인공지능(AI) 신약 개발자, 금융인, 마케터 시대가 머지않아 열릴 전망이다. 딜로이트그룹은 AI 기술이 금융, 제조업 등 주요 산업에 적용되면서 생산성과 효율성, 고객 편의성이 대폭 증대될 수 있다는 보고서를 내놨다. 향후 기업의 성패는 AI를 얼마나 정확하고 빠르게 각 사업 영역에 적용하는지에 달렸다고 조언했다.
한국딜로이트그룹은 딜로이트 AI 연구소가 발간한 ‘인공지능 활용서: 6대 산업별 활용 사례’ 리포트의 국문본을 발간했다고 11일 밝혔다. 각 산업별로 가장 주목할 만한 AI 활용 사례와 핵심 사업 과제 및 기회, 개선점 등을 입체적으로 분석했다.
딜로이트 AI 연구소는 AI를 활용해 기업가치를 창출하는 6가지 이점을 꼽았다. △비용 절감 △실행 속도 단축 △복잡성 감축 △관계 전환 △혁신 촉진 △신뢰 강화가 대표적이다. 이번 리포트는 소비자, 에너지·자원 및 산업재, 금융, 정부 및 공공, 생명과학 및 헬스케어, 첨단기술·미디어 및 통신 부문 등 6대 주요 산업 부문에서 두드러지게 활용된 AI 사례와 이점을 분석했다.
수 많은 데이터 분석 빨라져…신약·패션 등 다방면 활용
미디어와 통신 부문에서 쓰이는 AI는 고객 데이터를 활용, 수익화 모델을 구축하는데 쓰일 전망이다. 고객에게는 맞춤형 서비스가 제공될 수 있다. 네트워크 유지 보수에서도 AI가 역할할 전망이다. 머신러닝 알고리즘으로 연결 속도, 신호 품질, 전력 소비 등 다양한 네트워크 데이터를 모니터링하고 분석해 오류 발생 전 언제, 어디서 네트워크 유지 보수가 필요한지 예측할 것이다. 또 사용자 집에 설치된 실내 센서를 통해 시청자가 TV 광고에 어떻게 반응하는지 모니터링하고 분석하는 도구로 사용될 수 있다.
AI 신약 개발자의 등장도 가까워졌다는 분석이다. AI가 생명과학 데이터 분석과 패턴 인식을 통해 새로운 바이오마커(biomarker)를 파악하는데 큰 역할을 할 수 있다고 한다. 신약 개발 프로세스를 가속화해 생명과학 회사들이 혁신적 치료법을 더 빨리 발견하고 시장에 신약을 더 빨리 출시할 수 있도록 하는 것이다. 새로운 생명체를 합성하는 합성생물학, 체액과 조직을 연구해 질병 원인, 특성, 영향 등을 파악해 진단 속도와 정확성을 제고하는 디지털 병리학, 복약 준수 및 원격 환자 모니터링 등 다양한 분야에서 두각을 보일 것으로 기대하고 있다.
소비자 부문에서는 AI 마케터가 활약할 전망이다. AI는 각종 데이터를 끌어모아 소비자 수요를 예측한 마케팅 전략을 수립하고 정교한 수요 계획을 세우는 데도 쓰일 수 있다. 재고를 늘려야 할 품목과 대체할 품목을 파악해 판매, 마진, 재고, 고객 만족 최적화에 활용될 전망이다. 유망 활용 사례로는 고객의 신체 사이즈와 형태에 맞는 패션 아이템을 실시간으로 골라주는 패션테크 영역이 꼽힌다. 이밖에 AI를 활용한 무인 자동화 매장, 자율주행, 웰니스 서비스 등 다양한 영역에 적용 가능하다.
에너지·자원 등 인프라 유지비용 절반 뚝
에너지, 자원 및 산업재 부문에서는 AI를 활용해 유지 비용을 평균 50% 줄이고 예방과 유지보수 시간을 최대 70%까지 단축할 것으로 보고 있다. AI는 기계 오류 및 오작동을 예측하고 유지보수 사항을 사전에 식별해 다운타임(가동중단시간)을 감소시키는데 쓰일 수 있다. AI는 현장 센서로 실시간 수집되는 데이터를 분석하고 구조화해 에너지 현장 운영 관리자들의 효율적인 현장 운영과 신속한 의사결정 지원이 가능하다.
