2017.06.12

“알쏭달쏭” 인지 컴퓨팅의 개념과 활용, 그리고 미래

Bob Violino | InfoWorld
최근 들어 “인지(cognitive)”라는 단어를 많이 접했다면 이상한 일 아니다. 이 단어가 IT와 비즈니스 관점에서 정확히 어떤 의미인지 헷갈린다면 그 역시 이상한 일이 아니다.
이 기사를 통해 인지의 개념은 무엇이며 조직 차원에서 어떤 의미가 있는지 명확히 알아보자.



컴퓨팅의 맥락에서 ‘인지’란 무슨 의미인가?
컨설팅 업체 딜로이트 컨설팅(Deloitte Consulting)의 최고분석책임자 폴 로마에 따르면, 인지 컴퓨팅은 기술과 알고리즘을 이용해 자동으로 데이터에서 개념 및 상관관계를 추출하고, 그 의미를 파악하며, 데이터 패턴과 이전 경험과는 독립적으로 학습해서, 사람이나 기계가 스스로 할 수 있는 것을 확장하는 개념이다.

로마가 소개하는 오늘날 인지 컴퓨팅의 3대 응용 방법은 다음과 같다.

• 로봇식 및 인지적 자동화를 통해 반복적 작업을 자동화하여 효율성과 품질 및 정확성을 향상한다.

• 인지적 통찰력을 통해 감춰진 패턴과 상관관계를 밝혀내어 새로운 혁신 기회를 발견한다.

• 인지적 참여를 통해 대규모의 초개인화 서비스를 제공함으로써 고객 행동을 주도한다.

인지 컴퓨팅은 인공지능과 어떻게 다른가?
로마에 따르면, 딜로이트에서는 인지 컴퓨팅을 “전통적인 협소한 관점의 인공지능보다 더 포괄적인 것”으로 보고 있으며, 인공지능이라는 말은 보통 인간의 지능을 요구하는 작업을 수행할 수 있는 기술을 지칭할 때 주로 사용되어 왔다고 한다.

“당사에서 보는 인지 컴퓨팅은 기계 지능에 의해 규정된다. 이는 직원 성과를 증폭시키고, 갈수록 복잡해지는 워크로드를 자동화하며, 인간의 사고와 참여를 모두 모방하는 인지 에이전트를 개발할 수 있는 알고리즘적 기능을 모아놓은 것이다”라고 설명했다.

IDC의 인지/인공지능 시스템 및 콘텐츠 분석 부서의 연구담당 이사 데이브 슈브메흘에 따르면, 업체마다 이러한 기술을 지칭하는 이름이 다르다고 한다. 어떤 사람들은 알고리즘 종류 이름을 가지고 심층학습 또는 기계학습이라고도 하는 신경망과 같은 플랫폼을 지칭하기도 한다는 것이다.

슈브메흘은 “이러한 기술들이 지능형 응용프로그램을 구축하기 위한 핵심 재료가 된다”고 전제하고 “이런 종류의 애플리케이션을 가리켜 이 분야의 일반적 용어인 인공지능이라고 부르는 사람들도 있고, IBM 연구자들이 퀴즈쇼 제퍼디(Jeopardy)에 인공지능 왓슨(Watson)을 참가시키기 위한 준비 과정에서 만들어낸 인지 컴퓨팅이라는 말을 쓰는 사람들도 있다. 이 모든 경우에 쓰이는 용어는 거의 동일한 분야를 지칭한다”고 설명했다.

향후 10년간 인지 컴퓨팅과 인공지능은 얼마나 광범위하게 사용될 것인가?
가트너의 휘트 앤드류스 부사장은 이 기술이 “애플리케이션에 아주 흔하게 적용될 것”으로 보고 있다. 가트너의 예측에 따르면 ,2018년까지 기술과의 상호작용 중 30%가 인공지능과의 “대화”를 통해 이루어질 것이라고 한다. 또한 2020년까지는 인공지능을 투자 우선 순위 5위 내로 삼는 전세계 CIO들이 30%를 넘을 것으로 전망하고 있다.

데이터 양이 기하급수적으로 늘어나고 있는 데다가, 분산 시스템은 더 빨라지고 알고리즘은 더 똑똑해지고 있기 때문에 “로봇식 및 인지적 자동화, 인지 참여 및 인지 통찰 분야에서 인지 컴퓨팅이 업무 절차 전반에 걸쳐 널리 보급되고 있는 중”이라고 딜로이트의 로마는 설명했다.

