일본산업뉴스요약

데이터의 세기; 점수로 평가 받는 인생 (3)
HR-Tech, 미완성의 심사관 AI
어디까지 신뢰해야 할지 불분명

2018년 가을, 개인용 금융서비스의 J스코어(도쿄)의 회의실에서 경영진들이 논의를 거듭하고 있었다. “남녀 차별이라는 오해를 살 소지가 있다”. “하지만 데이터는 틀리지 않다”.

미즈호은행과 소프트뱅크가 공동으로 출자하고 있는 J스코어는 학력과 취미, 성격 등을 바탕으로 AI가 1,000점 만점의 스코어로 평가해 대출 조건을 결정하는 서비스를 2017년 9월부터 제공하고 있다. 약 1년동안 고객으로부터 ‘연봉과 직업 등 다른 조건들이 같아도 성별이 여자라는 이유만으로 스코어가 내려간다’ 등의 지적이 나왔다.

-- 점수, 성별에서 차이 발생 --
J스코어의 오쿠보(大久保) 최고정보책임자는 고민한 끝에 성별의 영향력을 약화하는 수정을 단행했다. 분석 정밀도가 낮아질 수 있다는 우려도 있었지만, “인권을 배려하고 있다고 인식되는 것이 최우선이다”. 스코어 금융이 일본에 등장한지 얼마 되지 않은 시점에서 이용자의 신용에 금이 간다면 사업 자체가 흔들릴 수 있다고 판단한 것이다.

스코어링을 뒷받침하는 AI는 방대한 데이터를 분석할 수 있다. 하지만 그 예측을 100% 신뢰할 수 있을 만큼 기술적으로 성숙하지 않은 것도 사실이다.

“AI가 담당하는 것은 아직 이르다’. JT스코어는 2018년, 인턴 채용에서 ‘AI 면접’을 시험적으로 실시했지만 신규 채용에 도입하는 것은 연기했다. 면접관이 미처 발견하지 못한 인재를 찾아내는 것을 기대했지만, 실제 면접과 평가가 너무도 달랐다. 스마트폰에서 계속해서 나오는 인공음성의 질문에 학생들이 피로를 느껴 담당자는 “오히려 역효과다”라고 느꼈다.

여신이나 인사와 같이 담당자의 경험과 감에 의존해온 분야에서 스코어를 판단 기준으로 바꾸려는 움직임이 나오고 있다. 하지만 어디까지 신뢰할 수 있을 것인 지에 대한 해답은 아직 불투명하다.

-- 사원의 반발 우려 --
사원의 메일 문구를 AI가 분석해 부정 징후나 이직 가능성을 예측하는 시스템 도입도 확대되고 있다. 한 대형 제약회사는 연구 데이터 유출 방지책으로서 검토했지만, “감시 당하는 것을 알게 되면 사원이 반발할 수 있다”라는 반대 의견이 나와 단념했다. 데이터 분석으로 업무의 효율성을 높인다고 해도 사원의 의욕을 꺾는다면 아무 소용 없는 것이다.

사원의 인사 이동에 AI 분석을 도입한 리쿠르트커리어(도쿄)는 ‘참고로 한다’라는 방법을 선택했다. 독자적으로 개발한 AI가 성격 분석 등을 통해 사원의 능력 스코어를 산출. ‘개성을 발휘할 수 있는 곳은 영업직’ 등 적성도 예측한다. 하지만 모두 참고만 한다. 인사부의 가토(加藤) 매니저는 “중요한 것일수록 사람이 결정하지 않으면 납득되지 않는다”라고 말한다.

AI의 판단을 받아들이는 것은 사람마다 다르다. 2018년에 리쿠르트커리어로 이직해온 여성(24)은 희망한 곳과는 다른 신규 고객 담당 영업부로 배치되었다. “하지만 발로 뛰는 영업이 의외로 적성에 맞는다”. 한편, 기획부로 이동한 30대 남성은 “신중한 성격이라 맞을 것이라고 판단된 것 같으나 납득할 수 없다”라고 말한다.

‘AI 이용에는 사람이 판단과 결정을 내려야 할 필요가 있다’. 3월, 정부가 정리한 AI 사회 원칙은 ‘인간 중심’의 사고 방식을 제시했다. 데이터를 통해 나온 스코어를 이용하는 분야가 늘어날수록 사람의 책임은 오히려 커진다. 이것을 언제, 어디서, 어떻게 이용할 것인지에 대한 판단이 중요해진다.

HR테크
사원의 특성∙능력 가시화

채용이나 노무 관리 등 기업의 인사 분야에서 데이터를 활용하는 새로운 기술 보급이 추진되고 있다. 인적자원(Human Resource, HR)에 기술을 더한다는 의미의 ‘HR테크’를 활용한 새로운 서비스가 잇따라 나오고 있다.

HR테크는 사원의 특성 및 능력을 가시화하는 기술로, 업무의 효율화와 사원의 생산성 향상을 위해 도입하는 기업들이 증가하고 있다. 인공지능(AI) 등 관련 기술이 진화하면서 담당자의 경험이나 감에 의존해온 업무를 대행하는 것도 가능해지고 있다.

현재 HR테크가 가장 효율적이라고 알려진 분야는 채용 업무이다. 예를 들어 소프트뱅크는 신규 채용에서 학생의 입사 지원서의 합격 판정에 이용하고 있다.

인사담당자가 판정해온 방대한 과거 데이터를 AI에게 학습시켜 합격과 불합격 구분을 자동화했다. 문장에서 ‘IT에 관심이 있다’, ‘해외사업에 도전하고 싶다’ 등 학생의 특성을 산출해 원하는 인재상에 얼마만큼 근접해있는지를 스코어로 나타낸다.

HR테크의 도입으로 1차 선발에 걸리는 시간을 75% 절감할 수 있다. 서류 작업 등의 업무도 줄어들어 채용 담당자가 학생과 직접 면담하는 2차 선발 이후의 시간을 충분히 확보할 수 있다.

사원의 이직을 예방하거나 일하기 편한 환경을 만들기 위해 데이터를 활용하는 케이스도 늘어나고 있다. 근무 태만 기록과 사원의 근무 평가표, 사원의 설문지를 AI가 파악해 각 사원의 ‘퇴직 리스크’를 수치화하고 그 분석 결과를 바탕으로 상사가 관리하도록 하는 서비스이다. 일본에서는 사이버에이전트와 AI개발회사 프론테오가 운영하고 있다.

믹경제연구소에 따르면 HR테크의 국내 시장은 2023년에 현재의 4배인 1,020억엔으로 확대될 전망이다. 성장을 계속되지만 과제도 남아있다. HR테크도 사람이 만들어낸 데이터를 기반으로 하고 있기 때문에 편견이 포함될 수 밖에 없다. 채용 등에서 부당한 차별을 방지하기 위해 이용하는 기업은 투명성을 확보하지 않으면 안 될 것이다.

 -- 끝 --