2017.12.29

2017 라운드업 | '영화에서 현실로' 산업에 침투한 인공지능

편집자 | CIO KR
SF영화 장면이 현실이 됐다. 인공지능은 금융, 의료, 유통, 호텔, 여행, 보안 등 여러 산업에서 침투한 인공지능은 사람이 하던 일의 일부를 대신하거나 사람이 하지 못했던 일을 해내고 있다. 인공지능이 사람의 일자리를 빼앗을 거라는 경고와, 앞으로 로봇세를 도입해야 한다는 목소리도 있었다. 또한 인공지능 관련 윤리 강령이 필요하다는 주장도 제기됐다. 2017년은 인공지능의 구체적인 활용 사례가 대거 등장한 한 해였다.



금융 업계의 AI•머신러닝 활용처 10선

유럽의 주요 은행들이 방대한 보유 데이터를 활용해 규제 준수뿐 아니라 고객 참여도 및 운영 효율을 개선할 수 있는 AI 기술에 주목하고 있다. 진짜 이득을 더 얻는 쪽이 고객인지 아니면 은행 자신인지는 논란의 여지가 있으며, 결과는 규제 당국의 감시에 달려 있다. 주요 은행들은 최첨단 AI 및 머신러닝 기술 사례를 살펴본다.
 
준비된 대세 'RPA'••• 도입•활용에 대한 9가지 조언
로봇 프로세스 자동화(Robotic process automation)를 의미하는 RPA에 대한 관심이 증가하고 있다. 직원들이 좀더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있게 할 수 있다는 기대에서다. 그러나 RPA가 성공적이려면 설계에서 기획, 통제 등이 모두 제대로 이뤄져야 한다.

기고 | 'AI vs. 인간' 누가 더 나은 의사결정을 내릴까
우리는 매일 다양한 결정을 내리며 산다. 그리고 우리의 삶이 디지털화될수록, 우리의 선택은 더욱 다양하고 어려워진다. 옛날에 우리는 신문이나 TV를 통해서만 뉴스를 접했다. 선택지 자체가 그다지 많지 않았기 때문이다. 그러나 오늘날에는 너무나 많은 인터넷 뉴스 사이트와 소셜 미디어가 존재한다. 예를 들어 지금 독자들이 이 글을 클릭하게 된 것도 무수한 선택의 결과일 것이다. 그리고 이러한 플랫폼들 덕분에 평범한 개인들도 콘텐츠 크리에이터가 되어 직접 데이터를 생성해 낼 수 있게 됐다.

블로그 | AI, 데이터 과학자 업무에도 침투하다
데이터 과학에서 인간만이 담당할 수 있었던 업무를 수행하는 도구가 등장했다. 데이터 과학자라는 직업의 미래에도 경고 신호가 켜질지도 모른다. 인공지능의 발전하면서 일자리 위기가 발생할 것이라는 위기감이 고조되고 있다. 단순 업무뿐 아니라 복잡한 사무직도 압박할 수 있는 능력이 속속 입증되고 있기 때문이다.

우리 회사에도 머신러닝을!••• 문턱 낮은 활용처 9선
머신러닝은 발빠른 조직 사이에서 빠르게 확산되고 있지만 대부분의 기업들에게는 여전히 모호한 존재다. 문제는 경쟁사들이 이미 기초 작업을 수행하고 있을지도 모른다는 점이다. IDC는 전 세계 AI 시스템 매출이 올 해 약 2배 증가한 125억 달러일 것이며 이런 속도로 계속 성장하여 2020년에는 460억 달러에 달할 것으로 전망했다.

"고객 분석부터 사기 방지까지"••• 머신러닝 최신 성공사례 3가지
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 기업 운영을 돕기 위해 인간의 행동을 모방하는 최신 기술이다. 동시에 디지털 혁신을 추진하는 기업에는 새로운 서비스로 고객을 유치하기 위한 기반 기술로 평가받고 있다.

