AI 의사업적적용및전개 딜로이트컨설팅 Strategy & Business Design 박형곤상무 June 2019
AI 의사업적적용및전개 들어가며 3 년전알파고와이세돌 9 단의충격적인대국을다시떠올리지않더라도인공지능의실효성은이제모두가인정할수밖에없을것이다. 최근우리생활에인공지능이적용된다양한기기와서비스를확인하는것이어렵지않기때문이다. 다양한분야에빠르게적용되고있는인공지능이앞으로어떻게더발전하고, 어떠한분야를중심으로가속화될것인지, 더불어인공지능의발전속도에가장큰영향을미칠기업들의인공지능에대한태도는어떻게진행되고있는지에대해서살펴보도록하자. 인공지능의개념과구성요소 Oxford Dictionary 에따르면인공지능은 시각인지, 음성인식, 의사결정및언어번역등인간의지능이필요한분야를실행할수있는이론및컴퓨터시스템 으로정의 1) 되어있다. 최근들어인공지능이빠르게발전하게되는데는인터넷및클라우드의활용, 컴퓨팅성능향상, 빅데이터, 새로운알고리즘의발전이라는외부적성장동인과최종소비자의관련니즈의증가가그동인이라고할수있을것이다. 인터넷및모바일기기의높은활용도는막대한양의데이터와정보를인터넷에연결된모든기기에제공하고있으며, 이는빅데이터기반으로인공지능의활용가능한데이터총량의측면에서급증을가져왔고, 이에기반한확률추론통계모델의진화를가져오고있다. CPU 와 GPU 의성능으로대변할수있는컴퓨팅성능의향상또한머신러닝과딥러닝의모델정교화를가속화하고있으며, 새로운알고리즘을통해머신러닝시각인지기술등의기술발전을촉진하고있다. 소비자측면에서도디지털기기에대한접근성증가로개인이여러대의기기를다루게되어복잡성이증가하게되고이를해소하기위한직관적 HMI(Human Machine Interface) 구현을위한인공지능기술이이에적용되고있다. 세부적으로살펴보면인공지능은인간의다양한지적활동의각요소를모방하는기술적요소들의발전으로설명될수있는데, 자연어처리 (Natural Language Processing), 음성인식 (Speech Recognition), 이미지인식 (Image Recognition), 기계학습 (Machine Learning), 딥러닝 (Deep Learning), 전문가시스템 (Expert System) 과같은기반기술이대표적인상위기술이라고할수있겠다. 이는기능을구현하기위한다양한하위기술과연계되어있는데, 예를들어자연어처리는콘텐츠추출 (Content Extraction), 분류 (Classification), 기계번역 (Machine Translation), 질의응답 (Question Answering), 텍스트생성 (Text Generation) 등의하위기술로계층을이루고있다. 1) Artificial intelligence is defined as the theory and development of computer systems able to perform tasks that normally require human intelligence, such as visual perception, speech recognition, decision-making, and translation between languages. Oxford Dictionary 2
