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ICT/정보통신 AI(인공지능)을 이용한 비즈니스 모델

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2019-04-29 11:28:00
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비즈니스에 AI(인공지능)을 도입하는 기업이 최근 점점 더 증가하고 있다. AI(인공지능)을 활용한 다양한 비즈니스 모델을 만들어 이익을 올리면서 성공을 거두고 있는 사례도 많아지고 있다.

 

하지만 ‘AI(인공지능)을 활용한 비즈니스 모델은 예전부터 있었잖아? 요즘 화제라고 하긴 해도, 뭐가 다르지?’ ‘이번에도 그렇게 별다를 건 없지 않아?’라고 부정적으로 생각하는 사람도 많다.

 

하지만 현재 비즈니스에 대한 AI(인공지능)의 성행은, 예전과 다르다. 그 ‘차이’가 이익을 창출하는 이유이기도 하다. 과연 어떤 이유가 있는지, 또한 실제로 어떤 사례가 있는지 궁금하기도 하다.

 

여기에서는 AI(인공지능)를 활용한 비즈니스 모델의 성공 사례에 대해 말하고자 한다.

 

1) AI(인공지능)을 활용한 비즈니스 모델은 딥러닝으로 인해 바뀌었다

 

현재 AI(인공지능)를 활용한 비즈니스 모델이 잇따라 생겨나서면서 성공을 거두고 있는 큰 원인 중 하나는 ‘딥러닝’이라는 방법을 사용하기 때문이다.

 

딥러닝이란 ‘인간처럼 학습함으로써 지능을 성장시키는 것’인데, 설명만으로는 이해가 잘 안 갈 것이다. 예를 들어보자.

 

딥러닝과 관련된 유명한 예는, 2012년 Google이 실시한 AI(인공지능) 실험이다. 즉 YouTube에 올라온 영상들 중에서 무작위로 1,000만 개의 사진을 만들어, AI(인공지능)에게 ‘고양이 종류’를 학습시킨 것이다. 그 결과 AI(인공지능)는 대량의 사진들 중에서 고양이를 구분할 수 있게 되었다.

 

‘AI(인공지능)가 고양이를 구분했다고... 흐음~ 그게 뭐 대단한 거야?’라고 생각할 수도 있다. 여기서 대단한 것은, 인간이 아무것도 가르치지 않은 AI(인공지능)가 시행착오를 거치면서 자신의 힘으로 고양이를 인식했다는 것이다. 즉 충분한 데이터가 존재한다면, 인간이 관여하지 않아도 AI(인공지능)가 스스로 생각하여 데이터를 통해 특징을 찾아낼 수 있게 된 것이다.

 

AI(인공지능)가 딥러닝을 할 수 있게 됨으로써, 다양한 분야에 응용할 수 있게 됐다.

 

예를 들어 AI(인공지능)가 바둑 기사를 이기거나 Twitter에서 유명한 일본 여고생 AI(인공지능) ‘린나’가 만들어지기도 했다. 즉 AI(인공지능)가 딥러닝을 사용하여 인간의 뇌의 지적 활동에 보다 가까운 활동을 할 수 있게 된 것이다.

 

이로 인해 비즈니스에서 AI(인공지능)를 실용화하게 되어, 이익을 올리는 회사가 증가하게 되었다. ‘AI(인공지능)를 비즈니스에 활용해도 달라지는 건 없다’는 생각은, 이제는 과거의 것이 되었다.

 

이것을 확인하기 위해, AI(인공지능)를 활용한 비즈니스 모델의 실제 사례를 살펴보자.

 

2) AI(인공지능)를 활용한 비즈니스 모델의 3가지 사례

 

여기서는 수많은 사례 중에서 AI(인공지능)를 활용한 3가지 비즈니스 모델을 소개한다. 첫번째는 전통 일식 음식점이 고안한 비즈니스 모델이다.

 

(1) AI(인공지능)를 활용하여 이익을 10배로 증가시킨 에비야 ‘고객 예측 AI’

 

창업한지 100년의 역사를 지닌, 미에현의 전통 일식 음식점 ‘에비야’는 오랫동안 경험과 감에만 의존하던 경영 판단을, 수치를 통한 판단으로 전환하고자, 2012년에 AI(인공지능)를 본격적으로 도입하였다.

 

고객이 오는 타이밍과 그 수를 예측하는 AI가 있으면 재료 준비나 가게 운영이 더욱 효율적이 될 것이다.

 

처음에는 직원 모두가 엑셀을 배우는 것부터 시작했지만, 시행착오를 거치면서 손님 데이터 및 날씨, 과거의 경영 수치 등을 데이터로 활용하는 등 조금씩 단계를 밟아나갔다.

 

그리고 드디어 다음날의 고객 수 및 매출을 예측하는 AI(인공지능) 시스템을, 외부 회사와 함께 개발하는 수준에 이르렀다.

 

이 시스템을 통해 재료를 과도하게 준비하지 않게 되어 재료를 폐기하는 비용을 줄이고, 요리를 만드는 시간도 단축하여, 종업원 수는 그대로인데 매출은 4배, 이익은 10배나 향상되었다.

