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산업계를 흔들어 놓은 AI, 근거 없는 믿음 vs 현실


물리학자 스티븐 호킹은 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)의 개발이 “최선이거나 아니면 인류에게 결코 발생해서는 안될 최악의 상황을 초래할 것” 이라고 경고했다. 하지만 필자는 ‘AI가 진정한 승자가 될 것’ 이라는 낙관적인 입장이다. 특히 금융서비스 등 실질적으로 세계 경제를 주도하는 산업 분야에서는 더더욱 그렇다.


AI는 획기적인 사건이다. 전문가들은 2030년까지 AI가 15조 7천억 달러 혹은 현재의 중국과 인도의 경제 규모를 합한 것 이상으로 세계 경제에 기여할 것으로 전망한다. 맥킨지(Mcki nsey)에 따르면 거대 IT 기업들은 이미 AI 기술개발에 200~300억 달러를 투자하고 있는 것으로 나타났다. IBM의 ‘왓슨’, 구글의 ‘딥마인드’, 히타치의 ‘H’ 등이 그것이다.


이처럼 AI에 대한 높은 기대에도 불구하고 IDC의 조사에 따르면 전 세계 기업의 1/3만이 머신러닝(Machine Learning) 또는 다른 AI 관련기술을 채용할 계획이라고 한다.



블록버스터급 이점

할리우드 영화에서 AI는 스스로 학습하고 새로운 상황이 닥쳤을 때 창의적인 의사결정을 내릴 수 있는 ‘컴퓨터’ 또는 ‘인간과 비슷한 로봇’ 을 의미한다. 현재의 AI 시스템은 실제로 특화된 업무를 수행하는 지원형 인텔리전스(Assisted Intelligence) 또는 증강형 인텔리전스(Augmented Intelligence) 솔루션에 더 가깝다. 이러한 솔루션은 복잡한 패턴 파악, 정보 합성, 결론 도출과 예측 등 특정 분야에서는 사람보다 더 뛰어난 활동을 수행할 수 있다.


맥킨지 연구에 따르면, 초기에 AI를 도입한 기업들은 꾸준히 매출 증가라는 성과를 얻고 있는 것으로 나타났다. 특히 가장 많은 이점을 누리는 업종은 금융업계이다. IDC는 AI 및 인지 시스템에 가장 많은 투자를 수행할 산업군으로 금융서비스를 꼽았다.


금융업계의 경우 머신러닝 시스템에 적합한 잠재적 애플리케이션이 상당히 많다. 글로벌 회계법인인 PWC는 이러한 애플리케이션으로 회계부정 탐지와 자금세탁 방지, 프론트 및 백오피스 프로세스 자동화, 맞춤형 금융 설계 등을 꼽았다. 이런 애플리케이션이 머신러닝을 통해 얻을 수 있는 이점은 상상 그 이상이다.


일례로 한 종합증권사는 회계부정을 방지하기 위해 Hitachi의 H 기술을 도입했다. 이 기술은 부정행위 가능성이 높은 무역 및 거래 플랫폼의 패턴을 파악하기 위해 정상적인 거래와 허위 데이터를 비교한다.



성공적인 AI로의 전환을 위한 요소



시작은 빠르게

필자의 경험에 비춰본다면, AI 기술을 도입하는 데 가장 유용한 프레임워크 중 하나는 위의 그림처럼 맥킨지가 개발한 시스템이다.


시작은 AI가 최대의 가치를 발휘할 수 있는 비즈니스 문제를 명확히 규정하는 데서 출발해야 한다. 중대한 비즈니스 문제일 필요는 없다. 핵심은 신속하게 시작하고, 가능한 한 빠른 시간 내에 AI의 이점을 충분히 누리는 것이다.


다음 단계는 AI의 역량을 찾는 것이다. 스타트업, 클라우드 기반 툴, 리서치 기관 및 많은 기업들은 AI 에코시스템이 잘 갖춰진 덕분에 자체적으로 데이터 전문 팀을 구성하기보다는 협력을 통해 훨씬 더 빠르게 적합한 자원을 찾아낼 수 있다.


세 번째 단계는 AI 모델 수립에 적합한 데이터를 파악하는 것이다. 여기서 핵심은 다양한 데이터 사일로를 파괴하고 연관성 있는 데이터를 한데 모으는 것이다. 적합한 데이터를 파악했다면 나머지 80%의 노력은 데이터 엔지니어링에 투자한다.


이 모델이 테스트 환경에서 작동했다면, 다음은 운영 및 다른 시스템과 통합할 차례다. 히타치 밴타라(Hitachi Vantara)의 데이터 분석 솔루션인 펜타호(Pentaho)는 이 작업을 적정 규모로 자동화 할 수 있도록 해준다.


마지막은 프로젝트 결과가 비즈니스 목표에 부합하는지 확인하는 단계다. 필요하다면 신속하고 반복적으로, 그리고 무엇보다 중요한 것은 측정 가능한 방식으로 비즈니스 목표에 맞게 조절하는 과정을 거쳐야 한다.


아직은 AI가 전 세계가 직면한 모든 문제를 해결하지 못할 수 있다. 하지만 인간의 정신세계와 기계 간 영역을 구분하는 현재와 같은 양상은 빠르게 붕괴될 것이다. 결국 발전을 거듭하지 않는 기업은 AI를 충분히 활용하거나 직원들에게까지 이를 활용할 수 있도록 통합을 준비하는 경쟁사에 비해 뒤처지게 될 것이다.



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