ISSN 2093-3118 2018 년 3 호 우리기업의인공지능 (AI) 을활용한비즈니스모델 2018 년 1 월동향분석실 심혜정수석연구원김건우연구원
CONTENTS [ 요약 ] ⅰ Ⅰ. 연구배경 01 Ⅱ. 인공지능시장동향 03 Ⅲ. 인공지능기술로변화될산업환경 07 Ⅳ. 국내산업의인공지능활용사례 10 Ⅴ. 결론및시사점 14 보고서내용문의처동향분석실심혜정수석연구원 (02-6000-5159, hshim@kita.net) 동향분석실김건우연구원 (02-6000-5106, astronaut@kita.net)
요약 세계인공지능 (AI) 시장은향후빠르게성장할것으로전망된다. 글로벌분석기업 IDC 전망에따르면, 세계인지 인공지능시스템시장규모는 2016 년 80 억달러에서 2020 년 470 억달러에이를것으로예상된다. 글로벌기업들의인공지능원천기술확보를위한경쟁도날이갈수록치열해지고있다. 미국, 유럽등을중심으로글로벌 IT기업들은시장선점을위해인공지능생태계구성에주력하며장기간확보한데이터를기반으로인공지능기술의상용화에박차를가하고있는중이다. 하지만국내인공지능산업은아직까지는초기단계에머물고있으며, 주요선진국대비기술정도나시장규모가미흡한수준이다. 우리의인공지능분야기술수준은 2016 년기준미국 (100 기준 ) 의 73.9 로, 2.2년의기술격차를보이고있다. 더욱이주요선진국과달리범정부적마스터플랜을갖고있지않아대규모 AI 프로젝트가수행이힘들고, 장기적연구개발체계구축, 인력양성, 전문연구센터설립등에서도초보단계에머물고있다는지적도있다. 최근들어생산, 마케팅, 유통등의사결정에인공지능이도입되면서우리기업의비즈니스모델에전반적인변화의바람이불기시작했다. 인공지능을활용한데이터기반의사결정은경영자의경험과직관을기반으로한전통적인방식을빠르게대체하고있다. 인공지능의성과를제고하기위해서는보다정확하고희소한데이터를확보하는것이관건으로, 기존기업들은차별화된데이터확보를위해매출보다개인이어떻게하면데이터를제공하게만들것인가에더고심할것으로전망된다. 개별소비자의소비패턴, 선호, 필요도등에대한방대한기록이집계됨에따라진정한의미의맞춤형비즈니스로의변화도가능하기때문이다. 최근우리기업들은각산업별로인공지능을활용하며수익모델의변화를꾀하고있다. 의료및헬스케어분야에서는인공지능이각종의료데이터를종합적으로분석하여개인별치료방법을제안하며의료진의진단을보좌하고있으며, 개인별발병확률과건강관리방법을제안하고있다. 제조분야에서는머신러닝기법으로 IIT, 국제무역연구원 i
수많은불량사례를학습하며불량률감소및품질제고가가능해졌으며, 물류분야에서는인공지능이특정시점과특정구역의혼잡을미리파악하여최적경로를제시해주고있다. 마케팅분야에서는개인별행동패턴을축적하고이를분석하여 1:1 맞춤형서비스를제공하는데활용되고있으며, 법률, 금융, 교육등전문분야에서도사람이분석할자료의가공과정리시간을단축해주고있다. < 우리기업의인공지능활용대표사례 > 분야 의료및헬스케어 제조 물류 마케팅 사례 - 질병치료에인공지능을도입하여진단을보조함. 진료데이터, 영상정보, 임상데이터를분석하여발병률과최적의치료법을제시 ( 뷰노, 루닛 ) - 인공지능이개인의신체정보및생활패턴등을분석하여심혈관, 당뇨, 6 대암등성인병에걸릴확률을예측 ( 셀바스 AI, 네오팩트 ) - 인공지능이축적된제조공정데이터를분석하여설비의이상을감지하고머신러닝기법으로불량제품검사를시행함. 생산최적화가가능해짐 ( 포스코, 수아랩 ) - 인공지능과센서를이용하여혼잡시점과혼잡구역을예측하고배송지에따른최적적재경로를안내 (CJ 대한통운, 삼성 SDS) - 마케팅의개인화, 자동화, 실시간화를가능하게하여개인맞춤형서비스를제공하고, 잠재고객을확보함 ( 네이버, 롯데백화점 ) 자율주행 - 단순운송단계를넘어자동차자체가플랫폼이되는모빌리티서비스로발전중 ( 기아 ) 전문서비스 - 전문법률및금융지식을검색해주거나, 직접보고서를작성하여제공 ( 헬프미, 카카오 ) 따라서우리기업들도인공지능이가져올산업환경변화에적극적으로대응할필요가있다. 