디지털 전환의 핵심, 인공지능 기술 개념 및 활용 사례 5가지

디지털 전환 가속화의 핵심, 인공지능 기술이란?

코로나19 시대를 겪고 있는 우리는 비즈니스를 비롯한 대부분 분야에서 언택트(Untact) 환경으로 커뮤니케이션을 하는 일이 불가피해졌습니다. 대부분의 기업, 교육기관, 심지어 정부까지 코로나로 인해 주어진 물리적 한계를 IT 기술을 활용하여 극복하고자 하였는데요. 이러한 과정을 겪으면서 특히 기업들은 업무 프로세스 전반에 대해 디지털 전환(DX)의 필요성을 절실히 깨닫게 되었습니다.

혼돈의 시기 속에서 기업들이 절실히 필요성을 느낀 디지털 전환(DX)은 과연 무엇일까요? DX란, IT기술을 기반으로 기업의 전략, 커뮤니케이션, 시스템 등 주요한 업무 프로세스를 디지털화하는 것을 의미합니다. 이러한 DX 가속화의 핵심이 되는 IT 기술이 있는데요. 바로 인공지능(AI) 기술이라고 합니다. 그렇다면 기업의 디지털 전환을 도와줄 핵심 기술인 인공지능 기술은 무엇인지 그리고 왜 인공지능이 DX의 핵심 기술인지 알아보도록 하겠습니다.

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인공지능 기술 개념 및 종류

인공지능 기술은 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지능 능력 등 사고 판단과 관련된 영역을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술입니다. 대표적인 인공지능 기술의 종류에는 기계학습(Machine Learning)과 기계학습의 분야 중 하나인 딥 러닝(Deep Learning)이 있는데요. 우선 기계학습은 데이터를 더 많이 보여줄수록 성능이 증가하는 컴퓨터 알고리즘으로, 최적의 의사결정과 예측을 수행할 수 있는 기술입니다. 한발 더 나아가 딥러닝은 인간의 뉴런과 유사한 신경망들을 이용하여 정형 데이터뿐만 아니라 변수가 많은 비정형 데이터를 학습하는 기술로 미래 예측, 데이터 분류뿐만 아니라 데이터 생성에도 많이 사용됩니다.

인공지능 기술이 DX의 핵심인 이유

이러한 인공지능 기술이 DX 가속화에 핵심 기술이 된 이유는 무엇일까요? 바로 인공지능 기술로 업무 효율을 높일 수 있기 때문입니다. 앞서 살펴본 것처럼, 인공지능 기술은 인간의 사고 판단과 관련된 영역을 디지털화하여 데이터 분석을 기반으로 최적의 의사결정을 도출하는 데 도움을 줍니다. 최적의 의사결정을 도출하는 과정에서 인공지능 기술이 인간 대신 방대한 데이터를 빠른 속도로 분석해줌으로써 인간은 더욱더 중요한 의사 결정을 하는 것에 몰두할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 기업 전반의 업무 프로세스를 효율적으로 만들어주는 인공지능 기술이 DX 가속화의 핵심이 된 것입니다.

지금까지 디지털 전환(DX)이 무엇인지, DX를 도와주는 인공지능 기술이 무엇이고 왜 DX 가속화의 핵심 기술인지 등 주요 개념들에 대해 알아보았습니다. 이렇듯 기업들은 코로나 시기를 거치며 더욱 업무 프로세스 전반에서 DX 도입의 필수 불가결함을 느꼈는데요. 기업들은 성공적인 DX를 위해 실제로 어떻게 이 기술을 활용하였을까요? 지금부터는 실제 기업들의 인공지능 활용 사례 5가지를 살펴보도록 하겠습니다.

인공지능 활용 사례 5 가지

공정 및 물류 : 스마트 팩토리

디지털 전환(DX)을 위한 인공지능 활용 사례 첫 번째는 바로 스마트 팩토리입니다. 스마트 팩토리는 공장에 인공지능 분야를 적용해서 공정 및 물류 업무 프로세스를 스마트하게 처리한다고 하여 스마트 팩토리라고 불립니다.