우리 회사는 AI•머신러닝에 준비돼 있을까?••• '10가지 체크리스트'
인공지능, 머신러닝에 대한 기업들의 기대가 크다. 여기에는 이를 활용해 수익을 창출할 수 있을 것이라는 기대도 포함돼 있다. 그러나 현실은 꼭 그런 것만도, 그렇지 않은 것만도 아니다. 오늘은 인공지능을 다룰 만한 준비가 되었는지 자가 진단할 수 있는 기준을 소개하고, 만일 아직 준비가 안 되었다면 어떻게 그 준비를 마칠 수 있을지에 대해 살펴본다.

알아두면 쓸데있는 '딥러닝 이야기'
인공지능은 2035년까지 영국에 6,540억 파운드의 경제 효과를 창출할 것으로 예상된다. 그런데 인공지능이 주류로 자리 잡는 과정에서 인공지능을 기술하는 용어 때문에 혼란이 생기고 있다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝(deep learning)이라고도 하는 유행어가 마치 다 같은 것처럼 쓰이곤 하지만 각각이 의미하는 바는 서로 다르다.

'상상을 넘어 현실로' 기업 환경으로 들어온 AI
공상과학 영화나 소설에서 인공지능이 등장한 지 수십 년이 지난 현재, 일부 기업에서 실제로 이를 생산적으로 사용하는 것으로 알려졌다. 이제 인공지능은 특정 산업이나 기업만의 관심사가 아니다. 앞으로는 모든 기업이 인공지능을 준비해야 할 것이다.
 
AI가 여행•접객 분야에 불러올 7가지 변화
인공지능과 머신러닝은 이미 마케팅과 같은 업무 분야는 물론 리테일을 비롯한 각종 산업계에 영향을 미치고 있다. 특히 여행업계는 “인공지능이 개입할 때가 무르익었다”라고 파람 싱 카네기 멜론 대학교 테퍼 경영대학원 비즈니스 기술 부교수는 진단했다. 챗봇에서부터 호텔 벨보이 로봇에 이르기까지 여행 및 접객 분야에서 인공지능이 가져올 7대 변화를 정리했다. ciokr@idg.o.kr



2017.12.29

2017 라운드업 | '영화에서 현실로' 산업에 침투한 인공지능

편집자 | CIO KR
SF영화 장면이 현실이 됐다. 인공지능은 금융, 의료, 유통, 호텔, 여행, 보안 등 여러 산업에서 침투한 인공지능은 사람이 하던 일의 일부를 대신하거나 사람이 하지 못했던 일을 해내고 있다. 인공지능이 사람의 일자리를 빼앗을 거라는 경고와, 앞으로 로봇세를 도입해야 한다는 목소리도 있었다. 또한 인공지능 관련 윤리 강령이 필요하다는 주장도 제기됐다. 2017년은 인공지능의 구체적인 활용 사례가 대거 등장한 한 해였다.



금융 업계의 AI•머신러닝 활용처 10선

유럽의 주요 은행들이 방대한 보유 데이터를 활용해 규제 준수뿐 아니라 고객 참여도 및 운영 효율을 개선할 수 있는 AI 기술에 주목하고 있다. 진짜 이득을 더 얻는 쪽이 고객인지 아니면 은행 자신인지는 논란의 여지가 있으며, 결과는 규제 당국의 감시에 달려 있다. 주요 은행들은 최첨단 AI 및 머신러닝 기술 사례를 살펴본다.
 
준비된 대세 'RPA'••• 도입•활용에 대한 9가지 조언
로봇 프로세스 자동화(Robotic process automation)를 의미하는 RPA에 대한 관심이 증가하고 있다. 직원들이 좀더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있게 할 수 있다는 기대에서다. 그러나 RPA가 성공적이려면 설계에서 기획, 통제 등이 모두 제대로 이뤄져야 한다.