최근인공지능알고리즘에대한접근성이높아지면서우리기업들이 AI 기술을기존사업에적용하기가수월해지고있는점은긍정적이다. 다만, 선진국과의기술격차를좁히고, 글로벌인공지능시장에서경쟁력을갖추기위해서는전면적인산업기반확충이필요하다. 이를위해공공부문의선도적투자와정부의적극적인지원이뒷받침되어야한다. ii 우리기업의인공지능 (AI) 을활용한비즈니스모델
본문
Ⅰ. 연구배경 4차산업혁명 1) 의도래와함께기존제조업은지능정보기술 2) 과융합해발전하는새로운패러다임으로의전환이예상 지능정보기술중인공지능 (AI; Artificial Intelligence)* 기술은효율적이고창의적인업무를수행할수있는 4차산업혁명의성장엔진으로부상하고있음 * 인공지능은인간의인지능력 ( 언어 음성 시각 감성등 ) 과학습, 추론등지능을구현하는기술로인공지능소프트웨어및하드웨어, 기초기술 ( 뇌과학등 ) 을포괄함 인공지능에대한시장잠재력이높이평가되면서각국가및기업들은인공지능관련분야에대한투자를집중적으로강화 미국, 유럽등선진국들은시장선점을위해인공지능생태계구성에주력하고있으며다양한산업에인공지능기술을접목하고있음 - 2000 년대이후구글, IBM 등과같은글로벌 IT 업체들은장기간확보한빅데이터와패턴학습 ( 머신러닝및딥러닝 ) 3) 기술을접목하여인공지능기술의상용화에박차를가하고있음 * 인공지능슈퍼컴퓨터 왓슨 (Watson) 기술을보유한 IBM 과알파고대전을치른구글은인공지능기술을세계적으로선도 1) 4 차산업혁명은인공지능 (AI), 사물인터넷 (IoT), 빅데이터, 클라우드등의지능정보기술의등장으로상품및서비스의생산, 소비, 유통등전과정에걸쳐모든것이연결되고지능화하면서생산성이극대화되는현상을의미 2) 지능정보기술은인간의고차원적정보처리를 ICT 를통해구현하는기술로인공지능기술과데이터네트워크기술이결합된형태 3) 머신러닝 (Machine Learning) 은컴퓨터가스스로학습할수있도록하는기술을의미함. 딥러닝 (Deep Learning) 은인간의두뇌와같이수많은데이터속에서패턴을발견하여컴퓨터가사물을분별하도록기계를학습시키는것을지칭 IIT, 국제무역연구원 1
향후인공지능기술은제조업및산업전반의변화와함께사회 문화적으로도광범위한변화를초래할것으로전망 생산, 마케팅, 유통등의사결정에인공지능기반데이터분석기법이도입되면서비즈니스모델의전반적인변화를촉진시킬것으로전망 무역협회가시행한설문조사에따르면, 무역업계는 4차산업혁명대표기술중빅데이터와인공지능을가장주목하는기술 1, 2위로지목 * 동아일보조사에따르면, 250 명의 B2B 마케팅매니저를대상으로한설문조사에서응답자 80% 가 2020 년안에인공지능이마케팅산업의기술혁신을가져올것이라고예측함 ( 동아일보, AI in Digital Marketing, 2017.9 월 ) < 무역업계가가장주목하는 4 차산업혁명기술 > 주 : 연간수출 50 만달러이상인기업 600 개사대상, 2017 년 9 월시행자료 : 한국무역협회 따라서우리산업의경쟁력을좌우할것으로예상되는인공지능기술에대한역량과활용에대한면밀한분석이필요 본연구는국내산업현장의인공지능기술역량점검과활용동향을살펴보고구체적인기업성공사례를발굴하고자함 또한향후변화될비즈니스모델을제시함으로써, 4차산업혁명에대한기업의대응방안을모색하고자함 2 우리기업의인공지능 (AI) 을활용한비즈니스모델