오늘날 기업에서 사용되는 인지기술에는 어떤 것들이 있는가?
비록 인지기술이 약속하는 것의 상당 부분은 미래에나 실현될 가능성이 높겠지만, 이미 인지 도구 배치가 시작된 회사들도 있다.

슈브메흘에 따르면 제품 추천, 가격 최적화, 사기 탐지에 인지 시스템이 사용되고 있다고 한다. 또한 자동 고객 지원, 자동 영업 지원, 의사결정 향상 등에도 (챗봇 형태의) 대화형 인공지능 플랫폼이 사용되고 있다고 한다.

보건 분야에서는 미국 최대 의료 연구 프로그램을 운영 중인 한 주요 병원이 자체 데이터베이스에 저장된 100억 개의 표현형(유전자와 환경의 영향에 의해 형성된 생물의 형질) 및 유전 이미지를 분석하도록 기계 지능 시스템을 “훈련”시키고 있다고 로마는 전했다.

또한, 한 대형 의료 보험회사에서는 궁극적으로 고객과의 계약을 간소화하고 향상시키기 위해 자동화, 참여, 통찰을 아우르는 인지 전략을 추구하고 있다. 로마는 “보험금 청구 심사자에게 각 청구 건에 대해 보다 나은 통찰력을 제공함으로써, 보다 포괄적인 평가가 가능하도록 청구 절차에 인지적 통찰력을 적용하는 데 집중하고 있다”고 소개했다.

금융 서비스에서 인지적 판매원은 기계 지능을 이용해 가능성 있는 판매처와의 접촉을 시작한 후 이를 확정하고 후속 조치를 통해 유지한다. 로마에 따르면 “이러한 인지적 비서는 자연어를 분석해 고객이 대화를 통해 하는 질문을 이해할 수 있으며 수십 개의 언어로 최대 2만 7,000 건의 대화를 동시에 처리할 수 있다”고 한다.

가트너의 앤드류스에 따르면 요건을 충족할 수 있는 최고의 직원에게 인력과 수요를 배치한다든지 하는 고도의 분류 작업과, 구매자에게 제품을 홍보하는 최상의 방법을 파악한다든지 하는 예측 분석 작업을 수행하는 데 가장 많이 이용된다고 한다.

기업에서 인지 기술을 활용할 수 있는 방법에는 어떤 것들이 있는가?
IDC의 슈브메흘에 따르면, 기업의 업무절차 자동화, 계약분석 및 갱신 간소화, 의사소통, 판매 및 고객 지원, 심지에 배달 및 재고 재보급 등에도 인지/인공지능 기술이 사용될 것이라고 한다.

이렇게 새롭게 추가된 지능을 통해 영업, 마케팅과 같은 업무 기능에 보다 정확한 의사결정이 가능하게 될 것이다. 가트너의 앤드류스는 “기업은 매우 구체적인 의사 결정을 하게 될 것”이라고 내다보면서, “모든 고객을 대상으로 하는 판촉활동은 개발하기 쉽다. 미래에는 진정한 개인화가 등장할 것이다. 이를 통해 보다 효과적인 자동 차량 및 운송 시스템도 가능해 질 것이라고 생각한다”고 덧붙였다.

IBM 왓슨 사물 인터넷 플랫폼 부사장 브렛 그린스타인은 인지 분야의 가능성이 무한하다고 단언했다. “인지 기능은 광경, 소리, 감정 등 온갖 종류의 정보에 대한 이해를 넓혀나갈 것이며, 모든 작업을 더욱 효과적으로 지원할 수 있도록 인간과 데이터로부터의 학습 방법을 더욱 정교히 발전시킬 것”이라고 전망하면서, “미래에는 모든 작업이 인지 기능에 의해 향상될 것”이라고 덧붙였다.

인지 기술의 등장으로 영향을 받을 가능성이 가장 높은 업계는 어디인가?
앤드류스에 따르면 오늘날 금융 서비스 분야에서 인지 기술에 큰 관심을 보이고 있다고 한다. “금융 서비스와 인공지능에 관한 문의와 당사 웹사이트의 검색, 그리고 SNS 신호가 부쩍 늘어났다”면서 “금융 서비스는 데이터의 양과 질 측면에서 대부분의 유사 업계를 뛰어 넘는다. 따라서 고도의 분석 전략이 필요한 시점”이라고 덧붙였다.

