2020.03.19

허니웰·오피스디포·마스터카드 등 머신러닝 성공사례 6선

Clint Boulton | CIO

한때 비밀 실험실이나 공상과학으로 조롱을 받았던 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 이제는 주류가 됐다. 더 많은 기업이 고객을 유입시키고 비즈니스 운영을 개선하기 위해 인간의 정신 작용을 모방하는 소프트웨어를 활용하고 있다.
 

ⓒGetty Images Bank


AI시스템에 대한 투자는 2023년에 2019년에 지출된 375억 달러보다 약 3배 많은 979억 달러에 달할 것이라고 IDC가 밝혔다. 마리안느 다킬라는 “AI는 프로토타입을 넘어 실행 및 이행 단계에 이르렀다. 모든 산업의 전략적 의사결정자들은 이제 AI 여정을 효과적으로 진행하는 방법에 대한 문제와 씨름하고 있다”라고 말했다.

하지만 MIT 슬론 매니지먼트 리뷰(Sloan Management Review, SMR)와 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)이 2,500명의 임원을 대상으로 한 설문조사 결과, 기업 10곳 중 7곳은 AI의 영향이 거의 없다고 보고한 것으로 나타났다. 한 가지 중대한 문제가 있다. 이 연구 보고서의 공동 저자인 BCG의 경영 파트너 셔빈 코다반데는 많은 AI 프로젝트가 비즈니스 부문의 투입 없이 IT 내부에서 시작된다고 밝혔다.

이 때문에 기업들이 신기술을 시도하지 않게 되는 것은 아니다. 여기에서는 AI와 ML을 이행하는 CIO들이 자신의 업무에 대해 논의하고 실용적인 조언을 공유한다.

허니웰 : 가상 비서로 영업 관리
허니웰(Honeywell)의 영업 인력은 AI 소프트웨어를 사용하여 해당 기업의 항공 전자 시스템, 건설 차량, 기타 산업용 기계의 구매자들을 유입시키는 데 도움이 되는 책임자 관리 등 중요한 회의와 기타 업무의 우선순위를 결정한다.
 

ⓒHoneywell

허니웰의 상용화 담당 부사장 패트릭인 호건(사진)에 따르면 이 소프트웨어는 Tact.ai가 개발한 가상 비서며 허니웰의 마이크로소프트 오피스 365와 세일즈포스 시스템에서 정보를 가져온다.

직원들은 스마트폰을 사용하여 TAA(Tact.AI Assistant)에게 음성이나 텍스트로 영업 목표를 달성할 수 있을지 여부를 확인하도록 명령하고 고객들이 그들의 비즈니스 제안에 대해 어떻게 상호작용했는지에 대한 지표를 확인할 수 있다.

영업 인력이 회의를 마치면 비서가 계획된 다음 단계가 무엇인지에 대해 질문한다. 또한 비서는 이미 지난 영업 기회에 대해 후속 조치를 취하라는 알림을 제공한다. “자신의 영역을 관리하는 데 도움이 된다”라고 말하면서 호건은 해당 도구를 사용할 때마다 각 영업 인력의 워크플로와 선호도를 학습한다고 덧붙였다.

호건은 “더 나은 고객경험을 제공하기 위해 프로세스, 도구, 데이터, 인간을 활용하는 것이 중요하다”라고 말했다. 그는 해당 비서가 추가적인 면대면 회의와 판매자당 수익 증가, 판매 전환, 제품생산율 등 허니웰의 영업에 긍정적인 순 영향을 미쳤기 때문에 9,500명의 직원에게 해당 도구를 더 많이 활용하도록 촉구하고 있다고 덧붙였다. “우리는 활용도를 높였다.”

핵심 조언: 비즈니스 부문 리더는 가상 비서를 밀레니엄 세대나 Z세대의 전유물로 치부해서는 안 된다고 호건은 조언했다. Tact.ai의 비서를 사용하는 영업 인력은 영업 파이프라인을 더욱 잘 활용하며, 이 때문에 그가 해당 기술을 보급하고 있다.
 

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머신러닝 인기기사
->'의사결정은 아직… 목표는 최적화 찾기' 英 신생기업이 말하는 머신러닝의 현 주소
->'머신러닝을 더 쉽게' 6가지 툴
->"학습 데이터양을 1/40로"··· AI '준지도학습'의 이해
->'운영 데이터+머신러닝+자연어 처리'··· 오토데스크 '헬프 데스크 자동화' 분석
->요즘 화제 '챗봇'··· CMO가 알아야 할 7가지
 ->유비쿼터스 AI 시대··· 머신러닝이 차세대 BI인 이유
 ->'인지, 신경, 딥, 머신?'··· AI 분야 기본 개념 따라잡기
 ->기계학습 구현을 쉽게!··· 머신러닝 프레임워크 13종
 ->인공지능의 무한질주···협상·테스팅에도 접목
 ->칼럼 | 성큼 도래한 유비쿼터스 AI 세상··· 마음의 준비를 'Her'하라
 ->기계 학습을 최대한 활용할 수 있는 11가지 오픈소스 도구
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오피스디포 : AI가 비즈니스 서비스 개인화 강화
오피스디포(Office Depot)는 고객 선호도에 대한 통찰을 얻고 제품을 더욱 잘 추천하기 위해 ML 역량에 투자하고 있다고 CIO 토드 헤일이 밝혔다.