Ⅱ. 인공지능시장동향 세계인공지능시장은향후빠르게성장할것으로전망 세계인지 인공지능시스템시장규모는 2016 년 80억달러에서 2020 년 470 억달러에이를것으로예상 (IDC 전망 ) 우리나라인공지능산업은 2016 년 5.4 조원에서 2020 년 11.1 조원으로연평균 19.7% 성장할전망 < 세계인지 인공지능시스템시장전망 > < 우리나라인공지능시장전망 > 주 : 2015~2020 년연평균성장률자료 : IDC 자료 : 미래창조과학부 최근글로벌 IT 기업을중심으로인공지능기술투자확대와함께 AI스타트업인수합병및제휴가활발해지며인공지능플랫폼을선제적으로구축하기위한경쟁이치열해지고있음 미국을필두로주요선진국들은인공지능원천기술및관련분야 ( 번역, 메신저, 머신러닝 ) 역량확보를위한연구개발과투자에적극적으로나서고있음 초기시장선점을위해 2012 년이후세계적으로 200 여개이상인공지능스타트업인수합병이있었으며, 2017 년 1/4분기에도 30여건이추진 4) 4) 한국무역협회, 한국인공지능스타트업현황과대응전략, 2017.7.6. IIT, 국제무역연구원 3
< 주요국인공지능산업현황 > 국가한국미국일본중국유럽 인공지능산업동향 - 삼성전자 LG 전자 SK 텔레콤 네이버 카카오등대기업위주로인공지능투자와연구개발이진행중 - 빅데이터분야는통합전산센터의보안로그분석, 서울시의올빼미노선개발, 신한은행의빅데이터활용등공공분야및금융권활용이높은편임 - IBM 의 Watson 기술이세계적으로인공지능분야를선도하고있음 - Apple 은 2015 년 8 월머신러닝벤처기업인투리 (Turi) 를 2 억달러에인수한것을비롯해최근 1 년간인공지능분야스타트업 6 개인수 - 이화학연구소의혁신지능통합연구센터는도요타, 도쿄대, 교토대학등과향후 10 년간제조업부양, 의료효율화, 노후인프라관리등에응용가능한 AI 원천기술을개발할예정 - 중국과학원 (SIBET) 은최근인공지능연구센터를설립 - KPMG 보고서에따르면중국정부는 2017 년 AI 관련신생기업에 10 억달러이상투자함 - 화웨이는美 UC 버클리대와제휴를맺고인공지능연구에 100 만달러를투자할계획을발표함 - 샤오미는머신러닝을통해앱과웹사이트를맞춤식으로추천하는인공지능스마트 TV 를출시 - 영국의 DeepMind 는급성신장병의조기조치를의사및간호사가판단할수있도록돕는모바일어플리케이션 Streams 개발을진행하고있음 - 프랑스국립정보학자동제어연구소 (INRIA) 는 Facebook 이설립한인공지능연구소와공동연구진행중임 자료 : 정보산업기술진흥센터자료를바탕으로저자정리 [ 참고 ] 인공지능실제업무적용성공사례분포 업무 빈도 일정계획 ( 할당및기획 ) 10 경고, 감시, 감사, 사기적발 6 학습, 교육 6 진단및검출 5 필터링, 선택, 랭킹 4 추천 3 번역, 변환 3 예측및추정 2 상황적대응 2 자료추출 2 큐레이션 2 데이터정제및분석 2 성능최적화 2 자연어응대 1 주 : 2007~2017 년세계인공지능학회 혁신적인공지능응용상 중 <AI Magazine> 에게재된 50 개사례분석자료 : 동아비즈니스리뷰, 228 호 (2017.7 월 ) 4 우리기업의인공지능 (AI) 을활용한비즈니스모델
하지만국내인공지능산업의발전수준은아직까지초기단계에머물고있으며, 주요선진국대비기술수준이나시장규모가미흡한수준임 우리의인공지능분야기술수준은 2016 년기준미국 (100 기준 ) 의 73.9 수준으로, 2.2년의기술격차를보임 - 중국의인공지능기술은미국의 71.8 로 2015 년대비 0.5 년의기술격차를단축하면서한국을빠르게추격하고있음 * 인공지능기술격차 ( 미국과차이 ; 16 년 ) : 유럽 1.1 년, 일본 1.5 년, 한국 2.2 년, 중국 2.3 년 < 인공지능기술수준 ( 미국 =100)> < 