그러나 딜로이트의 로마는 결과 향상을 위해 데이터 중심의 의사결정에 의존하는 거의 모든 주요 업계에 걸쳐 인지 컴퓨팅이 적용될 가능성이 있다고 보고 있다. 일부 공정을 자동화하여 효율성과 정확성을 높일 수 있는 업계와 대규모의 소비자 개인화가 필요한 업계라면 모두 해당된다는 것이다.

IBM의 그린스타인은 “데이터를 수집하고 이를 통찰력을 얻는 데 활용하는 업계라면 모두 영향을 받을 것”이라고 덧붙였으며 “인지 기술은 실행에 옮길 수 있는 실시간 통찰력을 제공함으로써 경쟁적 우위를 점하게 해줄 수 있으며 새로운 시장을 개척하고 효율성을 실현할 수 있다”고 설명했다.

HPE의 수석 제품 담당자 브라이언 카우위 따르면 금융 서비스, 보건, 제조, 법률, 공공 부분 등에의 경쟁력은 “찾기 힘든 중요한 정보를 빨리 찾아내서, 품질을 높이고 보다 적시에 행동하는 것”에 더욱 좌우되고 있다고 한다.

인지 컴퓨팅의 중대한 과제에는 어떤 것이 있는가?
IDC의 슈브메흘에 따르면 데이터를 기반으로 한 의사 결정의 투명성과 신뢰성이 가장 큰 과제에 속한다고 말한다. “너무나 많은 정보 및/또는 의사결정을 제공하면 해당 제품이나 서비스가 소비자나 사용자에게 매력을 잃게 될 수 있으므로 주의해야 한다”고 지적했다.
기업들이 인지 기술로부터 최대한의 이득을 얻으려면, 내부 데이터 일체를 공공 데이터와 연결하고 결합시킬 능력이 필요하다고 그린스타인은 말했다.

“한 업계에서 매일 생성되는 데이터의 양과 이러한 데이터가 다양한 위치에 저장되는 점을 감안할 때 이는 쉬운 일이 아니다”라고 전제하고 “게다가 업무 데이터 중 검색 가능하지 않는 것의 비율이 최대 80%에 달한다. 따라서 기업들이 내부 데이터와 외부 데이터를 아우르는 디지털 혁명을 거치는 것이 매우 중요하다”고 강조했다. editor@itworld.co.kr


2017.06.12

“알쏭달쏭” 인지 컴퓨팅의 개념과 활용, 그리고 미래

Bob Violino | InfoWorld
최근 들어 “인지(cognitive)”라는 단어를 많이 접했다면 이상한 일 아니다. 이 단어가 IT와 비즈니스 관점에서 정확히 어떤 의미인지 헷갈린다면 그 역시 이상한 일이 아니다.
이 기사를 통해 인지의 개념은 무엇이며 조직 차원에서 어떤 의미가 있는지 명확히 알아보자.



컴퓨팅의 맥락에서 ‘인지’란 무슨 의미인가?
컨설팅 업체 딜로이트 컨설팅(Deloitte Consulting)의 최고분석책임자 폴 로마에 따르면, 인지 컴퓨팅은 기술과 알고리즘을 이용해 자동으로 데이터에서 개념 및 상관관계를 추출하고, 그 의미를 파악하며, 데이터 패턴과 이전 경험과는 독립적으로 학습해서, 사람이나 기계가 스스로 할 수 있는 것을 확장하는 개념이다.

로마가 소개하는 오늘날 인지 컴퓨팅의 3대 응용 방법은 다음과 같다.

• 로봇식 및 인지적 자동화를 통해 반복적 작업을 자동화하여 효율성과 품질 및 정확성을 향상한다.

• 인지적 통찰력을 통해 감춰진 패턴과 상관관계를 밝혀내어 새로운 혁신 기회를 발견한다.

• 인지적 참여를 통해 대규모의 초개인화 서비스를 제공함으로써 고객 행동을 주도한다.

인지 컴퓨팅은 인공지능과 어떻게 다른가?
로마에 따르면, 딜로이트에서는 인지 컴퓨팅을 “전통적인 협소한 관점의 인공지능보다 더 포괄적인 것”으로 보고 있으며, 인공지능이라는 말은 보통 인간의 지능을 요구하는 작업을 수행할 수 있는 기술을 지칭할 때 주로 사용되어 왔다고 한다.

“당사에서 보는 인지 컴퓨팅은 기계 지능에 의해 규정된다. 이는 직원 성과를 증폭시키고, 갈수록 복잡해지는 워크로드를 자동화하며, 인간의 사고와 참여를 모두 모방하는 인지 에이전트를 개발할 수 있는 알고리즘적 기능을 모아놓은 것이다”라고 설명했다.