대표적으로 세계 최대 전자 상거래 사이트인 아마존은 물류창고에 인공지능 기술을 활용하여 물류 자동화를 하기 위해 수조 원씩 투자하는 것으로 알려져 있습니다. 아마존의 물류 창고에서는 자율 주행 기능이 있는 로봇은 고객이 주문한 물건을 직접 찾고 실어 나르며 데이터를 수집하고 처리하고 있습니다. 또한 인공지능 기술 중 딥러닝을 활용하여 기계가 내는 소리를 분석해서 고장이나 부품 교체 여부를 미리 파악하고 손실을 줄이는 역할을 하기도 합니다.

영업 - 제품 및 서비스 맞춤 추천 기능

두 번째로 소개해 드릴 DX 인공지능 활용 사례는 영업 업무 프로세스에 적용되는 사용자 맞춤 추천 기능입니다. 이를 데이터 기반 개인 맞춤 추천 기능이라고 하는데요. 이러한 맞춤 추천 기능은 고객 개개인을 분석하고 맞춤 추천을 해서 판매율을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

대표적으로 넷플릭스는 이용자의 행동 패턴을 분석하고 선호도를 파악하여 이용자가 좋아할 만한 영상을 찾아내서 소개합니다. 이에 대한 실행 원리는 기존 사용자들의 시청 기록 데이터를 인공지능 핵심 기술 중 머신러닝을 활용하여 사용자 영상 시청 패턴을 분석하고, 분석한 결과를 토대로 사용자들에게 콘텐츠를 추천하는 방식입니다.

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마케팅 - 자동 편집 기능

세 번째 DX를 위한 인공지능 활용 사례는 마케팅 업무 프로세스에서 AI 비디오 편집을 활용한 사례입니다. 마케팅팀에서는 잠재 고객을 대상으로 매력적인 비디오 등의 콘텐츠를 제공하여 전환율을 높이고자 하는데요. 이를 위해서는 고품질의 비디오 제작이 필요합니다. 이때 인공지능 기술 중 딥 러닝을 활용하여 비디오 제작 프로세스를 간소화하고 가속하여 빠른 시간 내에 고품질의 비디오 제작이 가능합니다.

대표적으로, 세계 최고의 테니스 대회인 윔블던에서도 AI 자동 하이라이트 편집 기술을 사용하여 하이라이트 영상을 뽑아 제작합니다. 실행 원리는 AI가 함성 크기, 랠리 횟수, 선수들의 세레모니 등의 비정형 데이터에 대해 딥 러닝 기술로 경기 진행 상황을 분석함으로써 경기 종료 5분 후에 곧바로 하이라이트 영상을 제공하는 것입니다.

고객 관리 - 챗봇

네 번째 DX를 위한 인공지능 활용 사례는 CS 업무 프로세스에서의 챗봇 도입입니다. 챗봇 기능을 이용하면 요일과 시간에 상관없이 24시간 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한 고객들이 어떠한 질문을 가지고 있으며 기업에 유의미한 자료를 찾아내는 데에도 큰 역할을 할 수 있습니다.

대표적으로, 브리티시 항공에서는 챗봇이 버틀러의 역할을 하며 유명인이 다녀간 레스토랑 등의 정보를 모으고 머신러닝으로 분석한 후, 고객들에게 유용한 맛집 정보를 제공하여 많은 고객의 흥미를 유발하고 만족도를 높여 주고 있습니다.

보안 관리 - 얼굴 인식

마지막으로 소개해 드릴 DX를 위한 인공지능 활용 사례는 보안 업무 프로세스에서 유용하게 활용되는 얼굴 인식 기술입니다. 코로나 이후 원격 근무가 도입되면서 정보 유출과 관련된 보안 이슈는 더욱더 중요해지고 있는데요. 이러한 이슈를 해결하기 위해 인공지능 중 딥 러닝 기술을 활용하여 얼굴 인식 기술을 사내 컴퓨터에 도입하여 보안을 강화할 수 있다고 합니다.

대표적으로 신한은행에서는 재택근무 고객 상담 센터 직원용 노트북에 페이스 락커 기술을 도입하여, 직원의 얼굴이 노트북 앞에서 보일 때만 업무가 가능하게 했습니다.

본 글에서는 DX 가속화의 핵심 기술인 인공지능 기술과 그 활용 사례 5가지를 살펴보았습니다. 오늘 다루어본 DX를 위한 인공지능 활용 사례 중 우리 회사에 도입할 수 있는 인공지능이 있는지 고려해보고 참고해보시기를 바랍니다.

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