그림 1. 인공지능의주요적용영역및기반기술 2) 결과적으로인공지능은언급된기술요소들을조합하여외부신호를이해하고, 원인을분석하며, 지속적으로학습하는인지시스템 (Cognitive System) 을구성한다. 외부신호의이해는대화, 이미지, 음성인식등자연어이해를통해인간과상호작용하는기능을하고있으며, 원인분석은상황, 맥락하에서주어진정보평가및원인분석작업을수행하고, 지속적학습은피드백반영등상호작용을통해결과값수정및정교화작업을수행하는것이다. 3) 인공지능의장기적발전및사업적적용 인공지능은현재특정분야에적용되는 약인공지능 단계이나, 향후인간의전체지적활동을모방하는 일반적인공지능 또는 강인공지능 까지발전할수있을것으로전망된다. 4) 그림 2. 인공지능기술의현재와미래 현재 미래 좁은인공지능특정목적을위한하나이상의 AI 기술의적용. 약인공지능혹은적용된인공지능. 범용인공지능인간이할수있는어떤지적업무도성공적으로수행하는이론상의인공지능. 강인공지능. 2) Thomson Reuters, AI in Law, CodeProject, Deloitte Analysis 3) Systems that learn at scale, reason with purpose and interact with humans naturally, IBM Research 4) Lit Research, Deloitte Analysis 3
레이먼드커츠웰 (Raymond Kurzweil, 구글엔지니어링이사 ) 은기술적특이점 (Singularity) 이라는개념을통해장기적으로인공지능이도달하는능력을전망하고있다. 이에따르면컴퓨터의정보처리기술의발전에따라, 2023 년에는개인단위, 2045 년에는인류전체의지성을넘는기술적특이점에도달할것으로예측하고있고기술적특이점이후의인공지능은과학기술성장을촉발시켜인류문명에예측이불가능한변화를초래할것이라는의견도덧붙였다. 그림 3. 인공지능의장기적발전전망 5) 인공지능의각기술분야및산업에는스타트업으로대변되는다양한기술기반신생업체뿐만아니라, 기존의주요산업체들이진입하여인공지능생태계를구축하고있는데, 다양한분야중우선사업화되고있는디지털에이전트 (Digital Agent), 챗봇 (Chat Bot), 사물인터넷 (IoT) 등과적용시파급력이큰머신러닝, 자율주행및프로세스자동화가최근유망분야라할수있다. 디지털에이전트는음성비서, 24/7 고객상담센터및서비스데스크, 계좌관리및이체, 자산운용관련질의응답등은행업무전반등이대표적인응용분야로영국 HSBC 은행은 Oliva 라는인공지능을도입하여고객계좌를관리하고있으며, 스웨덴 SAB 은행은 Nina 로콜센터업무처리를하고있다. 챗봇은대화형커머스, 24/7 고객상담센터, 법률자문, 병원진료도움등전문서비스에응용되고있다. 적용사례로는 DoNotPay 의주차위반여부확인및난민신청서작성등법률자문서비스제공, 바이두의 멜로디 챗봇을통한병원방문전문진 / 진료예약 / 질병관련데이터제공, Bank of America 는 에리카 챗봇으로고객대응을들수있다. 사물인터넷은가전기기내음성인식및딥러닝기반의스마트홈환경최적화및자동화에응용되는데, 구글의 구글어시스턴트 를통한전등, 에어컨, TV, 플러그등가전기기제어와 LG 전자의딥러닝기반으로사용자이동경로를분석하여오래머무르는공간에집중냉방하는에어컨등이대표적인사례이다. 5) Time, Deloitte Analysis 4
프로세스자동화는스마트팩토리, 로보틱프로세스자동화 (RPA), 공항입국심사자동화, 보험보상심사및산정자동화등이주요응용분야이며, BMW 의스마트팩토리도입을통한공장운영효율화와영국철도사업자버진트레인 (Virgin Trains) 의인지 RPA 도입을통한연착기차승객에대한환불절차자동화가대표적용사례이다. 머신러닝은금융산업전반에서금융투자용로보어드바이저나이상금융거래탐지 (FDS) 로응용되고있으며, 개인맞춤형컨텐츠추천에도적용중이다. 넷플릭스는고객맞춤형콘텐츠추천을머신러닝기반으로수행하고있고, 미국금융투자회사뱅가드 (Vanguard) 는자연어처리, 사회인식알고리즘등인공지능활용한로보어드바이저서비스로 $52,000M 운용 ( 16.12 기준 ) 중에있다. 자율주행및관련서비스는인공지능을활용하여차량내음성비서와차량, 보행자, 표지판등주변사물인지를기반으로운전자보조기능을제공할뿐만아니라더나아가운전자상태, 주행환경및경로예측까지진행되고있다. 이는이미다양한자동차제조사가 Level 3 수준의 Autopilot 이라는서비스로시장에제공되고있다. 그림 4. 인공지능의활용유망분야, 주요 Application 및사례 6) 6) Time, Deloitte Analysis 5
