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엔터프라이즈 ai - 기업에서의 활용 상황 1 2

2021-05-22

엔터프라이즈 AI - 기업에서의 활용 상황(1/2)

시장이나 세상의 야단법석에 흔들리지 않고, 기계학습(ML)이 자사에 주는 기회를 어떻게 파악할 것인가.


인공지능(AI)에 의한 업무혁신의 가능성을 과다할 정도로 많이 들어 질릴 정도인 사람도 있을 것이다. 그러나, 시장의 야단법석 속에서도 AI를 활용하여 얻을 수 있는 메리트는 분명히 있다.


먼저, AI라는 용어에 사람들이 등을 돌리게 하는 것은, 시장에서 야단법석이 된 이유를 알고, 그 야단법석 속에서 유익한 정보를 찾아내려는 것이 첫 번째 이유다. AI는 지적인 기계를 어떻게 개발할 것인가라는 연구에 전념하는 학술분야의 명칭이다. 그러나, 그 개략적인 정의 때문에 약삭빠른 벤더가 세일즈 문구에 AI라는 문구를 넣어 레가시 소프트웨어에 리브랜딩할 여지를 남겨놓게 되었다.


웰릭 비즈니스 스쿨의 어소시어트 프로페서인 Panos Constantinides씨는 「이것 저것에 너무 AI라는 이름을 붙이기 때문에 야단법석이 생길 여지가 있다」 「이 야단법석은 AI가 의미하는 바가 명확하지 않기 때문에 일어나고 있다」라고 말한다.


이러한 혼란을 피하기 위해서는 보다 구체적인 표현을 사용해야 한다. 지금 거의 대부분의 벤더가 AI라고 말할 때 그것이 의미하고 있는 것은 ML에 해당된다.


ML은 AI의 한 분야이다. 프로그래머가 기술한 소프트웨어 대로 컴퓨터를 동작시키는 것이 아니라, 대규모 데이터를 분석하여 각 종 업무의 수행방법을 컴퓨터 스스로에게 학습시키는 것이다.


ML에 대한 관심은 컴퓨터 비젼이나 음성인식, 자연언어이해 분야에서 비약적으로 높아지고 있다. 이러한 진보에 크게 공헌한 것이 딥 런닝이다. 기계에 의해 학습을 실행하는 새로운 방법이다. 이렇게 된 것은 최근 프로세서 성능과 기업이 수집할 수 있는 대규모 데이터로 가능하게 되었다.


ML에 의해 최근 까지 수작업에 의지했던 여러 업무의 자동화가 이론상으론 가능하게 되었다. 예를 들면, 커스터머 센터에 문의하는 대응업무, 백 오피스의 사무작업, 그리고 자동차의 자율운전까지(적어도 고속도로와 같이 정비된 도로에서) 가눙하게 될 것이다.


그러나, 현재의 상황을 보면, 대부분의 기업은 ML을 활용한 시스템 도입 단계에는 와 있지 않다. O`Reilly 의 「AI Adoption in the Enterprise」라는 조사 데이터에서, 업계에 따라 AI이용 단계가 서로 다르긴 하지만, 75% 정도의 응답자가 AI를 평가 중 또는 AI를 아직 사용하지 않고 있다고 대답했다.





출처: O`Reily


**기업에서의 ML(머신러닝) 이용상황**


ML을 활용한 사례를 발표한 기업은 많이 있다. Rolls-Royce는 항공기 엔진의 마모 징후를 검출하기 위해, 인터넷에 접속된 센서로부터 데이터를 수집 분석하여 예측 메인터넌스를 하고 있다. 구글은 DeepMind의 ML을 이용하여 자사 데이터 센터 냉각설비에 드는 전력을 약 40% 삭감했다. 아마존은 「Amazon Go」에서 계산원 없는 점포를 만들었는데, 고객이 구입한 상품을 식별하기 위해 화상인식을 이용하고 있다. 넷 슈퍼 Ocado는 자동화된 창고 안에서 로봇의 움직임을 제어하고 있다.


그 외에도 완벽하지는 않지만 몇 년 전부터 ML의 활용이 실천되고 있다. 아마존은 보다 많은 상품구입을 촉진하기 위해 채용하고 있다. Netflix 는 보다 많은 시청을 촉진하기 위한 콤맨드 시스템이, 마이크로 소프트는 온라인 상에서 발생한 위협을 알리는 세계적인 세큐리티 시스템이 있다. 최근에는 투자업무를 수행하는 Citigroup도 사기와 관련된 트랜잭션이나 결재 미스를 검출하기 위한 ML을 활용하고 있다.


