신기술 활용 비즈니스 모델

신기술을 활용한 비즈니스의 예

- AI 기계학습은 인간의 맥락적 학습방식을 모방한 것이다. AI 엔진은 스스로 학습하도록 설계된 것이 아니다. 인간과 똑같이 AI도 알고리즘을 사용해서 배워야 할 대상에 대해 교육을 받아야 한다.

AI는 맥락적 사례 학습 역할을 하는 빅데이터로부터 관련성을 찾고, 알고리즘을 '이해'함으로써, 데이터에 대해 완벽한 감을 잡을 수 있다.

- 센서는 인간의 감각을 모방해서 학습을 돕는 역할을 한다. 예를들어, 안면인식과 이미지 인식은, 인간이 사용하는 시각적 학습 모델에 따라 물체를 구별하게 도와줄 수 있다. 컴퓨터의 인지 기술은, 기계가 NLP를 통해 사회적 의사소통을 흉내 내고 로봇공학을 통해, 실제로 움직일 수 있게 해준다.

- AR과 VR은 온라인과 오프라인이라는 두 가지 현실을 서로 겹쳐 보면서, 인간의 상상력을 흉내 낸 것이다. 또 IoT와 블록체인을 개발해서, 기계들끼리 서로 어울리게 할 방법을 구상하고 있다. 우리는 이런 첨단기술을 차세대 기술이라고 부른다.

AI, NLP, 센서 기술, 로봇공학, 혼합현실, IoT, 블록체인이 그런 기술에 속한다.

1. 인공지능

- 공상과학 영화에서 보는 것처럼, AI를 인간의 지능과 같은 수준으로 간주하면 위협적으로 느끼기도 한다. 특정 문제뿐만 아니라, 인간처럼 주어진 모든 상황에서 생각과 학습을 하고, 창작하는 능력을 갖춘 AI를 '범용 인공지능AGI, Artificial General Intelligence'라고 하는데, 개발하는 데만 최소 20년이 넘게 걸릴 수 있다.

- AI는 이미 제한적 범위 내에서 적용이 일반화됐고, 몇몇 산업에서는 일상적인 작업을 자동화하는 데까지 광범위하게 활용하고 있다. 금융서비스 업체들은 AI를 이용해서 부정행위를 자동 탐지하고, 신용점수를 산출한다.

구글은 사용자가 검색창에 각 문자를 입력하더라도 AI로 검색어를 추천해준다.

- 아마존은 도서 추천에, 우버는 시장 상황이나 특정 소비층의 지불 능력에 따라 가격이 바뀌는 '가변적 가격 책정 dynamic pricing' 방식을 운용하는 데 활용한다. 초기 형태로는, 고객서비스용 챗봇을 이용한 '전문가 시스템 export system'이 있다.

고객은 이런 챗봇과 상호작용할 때, 미리 정해진 목록에 수록된 질문만 할 수 있다.

- 업무과정이 반복적이고, 표준화된 기업일수록 전문가 시스템을 자동화에 더 잘 활용할 수 있다. 또 AI는 과거의 역사적 데이터를 입력해 주면, 이전에 알려지지 않은 패턴을 학습하고 발견한다.

비정형화된 데이터 unstructured data를 분석해서, 정형화된 정보 structured information로 변환한다. 빅데이터에서 얻은 통찰을 해석 후 응용하는게 중요하다.

- 알리바바의 계열사인 앤트파이낸셜은 결제 보안, 금융자문, 대출승인, 보험금 청구 처리, 고객 서비스, 위험관리 등 핵심 업무 과정을 모두 자동화했다. 예를 들어, 이미지인식과 기계학습방법을 통해 자동차 보험을 재설정한다.

고객이 스마트폰 사진과 함께 자동차 보험 청구서를 제출하면, AI 엔진이 이미지를 분석하고, 요청의 적절성 여부를 판단한다.

- AI는 단순 자동화 두뇌에 불과하다. 새로운 고객 경험을 제공하기 위해서는 로봇공학, 안면인식, 음성인식, 센서 등의 기술과 연동돼야 한다. 단, AI가 가치를 창출해주더라도 신중하게 관리해야 한다.

인간의 선호와 과거 결정으로부터 생긴 편견이 AI 알고리즘에 은연중 반영될 수 있기 때문이다. 포용적 개발 없이는, AI가 소득 불균형을 심화시킬 수 있다.

2. 자연어 처리 (NLP)

- NLP란, 기계에게 문어와 구어를 모두 포함하는 인간의 의사소통 방식을 복제하도록 가르치는 것이다. NLP는 특히 음성인식 비서voice assistant처럼 언어 입력이 필요한 AI를 개발하는 데 중요하다.

기계에게 말의 뉘앙스를 가르치려면 많은 양의 실제 대화 대본과 비디오 녹화본이 필요하다.

- 챗봇과 판매분야 모두에 활용되고 있는데, 특히 등급이 낮은lower-tier 고객으로부터 걸려온 전화에 응대하거나, 텔레마케팅을 진행할 때 많은 돈을 아낄 수 있다.

- 기업간 거래 B2B, Business-to-Business 분야에서는 소프트웨어 기업인 허브 스폿과 래피드 마이너 등이 챗봇을 이용해서 '잠재 고객의 구매 가능성을 예측'하고 그 결과에 따라 적절한 후속 채널로 안내한다.

왓츠앱, 페이스북, 위챗 등과 같이 사람들은 다른 사람들과 채팅하는 것처럼 챗봇과 소통할 수 있기를 원한다.

NLP이 중요한 이유

- 미리 준비된 선택지나 항목들 가운데서 답을 고르거나, 제한된 수만큼의 단어로 답하도록 구성된 폐쇄형 closed-ended 질문에만 답할 수 있는 단순 챗봇과 다르게, NLP 구동 챗봇은 임의적인 질문을 해석하고, 그것에 답할 수 있다.