향후에도인공지능은기술의지속적인발전에따른완성도의향상과적용분야의광범위한확산및이들간의선순환에따른가속도의증가가예상되고있다. 이과정에서추가적인사업의기회도더불어증가할것이다. 인공지능사업기회는적용산업과서비스의종류에있어서현재예상할수없는수준으로확대될것이나, 결과적으로는인간과소통하는관여 (Engagement), 의사결정을지원하는통찰력 (Insight), 업무의자동화 (Automation), 정보변화감지및형상화 (Sensing & Shaping) 로분류될수있을것이다. 그림 5. 인공지능사업기회도출 우위선점을위한기업들의노력과국가별차이 빠르게인공지능을사업에적용하고있는기업들이어떻게이여정을헤쳐나가고어떠한변환을시작하고있는지를더잘이해하기위해, 딜로이트는전세계 1,900 여명의임원들을설문조사했다. 7) 응답자들의거의 2/3 가인공지능이오늘날사업성공에 매우 혹은 치명적으로 중요하다고말하는데, 이는단지 2 년만에 81% 로늘어났다. 실제로, 40% 의응답자가인공지능이 2 년내에상당히중요해질거라고믿는다. 더불어인공지능을통한차별화기회가길지않을것이라고예상되는데, 인공지능기술의사용이쉬워지고늘어나는많은제품과서비스에내재화됨에따라, 선점우위가빠르게감쇠하는것이주된이유가될것이다. 응답자의대다수 (57%) 가인공지능기술이다음 3 년내에자신의회사를크게변환시킬거라고믿지만, 단지 38% 만이인공지능이같은기간내에자신이속한산업을변환시킬거라고생각한다. 이와같이산업이느리게변화할것이라고믿는것은추가적인기회영역이크지않다고해석할수있거나, 경쟁자들을과소평가하고있을수도있다. 7) 어떻게조직들이 AI 기술을도입하고이의혜택을보고있는지에대한전세계적인관점을획득하기위해, 2018년 3분기딜로이트는 AI의얼리어댑터 (AI의시범사용혹은 AI 솔루션의구현을실행한 ) 기업들에속한 1,900여명의 IT 및사업부임원들을설문조사했다. 호주 (100명의응답자 ), 캐나다 (300), 중국 (100), 독일 (100), 프랑스 (100), 영국 (100), 미국 (1,100) 의 7개국이대표되었다. 모든응답자들은기업의 AI 기술사용에관해정통해야했고, 91% 가기업의 AI 전략, 투자, 구현, 그리고 / 혹은의사결정에직접관여했다. 47% 는 IT 임원이었고, 나머지는사업부임원이었다. 2/3는고위경영진에속한임원이었다 : CEO, 회장, 소유주 (31%), CIO와 CTO(31%), 기타고위급임원 (4%). 34% 는고위경영진에속하지않는임원이었다. 응답자를특정하지않는설문조사를보완하기위해, 딜로이트는또한다양한산업의 AI 변환전문가들과온라인으로, 공개토론회를수행했다. 6
그림 6. AI 를이용한경쟁력있는차별화의기회가빠르게닫히고있다 AI 가우리회사를바꿀것이다 AI 가우리산업을바꿀것이다 경쟁력있는차별화의좁은문 인공지능에대한투자는내부 / 외부적역량모두를개선하는데그목적이있어, 인공지능의예상혜택은제품과서비스의향상 (43% 가 Top 3 로선택 ) 과내부사업운영의최적화 (41% 가 Top 3 로선택 ) 가가장많이선택되었다. 같은견지에서공개토론회참가자들과유통업계 CIO 들은매우광범위한인공지능사용사례를탐색해왔는데, 모든채널전반의자동화부터시작해, 고객질문을지원하는챗봇, 뿐만아니라구매패턴과제품의성능을더잘이해하기위한고객애널리틱스와의사결정까지다양한응용방안을언급하였다. 전세계인공지능투자총액, 관련스타트업에대한투자규모, 미래경제에대한영향에대한많은추정이존재한다. 대부분이미국과중국이가장많이투자하고, EU 회원국들이이를따라잡기위해노력한다는데동의한다. 빠른시장성장은분명하고, 응답자들은더많이인공지능기술에투자하며양적인이익을실현한다고생각하여, 51% 가다음회계연도에인공지능투자를 10% 이상늘릴거라예상했다. 그림 7. 조직들은인공지능기술에투자하고투자수익률을보고있다 현재회계연도투자액다음회계연도투자액변화올해 AI 투자수익 7
