일반인들이 데이터 가공하는 클라우드소싱 데이터 플랫폼 서비스 인기...'큰 폭 성장세'
일반인들이 회원 가입 후 인공지능(AI) 학습을 위한 데이터 가공에 참여하고 작업 비용을 받는 클라우드소싱 데이터 플랫폼이 큰 인기를 얻고 있다. 크라우드웍스·셀렉트스타·딥네츄럴 등 클라우드소싱 데이터 가공기업들은 국내외 데이터를 가공하는 작업자를 수만명에서 최대 10만명 이상 보유하고 있으며, 매주 수백명씩 국내외 데이터를 가공하는 작업자가 늘어나고 있다. 특히 최근 정부가 AI 일등국가로 도약한다는 비전을 내세우고, DNA(데이터·네트워크·AI) 분야에 올해 5조원을 투입하기로 하는 등 AI 활성화를 위해 힘을 쏟고 있으며, 다양한 산업에 AI 기술이 접목되면서 AI 학습용 데이터 시장도 큰 폭으로 성장할 것으로 전망된다. 이에 따라 클라우드소싱 데이터 가공기업들은 최근 고객사를 확대하면서 수십개에서 100여개사를 고객으로 확보하고 있다. 또 데이터 가공 프로젝트도 늘리고 있어 재택근무로 많게는 수백만원까지 벌 수 있는 데이터 가공 작업은 재택으로 할 수 있는 알바나 퇴근 후 일하는 '투잡'으로 인기를 끌고 있다. 국내 최대 데이터 가공 기업인 크라우드웍스는 유튜브 등에서 재택근무로 고소득을 벌 수 있는 알바로 유명세를 타면서 3월 현재 작업자수가 약 12만명에 달하고 있다. 이 회사는 2017년 4월 설립 후 크라우드소싱 데이터 플랫폼 서비스를 같은 해 10월 오픈했다. 현재 네이버, 카카오, 삼성전자, KT, SK텔레콤, LG CNS, SK C&C 등 대기업과 마인즈랩 등 스타트업, 카이스트, 포항공대 등 대학 등 100여개사를 고객으로 확보하고 있다. 김대영 크라우드웍스 최고운영책임자(COO)는 "많은 기업들에서 AI에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 딥러닝 학습에 필요한 많은 데이터는 기존 방식으로 감당하기 어려워 온라인 크라우드소싱 방식을 활용하고 있다"며 "AI 개발기업들이 우리와 작업하면서 데이터 준비 시간과 노력을 크게 절감할 수 있어 인기를 얻고 있다"고 설명했다. 크라우드웍스의 플랫폼 사업이 활기를 띔에 따라 지난해 한국투자파트너스, HB인베스트먼트 등 8개 투자사로부터 총 100억원 규모의 시리즈 B 투자를 유치하는 성과도 거뒀다. 셀렉트스타는 모바일 데이터 가공 작업을 중심으로 하는 플랫폼 앱 '캐시미션'을 운영해 주목을 받고 있다. 모바일 기반 작업자 플랫폼은 세계에서 최초라고 회사측은 설명했다. 신호욱 셀렉트스타 대표는 "일반적인 데이터 가공 작업이 인터넷으로 진행되는 것과 달리, 모바일로 언제 어디서나 편리하게 작업을 해 돈을 벌 수 있다는 점에서 인기를 얻고 있다"며 "사용자 수만 우리나라와 필리핀을 합쳐 약 2만5000명이며, 매주 200명 이상 늘고 있다"고 밝혔다. 회사측은 일거리의 양과 작업자 수의 밸런스를 맞추기 위해 마케팅을 자제하고 있음에도 입소문으로 가입하는 사용자들이 많다고 설명했다. 플랫폼 런칭 후 1년이 지난 현재 네이버, LG CNS, 롯데정보통신, 한국정보화진흥원 등 43여개의 고객사와 프로젝트를 진행했고, 총 1250만 건의 학습데이터를 생산했다. 플랫폼에 올라가는 프로젝트 수도 상시 3~4개에서 많을 때는 20개 정도가 올라가며, 동시 작업자수도 수백명에서 천 여명까지 참여하고 있다. 셀렉트스타는 이 같은 성과를 거두면서 카카오벤처스로부터 4억원의 투자도 유치했다. 딥네츄럴은 지난해 9월 '딥네츄럴 AI' 플랫폼 오픈 베타 서비스를 시작한 후 3개월 만에 회원수 4000명을 돌파하는 성과를 거뒀다. 또 지난해 AI 데이터 수집 및 가공 서비스를 시작한 지 3분기 만에 매출 10억원을 달성했다. 이 회사는 카이스트, 서울대학교 등 학교 및 국립국어원 등 기관, 대상홀딩스와 같은 대기업 및 스타트업을 고객사로 확보하고 있다. 지난해에는 본엔젤스투자파트너스로부터 5억원의 투자를 유치하는 등 관심을 받고 있다. 박상원 대표는 "작업, 검수도구를 비롯한 플랫폼 전반에서 사용성을 높이기 위해 유저인터페이스(UI) 및 사용자경험(UX) 디자인에 많이 신경을 쓴 결과, UI/UX가 좋다는 피드백이 이어지고 있다"며 "AI 기술에 대한 이해와 활용 능력을 바탕으로 작업 효율을 높일 수 있으며 고품질 데이터 구축으로 이어지고 있다"고 설명했다.