인공지능기술격차 ( 년 )> 주 : 2016 년기준자료 : 정보통신기술진흥센터 주 : 미국과의격차자료 : 정보통신기술진흥센터 세부적으로는미국 (100 기준 ) 에비해사업화 (73.4) 부문에서가장큰기술격차가있으며, 기초연구 (73.6), 응용및개발 (74.4) 순으로차이가있는것으로나타남 - 현재우리나라는단순상담, 상품안내등의특정서비스사업에만한정되어인공지능이도입된상태 < 세부인공지능기술수준 ( 미국 =100)> 기초연구 응용및개발 사업화 인공지능전체 유럽 86.5 86.5 85.7 86.3 일본 82.0 82.1 81.5 81.9 한국 73.6 74.4 73.4 73.9 중국 71.3 72.2 71.7 71.8 주 : 2016 년기준자료 : 정보통신기술진흥센터 IIT, 국제무역연구원 5
미국, 일본등선진국대비인공지능특허건수및관련논문건수도적어연구역량확보가향후과제로대두 - 특히인공지능기술의저변이되는빅데이터구축은일부대기업에한정되어있음 < 인공지능연구지표국가순위 > < 주요국인공지능특허건수 > 최근 20 년간논문발표건수 논문인용건수 연구기관별 1 위중국 (13 만 ) 2 위미국 (11 만 ) 3 위일본 (4 만 ) 11 위한국 (1.9 만 ) 1 위미국 (337) 2 위영국 (64) 3 위프랑스 (36) 4 위중국 (34) 1 위프랑스국립과학연구소 2 위중국과학원 자료 : 클래리베이트애널리틱스 주 : 2005~2015 년 자료 : 특허청 또한우리나라는인공지능기술에대한정부및기업투자가선진국대비미흡한실정 주요선진국과달리범정부적마스터플랜을갖고있지않아대규모프로젝트가수행이힘들고, 장기적연구개발체계구축, 인력양성, 전문연구센터설립등에서도초보단계임 < 정부인공지능기술투자계획 > < 주요국인공지능프로젝트 > 국가미국일본중국 프로젝트 국가인공지능 R&D 전략계획 AI 산업화로드맵 차이나브레인프로젝트인터넷플러스 AI 3년액션플랜 자료 : 미래창조과학부, 지능정보산업발전전략 (2016.3 월 ) 자료 : 언론자료종합 6 우리기업의인공지능 (AI) 을활용한비즈니스모델
Ⅲ. 인공지능기술로변화될산업환경 인공지능은생산공정을최적화하고, 이용자의필요에맞는맞춤형서비스를제공하는등다양한산업분야에서활용되면서기존기업의수익모델에변화를가져올전망 1 회사경영의전면에나선인공지능 : 경험과직관을누른데이터의힘 데이터기반의사결정은경영자의경험과직관을기반으로한전통적인의사결정방식을빠르게대체하고있음 생산되는데이터의종류와양, 데이터의저장용량, 연산처리능력등이비약적으로성장함에따라인공지능은제조공정효율화, 마케팅등다양한분야에서이미사람을뛰어넘는성과를보이고있음 인공지능이의사결정과관련된정보와대안을확률적으로제시해주면관리자는현상황에맞는사항을선택함. 이에따라경영에있어관계구성, 스토리텔링과같은기계가수행하지못하는감성적부분이중요해짐 ( 사례 1) 인공지능레시피가맥주양조장인을대체한다일본기린맥주는식품생산에인공지능을도입하여맥주맛이나향, 색깔, 알코올도수조정에활용하려는계획임. 경력 10년이상의숙련된장인의손길에의지하던양조나발효공정을인공지능이대체할예정으로, 지난 20년간축적된데이터를기초로관리자가맥주의색이나알코올도수를결정하면필요한원료나온도등을계산하는역할을수행함 ( 사례 2) 택시운전자가갈곳을정해주는인공지능승차공유플랫폼을운영하는우버 (Uber) 는소비자들의사용기록을토대로우버에등록된운전자들에게언제, 어디로가야소비자들을만날수있는지정보를제공함. 승객이많을지역을운전사가예측하는것이아니라인공지능이실시간으로실수요를예측함으로써교통서비스의효율성을제고하고부가가치를창출함 IIT, 국제무역연구원 7