IDC의 인지/인공지능 시스템 및 콘텐츠 분석 부서의 연구담당 이사 데이브 슈브메흘에 따르면, 업체마다 이러한 기술을 지칭하는 이름이 다르다고 한다. 어떤 사람들은 알고리즘 종류 이름을 가지고 심층학습 또는 기계학습이라고도 하는 신경망과 같은 플랫폼을 지칭하기도 한다는 것이다.

슈브메흘은 “이러한 기술들이 지능형 응용프로그램을 구축하기 위한 핵심 재료가 된다”고 전제하고 “이런 종류의 애플리케이션을 가리켜 이 분야의 일반적 용어인 인공지능이라고 부르는 사람들도 있고, IBM 연구자들이 퀴즈쇼 제퍼디(Jeopardy)에 인공지능 왓슨(Watson)을 참가시키기 위한 준비 과정에서 만들어낸 인지 컴퓨팅이라는 말을 쓰는 사람들도 있다. 이 모든 경우에 쓰이는 용어는 거의 동일한 분야를 지칭한다”고 설명했다.

향후 10년간 인지 컴퓨팅과 인공지능은 얼마나 광범위하게 사용될 것인가?
가트너의 휘트 앤드류스 부사장은 이 기술이 “애플리케이션에 아주 흔하게 적용될 것”으로 보고 있다. 가트너의 예측에 따르면 ,2018년까지 기술과의 상호작용 중 30%가 인공지능과의 “대화”를 통해 이루어질 것이라고 한다. 또한 2020년까지는 인공지능을 투자 우선 순위 5위 내로 삼는 전세계 CIO들이 30%를 넘을 것으로 전망하고 있다.

데이터 양이 기하급수적으로 늘어나고 있는 데다가, 분산 시스템은 더 빨라지고 알고리즘은 더 똑똑해지고 있기 때문에 “로봇식 및 인지적 자동화, 인지 참여 및 인지 통찰 분야에서 인지 컴퓨팅이 업무 절차 전반에 걸쳐 널리 보급되고 있는 중”이라고 딜로이트의 로마는 설명했다.

오늘날 기업에서 사용되는 인지기술에는 어떤 것들이 있는가?
비록 인지기술이 약속하는 것의 상당 부분은 미래에나 실현될 가능성이 높겠지만, 이미 인지 도구 배치가 시작된 회사들도 있다.

슈브메흘에 따르면 제품 추천, 가격 최적화, 사기 탐지에 인지 시스템이 사용되고 있다고 한다. 또한 자동 고객 지원, 자동 영업 지원, 의사결정 향상 등에도 (챗봇 형태의) 대화형 인공지능 플랫폼이 사용되고 있다고 한다.

보건 분야에서는 미국 최대 의료 연구 프로그램을 운영 중인 한 주요 병원이 자체 데이터베이스에 저장된 100억 개의 표현형(유전자와 환경의 영향에 의해 형성된 생물의 형질) 및 유전 이미지를 분석하도록 기계 지능 시스템을 “훈련”시키고 있다고 로마는 전했다.

또한, 한 대형 의료 보험회사에서는 궁극적으로 고객과의 계약을 간소화하고 향상시키기 위해 자동화, 참여, 통찰을 아우르는 인지 전략을 추구하고 있다. 로마는 “보험금 청구 심사자에게 각 청구 건에 대해 보다 나은 통찰력을 제공함으로써, 보다 포괄적인 평가가 가능하도록 청구 절차에 인지적 통찰력을 적용하는 데 집중하고 있다”고 소개했다.

금융 서비스에서 인지적 판매원은 기계 지능을 이용해 가능성 있는 판매처와의 접촉을 시작한 후 이를 확정하고 후속 조치를 통해 유지한다. 로마에 따르면 “이러한 인지적 비서는 자연어를 분석해 고객이 대화를 통해 하는 질문을 이해할 수 있으며 수십 개의 언어로 최대 2만 7,000 건의 대화를 동시에 처리할 수 있다”고 한다.

가트너의 앤드류스에 따르면 요건을 충족할 수 있는 최고의 직원에게 인력과 수요를 배치한다든지 하는 고도의 분류 작업과, 구매자에게 제품을 홍보하는 최상의 방법을 파악한다든지 하는 예측 분석 작업을 수행하는 데 가장 많이 이용된다고 한다.