 

‘다른 업계에서도 사용할 수 있을 것’이라 생각하여, 앞으로 ‘고객 예측 AI(인공지능)’를 신규 서비스로 삼아, 외부로 판매할 예정이다.

 

 

(2) AI(인공지능)를 통해 택시를 기다리는 시간을 줄이는 NTT 도코모 ‘AI 택시’

 

2017년에 NTT 도코모는 AI(인공지능)를 사용하여 택시에 타고 싶은 사람이나 택시 수요가 높은 장소를 예측하여 가르쳐주는, ‘AI 택시’를 시작하였다. 이것은 스마트폰의 위치 정보를 통해 사람들의 흐름을 분석하고, 날씨나 지하철의 지연 정보 등을 고려하여, 택시 수요가 높을 것 같은 지역을 인식한다. 그리고 30분 동안의 미래의 택시 승차 대수를 예측하여, 10분마다 배차 시스템에 제공한다.

 

고객이 있을 것 같은 장소를 예측하여 움직일 수 있기 때문에, 숙련되지 않은 운전자라도 효율적으로 고객을 태울 수 있고, 그것은 택시 회사 전체의 수익 증가로 이어지게 되었다.

 

(3) AI(인공지능)가 사용자에게 딱 맞는 여행을 추천해주는 일본항공 ‘마카나 짱

 

AI(인공지능) IBM Watson을 기반으로 2016년에 시작된 하와이의 버추얼 어시스턴트 ‘마카나 짱’. 이것은 레스토랑이나 관광지 등 하와이의 현지 정보를 고객의 취향에 맞춰 추천한다.

 

또한 Twitter나 Facebook 등 SNS와도 연동된다. 사용자의 과거 업로드 내용을 바탕으로, 독자적인 산출 방법을 통해 사용자의 성격을 9가지로 분류하여 성격을 판단한다. 이로 인해, 단순한 FAQ에 더해, 사용자 개인의 니즈에 맞는 기능을 탑재하게 되었다.

 

그 결과, 월간 이용자는 처음보다 2.5배가 증가하여, 하와이 여행에 관심이 없던 사람들을 이끄는 데 성공하였다.

 

마카나 짱의 성공에 힘입어, 2018년 여름에는 똑같이 Watson을 사용한 괌의 버추얼 어시스턴트 ‘마이라 짱’도 탄생했다. 앞으로의 활약이 기대되는 바이다.

 

지금까지 AI(인공지능)를 활용한 비즈니스 모델의 3가지 성공 사례를 살펴보았다. 3개의 사례 모두 확실하게 이익을 만들어내고 있다.

 

사실 각 사례마다 공통적인 ‘포인트’가 있는데, 지금부터 그 포인트에 대해 소개한다.

 

3) AI(인공지능)를 비즈니스에 활용할 때의 포인트

 

AI(인공지능)를 활용한 비즈니스 모델의 공통적인 포인트를 알기 위해서는 먼저 각각의 사례가 AI(인공지능)의 어떤 능력을 활용한 것인지를 알아야 한다.

 

■ 에비야 ‘손님 예측 AI’ → 데이터 분석, (다음 날 손님 수 등) 미래 예측

■ NTT 도코모 ‘AI 택시’ → 데이터 분석, (몇 분 후의) 미래 예측

■ 일본항공 ‘마카나 짱’ → 데이터 분석

 

성공한 3가지 사례 모두 AI(인공지능)이 가진 높은 ‘데이터 분석력’과 ‘몇 분~며칠 후 등 가까운 미래를 예측하는 힘’을 활용하고 있다.

 

이것이 AI(인공지능)의 특기 분야라 할 수 있다. 즉 AI(인공지능)의 특기 분야를 사용하는 것이, AI(인공지능)를 활용한 비즈니스 모델을 성공으로 이끄는 데 있어 필수적인 포인트(요소)라 할 수 있다.

 

과거의 AI(인공지능)는 입력과 같은 단순 작업을 반복하거나, 대량의 데이터를 순식간에 처리하는 작업에 적합한 것이었다.

 

하지만 서두에서 말한 것처럼, AI(인공지능)에서 딥러닝을 활용하면, ‘분석한 데이터를 사용하여 예측 분석’을 할 수 있게 되었다.

 

앞으로 AI(인공지능)의 예측 분석 능력은 더욱 진화될 것이므로, 그것을 활용한 비즈니스 모델도 더욱 다양해질 것이다. 예를 들어, 본인을 대신하여 인생 계획을 정해주는 AI(인공지능)이 발매되어, 한 집에 하나씩 보급될지도 모른다.

 

‘지금 사귀는 사람과 결혼하면 20년 후에 후회할 것입니다. 향후 고용 상황의 변화와 본인의 건강 상태를 통해 예측했습니다. 빨리 헤어지십시오.’라고 말할 지도 모른다. 좀 비인간적이긴 하지만 편리할 지도 모르겠다.

