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BI|분석

“실물 이상의 파괴적 가능성” 디지털 트윈의 이해와 활용 방안 - DeepDive

전 세계적으로 사이버 공격이 날로 고도화되고 있으며, 사이버 공격으로 인한 피해액도 역대 최고치를 갱신하고 있다. 점점 정교해지고 파괴력이 커지는 상황에서 기업의 손해배상 부담을 완화하고 사용자의 피해를 구제하는 하나의 방법으로 주목받는 것이 ‘사이버 보험’이다. 사이버 보험이란 사이버보안 사고로 인한 당사자 및 제3자의 유무형 자산 손실을 담보하는 보험을 의미한다. 사이버 공격과 피해액이 급증하면서 사이버 보험의 필요성은 점차 확대되는 추세다. 보험사 및 재보험사에서도 하나둘 관련 상품을 내놓고 있으며 정부에서 의무 법안을 마련하기도 했다. 하지만 보험사와 정부의 움직임에도 불구하고 보험 가입 대상인 국내 기업의 인식 수준과 이해는 부족한 실정이다. 사이버 보험은 보안 사고의 후폭풍을 어떻게, 얼마나 막아줄 수 있을까? 사이버 보험의 간단한 연혁과 함께 시장의 현주소를 짚어보자. 주요 내용 - 사이버보안 사고로 인한 손실을 보장하는 방법 - 기업의 가장 큰 위협이지만 대비 부족해 - 전 세계 사이버 보험 시장을 주도하는 미국  - 태동기인 국내 시장은 개인정보 유출에만 주력 - “보장 공백 생기고 공격 촉진한다?” 사이버 보험의 딜레마 - 박스 기사 | 사이버 보험에 가입하기 전 생각해야 할 5가지

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BI|분석

"챗봇 지고 예측 분석 뜬다" 2022 국내 인공지능 도입 및 활용 현황 조사 - Market Pulse

오늘날 디지털 트랜스포메이션을 추구하는 기업에 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 필수로 여겨진다. 시장의 흐름을 읽을 수 있는 새로운 인사이트를 찾아내고 업무를 자동화하는 것은 물론 공급망을 최적화하고 마케팅 성과를 극대화하려면 이 두 기술을 얼마나 잘 사용하느냐가 중요하다. 그렇다면 현재 우리 기업은 AI/ML 기술을 얼마나 어떻게 도입해 어떤 업무에 활용하고 있을까? 조사 결과 최근 2~3년 사이 국내에서 AI/ML 기술이 빠르게 확산한 것으로 나타났다. AI/ML 기술별, 기업규모별 도입, 활용 트렌드의 차이도 명확했다. 구체적인 솔루션 선택에 도움이 되도록 기업이 실제 도입해 사용하는 업체와 제품, 서비스 등도 확인했다. 주요 내용 - 국내 기업 10곳 중 4곳은 AI/ML 이미 활용 중 - 가장 선호하는 AI/ML 기술은 머신러닝/딥러닝 플랫폼과 가상 에이전트 - 머신러닝/딥러닝 ‘대세’, 챗봇 ‘내림세’, 자연어 처리 ‘오름세’ - 주로 IT 업무와 고객 서비스에 적용 - 도입 방식은 상용 솔루션 구매가 압도적 - 해외 클라우드 업체와 국내 IT 서비스 업체가 두각 - AI/ML 도입 시 가장 큰 어려움은 인력과 데이터 - 기업 10곳 중 8곳 “기대했던 효과 얻었다” - 중견기업은 AI/ML의 '무덤' 혹은 '기회의 땅' - 국내 AI/ML 시장의 본격 성장은 지금부터

ITWorld 2022.08.03

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