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현재 기업은 거대한 변화의 소용돌이의 중심에 있다. 모바일에 익숙한 새로운 소비자층이 성장하고 있고, 동시에 시장의 경쟁 구도는 더 복잡하고 다양해지고 있다. 그래서 주목받는 것이 고객과의 접점, 그 최전선에서 고객 만족을 책임지는 콜센터다. 셀프서비스와 인공지능의 결합을 통한 콜센터의 혁신과 그 미래를 전망해 본다. 특히 구체적인 시나리오를 통해 인...
IBM
1일 전
클라우드가 ‘대세’라는 데에는 이견이 없다. 한국IDG와 아마존웹서비스(AWS)가 2018년 3월 23일부터 4월 7일까지 IDG테크서베이에서 조사한 결과에서도 클라우드 대세론은 확인됐다. 성능, 유연성, 안정성이라는 여러 강점을 내세우며 기업 IT시장에서 클라우드의 입지는 점점 더 커지는 가운데, 쟁점은 어떤 워크로드를 언제 클라우드...
2018.08.30
AI 열풍이 IT는 물론 전 산업계를 강타하고 있지만, 아직까지 AI는 어떤 기업에서나 구현할 수 있는 대중적인 기술은 아니다. 전문 인력은 물론, 머신러닝 알고리즘을 위한 개발 환경부터 머신러닝 워크로드를 구동하기 위한 고성능 컴퓨팅 인프라까지 멀고 먼 길이 아닐 수 없다. 이때 구원 투수로 등장하는 것이 바로 클라우드 기반 AI이다. 주요 클라우드 업체...
2018.08.22
극대화된 성능과 가용성을 필요로 하는 미션크리티컬 엔터프라이즈 데이터베이스 환경에서는 소프트웨어와 하드웨어 상호 간 이해를 바탕으로 최적화된 아키텍처가 필요하다. ‘데이터베이스를 가장 잘 이해하는 하드웨어’를 내세우며 엑사데이타(Exadata)를 출시한 오라클이 여기에 맞는 Maximum Availability Architecture(...
2018.08.09
챗봇은 생각보다 우리 주변에 가까이 와 있다. 뱅크오브아메리카, 마스터카드 등 세계적 금융, 카드사가 이미 도입해 운영중이고 제조, 유통 등에서도 활발하게 사용하고 있다. 챗봇 기술의 확산 속도는 지금은 보편화된 모바일 앱보다도 훨씬 빠르다. 앞으로 단순한 조회 기능을 넘어 완벽하게 개인화된 미래의 인터페이스로 자리를 잡을 것이라는 전망도 나오고 있다. ...
IBM
2018.07.16
인공지능이 기업 데이터센터 환경에서 본격적인 역할을 맡기 시작했다. 그동안 대형 데이터센터 운영 환경에서나 시도하던 머신러닝 기술이 기업 환경으로 확산되기 시작한 것이다. 오늘날 기업 IT 인프라는 온프레미스 데이터센터부터 퍼블릭 클라우드까지 복잡다단한데, 전통적인 데이터센터 관리 접근법으로는 역부족이기 때문이다. AI와 머신러닝을 기반으로 한 모니터링과 ...
로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA)라 부르는 새로운 기술이 떠오르고 있다. RPA는 규칙 기반의 비즈니스 프로세스를 자동화함으로써 비용 절감 및 신속한 구현 측면에서 높은 가치를 제공할 수 있다. 이로 인해 많은 기업이 도입하면서 시장은 급성장하고 있다. RPA를 통해 기업은 업무 효율성을 얻지만 일자리는 사라지...
2018.06.28
AI의 시대가 시작되었습니다. 기업 이익, 데이터 증가, 향상된 컴퓨팅 능력 활용이라는 퍼펙트 스톰이 성장을 추진하고 있습니다. 본 자료에서는 AI가 어떻게 특정 산업을 이롭게 하고, 고성능 컴퓨팅 (HPC)이 어떻게 AI와 빅 데이터의 발전에 기여하며, 올바른 AI 파트너를 선택하는 방법은 무엇인지 살펴보겠습니다. <12p> 주요 내용 ...
