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AIㆍML / 데이터ㆍ분석 / 클라우드

"AI 봄은 왔지만 갈 길은 험하다" 파운드리, AI 및 클라우드 이노베이션 2022 컨퍼런스 성료

이대영 기자 | ITWorld 2022.02.24
파운드리(구 IDG)가 2월 23일 '2022 디지털 혁신을 열어가는 인공지능과 클라우드'라는 주제로 AI 및 클라우드 이노베이션 2022 웨비나를 개최했다. 

이번 웨비나에는 10명의 발표자와 400여 명의 IT 전문가들이 참석해 심도깊은 강의와 질의 응답이 펼쳐졌다. 특히 각 세션 발표자는 기업이 AI를 도입하는데 어려운 점과 해법을 제시하면서 이제 AI 도입은 선택이 아닌 필수라는 인식을 함께 했다. 
 


AI의 봄에도 과제는 계속된다

오프닝 세션에서 JP모건 체이스(JPMorgan Chase & Co)의 AI & 머신러닝 총괄 다니엘 우는 'AI 가속화: 도전과제 및 전략'이라는 주제로, AI 암흑기에서 얻은 교훈과 AI에 대한 다양한 도전과제를 살펴보면서 앞으로의 방향에 대해 논의했다. 

다니엘 우는 "기업이 생존 경쟁과 디지털 혁신을 주도하기 위해 AI를 활용하고 있으나 대부분의 AI 프로젝트가 개념 증명 단계를 통과하지 못하고 있다"며, "두번의 AI 암흑기를 거쳐 다시금 찾아온 AI의 봄에도 기업은 데이터, 컴퓨팅, 인재, 운영 및 거버넌스 등 5가지 측면에서의 주요 과제를 해결해야 한다"라고 설파했다.  

현대 AI 개발의 핵심 요소인 데이터 측면만 보더라도 해결해야 할 사항은 너무나 많다. 주요 문제로는 데이터 품질과 가용성, 접근성 등이 있는데, 우선 기업은 데이터 클리닝에 투자해 하나의 진실된 데이터 소스를 만들어야 한다. 또한 데이터 중심 설계 및 개발을 실천하고 데이터 프로세스를 자동화하면서 이런 프로세스에 거버넌스와 카탈로그화를 포함시켜야 한다. 데이터 접근성을 개선하고 셀프 서비스 도구를 구축해야 하며, 데이터 사용성을 높여야 한다.  

다니엘 우는 연산 가용성과 접근성이 대폭 개선되어 AI의 봄을 가져오긴 했지만, 이와 관련해 인프라의 가용성, 비용 효율성, 탄소 발자국 등 여전히 많은 도전 과제가 존재한다고 밝혔다. 이와 함께 보안 및 개인정보 보호를 둘러싼 문제도 해결해야 하며, 새로운 클라우드 플랫폼 및 머신러닝 플랫폼에 있어서 안정적이고 적절한 지원이 필요하다고 말했다. 

기업은 클라우드 전환 외에도 사용 사례에 최적화된 도메인별 아키텍처 및 하드웨어를 채택해야 한다. 또한 전이 학습, 소수(few shot) 일반화와 같은 고급 머신러닝 기술을 활용해 사전 학습된 모델을 재사용 및 개선할 수 있어야 한다. 또한 모듈식 설계를 지향하는 계층형 AI/ML 모델 아키텍처를 채택해 새로운 솔루션을 위해 이런 모델을 재사용하는 방안을 고려할 수 있다. 

모든 산업군에서 기업들은 최고의 AI 인재를 확보하기 위해 노력하고 있으나 AI 인재풀은 충분히 빠르게 확대되지 못하고 있으며, AI 인재 격차와 분포에 있어 심각한 불균형이 존재한다. 다니엘 우는 "모든 기업이 밖에서 숙련된 AI 전문가를 찾고 있는데, 이제 대안을 찾아야 한다"며, "AI 기술을 갖춘 대졸자를 고용하고 내부 인력을 재교육하는 방안을 고려해야 한다"라고 주장했다. 

무엇보다 AI 개발을 지원하고 가속화하기 위해서는 기업의 AI 리터러시를 향상시켜야 한다. 기업은 사전 구축된 솔루션과 도구로 클라우드 기반 플랫폼을 최대한 활용해야 한다는 것이다. 또한 다니엘 우는 운영과 거버넌스 측면에서의 문제를 지적하면서 대안을 제시했다.  


데이터를 연결해 인사이트를 찾아라 

2번째 세션에서 타이거그래프(TigerGraph) 조현기 기술이사는 '연결 데이터를 통한 고객 심층 인사이트 도출 및 마케팅 전략'이라는 주제로 그래프 데이터에 대한 현황과 사례를 소개했다. 

조현기 이사는 "데이터를 집계하고, 분석하고, 인사이트를 찾는 일은 이미 보편화됐다. 이전과 차별성을 갖추고 한 단계 더 발전된 분석 및 고객 인사이트를 위해, 기업은 수집된 데이터에서 더 나아가 연결된 데이터를 심층 분석해야 하며, 이것이 앞으로 나아갈 방향이다"라고 말했다. 

가트너의 데이터 분석 보고서에 따르면, 그래프 기술은 기업 전반의 빠른 의사결정을 지원하면서 데이터 및 분석 혁신 기술에 사용도는 비중이 10%에서 80%까지 증가할 것이다. 타이거그래프 데이터베이스는 연결된 데이터에 대한 고급 분석 및 머신러닝으로, 그래프 데이터베이스에서 유일하게 분산확장 구조 및 MPP로 OLTP 성 실시간 성능과 OLAP성 MPP로 대량의 연결 데이터를 분석할 수 있다. 