이와같이인공지능의전략적중요도와사업성공을위한결정적역할에대해서는국가별로이견이없다고하더라도, 그수준에있어서는국가별로차이가존재한다. 호주의경우는 속도를맞추려노력 (Trying to keep pace) 하며, 인공지능은분명한우위를확립하기보다경쟁을 따라가거나 혹은 보조를맞추는 데도움이된다고응답한비율이모든국가들중가장높을뿐만아니라, 인식된긴급성과준비수준간에불일치와부적절한인공지능전략이큰장애요소로파악되고있다. 캐나다는 신중하게접근 (Taking a cautious approach) 하며, 모든국가중가장높은수준인 48% 의응답자들이 인공지능의권고에기반한잘못된전략적선택 을인공지능의리스크로꼽았고, 이에따라응답국가중가장낮은수준의긴급성 (3 년내인공지능의기업변화에대한영향 ) 과마찬가지로가장낮은수준의혁신속도 ( 현재제품과서비스에대한인공지능내재화수준 ) 를보였다. 중국은 전략적긴요한일로추구 (Pursuing a strategic imperative) 하며, 중국정부가 2030 년까지중국이세계를선도하는인공지능혁신자가되겠다는야망을선포했듯이, 설문결과도이를고스란히반영하고있다. 54% 가사업성공에 AI 가 매우 혹은 치명적으로 중요하다고생각하는데, 이수치는 2 년내에 85% 로증가할것으로예상되며, 조사국가들중에가장높은수준이다. 그들은경쟁우위를벌리거나혹은훨씬앞서나가는데 AI 가도움이된다고믿을가능성이더욱크다는질문에대해서도 55% 가동의하여전세계 37% 대비매우높은수준을보였다. 마지막으로 80% 이상이인간노동자들과인공지능기술이서로를증강해새로운업무방식을산출할거라고믿고있다. 프랑스는 사람에게힘을실어주길열망 (Aspiring to empower people) 하며, 76% 의응답자가인공지능이인간역량을증강하는데도움을줘, 협력적인업무동반자관계를가능케한다는데동의하고있으나, 응답자들의 51% 를초보자로분류했는데, 설문한모든국가중가장높은비율이며, 45% 가특정기능을목표로한더소규모의인공지능프로젝트에착수하고있는데, 이는응답국가들중가장높은비율이다. 마지막으로, 많은기업들이그들의인공지능배치가그저경쟁에서현상유지를가능케할뿐이라고느끼고있다. 8
그림 8. AI 조기채택국가들은국가와상관없이 AI 의전략적중요성에공감하고기술격차도문제가되고있다. 성숙도 노련한 AI 어답터비율 종합적이고전사적인 AI 전략이있다 AI 가회사의성공에매우중요하다고믿는다 긴급도 AI 로강한경쟁력있는장점을만든다 AI 가 3 년이내에사업을바꿀것이라믿는다 어려움 AI 리스크에대한중대하거나극단적인우려가있다 AI 의사이버보안취약성이톱 3 문제이다 중간 에서 심각 한 AI 기술격차 그림 9. 사업성공에대한 AI 의중요한전략적중요성은모든국가에서증가할것이며, 일부는다른나라들보다더큰변화를보일것이다 9
그림 10. 일부국가의 AI 얼리어답터는강력한경쟁우위를창출하기위해 AI 를이용할가능성이더높다 따라가거나동등함을유지 우열을넓히거나앞지르다 독일은본조사에서 두려움을힘으로변환 (Turning fears into strengths) 하며, 다른국가들보다인공지능을둘러싼우려가높았다. 인공지능을이용한정보조작과가짜뉴스의생성에대해 47% 가최상위윤리적우려점으로선택하였고, 43% 가인공지능의주도적인자동화를인한일자리축소가능성을걱정하며, 또한자신의기업이가능한많은일자리를 AI 로자동화하길원한다는데동의한응답자들의비율이가장낮은국가였다. 반면에독일은인공지능도입자들이훈련에강한초점을보여주고있었다. 독일의응답자들은다른국가의상대방들보다일자리에서인공지능을사용하도록직원들을훈련시키고, 새로운솔루션을창출하도록개발자들을훈련시키며, 이들솔루션을배치하도록 IT 직원들을훈련시킬가능성이더욱높았다. 10
