게임 데이터 넘어 고객 응대·업무 문서까지 통합 관리
모노레이크 2.0 구축… AI가 이해하는 데이터로 진화
온톨로지·AI 서치 기반 초개인화 서비스 추진

17일 경기 성남시 판교 경기창조경제혁신센터에서 열린 ‘넥슨 NDC 2026’에서 한운희 TRS인사이트 대표(왼쪽부터), 류청훈 넥슨코리아 기술본부장,  배준영 넥슨코리아 플랫폼본부장, 임진식 스노우플레이크코리아 SE 총괄이 넥슨의 데이터 전략에 대해 설명하고 있다. /사진: 이계풍 기자

[대한경제=이계풍 기자] 국내 최대 게임사 넥슨이 인공지능(AI) 시대를 맞아 전사 데이터를 새로운 경쟁력으로 키우고 있다. 게임 플레이 과정에서 쌓이는 이용자 데이터부터 회원·결제 정보, 고객 응대 기록, 업무 문서까지 전사 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 재구성해 업무 효율을 높이고 이용자 맞춤형 서비스 구현까지 추진하겠다는 전략이다.

류청훈 넥슨코리아 기술본부장은 17일 ‘넥슨 기술자 콘퍼런스(NDC) 2026’에서 진행한 ‘AI 시대, 넥슨은 데이터로 무엇을 준비하는가’ 세션에서 “게임과 서비스 운영 과정에서 쌓인 데이터는 AI 시대 가장 중요한 자산”이라며 “AI가 데이터를 이해하고 활용할 수 있도록 모노레이크 2.0 구축을 추진하고 있다”고 말했다.

해당 세션에는 한운희 TRS인사이트 대표의 진행 아래 류 본부장과 배준영 넥슨코리아 플랫폼본부장, 임진식 스노우플레이크코리아 SE 총괄이 참석해 넥슨의 데이터 전략과 AI 활용 방안을 공유했다.

넥슨은 현재 전사 데이터 플랫폼인 ‘모노레이크(MonoLake)’를 중심으로 AI 전환(AX)에 속도를 내고 있다. 모노레이크는 게임 데이터뿐 아니라 회원·결제 정보, 고객 응대 기록, 업무 데이터 등 회사 곳곳에 흩어져 있는 데이터를 한곳에 모아 활용할 수 있도록 만든 통합 플랫폼이다.

배준영 본부장은 “최근 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 대형언어모델(LLM)도 계속 바뀌고 있다”며 “내부 프로젝트 역시 모델 업데이트에 따라 영향을 받는 경우가 있었지만 데이터는 다르다”고 말했다.

이어 “외부가 대신할 수 없는 것이 무엇인지 고민했고 그 답은 데이터였다”며 “단순히 데이터를 모으는 것이 아니라 서비스의 맥락이 담긴 데이터를 만드는 데 집중하고 있다”고 설명했다.

모노레이크 구축 이전에는 필요한 데이터를 얻기 위해 담당 조직에 요청한 뒤 결과를 기다려야 하는 경우가 많았다. 데이터가 게임별·조직별로 분산돼 있었기 때문이다. 게다가 설령 데이터를 확보하더라도 조직·담당자 데이터 해석 기준과 업무 목적이 달라 원하는 결과물을 얻기 어려웠다.

넥슨은 이를 해결하기 위해 게임과 플랫폼, 사업 조직에 흩어져 있던 데이터를 통합하고 표준화 작업을 진행했다. 그 결과 개발 조직뿐 아니라 운영과 고객서비스(CS), 사업 조직까지 직접 데이터를 조회하고 분석할 수 있는 환경을 구축했다.

배 본부장은 “과거에는 고객 문의가 접수되면 관련 데이터를 별도로 요청해야 했지만 지금은 현업 조직이 직접 데이터를 활용할 수 있다”며 “업무 처리 속도가 크게 빨라졌다”고 말했다.

최근 넥슨은 여기서 한 단계 더 나아가 AI가 데이터를 이해할 수 있는 환경을 만드는 ‘모노레이크 2.0’ 구축에 나서고 있다. 모노레이크 1.0이 임직원들의 데이터 접근성과 활용도를 높이는 데 초점을 맞췄다면, 모노레이크 2.0은 AI가 데이터를 스스로 이해하고 활용할 수 있는 환경을 구축하는 것이 목표다.

핵심은 데이터에 의미와 맥락을 부여하는 ‘온톨로지(Ontology)’ 작업이다. 단순히 숫자와 정보 등 데이터를 저장하는 것이 아니라 데이터가 어떤 의미를 갖고 있고 다른 데이터와 어떤 관계를 맺고 있는지까지 체계화하는 작업이다.

류 본부장은 “현업 전문가들이 가진 판단 기준은 대부분 경험에 기반한 암묵지 형태”라며 “AI 품질은 결국 이런 노하우를 얼마나 잘 구조화해 데이터에 담느냐에 달려 있다”고 말했다.

이를 위해 넥슨은 현재 ‘온톨로지 팩토리(Ontology Factory)’ 프로젝트를 진행하고 있다. 현업 조직의 경험과 업무 노하우를 데이터 구조에 반영해 AI가 보다 정확하게 업무 맥락을 이해하도록 만드는 작업이다.

성과도 나타나고 있다. 대표 사례가 사내에서 운영 중인 ‘AI 서치(AI Search)’다. 자연어로 질문하면 AI가 관련 데이터를 분석해 자동으로 보고서를 생성하는 서비스다.

예를 들어 직원이 “오늘 매출이 감소한 이유가 무엇인가”라고 질문하면 AI는 매출 데이터뿐 아니라 이용자 접속 현황, 고객 문의, 서버 장애 이력, 날씨 등 관련 데이터를 종합적으로 분석해 결과를 제공한다. 넥슨은 이를 메이플스토리M에 적용한 데 이어 다른 게임으로도 확대하고 있다.

궁극적인 목표는 초개인화 서비스다. 이용자의 행동 패턴과 플레이 이력을 분석해 각 이용자에게 필요한 콘텐츠와 기능을 제공하는 것이다.

류 본부장은 “어떤 이용자가 특정 콘텐츠에서 어려움을 겪고 있는지 보다 정교하게 파악할 수 있게 됐다”며 “내부 테스트에서도 의미 있는 결과가 나오고 있다”고 설명했다.

임진식 총괄은 “AI 도입에 관심을 보이는 기업들은 데이터 표준화와 거버넌스 구축에 가장 중점을 둬야 한다”며 “좋은 데이터를 얼마나 체계적으로 관리하느냐가 AI 활용 성패를 좌우할 것”이라고 강조했다.

이계풍 기자 kplee@

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