2018.06.26
클라우드 서비스는 쉽게 제공하고 적용할 수 있으며 즉각적인 소비가 가능합니다. 그러나 클라우드 서비스는 보안 위협을 없애지는 못하며, 클라우드 환경과 온프레미스 환경을 아우르는 서비스의 규모로 인해 새로운 사이버 보안 접근법이 필요해졌습니다. 미래지향적인 기업들은 수동적 보안 전략을 인텔리전트 SOC(Security Operations Center)로 바꿔...
2018.06.18
철야, 야근, 주말 특근 등은 늘 있는 패치와 업그레이드를 할 때마다 반복되는 데이터베이스 관리자의 일상이다. 현업 부서 사용자의 요구에 최근에는 대내외 API 연계 서비스가 늘다 보니 데이터 플랫폼 성능 최적화도 손이 많이 간다. 늘 같은 일을 하는데, 항상 시간에 쫓긴다. 이런 데이터베이스 관리자의 벗어날 수 없는 과제를 해결하는 방법은 바로 자율화에 ...
2018.05.29
챗봇을 둘러싼 기업들의 관심이 날로 뜨거워지고 있다. 사람의 개입없는 고객 인터랙션이 가능할지 반신반의했던 시기는 이미 지나갔다고 해도 과언이 아니다. 빠르게 발전하는 머신러닝과 인공지능 기술을 기반으로 챗봇은 기업의 고객 커뮤니케이션을 수행하는 가장 효과적인 툴 성장하고 있다. 이제 기업은 얼마나 효율적으로 차별화된 챗봇을 구축할 것인지 고민하고 있다. ...
2018.05.21
[본 자료를 다운받으신 분들 중 추첨을 통해 스타벅스 아메리카노 기프티콘을 드립니다. (50명)] 본 보고서는 IDC FutureScape 전세계 디지털 트랜스포메이션 2018 전망 - 아시아 태평양(일본제외;APEJ) 지역 시사점에서 발췌하였으며, IDC의 2017 디지털 트랜스포메이션 전망을 업데이트한다. 2018년부터 2021년까지 테크 바이어...
2018.05.18
조직의 운영 속도를 결정하는 요소 중 하나는 데이터의 속도다. AI와 ML 시스템의 효율성이 조직의 경쟁력을 의미한다고까지 표현되는 이유다. 본 백서에서는 실시간으로 데이터를 공급하도록 특별히 설계된 스토리지 솔루션에 대해 알아보고, 딥 러닝 문제에 최적화된 스토리지 아키텍처 위에 어떻게 머신 러닝과 그와 관련된 처리 시스템을 구축할 수 있는지 살펴본다. ...
2018.05.14
인공지능이 21세기에 가장 주목할만한 기술로 자리를 잡아가고 있는 가운데, AI 애플리케이션의 성능에 대한 관심도 늘어나고 있다. 면밀하게 계획된 스토리지 인프라는 대용량 데이터가 요구되는 AI 시스템의 성능을 획기적으로 향상시켜줄 수 있다. 본 백서에서는 몇 가지 보편적인 AI 엔터프라이즈 애플리케이션의 활용 사례들을 살펴보고, 전체 스토리지 아키텍처가 ...
2018.05.11
많은 고객이 인공지능 및 딥러닝 구축시 왜 GPU 의 역할이 중요한지, 딥러닝 서버 도입시 고려해야 하는 기술적 포인트는 무엇인지 질문하고 있지만 명확하게 설명해 주는 곳은 없습니다.이 웨비나에서는 국내 다양한 산업군에서 딥러닝 서버를 구축해온 IBM 딥러닝 서버 및 솔루션 전문가를 모시고 딥러닝에 대한 많은 궁금증을 해결해 드립니다. 주요 내용 -...
IBM
2018.05.03

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