AI 활용이 넓어지며 데이터 신뢰도가 기업 과제로 떠올랐다

인공지능(AI)이 기업 업무 전반에 쓰이면서 데이터는 성장과 의사결정의 기반으로 다뤄지고 있다. 단순히 많은 데이터를 모으는 것보다 출처가 분명하고 검증된 데이터를 확보하는 일이 중요해지고 있다. AI가 내놓는 인사이트는 입력되는 데이터의 품질과 연결된다.

기업 의사결정에 쓰이는 데이터 가운데 상당 부분은 고객 조사와 시장 분석으로 얻는 1차 데이터다. 이에 따라 리서치 기업은 응답 신뢰성 검증과 수집 과정의 품질 관리를 주요 역량으로 보고 있다.

글로벌 시장조사 기관 다이나타는 자체 솔루션 ‘퀄리티스코어’를 통해 부정 응답자와 봇을 실시간으로 탐지·차단하는 머신러닝 기반 시스템을 운영 중이다. 이 시스템은 175개 이상의 지표를 바탕으로 데이터 수집 시점부터 품질 필터를 적용한다. 분석 결과에 오염된 응답이 반영되기 전 차단하는 구조다.

글로벌 마케팅 데이터 분석 기업 ‘칸타’는 ‘Qubed’를 활용해 부정 응답에 대응하고 데이터 신뢰도를 확보한다. 응답 특징을 실시간으로 분석·유형화하고, 응답자의 누적 이력 전체를 학습에 활용한다. 새로운 부정 응답 유형에도 대응하기 위해 패턴 파악과 시스템 개선을 이어가고 있다.

국내 리서치 테크 기업 오픈서베이는 설문 설계 단계부터 데이터 신뢰도를 관리한다. 전문가가 만든 리서치 템플릿으로 설문 구성을 돕고, AI가 응답자 피로도와 이탈 징후를 감지해 문항 개선안을 제안한다. 복잡한 문항이나 큰 응답 부담이 불성실 답변으로 이어질 수 있어 설계 단계부터 정교하게 접근한다.

데이터 수집 뒤에는 응답별 품질 점수를 산출해 저품질 응답을 걸러낼 수 있다. 봇·어뷰징 응답은 AI가 자동 감지해 데이터 왜곡을 차단한다. 황희영 오픈서베이 대표는 “과거 리서치 기업의 경쟁력은 보고서 기반의 분석 역량에 국한돼 있었다면, 이제는 얼마나 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하고 관리하느냐로 확장됐다”면서 “좋은 의사결정은 좋은 데이터에서 시작되는 만큼, 이제는 데이터 관리 역량을 갖추는 것까지 기업이 주목해야할 때”라고 말했다.