 정형화된 데이터를 다루는 데 초점이 맞춰져 있었다. 창립자 겸 최고기술책임자(CTO) 리오르 가비시(Lior Gavish)는 “고품질의 비정형 데이터는 신뢰할 수 있는 AI 개발에 필수적인 자산”이라며, “고객 피드백, 고객지원 이슈, 내부 문서와 같은 데이터는 모델 성패를 좌우한다”고 강조했다.

실제 산업 현장에서의 적용 사례도 제시됐다. 몬테카를로는 부정적 정서를 담은 고객 리뷰가 대시보드에 반영되기 전 미리 탐지하거나, 계약서 텍스트 내의 개인 식별 정보나 민감 데이터의 유출 가능성을 자동 감시할 수 있다고 밝혔다. 특히 AI 모델의 *사실성*, *문맥 일관성*, *어조*, *문장 구조* 등 결과물의 완성도까지 자동 검토할 수 있다는 점에서 많은 기업들이 주목할 전망이다.

이번 확장은 단순한 데이터 품질 관리 기술 이상의 의미를 갖는다. 컨스텔레이션 리서치(Constellation Research)의 마이클 니(Michael Ni) 애널리스트는 “데이터와 AI 관측 가능성은 그동안 별개의 영역으로 취급받아 왔지만, 이제는 통합 요구가 커지고 있다”며 “비정형 데이터는 AI 워크로드의 핵심 기반이며, 이를 감시할 수 있는 툴은 의사결정 신뢰도의 기반이 될 것”이라고 분석했다. 그는 향후 ‘의사결정 관측 플랫폼’이라는 새로운 경쟁 구도가 형성될 것으로 전망했다.

실제 이번 도구는 스노우플레이크(SNOW), 데이터브릭스, 구글 빅쿼리 등 주요 플랫폼과 호환된다. 예컨대 스노우플레이크의 ‘코텍스 에이전트’나 데이터브릭스의 AI/BI 툴에도 연동돼, 구조화된 정보와 비정형 데이터를 통합 분석하는 실시간 비즈니스 인사이트를 제공할 수 있다. 몬테카를로의 AI 부문 책임자 셰인 머레이(Shane Murray)는 “스노우플레이크와 데이터브릭스와의 통합은 기업들이 신뢰할 수 있는 AI 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 핵심 기능”이라고 설명했다.

이번 발표는 몬테카를로가 데이터 및 AI 응용 프로그램 전체 수명 주기에 걸쳐 관측 가능성 확장이라는 장기 전략을 실현해가는 일환이며, AI 시대의 신뢰성과 안정성을 확보하려는 업계 전반의 흐름을 반영한 것으로 평가된다.