2 하드웨어중심에서소프트웨어중심모델로변화 : 데이터가돈이다 인공지능의성과를제고하기위해서는보다정확하고희소한데이터를확보하는것이관건으로, 기업들은양질의데이터를확보하기위해다양한투자와시도를감행하고있음 최근오픈소스정책으로알고리즘접근이용이해졌고, 자체컴퓨터가아닌클라우드활용이가능해지면서기반데이터를확보하는것이인공지능활용의성패를좌우하는주요인이됨 * 인공지능개발의 3 요소 1) 머신러닝알고리즘 : 최근오픈소스로접근성이확대 2) 컴퓨팅파워 ( 하드웨어 ) : 독자적슈퍼컴퓨터대신클라우드로대체가능 3) 기반데이터 : 분석을위한기초데이터축적 기존기업들은그간차별화된제품기술력확보에주력했다면, 앞으로는데이터축적과활용이더욱중요해질전망 향후직접플랫폼을구축하거나플랫폼보유기업과의제휴등을통해데이터확보에주력할것으로예상 - 구글 ( 검색 / 메일 ), Facebook(sns), 바이두 ( 유통 ), Amazon( 쇼핑 / 유통 ) 등이인공지능기술의선두주자로나설수있었던것은방대한데이터를모을수있는고유플랫폼을보유하고있기때문임 ( 사례 1) 현금을주고고객들의정보를사는비즈니스아이디인큐에서운영하는모바일설문조사앱오베이 (Ovey) 는가입회원이설문조사에응답을하면그대가로사이버머니, 외식상품권, 또는현금으로환급받을수있는포인트를제공함. 오베이는확보한설문조사데이터를정리하여정보를필요로하는기업고객에게판매함. 이용자는간단한설문조사참여만으로확실한보상을받을수있고기업고객들은개별적으로수천만원을들여설문조사를진행하는대신저렴하게좋은데이터를얻을수있음 8 우리기업의인공지능 (AI) 을활용한비즈니스모델
( 사례 2) 타산업과의연계를통해필요한소비자정보를확보하는동부화재동부화재는 SK텔레콤티맵내비게이션을켜고일정거리를주행한후부여되는안전운전점수에따라보험료를할인해주는상품을판매중임. 우리나라고객들의높은스마트폰보급률을활용, 통신사와의연계를통해보험상품개발에필수적인고객정보를확보하는데성공한대표적인사례라고할수있음 3 오직나만을위한서비스 : 인공지능과스마트제품이약속하는맞춤형서비스 개별소비자의소비패턴, 선호, 필요도등에대한방대한기록이집계됨에따라진정한의미의맞춤형비즈니스가가능해짐 사용자 ( 개인 / 관련기업 ) 들이어떻게하면데이터를제공하게만들것이고, 이를어떻게활용할것인가가향후기업의사업방향에영향을미칠것으로예상 산업간연계가강화되고제조업과서비스업의융합이활성화되면서개인맞춤형서비스시장은더욱발달할것으로전망됨 전통적인하드웨어판매에서제품을이용하는개인의정보를수집및분석하여차별화된서비스를함께제공하는비즈니스로확장중 ( 사례 1) 할리데이비슨의타겟마케팅모터사이클기업인할리데이비슨은 알버트 라는 AI 마케팅플랫폼을마케팅에활용하여잠재고객을약 2,900% 가량늘렸음. 인공지능은할리데이비슨의고객관리데이터로부터과거우량고객의특징을정의하고, 이와비슷한패턴을보이는고객들을찾아내그룹화함. 이후그들을대상으로캠페인을실시하는데, 각고객별로구매후보군에있는독특한모터사이클컨셉을실어홍보함. 온라인마케팅이이전보다정밀하게이루어지며실제매출발생으로이어질확률이증가함 ( 사례 2) 애플워치를구매한고객에게건강프로그램도제공하는애플애플워치전용앱은사용자개인의수면상태, 운동기록등의데이터를기록하고저장함. 이에기반하여인공지능코치가사용자의신체지수에맞는맞춤형운동법과건강프로그램을제공해줌. 애플은스마트워치를판매하는대표 IT기업에서앱서비스산업으로의사업영역을확장하며제조와서비스가융합된사업을선도 IIT, 국제무역연구원 9
