AI: 기업을 바꾸다기업 AI의 특징, 이점 및 활용 방법, 그리고 지금 AI에 투자해야 하는 이유

• AI의 이점, 시장 규모,• 채택률 및성장 동력

• AI C 레벨 리서치• 산업 활용 사례

• 전문가 의견• AI 기술의 발전 요소

• 구매 고려사항• 파트너 선택 팁 인텔® 제온®

플래티넘 프로세서

인텔® 제온®플래티넘 프로세서

AI: 기업을 바꾸다

출처: AI Business Research

향후 12~18개월 이내에 AI를 구현할 계획이 있는 기업 82%82%

AI(인공지능)의 가속화AI의 시대가 시작되었습니다. 기업 이익, 데이터 증가, 향상된 컴퓨팅 능력 활용이라는 퍼펙트 스톰이성장을 추진하고 있습니다. 본 자료에서는 AI가 어떻게 특정 산업을 이롭게 하고, 고성능 컴퓨팅(HPC)이 어떻게 AI와 빅 데이터의 발전에 기여하며, 올바른 AI 파트너를 선택하는 방법은 무엇인지살펴보겠습니다.

64% IT와 비즈니스 의사결정권자의 64%가 기업의 미래가 대규모 AI 채택에 달려 있다고 믿습니다.출처: Amplifying Human Potential

$1.2조

$470억 인지 시스템 및 AI의 시장 규모가 2016년 80억 달러에서 2020년 470억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 출처: ID

250%

1.46아래 기준에 따른 아태 지역의 AI 채택률: 1=초기, 2=탐색, 3=실험, 4=적용, 5=배포. 출처: 이코노미스트 인텔리전스 부서

AI, IoT 및 빅 데이터를 채택한 기업이 이러한 기술 도입에 뒤쳐진 경쟁사들로부터 가져갈 금액이 2020년까지 1.2조 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 출처: Forrester

44% 기업 임원의 44%가 AI 구현을 늦추는 것은 기업의 비즈니스를 더 취약하게 만드는 것이라고 답했습니다.출처: 이코노미스트 인텔리전스 부서

예측 분석을 포함하는 비즈니스 분석 솔루션의 ROI. 출처: IDC

FTSE100 및 포춘(Fortune) 500대 기업의 AI

일정한 형태의 AI를 이미 구현한 기업 32%32%

AI: 기업을 바꾸다

AI 혁명고객의 끊임없이 높아지는 기대 수준, 새로운 경쟁에서 오는 고조된 압박감, 규제 강화, 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 급속한 증가, 그리고 향상된 컴퓨팅 파워에 대한 접근이 쉬워짐에 따라 그 어느 때보다도 더 많은 기업들이 AI로 눈을 돌리고 있습니다.

이코노미스트의 인텔리전스 부서가 수행한 연구에 따르면, 이미 전체 기업의 3분의 1이 AI 솔루션을 탐색하고 있고 또 다른 3분의 1은 AI를 실험하고 있습니다. 기업 임원의 45%는 AI 구현을 늦추는 것은 자사의 비즈니스를 취약하게 만드는 것이라고 말합니다.

AI에 대한 이러한 모든 관심이 시장을 성장시키고 있습니다. IDC에 따르면 "다양한 산업 분야에서 인지 시스템과 AI가 채택됨에 따라 시장 규모가 2016년 80억 달러에서 2020년에는 470억 달러로 성장하고 이에 따라 2016-2020년 예측 기간에 대한 CAGR은 55.1%에 이를 것으로 예상"됩니다.

기업은 어디에, 왜 투자하고 있나? 산업 분야에 따라 AI 투자는 주로 다음 부문에 집중되고 있습니다.

머신 러닝 및 딥 러닝예측 분석 및 지시적 분석 자연어(Natural language) 처리컴퓨터 비전 추천 엔진.

새로운 수준의 서비스대체 수입원수익 증가 비즈니스 확장 효율성 및 비용 구조 개선

보다 세분화된 수준에서는 AI가 데이터를 통찰력으로 바꾸어주고 방대한 양의 데이터세트에서 더 빠르게 패턴을 찾아낼 것으로 기대됩니다. AI는 데이터를 시각화하고 분석 속도를 높이고 결과 도출 시간을 앞당기는 데 기여할 것으로 예상 됩니다.