향후 2 년동안의 AI 의중요성을인식함 그림 11. AI 교육에있어서독일이다른나라보다우세하다 교육대상 업무에 AI 를사용할직원 새 AI 솔루션을만들개발자 AI 솔루션을배치할 IT 스태프 영국은 AI 의미래에과감한베팅 (Betting big on the future of AI) 을하고있다. 영국의응답자의 45% 가가까운미래의성공에인공지능이결정적중요도를가질것으로생각하며, 응답자의 60% 가다음회계연도에 AI 투자를 10% 이상늘릴예정이다. 이는이들두가지모두에있어설문한모든국가에서가장높은수치였다. 더불어그들은다른국가의상대방들보다대규모의, 변환적인 AI 추진계획의착수에더집중하고있다. 29% 가오로지대규모추진계획만을추구하고있다. 또다른 53% 는집중적이고광범위한 AI 프로젝트를혼합해진행하고있다. 영국기업들은또한 AI 도입을위한총괄적인전략을마련하는데 41% 로 2 위를기록했다. 이는응답자들이치열한전세계적인경쟁의와중에서프로젝트에대해더욱야심찰필요가있다고느낀다고판단된다. 그림 12. 영국에서더높은퍼센트의응답자들이 AI 의단기적중요성을인식하고있으며그미래에투자하고있다 다음회계연도에 10% 이상 AI 투자를늘림 11
미국은 정교함이따르는복잡성을관리 (Managing the complexity that comes with sophistication) 하며수년동안, 공공및민간인공지능연구의리더였다. 2012 년, 벤처캐피털투자자들은인공지능에 2 억 8,200 만달러를조달했고, 그숫자는 2017 년까지 50 억달러로급등했으며, 2018 년투자규모는 80 억달러를넘어섰다. 이런투자는많은미국조직들이상대적으로정교한인공지능사용자들로변환하는데도움을줬다. 예를들어, 전세계응답자들중가장높은수준인 30% 는현재 11 개혹은그이상의인공지능실전시스템을관리하고있다. 더불어미국기업들은응답자의 24% 가숙련된도입자로이분야를선도중이다. 미국응답자들의 1/4 이상이적어도한가지대규모인공지능프로젝트를구현중이라고시사했는데, 이는오직영국에만밀리는 2 위다. 반면에응답자의절반이사이버보안을최상위우려사항으로판단하고있으며, 이는조직이전사적인인공지능추진을위해더욱더많은데이터에의존함에따라, 이런정보를보호하는것이더욱중요하다고생각하는것이다. 이문제를해결하기위한분명한전략이부재한상황에서, 많은잠재적고영향인공지능추진계획들이느려지거나, 혹은심하게는, 시작하지도못할위험에처해있고관련하여설문응답자들은조직의데이터보호 (47% 의응답자들이독점적혹은민감한데이터의도난을걱정 ) 와인공지능모델에의영향 ( 절도를넘어, 45% 의미국임원들이훈련데이터와알고리즘에외부자들이영향을미칠까걱정 ) 의두가지우려사항을강조했다. 상기에서살펴본바와같이인공지능의도입과통합을위한만병통치약같은접근법은분명히존재하지않는다. 인공지능으로추진된사업과산업의변환은빠르게다가오는듯보이며, 차별화를위한기회는줄어들고있다. 이러한상황에서인공지능의추진목표와실행에대한균형잡힌접근법을열정과결합함으로써, 기업과국가는성공에한발짝다가설수있을것이다. Contact 박형곤상무 Strategy & Business Design hypark@deloitte.com 12
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