조현기 이사는 코로나 확산 동선 그래프, 소셜 그래프, 전화 기반 사기 탐지, 금융 서비스의 사기 방지, 제품 카테고리 전략, 커뮤니티 탐지, 유사성 클러스터링 등 연결 데이터를 통한 인사이트를 도출한 다양한 사례를 설명했다. 

3번째 세션에서 오토메이션 애니웨어(Automation Anywhere) 김치훈 이사는 '클라우드 RPA와 AI 기술 융합을 통한 차세대 컨텍 센터'라는 주제로, 현재 컨텍 센터가 안고 있는 문제점을 거론하면서 이를 극복하기 위한 해결 방안을 제시했다. 

김치훈 이사는 "많은 기업이 컨텍 센터에 다양한 솔루션을 도입하면서, 에이전트 직원은 여러 시스템에서 관련 정보를 검색하고 처리해야 하기 때문에 응대 속도가 저하되고 단순하고 기본적인 업무만 처리할 수밖에 없다. 또한 흩어져 있는 정보로 인해 고객 및 고객의 의도를 정확하게 파악하는 데 어려움을 겪을 수밖에 없다”라고 지적했다. 

김치훈 이사는 클라우드 기반 RPA와 AI 기술의 융합을 통해 컨택센터를 자동화하는 방법으로 ‘에이전트 업무 경험의 단순화’, ‘지능형 자동화를 통한 가상 에이전트와의 협업 강화’, ‘기존 시스템과의 쉽고 빠른 연결’을 꼽았다. 

오토메이션애니웨어 포 컨택 센터를 통해 기업은 한 화면에서 여러 시스템을 사용할 수 있는 경험을 제공하고 통화 전단계에서 모든 단계의 자동화를 구현해 에이전트 업무 경험을 단순화한다. 또한 기존 레거시와 최신 시스템에서 데이터를 다운로드, 취합하는 기능을 통해 가상 에이전트와의 엔드투엔드 협업을 강화해 가상 에이전트의 데이터 처리 자동화와 협업을 구현한다. 이와 함께 클라우드 네이티브 자동화 플랫폼을 통해 기존 컨택 센터 시스템을 좀 더 신속하게 구축하는 등 현재 시스템과의 쉽고 빠른 연결을 할 수 있다. 오토메이션 애니웨어를 선택한 반콜롬비아는 응답시간을 59% 절감하고 12만 7,000달러의 연간 시간 대비 비용 절감 효과를 거뒀다. 

AI는 모든 혁신의 기본 
4번째 세션에서 젠데스크(Zendesk) 이수원 솔루션 컨설턴트는 'AI와 대화형 고객 서비스로 만들어 가는 차세대 CX 혁신 전략'이라는 주제로 고객 경험(Customer eXperience, CX) 기술 현황과 고객 서비스 전략의 핵심 요소로서의 CX를 설명하면서 앞으로 나아갈 방안을 제시했다. 

이수원 컨설턴트는 "현재와 미래에 성장을 주도하고자 하는 기업은 ‘AI와 자동화’, ‘대화형 고객 서비스’라는 두 가지 새로운 고객 서비스 기능에 주목해야 한다"라고 말했다. 그는 "고객 서비스 중 모든 채널의 문의가 증가했지만, 특히 대화형 채널인 채팅/소셜 메시징/왓츠앱의 증가가 가장 컸다"며, "이로 인해 기업들은 대화형 서비스 투자에 박차를 가하고 있지만, 분산된 시스템 또는 한 가지만으로는 성공적인 CX를 구축할 수 없다고 설파했다. 

젠디스크가 밝히는 성공적인 CX 필수 요소는 첫째, 고객이 편리하게 정보를 찾고 문제를 해결할 수 있는 셀프서비스를 제공하고, 둘째, 상담원이 효율적으로 업무를 처리할 수 있는 환경, 셋째, 데이터 기반의 성과 분석 및 인사이트를 통해 개선할 수 있는 환경을 갖추는 것이다. 마지막으로 이 3가지 요소에 적시적소 필요한 정보를 제공하는 AI가 필요하다.

5번째 세션에서 다이나트레이스(Dynatrace) 나성운 상무는 '클라우드 시대, 인공지능과 자동화 기반의 새로운 관측가능성(Observability) 전략'이라는 주제로 관측가능성에 필요한 기능과 자동화와 인공지능을 활용하는 새로운 방식에 대해 논의했다. 

나성운 상무는 "IT 조직은 점점 더 짧은 기간 내에 더 나은 품질의 새로운 디지털 서비스를 제공해야 한다는 압박을 받고 있으며, 이와 동시에 예전의 정적이고 단순한 구조의 환경이 아닌, 모든 것이 역동적으로 변화하는 클라우드 환경을 관리해야 한다"며, "애플리케이션 구조는 마이크로 서비스 형태로, 인프라는 컨테이너 형태로 구성되어 끊임없이 변화하고 있으며, 이렇게 동적 시스템 아키텍처의 복잡도와 규모가 증가하면서 기존 모니터링 방식이 아닌 관측가능성에 대한 관심이 높아지고 있다"라고 말했다. 

IT 영역에서의 관측가능성은 여러 분야의 팀이 고도로 분산된 시스템에서 진행되는 작업에 대한 구체적인 상황을 이해하고 답변할 수 있는 능력을 말한다. 일반적으로 기업은 인프라 모니터링, 로그 모니터링, 애플리케이션 모니터링을 통해 관측가능성을 높이는데, 이 가운데 애플리케이션 모니터링은 매우 어렵고 위험한 작업이다. 

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