Forrester의 보고서 2017년 예측: AI가 통찰력 혁명을 이끈다(Predictions 2017: Artificial

Intelligence Will Drive The Insights Revolution)에 따르면, AI를 조기에 도입한 기업들이 이러한 통찰력을 기반으로 2020년까지 AI에 뒤쳐진 경쟁사들로부터 연간 12조 달러를 가져갈 것으로 예상됩니다. 76%

IT 및 비즈니스 의사결정권자의 76%가 AI가 기업 전략을 성공 시키는 데 매우 중요하다고 답했습니다. 출처: Amplifying Human Potential

AI로부터 가장 큰 이익을 얻을 수 있는 산업 분야

금융 서비스

석유 및 가스

마케팅/리테일

미디어

의료

제조

교통

보안

AI가 기업에 제공하는 이점은 무수히 많습니다. 비즈니스 수준에서는 다음과 같은 이점을 포함합니다.

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AI는 어떻게 금융 산업에 이익을 제공하는가

금융 산업: AI 기반 뱅킹경쟁력 있는 차별화 요소 제공 AI는 금융 기관이 뉴 노멀(new normal)을 만들어내는 고객 경험을 제공하는 능력을 촉진시킵니다. 예를 들어, 자연어 처리를 통해 은행 고객은 "최근 싱가포르에서 내가 쓴 비용은 얼마인가요?"와 같은 질문을 기계에 할 수 있습니다.

비용 증가 없는 확장 금융사는 AI를 통해 과거처럼 인력 증원이나 인센티브 강화 없이도 고객 기반을 확대할 수 있습니다. 예를 들어, 중국과 일본의 로봇 어드바이저가 자동화된 알고리즘 기반 포트폴리오 관리 조언을 고객에게 제공할 수 있습니다.

고객 경험 향상 AI는 고객 서비스의 효율성을 높여줍니다. 예를 들어, 스웨드뱅크의 AI 기반 가상 어시스- 턴트는 고객과 고객 서비스 담당 직원이 질문에 대한 답을 찾도록 도와줍니다. 3개월 이내에 이 가상 어시스턴트는 월평균 3만 건 이상의 대화를 제공했고, 최초 연결 시 해결률도78%에 달했습니다.

부정 행위 감지 은행은 패턴 인식 및 셀프 러닝(Self-learning) 기술을 통해 자사 고객의 구매 패턴을 분석 하여 실시간으로 이상 패턴을 찾아내 부정 행위를 방지합니다. 또한 AI는 이상 행동을 감지하여 시장 남용 및 부정 거래를 적발합니다.

"현재 또는 가까운 미래에 고급 로봇 및 AI 기술을 통해 인건비가 발생하는 업무의 절반 이상을 자동화할 수 있을 것으로 예상됩니다."PwC: 2020년 이후의 금융 서비스 기술(Financial

Services Technology 2020 and Beyond)

58% C-suite 급 금융 서비스임원의 58%가 새로운 머신의등장이 업무에 지대한 영향을미칠 것이라고 답했으며, 전체산업을 대상으로 했을 때는51%가 이와 같이 응답했습니다.출처: Future of Work

AI가 금융 서비스에 제공하는 이점

22%

20%

16%

고객 서비스 향상

운영 효율 향상

규제 준수 향상

26%

인력 감소

출처

: 이코

노미

스트

인텔

리전

스 부

서

36%

의사결정 향상

26%

22%

18%

리스크 감소

고객 경험 향상

보안 향상

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2

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AI는 어떻게 제조업에 이익을 제공하는가

AI 기반 제조예측적 유지보수 구현 제조사들은 예측 모델을 통해 예측적이고 예방적인 유지보수를 수행함으로써 유지보수 비용 및 새로운 장비에 대한 설비 투자를 절감하고 수익성을 개선할 수 있습니다.

제품 설계 향상 AI는 제조사가 방대한 양의 이미지 및 텍스트와 생산 데이터(마모 데이터, 서비스 데이터 등)를 스캔하고 분석하여 보다 내구성이 우수하고 정비가 용이한, 고객이 원하는 제품을 만들 수 있도록 도와줍니다.

운영 효율성 향상 제조사는 예측 데이터 분석 및 머신 러닝을 통해 생산 능력을 최대 20%까지 높이고 재료 소비량을 4%까지 줄일 수 있습니다.

품질 보증 미세 조정 AI는 사용 패턴의 모델링을 통해 제조사가 자사 제품에 대한 품질 보증을 보다 효과적으로 정의할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어, AI는 미세 조정을 통해 최적의 품질 보증 기간을 산출할 수 있습니다.

보다 효과적인 재고 처리 AI는 패턴을 식별하여 재고 관리자에게 조언을 제공할 수 있으므로 재고 관리자는 훨씬 더 많은 재고를 관리할 수 있습니다. 또한 가시성을 개선하여 재고 수준을 낮추고 대량 구매를 할 수 있습니다.

