인공지능이 창출할 새로운 비즈니스


□ 개요

 ○ 4차 산업혁명은 IoT(Internet of Things), 빅데이터, 인공지능(AI : Artificial Intelligence), 로봇 등의 기술 혁신으로 구현. 그 중에서도 인공지능은 사회의 다양한 분야에서의 이용될 것으로 기대. 각 산업으로 확산되는 인공지능 사업의 현황을 파악하고 기업 경영의 관점에서 인공지능의 적용 영역으로 기대되는 효과에 대해서 검토.


□ 산업 분야에서 활용되는 인공지능

 ○ 최근 딥러닝(심층 학습) 기술의 진전으로 인공지능이 각광 받고 있으며 다양한 영역에서 실용화도 진행.


 ○ 스마트폰의 음성 인식과 대화 형식 애플리케이션, 그리고 전자상거래(EC) 사이트에서 사용자 속성 정보(상품 구매나 열람 정보 등)을 바탕으로 한 추천 기능 등에 인공지능을 활용.


 ○ 자동차, 통신, 금융·보험업 등에서는 콜센터 등 문의 대응이나 매장에서 커뮤니케이션 로봇에 의한 고객 대응 지원 등에 이용. 제조, 자동차, 전기·가스, 에너지업 등에서는 IoT와 연계해 운전 제어, 관리 자동화 및 감시, 이상 검지, 고장 예지 등에 보급되기 시작.


 ○ 최근에는 자연언어 처리기술, 대화 시스템, 음성인식기술, 화상인식기술의 발전과 딥러닝에 의한 화상 인식과 해석 기술의 정밀도 향상으로 인해 방범, 마케팅, 그리고 의료용 화상 진단 지원 등에 적용.


 ○ 앞으로는 웨어러블 로봇, 드론, 가정용 음성인식기기 등 모든 기기, 디바이스와 조합해 더 확산될 것으로 기대.


□ 경영 부문에서 활용이 기대되는 인공지능

 ○ 경영 부문에서는 경영 자원에 관한 데이터를 실시간으로 가시화할 수 있게 되어 데이터에 근거한 신속한 의사결정 지원을 실현.


 ○ 연구 개발 부문에서는 해석, 분석 공정에 인공지능 기술을 활용하여 분석 속도, 해석 정밀도 향상에 의한 연구개발 투자비용 절감, 과거의 지식, 독자적인 노하우를 바탕으로 인공지능이 최적의 해결책을 도출.


 ○ 생산 부문에서 생산공정에서 AI 로봇, IoT 등에 의한 자동화 및 숙련자의 지식, 기술 노하우 등을 읽어내 데이터베이스화함으로써 업무 효율화 및 안전관리, 품질 향상으로 연결.


 ○ 마케팅 부문에서는 고객 요구에 대응한 개별화된 퍼스널 AI 등에 의한 심층 이해와 고부가가치 서비스의 제공이 기대.


 ○ 인공지능은 기업에서 광범위한 업무를 커버해 지원하는 역할을 하여 업무의 스피드와 효율화, 비용절감으로 연겨로딜 가능성을 내포. 향후 기업 경영에서 자원 배분, 체제 면에 큰 영향을 미칠 전망.


□ 인공지능 비즈니스의 방향성

 ○ 향후 인공지능 사업 전개를 생각할 때 그 효과를 발휘하기 위해서는 데이터의 양과 질이 중요. 보다 현실적인 정보, 리얼 공간 데이터(실제 사회를 반영한 활동 데이터. 예를 들면 센서 등에서 취득된 공장 가동 데이터나 개인의 생체 정보 등)와 사이버 공간 데이터(인터넷 정보나 데이터, 소셜 미디어의 정보 등)의 데이터를 결합해 고부가가치를 창출하는 것.


 ○ 이를 위해서는 데이터를 어떻게 수집하고 축적해서 해석하느냐가 관건.


 ○ 인공지능 관련 기술은 2020년경까지는 계속해서 딥러닝을 중심으로 각 요소 기술이 서로 영향을 주고받으면서 강화되고, 더 나아가 각 산업 분야와 상호작용을 하면서 발전할 것으로 예측.