 

4) AI(인공지능)를 비즈니스에 활용할 때의 장점과 단점

 

할 수 있는 일이 매일 더 많아지는 AI(인공지능). ‘우리도 이제 도입해볼까...’라고 생각하는 사람도 있다. 하지만 ‘유행이기도 하고, 여러 모로 좋을 것 같으니까 도입하자!’라고 막연하게 생각한다면 좀처럼 도입하기가 어렵다.

 

그러므로 본격적으로 AI(인공지능)를 도입할 때 얻게 되는 장점과 단점에 대해 생각해 보고자 한다. 먼저 장점에 대해 소개한다.

 

(1) AI(인공지능)를 비즈니스에서 활용할 때의 장점

 

AI(인공지능)를 비즈니스에 도입할 때의 대표적인 장점은 다음의 3가지이다.

 

■ 업무 효율 강화

AI(인공지능)는 데이터 분석을 잘 한다. 대량의 데이터를 분석해야 하는 일이라면 반드시 도움이 될 것이다.

 

■ 비용 절감

AI(인공지능)는 사무 작업 및 계산과 같은 정해진 작업을 잘 한다. 그런 작업을 AI(인공지능)에게 맡긴다면, 인건비를 절감할 수 있다.

 

■ 실수 감소

사람이 하는 일에는 실수가 있게 마련이다. 하지만 AI(인공지능)라면 단순한 실수조차 일으키지 않을 것이다.

 

그럼 AI(인공지능)를 비즈니스에서 활용할 때의 단점은 무엇일까?

 

(2) AI(인공지능)를 비즈니스에서 활용할 때의 단점

 

가장 큰 단점은 ‘비용’이다. 비용이 정말 많이 든다. 예를 들어 AI(인공지능)를 활용한 비즈니스 모델이 존재한다면, 적어도 다음과 같은 비용과 수고가 들어간다.

 

① PC와 같은 단말기 및 서버 등 하드기기가 필요하다.

② 데이터 수집이라는 수고가 들어간다.

③ AI(인공지능)을 개발 및 검증해야 한다.

 

참고로 AI(인공지능)를 개발하는 데에는 수천만~수억 원이 필요하다. 돈이 너무 많이 든다고 생각하는 사람도 많을 것이다.

 

물론 자사에서 AI(인공지능)를 개발하는 것이 아니라, 패키지로 만들어진 AI(인공지능) 서비스를 도입하는 방법도 있다. 한 달에 몇 만 원 정도의 비용을 내면 사용할 수 있는 서비스도 있다.

 

예를 들어 Google이나 Microsoft 등이 제공하는 ‘AI(인공지능) 플랫폼’을 개조할 수도 있을 것이다. 이러한 방법은, 사내에 시스템을 잘 아는 사원이 있는 회사에게 추천한다.

 

지금까지 AI(인공지능)를 활용한 비즈니스 모델에 대해 살펴보았다.

 

그 내용을 통해,

 

① AI(인공지능)는 딥러닝을 하게 된 후, 비즈니스에서 할 수 있는 일이 비약적으로 많아졌다는 것

② AI(인공지능)를 활용한 비즈니스 모델을 통해 실제로 이익을 얻고 있는 회사가 증가하고 있다는 것

③ AI(인공지능)를 활용한 비즈니스 모델에서 이익을 얻으려면, AI(인공지능)의 특기 분야를 살려야 한다는 것!

④AI(인공지능)를 비즈니스에서 활용할 때의 장점과 단점에 주의해야 한다는 것

 

위와 같은 점을 알게 되었을 것이다.

 

과거의 AI(인공지능) 붐 때에는, ‘일단은 AI(인공지능) 도입이 먼저이고, 비즈니스 모델은 나중에 생각하자’는 경향이 강했지만, 지금은 AI(인공지능)를 더욱 현실적으로 생각하여, ‘이익을 만들어내는 AI(인공지능) 활용 비즈니스 모델’을 만들어내는 회사가 많아지고 있다.

 

이번에 소개한 성공한 3개 회사는 AI(인공지능)에 휘둘리는 것이 아니라, AI(인공지능)의 장점을 이해한 다음, AI(인공지능)를 제대로 활용하였다. AI(인공지능)를 제대로 활용하게 되면, ‘AI(인공지능)에게 일을 빼앗길 거야!’라고 걱정할 필요가 없다는 희망이 생긴다.

 

AI(인공지능)의 진화는 멈출 줄 모른다. AI(인공지능)와 대립하는 것이 아니라, 이점을 최대한 활용하면서 공존하는 미래가 만들어진다면 정말 멋질 것이다.

 

 

출처 : https://aizine.ai/ai-business-1122/#toc6

 

관련 도서(1) : 5G 및 인공지능 기반 대표 비즈니스 모델 분석 및 글로벌 시장동향과 관련업체 현황

http://www.irsglobal.com/shop_goods/goods_view.htm?category=02000000&goods_idx=82763&goods_bu_id=

 

관련 도서(2) : 헬스케어ㆍ의료 분야 인공지능(AI)과 빅데이터(Big Data)의 핵심기술 개발동향과 국내외 시장 분석

http://www.irsglobal.com/shop_goods/goods_view.htm?category=02000000&goods_idx=82633&goods_bu_id=

 

 

 

 

 

 

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