4차 산업혁명 시대로 접어들면서 기업들은 인공지능(AI), 5G 통신, 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 가상현실(VR) 및 증강현실(VR) 등의 차세대 기술을 도입하기 위해 발 빠르게 움직이고 있다. 이러한 차세대 기술들이 기업 비즈니스 혁신을 촉구, 다가오는 미래의 선도기업으로 나아갈 수 있는 밑거름이 될 것으로 기대되고 있기 때문이다.
그중에서도 최근 수년 동안 가장 빠르게 발전하고 성과를 거두고 있는 것은 바로 AI 기술이다. 이미 일상생활에서 만날 수 있는 다양한 형태의 ‘AI 비서’ 기능은 물론 ▲자율주행 차량을 비롯한 오토노머스 기술 ▲빅데이터의 분류 및 분석 ▲차세대 보안 및 암호화 ▲유통 및 물류 ▲통신 네트워크 ▲IoT 응용 및 활용 ▲의료 및 헬스케어 등의 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 기술이 바로 AI다.
◇ 신속한 데이터 분류와 인사이트 제공, 빨라지는 기업의 의사결정 속도
최근 기업 시장에서 AI 기술이 가장 주목받는 분야는 단연 ‘데이터 분석’과 이를 통해 비즈니스 활동에 유용한 인사이트 확보 및 신속한 의사결정이다.
최근 글로벌 IT 기업 델테크놀리지스가 공개한 2019년 IT 트렌드 보고서에 따르면 오는 2020년까지 생성되는 데이터 규모는 44조 기가바이트에 이를 전망이다. 그러나 이러한 어마어마한 데이터에서 실제 유용한 정보로 활용되는 것은 극히 일부에 불과하다. 기존 방식으로는 방대한 데이터를 목적에 맞게 분류 및 분석하는데 상당한 시간과 인력, 노력이 필요하기 때문이다.
AI 기술은 이러한 방대한 데이터를 빠르게 분류 및 분석하는데 안성맞춤이다. 머신러닝 기법을 통해 충분한 학습과 훈련을 거친 AI는 방대한 분량에 내용이 서로 다른 데이터를 특정한 목적에 맞게 자동으로 인식 및 분류하고 함축적인 정보를 빠르게 도출해 사용자에게 실시간으로 제공한다.
단순하지만 반복적이고 시간도 많이 소요되는 작업을 AI가 대신함에 따라 기존 데이터 분석 전문가들은 함축된 핵심정보를 통해 최종 판단 및 기업 비즈니스의 의사결정에만 집중할 수 있다.
실제로 다국적 회계 및 컨설팅 업체인 KPMG는 이미 IBM 왓슨 코그너티브 AI 컴퓨팅 기술을 자사의 전문 감사 서비스에 도입해 성과를 보고 있다. 과거 다수의 세무 전문가가 수천 시간에 걸쳐 방대한 자료를 수기로 검토하던 대출 자산 파악, 세무 해석 등의 작업을 AI에 맡김으로써 검토 및 결과 도출에 걸리는 시간을 대폭 단축하고 정확성도 높였다는 것. 이를 통해 전문가 및 고객사에 더욱 신속하게 심도 있고 정확한 컨설팅 정보를 제공할 수 있게 됐다.
세계적인 통신사이자 정보서비스 기업 로이터(Reuter)도 왓슨 코그너티브 컴퓨팅 기술을 접목해 과학, 법률, 금융 등 전문적인 지식과 노하우가 필요한 분야에서 이용자들에게 심층 콘텐츠 분석, 자연어 처리, 의사결정에 필요한 더욱 심도 있는 인사이트를 제공할 계획이다.
시간과 노력이 많이 필요하고 단순 반복성이 강한 데이터의 분류와 우선순위 부여, 대략적인 통계 등을 AI가 전담하면 기존 전문가들은 불필요한 업무 부담을 줄이고 자신의 전문성을 강화함으로써 더욱 고차원적인 업무에 집중할 수 있게 된다.
특히 금융과 회계, 법률, 의료 분야처럼 복잡하면서 전문적인 분야일수록 AI 도입을 통한 업무부담 경감 및 전문성 강화 효과가 클 것으로 전망된다.
앞서 언급한 회계 및 컨설팅 업체 KPMG의 경우, IBM 왓슨 플랫폼 기반 AI가 재무 정보와 관련된 대량의 정형 및 비정형 데이터를 분류하고 기본적인 분석자료를 제공하면 회계팀 및 감사팀이 이를 검토해 고객사에 최적의 컨설팅 정보를 제공하고 있다.
이러한 과정에서 AI는 회계사의 감독과 훈련의 반복을 통해 분류 및 분석의 정확도를 높이고, 회계 및 감사 전문가들은 시간이 지날수록 더욱 정확한 분석 데이터를 확보할 수 있게 되어 전문가로서의 판단 및 제안 능력을 강화할 수 있다.
기업 입장에서도 단순 반복적인 업무에 몸값이 비싼 전문가들을 투입하는 ‘낭비’를 최소화함으로써 인적 자원을 더욱 효율적이고 효과적으로 활용할 수 있다.
◇ 대표적인 인력 기반 ‘고객 응대’ 서비스도 AI가 바꾼다
IBM은 AI 기술이 전통적인 고객 응대 서비스 부문에서도 혁신을 주도할 것으로 내다봤다. 단순하고 반복적이며 소모적인 초기 고객 응대의 상당 부분을 AI에게 맡기면 대량의 민원을 빠르게 분산해 처리할 수 있고, 전체 응대에 걸리는 시간을 줄임으로써 고객 만족도를 높일 수 있다. 또한, 축적된 응대 데이터를 바탕으로 각각의 고객들에게 맞춤화된 서비스를 제공하는 데도 AI 기술이 활용될 수 있다.
특히 AI 기반 가상 상담원은 자연스러운 자연어 인식 기능으로 고객의 문의를 정확하게 인식하면서, 동시에 실제 상담원이 고객의 요구를 해결하는 과정을 통해 스스로 학습하면서 실제 상담원들의 업무를 충분히 분담할 수 있음을 보여줬다.
또한, 왓슨 기반 이메일 애널라이저(Email Analyzer)는 하루 35만건에 달하는 고객의 이메일을 처리하며, 보험 및 저축 상품 쪽에 배치된 가상 비서(Virtual Assistant) 애플리케이션은 상담 직원이 각종 보험 및 투자 상품에 대한 포괄적인 정보와 맞춤형 상품을 고객에게 빠르고 정확하게 전달하는 데 도움을 제공한다.
글로벌 시장조사기관 가트너는 2021년까지 기업의 AI 활용이 급증하면서 2조9000억달러(약 3250조원)의 비즈니스 가치가 창출되며, 기업의 생산성도 향상되면서 직원의 업무 시간도 약 62억 시간 정도 단축될 것으로 내다봤다.
당장 내년인 2019년부터 더 많은 기업이 AI 도입을 확대함으로써 불필요한 비용과 시간 낭비를 줄이고, 비즈니스 의사결정을 가속해 업무 효율을 높일 전망이다.