기고 | 'AI vs. 인간' 누가 더 나은 의사결정을 내릴까
우리는 매일 다양한 결정을 내리며 산다. 그리고 우리의 삶이 디지털화될수록, 우리의 선택은 더욱 다양하고 어려워진다. 옛날에 우리는 신문이나 TV를 통해서만 뉴스를 접했다. 선택지 자체가 그다지 많지 않았기 때문이다. 그러나 오늘날에는 너무나 많은 인터넷 뉴스 사이트와 소셜 미디어가 존재한다. 예를 들어 지금 독자들이 이 글을 클릭하게 된 것도 무수한 선택의 결과일 것이다. 그리고 이러한 플랫폼들 덕분에 평범한 개인들도 콘텐츠 크리에이터가 되어 직접 데이터를 생성해 낼 수 있게 됐다.

블로그 | AI, 데이터 과학자 업무에도 침투하다
데이터 과학에서 인간만이 담당할 수 있었던 업무를 수행하는 도구가 등장했다. 데이터 과학자라는 직업의 미래에도 경고 신호가 켜질지도 모른다. 인공지능의 발전하면서 일자리 위기가 발생할 것이라는 위기감이 고조되고 있다. 단순 업무뿐 아니라 복잡한 사무직도 압박할 수 있는 능력이 속속 입증되고 있기 때문이다.

우리 회사에도 머신러닝을!••• 문턱 낮은 활용처 9선
머신러닝은 발빠른 조직 사이에서 빠르게 확산되고 있지만 대부분의 기업들에게는 여전히 모호한 존재다. 문제는 경쟁사들이 이미 기초 작업을 수행하고 있을지도 모른다는 점이다. IDC는 전 세계 AI 시스템 매출이 올 해 약 2배 증가한 125억 달러일 것이며 이런 속도로 계속 성장하여 2020년에는 460억 달러에 달할 것으로 전망했다.

"고객 분석부터 사기 방지까지"••• 머신러닝 최신 성공사례 3가지
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 기업 운영을 돕기 위해 인간의 행동을 모방하는 최신 기술이다. 동시에 디지털 혁신을 추진하는 기업에는 새로운 서비스로 고객을 유치하기 위한 기반 기술로 평가받고 있다.

우리 회사는 AI•머신러닝에 준비돼 있을까?••• '10가지 체크리스트'
인공지능, 머신러닝에 대한 기업들의 기대가 크다. 여기에는 이를 활용해 수익을 창출할 수 있을 것이라는 기대도 포함돼 있다. 그러나 현실은 꼭 그런 것만도, 그렇지 않은 것만도 아니다. 오늘은 인공지능을 다룰 만한 준비가 되었는지 자가 진단할 수 있는 기준을 소개하고, 만일 아직 준비가 안 되었다면 어떻게 그 준비를 마칠 수 있을지에 대해 살펴본다.

알아두면 쓸데있는 '딥러닝 이야기'
인공지능은 2035년까지 영국에 6,540억 파운드의 경제 효과를 창출할 것으로 예상된다. 그런데 인공지능이 주류로 자리 잡는 과정에서 인공지능을 기술하는 용어 때문에 혼란이 생기고 있다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝(deep learning)이라고도 하는 유행어가 마치 다 같은 것처럼 쓰이곤 하지만 각각이 의미하는 바는 서로 다르다.

'상상을 넘어 현실로' 기업 환경으로 들어온 AI
공상과학 영화나 소설에서 인공지능이 등장한 지 수십 년이 지난 현재, 일부 기업에서 실제로 이를 생산적으로 사용하는 것으로 알려졌다. 이제 인공지능은 특정 산업이나 기업만의 관심사가 아니다. 앞으로는 모든 기업이 인공지능을 준비해야 할 것이다.
 
AI가 여행•접객 분야에 불러올 7가지 변화
인공지능과 머신러닝은 이미 마케팅과 같은 업무 분야는 물론 리테일을 비롯한 각종 산업계에 영향을 미치고 있다. 특히 여행업계는 “인공지능이 개입할 때가 무르익었다”라고 파람 싱 카네기 멜론 대학교 테퍼 경영대학원 비즈니스 기술 부교수는 진단했다. 챗봇에서부터 호텔 벨보이 로봇에 이르기까지 여행 및 접객 분야에서 인공지능이 가져올 7대 변화를 정리했다. ciokr@idg.o.kr

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