Ⅳ. 국내산업의인공지능활용사례 [1] 의료및헬스케어분야 인공지능을통해개인의건강상태정보를수집 분석하여실시간건강체크및개인별최적화된의료솔루션을제공 ( 의료진단 ) 영상자료, 투약및수술기록, 유전정보, 과거사례데이터등을종합적으로분석하여개인별치료방법을제안하고의료진의진단을보조 ( 제약 ) 신약개발을위해수백만종류의화학물질중최적물질을탐색하고, 신약후보물질이어떤작용을일으킬것인지시뮬레이션을통해임상시험결과를예측 ( 건강관리 ) 개인의신체상태, 식습관, 생활패턴정보를실시간으로수집하고개인의건강관리정보를제공. 특히고령자를대상으로발병확률및위험상황을알림 < 의료및헬스케어분야인공지능활용국내사례 > 분야기업사례 의료진단 뷰노 루닛 IBM 영상자료분석을통해폐, 간, 심장질환환자의질병여부를진단함. 현재서울아산병원이도입 자체개발한 DIB(Data-driven Imaging Biomarker) 가의료영상을분석하여유방암과결핵의유무를의사대신판독하고발병확률을제공해줌 왓슨 이진료데이터, 영상정보, 임상등을분석하여최적치료법을제시. 현재부산대병원, 대구가톨릭병원등국내 6 개병원이 6 대암치료를위해도입중 제약스탠다임 암, 류머티스, 간질환신약개발에적용하고있음. 관련된연구자료를학습하고신약후보물질탐색하는데인공지능을활용 헬스케어 셀바스 AI 네오팩트 셀비체크업 은대상자가향후걸리게될성인병을예측하는시스템으로, 국민건강보험을보유한 51 만명의데이터를기반으로심혈관, 당뇨, 6 대암, 치매등의발병확률을제공함 중추신경계질환환자의재활을돕는솔루션으로치료사없이인공지능이환자맞춤형으로강도를조정해재활훈련을시킴 자료 : 저자정리 10 우리기업의인공지능 (AI) 을활용한비즈니스모델
[2] 제조및물류 인공지능은축적된데이터분석을통해제조공정의최적운영방안을제시하고, 작업의효율성을높임 ( 스마트팩토리 ) 제조설비이상감지, 불량제품자동검사, 안전관리, 시장수요예측등생산최적화가가능 - 머신러닝알고리즘을통해다양한불량사례를학습함에따라공정불량률이급감하고, 더정확한분석과시장예측이가능 ( 물류 ) AI가물류창고내특정시점, 특정구역의혼잡도를미리예측하여작업을할당하고, 최적경로를제시하여운송시간을절약 < 물류및제조분야인공지능활용국내사례 > 분야기업사례 제조공정 물류 정비 포스코수아랩 LS산전삼성SDS CJ 대한통운대한항공 스마트인더스트리플랫폼 포스프레임 을광양제철소후판공정에도입함. 하루 30 억개데이터를분석하여불량률을진단하고작업실내유해가스, 소음, 온도등을모니터링하여설비이상징후를진단함 나염공정불량검사에인공지능을도입함. 정상제품에대한레퍼런스이미지를생성해등록하면기준이미지와다른부분을실시간검출하여불량을체크함. 딥러닝기술을통해다양한유형의결함을분류 센서를통해공정단계를실시간체크하고불량률을점검. 향후인공지능이최적의공정단계를제안하는시스템을구축하기위해현재빅데이터를수집하는단계 센서를이용하여주문내역에따라박스를분리하고, 인공지능이혼잡도를파악하여트럭및컨테이너적재순서및방법을안내 사물인터넷 (IoT) 과센서를이용하여물류흐름을실시간으로체크하고, AI 가배송지데이터를분석하여최적화된분류트랙을제시. 물류센터설비최적화방안도분석 인공지능이항공기운항회수, 거리데이터를분석하여항공기고장률을예측하고선제적으로예방조치를제안 자료 : 저자정리 IIT, 국제무역연구원 11
[3] 마케팅및유통 고객의다양한정보를종합적으로분석하여개별맞춤형서비스를제공 ( 개인서비스 ) 현재국내에는개인비서, 단순상담등에인공지능활용도가높음. 각종개인서비스분야에서사용자의과거이력과수천개의변수를고려하여맞춤형서비스를제안함 ( 마케팅 ) 인공지능은마케팅의개인화, 실시간화, 자동화를통해수요예측, 잠재고객확보, 기존고객의효율적관리를가능하게함 - 잠재고객이웹페이지에서보인행동패턴을포함한다양한데이터분석을통해거래성사가능성이높도록어떤마케팅을펼칠지알려줌 - 또한쌓인데이터를학습하다보면소비자에게어떤메시지를어느시점에노출해야하는지알수있고, 마케팅의자동화와예측마케팅도가능해짐 < 고객서비스분야인공지능활용국내사례 > 분야기업사례 