기업에서 인지 기술을 활용할 수 있는 방법에는 어떤 것들이 있는가?
IDC의 슈브메흘에 따르면, 기업의 업무절차 자동화, 계약분석 및 갱신 간소화, 의사소통, 판매 및 고객 지원, 심지에 배달 및 재고 재보급 등에도 인지/인공지능 기술이 사용될 것이라고 한다.

이렇게 새롭게 추가된 지능을 통해 영업, 마케팅과 같은 업무 기능에 보다 정확한 의사결정이 가능하게 될 것이다. 가트너의 앤드류스는 “기업은 매우 구체적인 의사 결정을 하게 될 것”이라고 내다보면서, “모든 고객을 대상으로 하는 판촉활동은 개발하기 쉽다. 미래에는 진정한 개인화가 등장할 것이다. 이를 통해 보다 효과적인 자동 차량 및 운송 시스템도 가능해 질 것이라고 생각한다”고 덧붙였다.

IBM 왓슨 사물 인터넷 플랫폼 부사장 브렛 그린스타인은 인지 분야의 가능성이 무한하다고 단언했다. “인지 기능은 광경, 소리, 감정 등 온갖 종류의 정보에 대한 이해를 넓혀나갈 것이며, 모든 작업을 더욱 효과적으로 지원할 수 있도록 인간과 데이터로부터의 학습 방법을 더욱 정교히 발전시킬 것”이라고 전망하면서, “미래에는 모든 작업이 인지 기능에 의해 향상될 것”이라고 덧붙였다.

인지 기술의 등장으로 영향을 받을 가능성이 가장 높은 업계는 어디인가?
앤드류스에 따르면 오늘날 금융 서비스 분야에서 인지 기술에 큰 관심을 보이고 있다고 한다. “금융 서비스와 인공지능에 관한 문의와 당사 웹사이트의 검색, 그리고 SNS 신호가 부쩍 늘어났다”면서 “금융 서비스는 데이터의 양과 질 측면에서 대부분의 유사 업계를 뛰어 넘는다. 따라서 고도의 분석 전략이 필요한 시점”이라고 덧붙였다.

그러나 딜로이트의 로마는 결과 향상을 위해 데이터 중심의 의사결정에 의존하는 거의 모든 주요 업계에 걸쳐 인지 컴퓨팅이 적용될 가능성이 있다고 보고 있다. 일부 공정을 자동화하여 효율성과 정확성을 높일 수 있는 업계와 대규모의 소비자 개인화가 필요한 업계라면 모두 해당된다는 것이다.

IBM의 그린스타인은 “데이터를 수집하고 이를 통찰력을 얻는 데 활용하는 업계라면 모두 영향을 받을 것”이라고 덧붙였으며 “인지 기술은 실행에 옮길 수 있는 실시간 통찰력을 제공함으로써 경쟁적 우위를 점하게 해줄 수 있으며 새로운 시장을 개척하고 효율성을 실현할 수 있다”고 설명했다.

HPE의 수석 제품 담당자 브라이언 카우위 따르면 금융 서비스, 보건, 제조, 법률, 공공 부분 등에의 경쟁력은 “찾기 힘든 중요한 정보를 빨리 찾아내서, 품질을 높이고 보다 적시에 행동하는 것”에 더욱 좌우되고 있다고 한다.

인지 컴퓨팅의 중대한 과제에는 어떤 것이 있는가?
IDC의 슈브메흘에 따르면 데이터를 기반으로 한 의사 결정의 투명성과 신뢰성이 가장 큰 과제에 속한다고 말한다. “너무나 많은 정보 및/또는 의사결정을 제공하면 해당 제품이나 서비스가 소비자나 사용자에게 매력을 잃게 될 수 있으므로 주의해야 한다”고 지적했다.
기업들이 인지 기술로부터 최대한의 이득을 얻으려면, 내부 데이터 일체를 공공 데이터와 연결하고 결합시킬 능력이 필요하다고 그린스타인은 말했다.

“한 업계에서 매일 생성되는 데이터의 양과 이러한 데이터가 다양한 위치에 저장되는 점을 감안할 때 이는 쉬운 일이 아니다”라고 전제하고 “게다가 업무 데이터 중 검색 가능하지 않는 것의 비율이 최대 80%에 달한다. 따라서 기업들이 내부 데이터와 외부 데이터를 아우르는 디지털 혁명을 거치는 것이 매우 중요하다”고 강조했다. editor@itworld.co.kr


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