벤더 각 사가 기존 서비스 기능을 확장하기 위하여 ML이 가지고 있는 경이로운 패턴 매칭 기능을 사용하고 있는 점을 생각하면, 어느 기업이나 부분적으로 ML을 사용한 서비스가 이미 도입되어 있을 가능성이 높다. 이러한 ML을 이용한 예로, 고객지원센터에서의 챠트 보트나 자동응답시스템에서 사용되는 자연언어처리와 음성인식, 또는 스팸 메일 검출과 전자메일의 자동문장보완기능이 있다. 실제로 O`Reilly 리포트 응답자들은 고객 서비스 부문과 IT부문이 사내에서 AI를 가장 많이 이용하고 있다고 답하고 있다.


그 외 기업에서도 ML를 실험적으로 이용하여, 직원들이 반복적으로 하는 작업을 모델화 하여 작업 자동화를 소프트웨어를 활용하여 실현하려고 한다. 이 RPA(Robotic Process Automation)이라 불리는 분야에 특화된 기업도 나오고 있다. Forrester Research의 부사장 겸 주석 아날리스트인 P. Gownder의 리포트 「Automation, AI, And Robotics Aren`t Quick Wins」- 자동화, AI, 로봇은 눈앞의 이익을 바라보아서는 안된다-에서 RPA를 이용하여 자재조달 프로세스를 자동화하고 있는 도이츠 제약회사의 사례를 소개하고 있다.


RPA는 항상 ML를 사용하고 있지는 않다. 역사적으로 보면 프로세스의 자동화 규칙을 시스템에 학습시키는 것이 아니라 개발자 자신이 소프트웨어 내에 규칙을 상세히 지정하는 형식으로 실현되어 왔다. 이 때문에 자동화(개발자가 코드화 해온 프로세스를 자동화하는 수순으로서의)와 ML의 구별은 확실히 해놓을 필요가 있긴 하지만, 앞으로 RPA에 있어서 ML이 보다 더 큰 역할을 할 것으로 Forrester은 예측하고 있다.


Forrester의 「Predictions 2019: Artificial Intelligence」에 의하면 「기업은 ML과 텍스트아날리스틱과 같은 AI의 빌딩블록테크놀로지와 RPA기능을 조합하여 디지털 워커에 적합한 뛰어난 가치를 이미 창출하고 있다」고 기술되어 있다. 이 회사는 RPA소프트웨어의 제어에 있어서 챠트보트의 역할이나 IoT 데이터에서 패턴을 추출하여 「디지털 워커」에 지시를 주는 ML모델, RPA의 능력을 향상시키는 텍스트아나리스틱스의 이용을 예측하고 있다.


그러나, 현 시점에 있어서, 본격적으로 ML을 사용하고 있는 기업은 그렇게 많지 않다. 기업의 대부분은 ML시스템의 시험운용단계는 ML을 활용하는 기능이 탑재된 「Gmail」같은 서비스를 이용하고 있는 상황이다.


웰릭스 비즈니스 스쿨의 실무교수인 Mark Skilton씨에 의하면, 「기업은 RPA를 도입하고 있다--- 내 계산으로는 겨우, 즉 20~30%의 기업만이 프로세스에서 RPA로 자동화를 실현하고 있다. 그러나, ML에 대하여 말하면 매우 작은 분야에 한정되어 있다」고 한다.


그러나, 기업은 앞으로 새로운 효율성과 신제품과 서비스를 위해 문호를 개방하는데 ML시스템의 잠재능력을 활용하려고 하는 듯하다. O`Reilly의 리포트에 의하면 응답자의 2/3가 내년도에 IT예산 중 적어도 5%를 「AI 프로젝트」에 투자할 계획이라 한다.


Forrester의 리포트에 기술되어 있는 것으로, 「자사에서 자동화 테크놀로지를 채용할 때 최대의 이점은 무엇인가, 또는 무엇이 될 것 같은가?」라는 질문에 대한 응답(다음 표 참조)을 보면 알 수 있듯이, 기업이 자동화에 투자를 할 경우 가장 높은 순위를 두고 있는 것은 코스트 삭감이다.





출처: Forrester Research


출처: [[https://japan.zdnet.com/article/35135555/3/| ZDNetJapan]]
번역: K-SmartFactory