개인비서 쇼핑 여행 음식 자료 : 저자정리 삼성전자 코노랩스 롯데백화점 신세계 이마트 네이버 롯데제과 사용자의말을클라우드서버에전송하면인공지능이이를분석한후다시스마트폰으로전달해주는 s 보이스 출시 어떤약속 을 누구 와잡고싶은지만입력하면개인일정을기반으로코노엔진이최적의 시간 과 장소 를추천 고객의구매패턴, 선호브랜드, 구매금액등을분석하여제품을추천함 인공지능 S 마인드 를활용하여고객개인의취향을분석해선호하는브랜드를파악하고, 그에맞는쇼핑정보와세일정보를모바일어플리케이션을통해전달함 휴머노이드로봇이고객의얼굴을보고, 나이및성별을파악하여적합한상품을추천해주고, 매장을안내해줌 인공지능기반 코나 는사용자가입력한검색어와네이버서비스사용기록및이용콘텐츠를분석하여사용자의관심을파악하고이를기반으로여행지와경로를추천함 제과및음료사업에서는해외시장정보, 블로그 페이스북후기등을실시간으로수집및분석해최근트렌드를분석하고신제품개발에응용 12 우리기업의인공지능 (AI) 을활용한비즈니스모델
[4] 자율주행 센서를이용하여외부도로상황에대한데이터를수집하고, 교통상황을예측하여주행에관련된판단작업을인공지능이수행하며안전경로로자동차를주행 최근단순운송서비스를넘어자동차자체가플랫폼이되는모빌리티서비스로발전해가는단계 < 자율주행차분야인공지능활용국내사례 > 분야기업사례 자동차 드론 자료 : 저자정리 기아 유비파이 드라이브와이즈 주행기술을통해고속도로자율주행, 혼잡구간주행지원, 비상시자동정차등이가능 영상기반 3 차원위치인식및지도작성기술, 신호처리및제어기술등을결합하여사람의조정없이자율비행이가능한드론을개발함. 향후기상관측, 환경감시등에활용할예정 [5] 전문서비스 인공지능은데이터활용범위를확대시킴으로써각전문분야에서의사결정의정확도를높임 주요경제수치를찾아내제공해주거나특정정책이투자포트폴리오에미치는영향보고서를자동으로작성해주는등리서치업무를수행 법률부문에서는광범위한판례조사를통해검토하지않은법리나판례로인한실수에대응할수있으며, 법률서비스이용문턱도낮아질것으로예상 < 전문서비스분야인공지능활용국내사례 > 분야기업사례 법률 헬프미 의뢰인이채무지급관련된사실을입력하면법률적효과를파악하고알고리즘을통해적법한지급명령신청서를자동으로작성해주는인공지능을개발 금융 카카오 빅데이터를활용하여인공지능이탑재된 로보어드바이저 가개인에맞는투자자문사를안내하고자문 자료 : 저자정리 IIT, 국제무역연구원 13
Ⅴ. 결론및시사점 우리나라는인공지능시장이형성되는초기단계에진입하여일부대기업과 IT 기업을필두로연구및투자가진행중 세계적으로글로벌 IT기업 (IBM, MS, Google) 을필두로인공지능생태계조성에활발한움직임을보이고있음 우리나라는투자여력이있고, 분석가능한빅데이터를보유하고있는기존 IT기업들을중심으로머신러닝기반의서비스가출시되거나개발중임 - 사업분야도아직까지는의료및헬스케어, 통신등에한정되어있으나점차제조공정, 금융및보험서비스등으로확대되어가는추세 최근인공지능알고리즘에대한접근성이높아지면서우리기업들의 AI기술을기존사업에적용하기가수월해지고있음 AI 라이브러리의오픈소스화, 클라우드활용도상승등으로자체기술개발에크게구애를받지않게되면서, 실제적으로인공지능을사업에활용하기위한기반데이터축적이더욱중요해짐 인공지능시장의발달은제조, 금융등전반적인산업의수익모델에변화를가져올것으로전망되며, 우리기업들도이런변화에흐름에적극적으로대응할필요가있음 인공지능의활용으로기존인간이판단, 대응하던영역을데이터기반최적화된솔루션을제공받음으로써기업의생산, 유통, 고객관리방식에큰변화가예상 14 우리기업의인공지능 (AI) 을활용한비즈니스모델