분석 노력을 위해 이 110억 달러 규모의 기업은 컴퓨컴(CompuCom) 기술서비스 사업부를 포함하여 비즈니스 서비스 사업부를 확대하면서 사무용품 판매량에 대한 의존도를 낮추려 하고 있다. B2B 영업이 오피스디포의 매출의 60% 이상을 차지한다.

헤일은 마케팅, 영업, 기타 비즈니스 라인의 운영을 개선하기 위해 오피스디포의 웹 사이트, POS 장치, 센서, RFID 태그뿐만 아니라 외부 소스로부터 얻은 트랜잭션 및 고객 데이터에 ML 알고리즘을 적용하고 있다. 예를 들어, 오피스디포는 XGBoost 등의 고급 AI/ML 기법과 RF(Random Forest)를 적용하여 고객을 성격별로 분류하고 이탈, 고객 생애 가치, 제품 친밀감을 예측한다.

헤일은 “전자상거래에서 우리는 아파치 스파크와 BigDL에서 애널리틱스 주(Analytics Zoo)의 딥러닝 능력을 활용하여 실시간 사용자 기반 제품 추천을 제공하고 끼워팔기 및 연쇄판매 모델을 개발한다”라고 말했다. 이는 오피스디포가 ‘맞춤형 제품과 서비스’를 창출하는 데 도움이 될 것이라고 덧붙였다.

마지막으로 오피스디포는 발전하는 범죄자 위협에 기초하여 능동적이며 지속해서 학습하는 온라인 사기 활동을 감지하는 고급 알고리즘을 배포한다.

핵심 조언: 많은 기업이 전담 혁신 연구소에 의존하고 있지만 헤일은 IT 인력을 공급망, 영업, 소매 등의 특정 사업부와 연계시켜 비즈니스 솔루션을 시험하는 것을 선호한다. 이를 통해 팀들은 실험으로부터 배우고 빠르게 실수하며 전망이 없는 노력을 포기할 수 있다. “각 사업부는 일정 역량이 실험에 할당되어 있다. 하지만 우리가 더욱 유의미하고 잠재적으로 확장 가능한 기회를 확인하면서 그것들을 주류로 이동할 수 있다”라고 헤일은 전했다.

 

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2020.03.19

허니웰·오피스디포·마스터카드 등 머신러닝 성공사례 6선

Clint Boulton | CIO

한때 비밀 실험실이나 공상과학으로 조롱을 받았던 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 이제는 주류가 됐다. 더 많은 기업이 고객을 유입시키고 비즈니스 운영을 개선하기 위해 인간의 정신 작용을 모방하는 소프트웨어를 활용하고 있다.
 

ⓒGetty Images Bank


AI시스템에 대한 투자는 2023년에 2019년에 지출된 375억 달러보다 약 3배 많은 979억 달러에 달할 것이라고 IDC가 밝혔다. 마리안느 다킬라는 “AI는 프로토타입을 넘어 실행 및 이행 단계에 이르렀다. 모든 산업의 전략적 의사결정자들은 이제 AI 여정을 효과적으로 진행하는 방법에 대한 문제와 씨름하고 있다”라고 말했다.

하지만 MIT 슬론 매니지먼트 리뷰(Sloan Management Review, SMR)와 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)이 2,500명의 임원을 대상으로 한 설문조사 결과, 기업 10곳 중 7곳은 AI의 영향이 거의 없다고 보고한 것으로 나타났다. 한 가지 중대한 문제가 있다. 이 연구 보고서의 공동 저자인 BCG의 경영 파트너 셔빈 코다반데는 많은 AI 프로젝트가 비즈니스 부문의 투입 없이 IT 내부에서 시작된다고 밝혔다.

이 때문에 기업들이 신기술을 시도하지 않게 되는 것은 아니다. 여기에서는 AI와 ML을 이행하는 CIO들이 자신의 업무에 대해 논의하고 실용적인 조언을 공유한다.

허니웰 : 가상 비서로 영업 관리
허니웰(Honeywell)의 영업 인력은 AI 소프트웨어를 사용하여 해당 기업의 항공 전자 시스템, 건설 차량, 기타 산업용 기계의 구매자들을 유입시키는 데 도움이 되는 책임자 관리 등 중요한 회의와 기타 업무의 우선순위를 결정한다.
 