AI가 제조업에제공하는 이점

35%

리스크 감소

25%

23%

17%

규제 준수 향상

운영 효율 향상

보안 향상

25%

23%

21%

15%

인력 감소

고객 서비스 향상

운영 효율 향상

규제 준수 향상

출처

: 이코

노미

스트

인텔

리전

스 부

서

1

2

3

4

5

AI의 영향을 받을제조업의 3대 기능

제품 개발 33%

생산/조립 29%

재고 관리

출처: 이코노미스트 인텔리전스 부서

“제조업 임원들은(인지 시스템 사용의) 최고의 이니셔티브는 제품 품질을 향상시키는 것이라고 말했습니다.”제시카 고퍼트, 프로그램 관리자,고객 인사이트 및 분석, IDC

3.7/55년 안에 AI와 로봇이 아시아 제조업의 경쟁력에 미치는 영향력의 정도.출처: MIT 대학의 Asia's AI Agenda

27%

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AI는 어떻게 의료 산업에 이익을 제공하는가

의료 산업에 대한 AI의 처방암 진단 간소화 AI 기반 애플리케이션을 통해 암 전문의는 방대한 양의 의학 서적과 사례를 검색함으로써 암을 보다 정확하게 진단하고 치료를 계획할 수 있습니다.

정신 건강 문제 예측AI는 정신 질환이 발병하기 몇 년 전에 이를 예측할 수 있습니다. 자연어 처리 기술이 환자가 말하는 방식에서 이상 징후를 찾아내고 동시에 다른 AI 도구가 의료 및 사회 미디어 데이터를 스캔함으로써 누가 정신병을 일으킬 것인지 또는 누가 자살을 기도할 것인지 등을 연구자가 예측할 수 있도록 합니다.

희귀병 치료 수 년 전, 한 피부과 전문의가 수포성류천포창이라는 희귀한 피부 질환을 우연히 발견 했습니다. 그는 어떤 약을 처방해야 할지 몰라 AI를 사용해 1,400만 건의 사례를 스캔했고, 그 결과 가장 적합한 치료법을 빠르게 찾아낼 수 있었습니다.

세심한 통찰력 제공 AI의 잠재력은 인간의 질문을 이해하고 어떤 유형의 대응이 필요한지 아는 것에 그치지 않습니다. AI는 X레이, MRI, 유전체학에 존재하는 가장 작은 이상 징후까지 감지함으로써 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 덕분에 의사들은 고도로 맞춤화된 치료를 환자에게 제공할 수 있습니다.

30%  2018년까지 의료 시스템의 30%가 의사들이 맞춤형 치료를 할 수 있도록 인지 분석 기술을 사용할 것으로 예상됩니다. 출처: MIT 대학의 Asia's AI Agenda

AI가 의료 산업에제공하는 이점

35%

고객 서비스 향상

27%

매출 증대

25%

의사결정 향상

22%

고객 경험 향상

22%

인력 감소

20%

규제 준수 향상

20%

보안 향상

18%

리스크 감소

출처

: 이코

노미

스트

인텔

리전

스 부

서

의료 및 생명 과학이 AI 채택률에서 가장 앞서 나갑니다

의료 및 생명 과학 2.53

리테일 2.5

제조 2.38

금융 서비스 2.20

(기준: 1=초기, 2=탐색, 3=실험, 4=적용, 5=배포)출처: 이코노미스트 인텔리전스 부서

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리테일: AI 기반 판매역동적 가격 책정AI는 리테일러에 역동적 가격 책정을 활용할 수 있는 능력을 제공합니다. 제품 가격은 시간대, 위치, 구매자 등과 같은 여러 가지 요소에 따라 변합니다.

맞춤형 판매 및 마케팅AI는 고객의 전화를 받아 더 나은 메시지 전달 방법을 분석할 수 있습니다. 또한 진척이 더딘 거래를 확인하고 판매부서가 거래 정체의 원인을 파악하여 맞춤형 판매 스크립트와 맞춤형 마케팅을 마련할 수 있도록 도와줍니다.

정확한 제품 추천AI는 단순한 제품 추천을 넘어 리테일러가 쇼핑객이 실시간으로 보고 있는 제품 이미지와 방대한 양의 데이터를 기반으로 제품을 추천할 수 있도록 하여 제품 추천의 정확도를 높일 수 있습니다.

