AI로 만들어낼 수 있는 기회
발표자 : 이지영 | Google Cloud 한국 총괄
세션구성
- AI가 비즈니스가 어떠한 기회를 주고 있는지
- 키노우트로 세상의 난제를 AI가 어떻게 해결 하고 있는지 공유
- AI를 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있을지 관련기술과 사례 공유
뉴욕타임즈
미국에서 시작해서 영국 캐나다 등에서는 흑인들이 그동안 어떤 차별과 고통을 받으면서 지금의 인권을 지켜냈는지, 그 내용들에 대해서 후세들이 잊지 않게 하기 위해서 매년 2월 한달을 흑인역사의 달(BLACK HISTORY MONTH) 로 지정함
2017년 뉴욕타임즈는 2월 한달에 그동안 빛을 보지 못했던 흑인역사와 관련된 사진들을 기획기사로 만들어 내서 매일 하루하루 하나의 기사를 게재하기 시작하였음 이 내용을 만들기 위해 수작업으로 사진들을 일일이 찾아나가며 그 사진들을 통해서 스토리들을 기획해 냄, 그러다 보니 그 기자 한명한명 편집자 한명한명의 엄청난 피와 땀과 노력을 통해서 기사를 만들어 내는 구조
클라우드 아카이브를 통해서 사진들을 디지털화 했다는 것은 그 사진들을 쉽게 검색할 수 있다는 것만이 아니다.
문학의 영역은 여성이 접근할 수 없는 영역이다는 사회적 인식이 굉장히 강했기 때문에 여성의 이름으로는 책을 출판할 수가 없었다. 남성이름으로 활동한 여성작가. 제인웨어는 성공을 거두게 됨, 나중에 이 필자가 남성이 아니라 여성이라는 것이 밝혀지고 나서는 굉장한 비난을 받았다고 함
38살이라는 젊은 나이에 세상을 떠남
원래 언론에서는 저명한 분들이 타겟을 하게 됬을 경우는 사망기사를 내고 있다.
샬록 브론트의 사망은 기사화가 되었을까? (노)
클라우드 아카이브를 만들고 나서 뉴욕타임즈에서는 작년 3월부터 업적을 냈음에도 불구하고, 사회적 약자라는 입장 때문에 그동안 간과 되었던 인물들을 더이상 간과되지 않다는 제목으로 뒤늦게 특집기사를 게재하게 되었다.
이러한 기사를 만들어 나가는데 있어 굉장히 수월하게 진행할 수 있다.
비즈니스를 위한 AI
언론사 뿐만 아니라 일반 기업에서도 AI를 활용해서 일하는 방식의 변화를 만들어 나가고 있고 그러한 변화는 소비자 접점 영역에서 가장 빠르게 나타나고 있다.
문제는 머신러닝과 AI라는 부분이 아직도 그런 기술을 이해하고 구현해 나갈 수 있는 인력이 턱없이 부족하다.
대부분의 기업에서는 이 기술을 어떻게 활용해 나갈 수 있을지 방법조차 찾아내고 있지 못하다.
구글에서는 고급 엔지니어링을 보유하고 있지 않아도 AI를 쉽게 활용할 수 있도록 함
시각, 랭귀지, 대화라는 영역에서 프리빌트된 솔루션의 형태로 AI를 제공하기 시작 하였고
이런 솔루션을 활용함을 통해서 기업들이 보다 쉽게 AI를 적용할 수 있게 되었다.
구글 AI 솔루션 적용사례
1) target
- 미국 할인매장 타겟
- 1900년도 설립, 미국전역에 1800여개가 넘는 매장 보유한 전통적인 유통업체 중 하나
- 블랙프라이데이처럼 2000년 중반부터 커머스 업체들을 중심으로 해서 사이버 먼데이 시작
- 타겟도 2015년에 공격적으로 준비하기 시작했음
- 이때 할인쿠폰이 나오기 시작하면서 부터, 접속자수가 많이 몰려들었고, 이들의 시스템에는 과부하가 걸려서 시스템 오작동
- 결국 접속했던 수십만의 유저들은 접속이 원활하지 않아 굉장히 불편함을 겪었음
- 타겟의 입장에서는 수천만 달러의 매출기회를 노치게 되었음
- 그 이후 타겟은 이커머스 시스템을 클라우드로 이전 함
- 2016년에 사이버 먼데이가 시작되었을 때 과연?
