인공지능(AI)은 매일 우리 곁에 있다는 사실을 알고 계셨나요? SF 영화에서 흔히 보던 세계 정복을 노리는 로봇 무리만이 인공지능의 전부는 아닙니다.
사람들이 자주 잊곤 하지만, iPhone에서 무엇이든 도와주는 Siri, 알람 설정부터 날씨·뉴스 제공, 음악 재생까지 맡아주는 Alexa, 원하는 목적지까지 안내해 주는 Google Maps 모두 인공지능의 대표적인 사례입니다.
AI는 이미 우리 삶에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 다소 추상적이고 어렵게 느껴지는 개념이다 보니, 매일 접하는 거의 모든 신기술이 사실 AI 기반으로 작동한다는 사실을 쉽게 놓치기 마련입니다. 인공지능은 전 세계 수많은 기업의 성장에도 크게 기여하며, 매일같이 다양한 업무를 간소화하고 속도를 높이는 데 활용되고 있습니다. 그렇다면 오늘날 인공지능은 비즈니스에서 구체적으로 어떤 방식으로 사용되고 있을까요?
머신러닝(Machine Learning)
현재 비즈니스 현장에서 가장 널리 쓰이는 인공지능 기술은 단연 머신러닝입니다. 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있기 때문에 다양한 개발 목적으로 폭넓게 활용되고 있습니다.
머신러닝 시스템은 시간이 지나면서 스스로 '학습'하는 일련의 알고리즘으로 구축됩니다. 작업을 반복할수록 성능이 향상되며, 다양한 형태의 데이터를 처리하고 새로운 정보가 추가될수록 기능이 더욱 정교해집니다.
인간이 감당하기에는 너무 방대한 데이터라도 이러한 시스템은 자동으로 패턴을 분석하고 이상 징후를 식별해 담당자에게 알릴 수 있습니다. 머신러닝은 매우 포괄적인 개념으로, 여러 산업 분야에서 다양한 방식으로 적용될 수 있습니다.
음성 및 이미지 인식은 패션, 음악 산업 등 여러 분야에서 유용하게 쓰이는데, 머신러닝은 여기서 한 걸음 더 나아가 질병 진단과 질병 진행 예측에도 활용됩니다.
금융권에서도 각광받고 있는데요. 시장 분석, 소비 패턴 추적, 계좌 해지 가능성 사전 감지 등 정밀한 업무를 수행할 수 있기 때문입니다.
딥러닝(Deep Learning)
딥러닝은 머신러닝보다 한 단계 더 정교하고 특화된 형태의 기술입니다. 신경망(Neural Network)에 기반해 비정형적이고 복잡한 추론까지 처리할 수 있어, 고도화된 기능 구현에 필수적입니다.
예를 들어 금융 사기 탐지에는 딥러닝이 반드시 필요합니다. 딥러닝은 여러 요소를 동시에 분석할 수 있기 때문입니다. 자율주행차와 같은 기술 역시 다양한 기능을 동시에 식별·분석·대응해야 하는데, 이 모든 것이 딥러닝을 통해 가능해집니다.
딥러닝은 정보를 학습하고 계산하여 제품 스스로 의사결정을 내릴 수 있도록 만듭니다. 아직 활용 분야가 일부 산업으로 제한적이지만 강력한 잠재력을 지녔으며, 조만간 더 많은 분야로 확대될 것으로 전망됩니다. 복잡한 기능에만 적합해 보이지만, 실제로는 확장성이 뛰어나 머신러닝 알고리즘의 성능 향상에도 기여합니다.
놀랍게도 이미 많은 기업이 딥러닝을 활용해 안정적인 워크플로우와 셀프서비스 솔루션을 구축하고 고객 경험을 한층 끌어올리고 있습니다. Apro Software의 AI 서비스 전문가들은 딥러닝이 다양한 방면에서 비즈니스의 성공을 견인할 수 있다고 설명합니다. 텍스트 번역, 언어 인식, 텍스트 생성 능력 향상에도 활용됩니다.
또한 여러 인터페이스에 통합되어 이미지에 대한 설명 문구 생성, 이미지 탐지·복원·분류, 나아가 손글씨 인식까지 수행합니다.
오늘날의 기업과 인공지능
현대 비즈니스에서 인공지능은 선택이 아닌 필수 요소가 되었습니다. 데이터 인사이트와 분석, 시장 추적 및 분석은 어떤 사업을 다듬는 데에도 꼭 필요합니다. 또한 일반 인력으로는 감당하기 어려운 업무 영역도 많습니다.
수천 건의 데이터를 샅샅이 훑어 이상 징후를 찾아내고, 의사결정자가 근거 있는 판단을 내릴 수 있도록 충분한 도구와 정보를 제공하는 일은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 고객관계관리(CRM) 시스템 역시 인공지능 기술의 발전과 함께 큰 혜택을 보고 있습니다.
전 세계 수많은 기업이 원활한 운영을 위해 인공지능 솔루션에 크게 의존하고 있습니다. 비즈니스를 안정적으로 유지할 뿐 아니라 비용 효율성도 매우 뛰어납니다. 고객 만족을 보장하고 고객 경험을 지속적으로 개선하는 데도 일조합니다. 딥러닝과 머신러닝을 숙련된 인력과 결합한다면 비즈니스를 한 단계 더 성장시킬 수 있습니다.