보다 정밀한 광고 타켓팅 AI와 머신 러닝을 통해 마케팅 담당자는 서로 다른 소비자의 행동을 파악하여 적합한 광고를 제공함으로써 보다 정확한 타겟팅을 할 수 있습니다.

AI는 어떻게 리테일에 이익을 제공하는가

34%

규제 준수 향상

26%

매출 증대

20%

운영 효율 향상

20%

보안 향상

28%

고객 경험 향상

22%

고객 서비스 향상

20%

인력 감소

18%

리스크 감소

AI가 리테일 산업에 제공하는 이점

1

2

3

4

독일의 e-커머스 기업인 오토(Otto)는 AI를 사용 하여 200개의 데이터 포인트와 기상 데이터를

기반으로 고객이 다음 주에 어떤 제품을 구매할 것인지 예측합니다. 이 AI 솔루션의 예측은 정확도 (90%)가 매우 높고 효과적이어서 오토는 이 시스템이 인간의 개입 없이 스스로 타브랜드로부터 월 20만 개의물품을 구입하도록 하고 있습니다.이코노미스트에 실린 전체 내용 보기

온라인 의류 리테일러인 스티치 픽스(Stitch Fix)는 AI를 이용하여 고객의 구매 결정을 돕고 있습니다.

스티치 픽스의 AI 도구는 고객이 선택한 핀터레스트(Pinterest) 보드, 질의응답 및 개인 메모 등을 복합적으로 사용하여 인간과 함께 고객에게 적합한 몇 개의 의류 제품을 선택합니다. HBR에 실린 전체 내용 보기

AI 활용 사례

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HPDA 및 HPC

고성능 데이터 분석(HPDA): HPC 성장 주도빅 데이터와 고성능 데이터 분석(HPDA)이 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장의 성장을 주도하고 있습니다.IDC의 HPC 프로그램 부사장 얼 조세프(Earl Joseph)는 "우리는 HPC에 지대한 영향을 미치고 있는 빅 데이터를 가장 핵심적인 성장 동력 중 하나로 보고 있다"고 말했습니다.

28%비즈니스 및 IT 임원의 28%가 HPC 기술을 통해 대량의 데이터를 활용하는 딥 러닝 알고리즘을 구축하기 위한 컴퓨팅 확장을 이룰 수 있다고 응답했습니다.출처: InsideBIGDATA의 딥 러닝 및 AI 가이드(Guide to

Deep Learning & Artificial Intelligence)

10xAI 기반 언어 인식 도구의 데이터가 10배 증가하면서 상대적 오류 비율이 40% 감소했습니다. HPC를 통해 훈련 모델이 점점 더 많은 데이터세트를 소화할 수 있습니다.

26%IDC가 고성능 데이터 분석(HPDA)이라고 부르는 상업용 고급 분석용 서버의 성장률출처: IDC

25% 비즈니스 및 IT 임원의 25%가 HPC 기법으로 딥 뉴럴 네트워크의 훈련이 가능하다고 응답 했습니다.출처: InsideBIGDATA의 딥 러닝 및 AI 가이드(Guide to Deep

Learning & Artificial Intelligence)

"이제 HPC로부터 얻은 이점으로 AI와 빅 데이터가 진화하고 있습니다."조나단 우(Jonathan Wu), 레노버 아시아 퍼시픽 데이터 센터 그룹 CTO

24% 비즈니스 및 IT 임원의 24%가 HPC는 더 빠른 머신 러닝과 같다고 응답했습니다. 출처: InsideBIGDATA의 딥 러닝 및 AI 가이드(Guide to

Deep Learning & Artificial Intelligence)

앤드류 응(Andrew Ng), 전 바이두 수석 연구원, 세계 최고의 AI 권위자

HPC를 통해 개발자들은 보다 신속하게 실험을 반복함으로써 실험 소요 시간을 수 개월에서 수 일로 단축할 수 있습니다.

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HPC의 ROI기업의 변화와 혁신적인 아이디어에 대한 니즈가 증가하면서 점점 더 많은 기업들이 HPC 솔루션을 도입하고 있습니다. HPC를 도입한 기업들은 시간, 이익 및 수입 측면에서 예상을 뛰어넘는 높은 ROI에 반색하고 있습니다.

$551 $52 1.9년HPC에 투자된 1달러 당 이익 또는 비용 절감분출처: IDC

HPC의 ROI

35% 독일 LRZ(Leibniz

Supercomputing Centre)은 레노버의 Direct Water Cool

기술을 통해 전력 소비량을 35%

줄여 비용을 2,760만 유로에서 1,740만 유로로 낮췄습니다.