ⓒHoneywell

허니웰의 상용화 담당 부사장 패트릭인 호건(사진)에 따르면 이 소프트웨어는 Tact.ai가 개발한 가상 비서며 허니웰의 마이크로소프트 오피스 365와 세일즈포스 시스템에서 정보를 가져온다.

직원들은 스마트폰을 사용하여 TAA(Tact.AI Assistant)에게 음성이나 텍스트로 영업 목표를 달성할 수 있을지 여부를 확인하도록 명령하고 고객들이 그들의 비즈니스 제안에 대해 어떻게 상호작용했는지에 대한 지표를 확인할 수 있다.

영업 인력이 회의를 마치면 비서가 계획된 다음 단계가 무엇인지에 대해 질문한다. 또한 비서는 이미 지난 영업 기회에 대해 후속 조치를 취하라는 알림을 제공한다. “자신의 영역을 관리하는 데 도움이 된다”라고 말하면서 호건은 해당 도구를 사용할 때마다 각 영업 인력의 워크플로와 선호도를 학습한다고 덧붙였다.

호건은 “더 나은 고객경험을 제공하기 위해 프로세스, 도구, 데이터, 인간을 활용하는 것이 중요하다”라고 말했다. 그는 해당 비서가 추가적인 면대면 회의와 판매자당 수익 증가, 판매 전환, 제품생산율 등 허니웰의 영업에 긍정적인 순 영향을 미쳤기 때문에 9,500명의 직원에게 해당 도구를 더 많이 활용하도록 촉구하고 있다고 덧붙였다. “우리는 활용도를 높였다.”

핵심 조언: 비즈니스 부문 리더는 가상 비서를 밀레니엄 세대나 Z세대의 전유물로 치부해서는 안 된다고 호건은 조언했다. Tact.ai의 비서를 사용하는 영업 인력은 영업 파이프라인을 더욱 잘 활용하며, 이 때문에 그가 해당 기술을 보급하고 있다.
 

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머신러닝 인기기사
->'의사결정은 아직… 목표는 최적화 찾기' 英 신생기업이 말하는 머신러닝의 현 주소
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오피스디포 : AI가 비즈니스 서비스 개인화 강화
오피스디포(Office Depot)는 고객 선호도에 대한 통찰을 얻고 제품을 더욱 잘 추천하기 위해 ML 역량에 투자하고 있다고 CIO 토드 헤일이 밝혔다.

분석 노력을 위해 이 110억 달러 규모의 기업은 컴퓨컴(CompuCom) 기술서비스 사업부를 포함하여 비즈니스 서비스 사업부를 확대하면서 사무용품 판매량에 대한 의존도를 낮추려 하고 있다. B2B 영업이 오피스디포의 매출의 60% 이상을 차지한다.

헤일은 마케팅, 영업, 기타 비즈니스 라인의 운영을 개선하기 위해 오피스디포의 웹 사이트, POS 장치, 센서, RFID 태그뿐만 아니라 외부 소스로부터 얻은 트랜잭션 및 고객 데이터에 ML 알고리즘을 적용하고 있다. 예를 들어, 오피스디포는 XGBoost 등의 고급 AI/ML 기법과 RF(Random Forest)를 적용하여 고객을 성격별로 분류하고 이탈, 고객 생애 가치, 제품 친밀감을 예측한다.

헤일은 “전자상거래에서 우리는 아파치 스파크와 BigDL에서 애널리틱스 주(Analytics Zoo)의 딥러닝 능력을 활용하여 실시간 사용자 기반 제품 추천을 제공하고 끼워팔기 및 연쇄판매 모델을 개발한다”라고 말했다. 이는 오피스디포가 ‘맞춤형 제품과 서비스’를 창출하는 데 도움이 될 것이라고 덧붙였다.

마지막으로 오피스디포는 발전하는 범죄자 위협에 기초하여 능동적이며 지속해서 학습하는 온라인 사기 활동을 감지하는 고급 알고리즘을 배포한다.

핵심 조언: 많은 기업이 전담 혁신 연구소에 의존하고 있지만 헤일은 IT 인력을 공급망, 영업, 소매 등의 특정 사업부와 연계시켜 비즈니스 솔루션을 시험하는 것을 선호한다. 이를 통해 팀들은 실험으로부터 배우고 빠르게 실수하며 전망이 없는 노력을 포기할 수 있다. “각 사업부는 일정 역량이 실험에 할당되어 있다. 하지만 우리가 더욱 유의미하고 잠재적으로 확장 가능한 기회를 확인하면서 그것들을 주류로 이동할 수 있다”라고 헤일은 전했다.

 

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