- 그 때도 역시 할인행사가 시작함과 동시에 접속자수가 들어나면서 부하가 생기기 시작했는데,
- 다른점은 이 클라우드 안에서 간단한 명령어를 실행함과 동시에 인스턴스 이관이 20분만에 마무리 됨
- 유저들은 뒤에서 시스템 변화를 인지 하지 못했고, 타겟은 지속적으로 판매를 올릴 수 있는 환경을 갖춰나감
- 요즘은 유통업체에서 이커머스 사이트를 운용한다는 것을 전혀 차별화 포인트로 보지 않음
- 이커머스는 누가 가장 효율적이고 안정적으로 운영하는것이 포인트
- 이것에 대한 고민은 클라우드로 이관한 후 문제가 되고 있지 않다
- 이로 인해 타겟의 엔지니어들은 정말로 차별회된 서비스를 만들어 나갈 수 있는 내일의 비즈니스를 개발해 내는데 집중할 수 있도록 됨
- 타겟은 수개월에서 수년이 걸려 만들어 냈던 것을 개발작업을 수일 또는 수개월 내에 만들어 낼 수 있게 되었다.
- 타겟은 AI를 통해서 공급망 최적화를 통해 어려운 문제를 해결해 내고도 있지만 작은 문제를 해결하는데도 활용하고 있다.
- 여름이 되면은 비키니를 상위와 하위를 별도로 구매할 수 있다.
- 이렇게 판매를 하고 있다는 자체는 이들의 상품 하나하나가 이게 상의인지 하위인지의 정보를 태깅을 하고 있다.
- 기존엔 이작업을 사진사가 일일이 기록을 하게끔 되어 있었다.
- 그러다 보니 검색결과에서 잘 못된 결과가 나오는 경우가 있었다 .
- 타겟은 이것을 텐서플로우로 활용하여 학습된 AI 모델을 적용하기 시작하였고, 자동화 할 수 있게 되었다.
- 그 결과 검색정확도가 높아짐
- 타겟은 클라우드로 옮김으로써 생산성과 안정성을 제고하고 차별화된 서비스에도 클라우드와 AI를 활용
2) ebay
- 비쥬얼 서취라는 기능을 제공함
- 원하는 상품을 글이 아니라 이미지로 입력을 하면 그 이미지와 동일한 상품, 비슷한 상품을 찾아서 결과로 제공
- 그럼 이베이는 이 기능 개발을 어떻게 했을지 생각해보자
- 이베이에 등록된 상품수가 11억건이 넘는다
- 이 비쥬얼 서취를 구현했다는 것은 11억건이 넘는 상품들을 검색해서 그안에서 유사한 이미지를 찾아냈다라는 의미
- 상품들을 검색해서 유사한 이미지를 찾아내는 모델을 개발했다
- 1차적으로 자체시스템에서 일부 모델을 만들어 나갔을 것이다.
- 작업시간과 시스템 용량이 필요한 작업이다. 라는 것을 깨닭고 전체상품으로 확대 했을 경우 시간적 비용적 부분에 불가능
- 클라우드로 옮기고 TPU라는 추가 인프라 활용해서 엄청나게 빠른 프로세싱 파워를 통해
- 비쥬얼 서치의 기능을 완성하고, 정확도가 10%로 향상, 훈련시간 1/100분으로 단축
Google Cloud 기반 AI모듈 + Cloud TPU
3) 국내기업
- 삼성노트팬을 가지고 특정 단어에 가져다 대면 번역을 해준다 -> Translation API 활용
- 신한카드의 경우 다이얼로그 플로우, 자연어 처리 기능을 적용을 해서 챗봇의 기능을 쉽고 빠르게 구현
- 넷마블같은 경우 게임의 어뷰져(아이템획득하여 금전노리는 이들) 들을 머신러닝을 활용하고 있다.
- 어뷰져로 인해 게임의 재가 떨어지고 수익에도 영향을 주는 악순환의 문제를 해결
- 모델자체가 업데이트가 될 수 있도록 클라우드 ml 엔지니어링 활용하는데
- 모델의 훈련, 예측, 데이터 처리 이런 부분들을 자동화된 환경에서 처리를 해내고 있다.
모든 산업을 위한 AI
소비자 접점에서 가장 활발하게 개발이 되고 있고는 있지만
모든 산업에서 적용이 될수 있는 영역이다.
예를 들어 제조산업에서 수요예측 최적화, 여행산업에 다이나믹 프라이싱, 금융산업에 리스크 분석 등
모든 영역에 적용할 수 있다. 구글은 이런 기업들과 파트너들과 함께 산업별 AI 솔루션을 만드는데 노력 중
Kewpie
- 일본의 베이비 푸드 업체 퓨팝
- 머신러닝 기반 불량 원재료를 찾아 내는데 활용
- LG CNS, LG화학 LCD용 유리기판 불량품 검사 적용 (정확도 99.9%) -> HTPU 모듈 활용
가트너에서 발표 2018 4%의 CIO가 AI도입
2020 85%의 CIO가 AI 시험 사용(파일럿)
구글은 한국기업들이 AI를 보다 쉽고, 빠르고, 유용하게 적용할 수 있게 도움을 주고자 한다.
댓글
댓글 쓰기