HPC 프로젝트가 ROI를얻는 데 드는 평균 시간출처: IDC

이러한 높은 수익률이 가능한이유 중 하나는 매우 성공적인대형프로젝트 및 프로그램에HPC가 자주 적용되기때문입니다."얼 조세프(Earl Joseph), IDC HPC 프로그램 부사장

HPC 기반 혁신의 이점

향상된 제품

비용 절감

새로운 접근 방식

새로운 발견

사회 기여

중대한 과학적 발견

자료: IDC HPC ROI Research Update

HPC에 투자된 1달러 당 수입

HPC에 투자된 1달러 당 이익

소규모 기업 $28.3 $17.4

중간 규모 기업 $875.1 $62.4

대규모 기업 $738.2 $44.0

HPC에 투자된 1달러 당 수입 증가분 출처: IDC

자료: IDC HPC ROI Research Update

기업 규모에 따른 HPC ROI

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왜 레노버인가

AI는 레노버와 함께 하십시오AI 공간을 확장하려는 기업에게 올바른 AI 파트너를 선택하는 일은 매우 중요합니다. 업체의 TCO와 시장 리더십, 관리 용이성에서 부터 혁신 지수에 이르기까지 올바른 AI 파트너를 결정하기 위한 8가지 핵심 기준은 다음과 같습니다.

낮은 TCO레노버의 온수 냉각 기술은 TCO를 줄여주어 HPC 배포로부터 높은 ROI를 얻을 수 있도록 해줍니다.

혁신적인파트너슈투트가르트와 베이징에 위치한 레노버 HPC 혁신 센터는 HPC ROI를 극대화합니다. 레노버는 올해에도 세 곳의 AI 혁신 센터를 오픈했습니다.

고성능레노버의 성능 및 애플리-케이션 전문가 팀과 정비 전문가들이 귀하의 투자를 통해 얻을 수 있는 성능을 극대화할 수 있도록 지원 합니다.

18% IDC에 따른 레노버의 HPC 시장 점유율로서 10개 이상 경쟁사 중 2위를 차지했습니다. 출처: Future of Work

17% IDC에 따른 레노버의 HPC 사업 성장률로서 전 세계 경쟁사 중 1위를 기록했습니다.출처: Future of Work

향상된 관리 용이성레노버의 지능적인 Cluster Orchestrator를 통해 엔터프라이즈급 HPC와 AI 시스템 및 워크로드를 보다 쉽게 배포하고 시작하고 관리할 수 있습니다.

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왜 레노버인가

"우리가 선택한 레노버 솔루션은 뛰어납니다. 특히 레노버의 탁월한 냉각 기술 덕분에 우리는 냉각 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 레노버 솔루션은 확장 가능한 시스템입니다."사이먼 톰슨(Simon Thomson), 버밍엄 대학교 인프라 설계 전문가

버밍엄대학은 영국에서 네 번째로 큰 대학입니다. 1960년대에 설계된 이 대학의 데이터센터가 사용하는 공냉 시스템의 용량은 제한적이었습니다.

레노버, 버밍엄대의 리서치 컴퓨팅 팀, 그리고 사업 파트너인 OCF는 냉각 에너지 비용을 최대 83%

까지 절감하고 서버 구성 밀도를 획기적으로 높여주는 냉각 기술을 공동 개발했습니다. 레노버의 혁신적인 수냉 시스템은 이 데이터센터의 공냉 용량을 비약적으로 증가시켰을 뿐 아니라 필요할 경우 컴퓨팅 파워도 확장할 수 있도록 해주었습니다.

레노버에서 전체 동영상 보기

향상된 지표레노버의 Intelligent

Cluster는 공장에서 통합 및 테스트를 거치므로 기업은 배포 시간과 리스크를 줄일 수 있습니다.

최고의 전문성레노버에는 고객과의 협업을 통해 AI 리더십을 향상시키는 HPC 전문가 팀이 있습니다.

업계 선두주자레노버의 HPC 시장 점유율은 18%로 업계 2위입니다. 또한 IDC에 따르면 레노버는 전 세계 HPC 제조사 중 가장 높은 성장률(17%)을 기록했습니다.

모듈형 경험레노버의 모듈형 방식은 기업의 기존 기술 투자를 보호하고 자본 지출을 절감합니다.

"레노버의 강점 중 하나는 바로 수냉 기술입니다.이 기술은 특히 TCO의 관점에서 매우 큰 장점입니다."조나단 우(Jonathan Wu), 레노버 아시아 퍼시픽 데이터 센터 그룹 CTO

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