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운영관리 & 전략

노이즈 (Noise)

대니얼 카너먼(daniel kahneman),앤드루 M. 로즌필드(Andrew M. Rosenfield),리니아 간디(Linnea Gandhi),톰 블레이저(Tom Blaser)
매거진
2016. 10월호

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Noise

일관성 없는 의사결정 때문에 기업이 부담해야 하는 숨겨진 비용은 막대하다. 우리가노이즈라 부르는 오류를 극복하는 법을 소개한다.

대니얼 카너먼, 앤드루 M. 로즌필드, 리니아 간디, 톰 블레이저

 

한 글로벌 금융서비스 기업의 오랜 고객이 실수로 같은 신청서 파일을 이 회사의 다른 두 부서에 제출했다. 파일을 검토하는 직원들은 동일한 가이드라인을 따라야 하므로 그 처리 결과도 같아야 마땅했지만 두 부서가 내놓은 결과물은 크게 달랐다. 당황한 고객은 그 사업을 이 회사의 경쟁업체에 넘기고 말았다. 회사 입장에서 보면 같은 역할을 하는 직원들은 서로 대체가 가능해야 하지만 이 경우에는 그렇지 않았던 것이다. 안타깝게도 이런 문제는 빈번히 발생한다.

 

신용평가기관의 감정인, 응급실의 의사, 대부와 보험업체의 담당자 등 조직에 소속된 전문가들은 케이스를 무작위로 할당받는 경우가 많다. 조직은 이들 전문가에게 일관성을 기대한다. 동일한 케이스라면 동일하지는 않더라도 적어도 유사하게 처리될 거라고 본다. 그러나 인간의 의사결정 능력을 믿을 수가 없다는 점이 문제다. 인간의 판단은 현재의 기분이라든지 마지막 식사 시간, 날씨 등 엉뚱한 요인들에 영향을 받는다. 판단에 영향을 주는 다양한 요인들을 우리는 노이즈라 부른다. 노이즈는 많은 기업에 보이지 않는 세금처럼 부담을 안겨주고 있다.

 

노이즈가 없는 업종도 있다. 은행원이나 우체국 사무원은 복잡한 업무를 수행하지만 주관적인 판단을 제한하는 엄격한 규정의 지배를 받으므로 같은 사례를 똑같이 처리할 수 있다. 반면 의료 전문가, 대출 담당자, 프로젝트 매니저, 판사, 경영간부들은 모두 엄격한 규정보다 비공식적인 경험과 상식의 영향을 받는다. 그리고 이런 업종의 경우 같은 역할을 하는 모든 이가 정확히 같은 대답을 내놓지 않는다 해도 받아들여질 수 있다. 결정이판단의 문제로 인정받는 것이다. 직원들이 직접 판단을 내리는 회사는 노이즈가 전혀 없는 결정을 기대하지 않는다. 그러나 노이즈는 종종 기업의 간부들이 용인할 수 있는 수준을 크게 넘어선다. 더구나 그들은 그 존재를 전혀 의식하지 못할 때가 많다.

 

노이즈가 얼마나 만연한지를 보여주는 몇 가지 연구가 있다. 같은 데이터라도 서로 다른 상황에서 제시되면 전문가들이 과거와 다른 판단은 한다는 사실은 이미 여러 차례 확인됐다. 예를 들어 소프트웨어 개발자에게 각기 다른 날 주어진 업무의 완성 시간을 추정하게 하면 그들은 평균 71%나 다른 시간을 제시했다. 병리학자에게 조직검사 결과의 심각성을 두 차례 평가하게 했을 때 그 평가 결과 사이의 상관관계는 0.61(만점 1.0)에 불과했다. 그들이 진단이 꽤 오락가락한다는 뜻이다. 사람이 다르면 판단은 더욱 제멋대로가 된다. 연구 결과에 따르면 주식의 가치 평가, 부동산 감정, 범죄형량 선고, 업무성과 평가, 재무제표 감사 등 여러 업무에서 각 전문가의 결정은 큰 차이를 보였다. 결국 전문가들은 동료들이나 자신의 과거 결정, 그들이 따라야 할 규칙에서 크게 벗어나는 결정을 종종 내리곤 한다.

 

노이즈의 효과는 서서히 나타난다. 잘나가는 기업들도 노이즈를 눈치채지 못한 채 심각한 손실을 입곤 한다. 얼마나 심각한 손실일까? 그것을 추정하기 위해 우리는 연구 대상 조직의 경영진에게 다음의 질문을 던졌다. “한 케이스의 적정 평가액이 10만 달러라고 가정해 봅시다. 그 케이스를 담당하는 전문가가 그 가치를 115000달러라고 평가한다면 조직에 얼마만큼의 손해가 발생할까요? 전문가가 가치를 85000달러로 평가하면 어떨까요?” 그들이 추정하는 비용은 높았다. 한 해에 이루어지는 평가를 합산해 보면 노이즈로 발생하는 비용은 수십억 단위로 글로벌 기업조차도 받아들일 수 없는 숫자였다. 노이즈를 단 몇 %p만 낮춰도 수천만 달러가 절약되는데도 그 기업은 이때까지 일관성 문제를 완전히 외면해 왔다.

 

단순한 통계 알고리즘으로 산출한 예측과 결정이 전문가의 결정보다 정확하다는 사실은 진작부터 알려져 있었다. 전문가가 공식들보다 더 많은 정보를 활용할 수 있을 때도 마찬가지다. 알고리즘의 가장 큰 장점은 노이즈가 없다는 것이다. 인간과 달리 공식은 정해진 투입에 대해 늘 한결같은 산출을 내놓는다. 아무리 단순하고 허접한 알고리즘이라도 뛰어난 일관성 덕분에 인간 전문가보다 훨씬 정확한 결과를 내는 것이다.(뒤에서 언급하겠지만 물론 알고리즘이 운영상으로나 정치적으로나 실행이 어려울 때도 있다.)

 

이 글에서 우리는 노이즈와 편향성의 차이를 설명하고 전문가들이 조직에서 어떻게 노이즈의 수준과 영향을 평가할 수 있는지 살펴본다. 아울러 노이즈를 해소할 알고리즘을 만드는 저렴하고 흔히 사용되지 않는 방법을 설명하고, 알고리즘이 더 이상 선택이 아닐 때 일관성을 높일 수 있는 과정을 제시한다.

Idea in Brief

문제

조직은 소속 전문가들에게 일관성을 기대한다. 그러나 인간의 판단은 그날의 날씨, 마지막으로 처리한 케이스 등 엉뚱한 요인에 쉽게 영향을 받는다. 더구나 결정 결과는 전문가마다 개인차도 크다. 판단에 변이가 생길 가능성을 노이즈라고 하며, 이는 의외로 기업에 많은 비용을 치르게 한다.

 

시작점

관리자들은 독립적으로 일하는 부서의 구성원들을 상대로 노이즈 검사를 실시해 흔한 케이스들을 평가해야 한다. 그들의 결정이 서로 얼마나 다른지가 노이즈의 척도다. 대개 노이즈는 경영진의 예상치보다 훨씬 높다.

 

해결방법

심각한 노이즈 문제의 가장 근본적인 해결책은 인간의 판단을 알고리즘으로 대체하는 것이다. 알고리즘을 만들기는 어렵지 않지만 정치적 또는 운영상 이유로 실행하기 어려울 때가 많다. 그런 경우 기업은 전문가들이 일관된 판단을 내릴 수 있도록 필요한 절차를 마련해야 한다.

 

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