에너지, 자원 및 산업재 부문 내 AI 유망 기술 활용 사례로는 신소재, 화학물질 개발과 스마트 공급망 관리가 있다. 연구자는 AI를 적용해 연구개발에 요구되는 DB 구축 및 유지관리, 화학물질 간 배합 결과를 통한 신소재 물성 예측, 필요 데이터 제공, 단계별 실험 제안 등 연구 단계를 간소화하고 시행착오를 줄일 수 있다. 또한, 전 세계 공급망 전반에 발생하는 날씨 변화, 운송 시 병목 현상, 노동자 파업 등 예상치 못한 사건 등 방대한 데이터를 AI가 알고리즘 기반 스마트 공급망을 구축해 최적의 배송경로를 제시할 수 있다.
고객 행동 따라 실시간 보험료 변화
AI는 금융업에서도 활약할 전망이다. 현재는 핀테크 부문 등 일부에서만 AI가 도입되지만 장기적으로는 가치사슬 전 부문에서 AI가 접목될 전망이다. AI는 머신러닝을 통해 은행 가치 사슬 전반에서 발생하는 이상 거래, 인간이 놓치는 의심스러운 활동을 포착해 은행 사기를 분석하는 툴로 활용될 수 있다. AI는 고객 이탈 예측 및 예방과 고객 생애 가치 평가, 고객 세분화를 통한 최적화된 마케팅 서비스를 제공해 고객을 확보, 유지하는 게 가능하다.
금융 부문 유망 AI 기술 활용 사례로는 사용자 맞춤형 보험 제공과 신용 리스크 분석이 있다. AI를 활용한 고객의 실제 행동과 필요에 따라 보험 적용 범위와 요율을 실시간을 조정하는 것이다. 사용 기반 맞춤형 보험 서비스는 차량 내 차량 내 텔레매틱스(Telematics)와 앱을 분석해 운전자 보험료를 책정하는 단계다. AI 도입을 통해 항공, 상업용 트럭, 가전기기 등 다양한 영역으로 확대될 전망이다.
또 다른 유망 사례는 AI가 대출 및 신용카드 위험과 신용도를 평가하는 것이다. AI는 머신 러닝, 기타 기술을 사용해 대출기관 및 신용카드 회사와 대출자에게 모두에게 도움을 줄 수 있다. 이는 비우량 대출자와 비은행권 대출자들의 신용도 자동 평가와 자동화된 문서화, 규정 준수 검증을 통해 전체 라이프사이클에 걸쳐 대출 관리 프로세스를 지원하는 것을 의미한다.
이 외에 정부, 공공부문에서 AI가 적용돼 복지와 의료, 군사 등 다방면으로 디지털 전환 속도가 빨라질 수 있다는 분석이다. 정부 및 공공부문에 적용된 AI는 백오피스 업무 자동화 및 페이퍼리스(Paperless) 촉진 외 AI와 인간의 협력을 바탕으로 시민 의식주 개선, 정신건강, 여러 중독문제 등 다양한 리스크를 예측해 효과적인 공공정책을 지원한다. AI 알고리즘을 활용해 게놈, 이미징 및 임상 데이터를 포함한 대량의 생물의학 데이터를 분석해 질병 예방, 진단 및 치료 등 의료 혁신을 달성할 수 있다. 미래에는 실시간 전술적 움직임을 시뮬레이션하고 딥러닝을 통해 군사 전략을 개선할 수 있다. 또한, AI가 수십 년간 판례와 수백만 건의 재판 기록을 분석해 사건 결과를 예측해 국내 및 국제 법원의 판결과 사건 해결 속도를 가속화할 것으로 기대된다.
최호계 한국 딜로이트 그룹 첨단기술·미디어·통신 부문 리더는 “각 산업군에서 AI 도입률과 성숙도는 큰 차이를 보이며 산업군 내에서도 그 수준은 다르게 나타나고 있다”며 “AI·의 성공적 도입을 위해서는 소규모 비즈니스 영역에 적용한 후 점진적으로 사업 전반에 확대하는 단계적 전략이 필요하다”고 말했다. 이어 “이번 인공지능(AI) 활용서 리포트를 통해 기업 관계자 분들은 각 산업에 적용된 AI 사례와 향후 전망을 살펴보시면서 AI 활용에 대한 인사이트를 얻을 수 있다”고 덧붙였다.