우리기업들은인공지능을기존생산공정의효율화, 특화서비스제공등에적극활용함으로써기업가치를극대화를추구해야함 - 1우수하고차별화된데이터가축적된분야 2미국, 중국등경쟁국에없는비즈니스모델을만들수있는분야 3 검증된비즈니스모델중우리에게적용가능한분야등을고려하여미래사업을구상하는것이유리 < 산업별인공지능활용에따른변화 > 분야 기존 향후 의료관련 의료진판단에의존 데이터를종합 분석하여발병률을진단하고적합한치료및수술법을제안제약부문은임상실험결과를예측하여최적후보군을제시하고, 발병위험알림등맞춤형헬스케어서비스제공 제조 수집된데이터를관리자가판단하여생산량을결정하고불량을진단 작업환경을실시간으로점검하여유휴노동력을배치하고, 시장수요예측을통해신제품개발후보군을선정머신러닝알고리즘을사용하여다양한불량사례에대응 물류 들어온순서대로물동량을배분하고적재 배송지및물류라인흐름도를실시간으로분석하여최적의적재경로를제안 개인서비스 직접상담을통해적합한서비스를탐색하고제공 AI 가금융, 보험, 교육, 법률등분야에서개인의니즈를반영한맞춤형서비스를제공 교통운전자의판단과대응에의존자율주행가능 환경 축적된데이터를기초로분석가가재해, 에너지수요를직접예측 사용패턴분석을통해에너지송전경로를실시간으로변경하고효율을극대화. 과거기후패턴을분석하여미리자연재해를예측 자료 : 저자정리 선진국과의기술격차를좁히고, 글로벌인공지능시장에서경쟁력을갖추기위해서는전면적인산업기반확충이필요함. 이를위해공공부문의선도적투자와정부의적극적인지원이뒷받침되어야함 우리기업들은인공지능산업경쟁력강화를위해선진국과의기술격차해소가가장중요하다고응답 IIT, 국제무역연구원 15
- 인공지능은데이터접근과활용이중요하므로이를위한비식별개인정보활용의법적보장등규제혁신추진도요구됨 일반제조업을중심으로인공지능활용가능성이높을것으로예상됨에따라제조업부문에인공지능기술융합이활성화될수있도록세제및금융지원확대가필요 빅데이터전문가, 시스템및네트워크엔지니어, 코딩전문가등인공지능관련기술전문가를육성하기위해산학연계를강화하고, 교육지원을늘려야함 < 인공지능산업육성을위해필요한것 > < 인공지능도입이활발할사업예상 > 주 : ICT 통계포털가입자및인공지능업계종사자 438 명대상설문조사자료 : 미래창조과학부 (2016.4 월 ) 16 우리기업의인공지능 (AI) 을활용한비즈니스모델
[ 참고자료 ] 미래창조과학부외, 4차산업혁명에대응하는지능정보사회중장기종합대책, 2016년 12월 김보경, 한국인공지능스타트업현황과대응전략, Trade Brief 19호, 한국무역협회, 2017년 7월 김호인, 스마트팩토리, 인공지능으로날개를달다, 포스코경영연구소, 2017 년 5 월 동아비즈니스리뷰, AI in Practice, Issue. 1, 228 호, 2017 년 7 월 미래창조과학부 정보통신기술진흥센터, 2016 년 ICT 기술수준조사보고서, 2017 년 2 월 산업연구원, 4 차산업혁명이한국제조업에미치는영향과시사점, 정책자료 2017-297 산업연구원, 각국의인공지능선점을위한개발경쟁실태, 산업경제분석, 2017 년 1 월 장우석, 정해영, AI시대, 한국의현주소는? 국내인공지능산업기반점검, 현대경제연구원 VIP 리포트, 2016년 3월 한국정보화진흥원, 우리나라 AI 기업현황조사보고서, 2017 년 4 월 한국정보화진흥원, 세계를이끄는 AI 스타트업현황및시사점, 2017 년 7 월 클래리베이트애널리틱스, 인공지능연구동향및머신러닝에대한연구 특허성과분석보고서, 2016년 IIT, 국제무역연구원 17
우리기업의인공지능 (AI) 을활용한비즈니스모델 Trade Focus 2018 년 3 호 발행인 김영주편집인 신승관발행처 한국무역협회국제무역연구원 발행일 2018 년 1 월 23 일인쇄처 ( 주 ) 보성인쇄기획 등록일자 1960년 5월 26일등록번호 2-97호