□ 각 산업 분야의 실제 공간 데이터의 구축을 위한 과제

 ○ 제조 분야

   - 현재 제조업에서 산업용 로봇에 딥러닝 기술을 활용해 산업용 로봇의 고도화나 이상 검지, 고장 예측을 수행하는 기술이 개발 중. 기계에서 수집된 데이터를 즉시 처리함으로써 기계끼리 공조하고 고도화할 것임.


   - 향후 인공지능과 IoT의 연동이 예측되는 영역이라고 생각하는데, 정부에서는 센서 등에서 수집한 데이터를 공장 간, 공장과 본사 간, 기업 간 등 조직의 테두리를 넘어 활용하는 ‘스마트 공장’의 선진 사례를 2020년까지 50개 이상 창출하겠다는 목표를 세움.


   - 2020년 이후에는 제조 현장의 자동화가 진행되어 고도화가 가속될 전망. AI탑재 산업용 로봇이나 부품 운반 로봇 등이 점차 침투할 전망.


 ○ 모바일 분야

   - 현재 자율주행(무인자동차) 실증실험이 진행 중. 2020년 도쿄올림픽 올림픽을 위한 고속도로 등에서의 자동주행의 기술 개발이 진행 중. 자율주행 기술을 뒷받침하는 3차원 디지털 지도의 실용화를 위한 정비에 대해서도 자동차 회사들과 지도 회사가 제휴해 추진.


   - 2020년 이후에는 우선 수송용 트럭의 대열 주행 등에 의한 자율주행이 이루어질 것으로 보여 운전사 부족 해소와 연료비 절감이 기대.


   - 일반 자동차의 자율주행이 본격화되어 ‘AI 온디맨드 모빌리티’(AI에 의한 배차 서비스, 승용차 공동 이용 등)에 의한 전개가 예상.


   - 또 인공지능 관련 산업에서의 이 분야의 온 디맨드 모빌리티 시장, 자동 운전 트럭 수송 등의 시장은 향후 가장 크게 성장하는 분야 중 하나.


   - 이 시장은 2020년 4조6,075억엔에서 2030년 약 30조4,897억엔(2030년)으로 약 6.6배의 성장할 것으로 예측.


 ○ 의료 분야

   - 현재 AI영상 해석에 의한 진단 지원이 이루어지고 있으며, 정부에서는 IoT 등을 활용한 개별화 건강 서비스로서 의료비 청구서(진료 보수 명세서), 건강진단 등의 데이터를 집약·분석해 활용하는 것이 2020년까지의 목표.


   - 2020년 이후에는 이미 기업에서도 웨어러블로 수집한 생체 정보를 헬스케어 서비스로 내놓을 전망. 일상생활에서의 병 징후 통보나 병원에서 대처 조언 서비스 등이 제공될 것으로 예상.


   - AI 탑재 수술 로봇, 인력 부족을 보완하는 진찰 접수·순회 감시 로봇 등 로봇이 활용될 전망.


□ 새로운 비즈니스를 위한 과제

 ○ 기존 산업과 비즈니스에서 성립된 교통 서비스가 존재하고 있어 이해관계자의 이해 조정이 불가결.


 ○ 새로운 비즈니스에 의한 혁신과 조화를 이룬 제도의 재구축이 필요.


 ○ 기술적으로 발전하는 한편에서 기술적인 안전성의 실증, 사회적 수용성 면에서도 사회적 공감대 형성이 중요.


 ○ 앞으로 비즈니스를 전개함에 있어 해외 대형 IT기업에 의한 고객 유치, 외부의 개발력과 아이디어를 활용하여 새로운 가치를 창출하는 오픈 이노베이션화 동향에 주목이 필요.


 ○ 해외 대형 IT기업은 인공지능 기술을 가진 벤처기업 등의 인수나 제휴, 연구자 확보 등에 의한 인공지능 관련 기술 집적, 강화를 도모. 최근에는 AI 클라우드, API(Application Programming Interface ; 애플리케이션 개발자가 컴퓨터 프로그램 기능을 이용할 수 있는 제휴 구조)의 제공 등이 두드러지면서 향후 플랫폼 경쟁이 비즈니스를 좌우할 전망.


 ▶ 원문 바로가기   (일어 : PDF)

 


자료원: EY종합연구소
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