산업의 구분 없이 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 쓰임이 늘어난다. 기술 활용이 선택이 아닌 필수가 된 시점에서 해당 기술을 어떻게 개발하고 어떤 곳에 쓸지 고민하는 곳이 많다.
아마존웹서비스(AWS)는 이같은 고민에 해답을 제시한다. ‘모든 개발자와 데이터 사이언티스트가 ML에 참여할 수 있게 한다’는 미션 아래 손쉽게 활용할 수 있는 ML과 AI 기술 서비스를 제공한다고 3일 밝혔다. 2일(현지시각) 미국 라스베이거스에서 개최한 ‘AWS 리인벤트(re:Invent) 2019’ 행사에서는 새로운 서비스도 선보였다.
고객은 AI 서비스로 컴퓨터 비전과 언어, 추천 및 예측을 위해 사전 학습된 서비스를 이용할 수 있다. ▲폴리(텍스트의 음성 변환 서비스) ▲레코그니션(이미지・비디오 분석 서비스) ▲렉스(음성・텍스트 기반의 대화형 인터페이스 서비스) ▲트랜스크라이브(음성의 텍스트 변환 서비스) ▲퍼스널라이즈(실시간 맞춤 추천 서비스)등이다.
미국 언론사 워싱턴포스트는 기사 음성 읽기 서비스에 폴리를 활용한다. 부동산 중개 서비스 애플리케이션(앱)인 레드핀은 수백만 개의 매물 목록과 이미지 속성을 빠르게 감별하도록 레코그니션을 활용한다. 사진 공유 서비스인 스머그머그도 레코그니션을 이용해 사진의 다양한 콘텐츠를 탐지한다.
미국 오하이오주의 병원 오하이오헬스는 렉스를 활용해 진료 예약이 가능한 챗봇을 개발했다. GE어플라이언스는 아마존의 다수 서비스를 이용해 단순 작업을 자동화했다. 트랜스크라이브를 이용, 텍스트로 변환한 콜센터 통화 내역을 분석해 업무 프로세스도 개선하는 모습이다.
롯데마트는 고객 경험을 향상하고자 퍼스널라이즈를 적용해 1 대 1 상품 추천 서비스를 내놨다. 이를 통해 시범 서비스 당시 과거보다 2배 높은 고객 반응율을 끌어냈다.
5억 명이 넘는 팬을 보유하는 F1 모터 스포츠는 아마존의 ML 서비스를 이용해 사업 패러다임을 변화한 대표 사례다. 레이싱 차량의 120여 개 센서에 초당 3GB 규모의 데이터를 수집해 ML에 적용하는 방식이다. 레이싱 선수의 추월 확률을 예측하고 타이어 마모 상태 등을 살펴 적절한 교체 시점을 판단한다.
KB국민은행은 월평균 2만 건 이상의 피해가 발생하는 스미싱(문자메시지 활용한 금융 사기 수법)을 세이지메이커 기반의 ML 모델로 자동 탐지하는 서비스를 금융감독원과 협업해 선보인 바 있다.
한편 AWS는 2일(현지시각) 새로운 서비스 혹은 업데이트를 발표하는 ‘AWS 리인벤트 2019’ 행사를 열고 다수 제품을 선보였다. 기존 서비스에서 나아가 특정 산업 내지는 활용에 집중한 것이 특징이다.
▲딥레이서(자동차 인지 능력・성능 향상 서비스) ▲트랜스크라이브 메디컬(환자를 위한 자동 실시간 음성 인식 서비스) ▲라이선스 매니저(윈도 서버 라이선스 활용 서비스) ▲EMP 프로그램(구 버전 윈도 서버 애플리케이션을 최신 버전으로 지원) ▲세이지메이커 오퍼레이터스 포 쿠버네티스(쿠버네티스 기반의 ML 모델 훈련을 돕는 연산자) 등이 새롭게 얼굴을 드러냈다.