오타, 속어, 약어와 같은 이른바 '노이즈noise' 같은 것들이 포함되어 있어도 메시지를 이해할 수 있게 해준다.

- 예를 들어, 성능이 뛰어난 챗봇은 비꼬는 말을 탐지할 수 있을 만큼 감정까지 이해할 수 있으며, 모호한 단어의 의도된 의미를 유추해서 문맥을 파악할 수도 있다. 음성인식 기술 덕에, 기계는 말로 하는 명령에 반응하는 데 훨씬 더 능숙해졌다.

이미 다수의 음성인식 비서가 등장했다.

대표적인 예로, 듀풀렉스는 가상 비서가 자연스러운 대화를 얼마나 원활하게 수행할 수 있는지를 보여주었다. 미용실이나 레스토랑에 전화를 걸어 예약하려고 할 때, 음성인식 비서는 로봇처럼 이 아닌, '음'과 '암'처럼 대화를 잠시 중단할 때 스는 표현들까지 곁들여서 대화를 더 실감 나게 해 준다.

- 이런 발달로, 음성인식 비서를 통해 검색하고 쇼핑하는 고객이 크게 늘어났다. 비서는 여러 제품을 비교해서 과거의 결정을 토대로 구매할 브랜드를 추천해준다. 과거에 구매한 제품이 많을수록, 제안의 정확성이 높아진다.

이렇게 완전히 새로워진 쇼핑 방법에 대비하려면, 빅데이터를 수집해서, 사용자 기호가 반영된 구매 알고리즘을 준비해둬야 한다.

3. 센서 기술

- 컴퓨터는 텍스트와 음성인식뿐만 아니라, 이미지와 안면인식을 통해서도 학습한다. 소셜 미디어 시대에, 높아진 셀카에 대한 인기가 이런 추세를 가속화 하고 있다. 간단히 말하면, 이미지 인식은 이미지 스캔 후 웹이나 데이터베이스에서 닮은 것을 찾는 기술이다.

대표적으로, 구글의 이미지 인식 기능이 있다.

예를 들어, 기업은 수백만 개의 소셜 미디어 게시물을 둘러보다가, 자신의 브랜드를 사서 소비하는 사람들의 사진을 스캔해서 감사 편지를 보낼 수도 있다. 또 경쟁 브랜드를 쓰는 사람들을 찾아내, 브랜드 전환을 권유할 수도 있다. 이런 식의 표 적화된 광고는 시장 점유율을 높이는 데 매우 효과적이다.

- 이미지 인식 기능은 고객 경험을 개선하는 데도 유용하다. 예를 들어, 고객은 선반 위 상품을 스캔함으로써, AI 엔진으로부터 상품에 대한 자세한 정보를 받을 수 있다. 이 밖에도 술과 담배 구매자들의 나이를 확인하기 위해 계산대에 안면인식 카메라를 설치할 수 있다.

이 기술은 무인 셀프 계산대도 운영할 수 있게 해준다.

- 센서 배치에 관심이 많은 또 다른 분야는, 자율주행차다. 웨이모 Waymo 같은 기술 기업들은 GM 크루즈, 포드 오토노머스, 아르고 AI 등 자동차 제조사들의 지원을 받는 업체들과 자율주행차 분야에서 경쟁하고 있다.

AI에게 주변 상황을 이해시키기 위해, 자율주행차는 센서에 상당 수준 의존할 수밖에 없다.

- 자율주행차는 일반적으로, 차량 곳곳에 설치한 카메라, 레이더, 초음파, 라이다LiDAR라는 4가지 유형의 센서를 이용해서 거리를 측정하고, 도로 차선을 식별하며, 주변의 차량을 감지한다. 또 안정성을 높이고, 차량 관리를 돕기 위해 여러 센서가 부착된 텔레매틱스Telematics 시스템도 설치된다.

- 텔레매틱스는 특히, 물류와 공급망을 최적화하는 데 유용하다. 소유자는 매일 GPS 패턴, 주행 시간과 거리, 연비 등에 대한 정보를 받으면서, 자율주행차의 상태를 관리할 수 있고, 차 정비시기에 대한 연락도 받을 수 있다.

보험 회사들 역시 텔레매틱스를 이용해서 주행거리에 따라 보험료를 추가로 할인해주는 상품을 판매한다.

4. 로봇공학

- 자동화 로봇은 노동집약적 특성이 있어서, 제조업 분야에서 가장 큰 비용 절감 효과를 낸다. 최근 들어 임금 수준은 높아진 반면, 로봇 가격은 낮아져 그런 효과가 더 커졌다. AI의 발전으로, 산업용 로봇이 처리할 수 있는 업무의 범위도 넓어졌다.

로봇의 내구성과 유연한 업무 시간별 활용성이 생산성 향상으로 이어지며, 자동화 하려는 곳이 많다.

- 가장 극단적인 로봇공학 실험은, 휴머니티가 중요한 접객 분야에서 진행되고 있다. 잡무를 로봇에게 맡겨, 직원들이 더 개인화된 고객서비스를 제공하게 하기 위해서다. 미국 버지니아주에 있는 힐튼호텔은 로봇 안내원 코니를 시범 운영했다.

코니는 투숙객에게 인근의 명소와 레스토랑을 추천해준다.

- 호텔들은 요리에도 로봇을 투입하기 시작했다. 예를 들어, 싱가포르에 있는 스튜디오M호텔에서는 로봇 요리사가 오믈렛을 만든다. 로봇이라고 하면, 종종 인간의 신체와 비슷한 모습을 상상하지만, 로봇공학이 반드시 물리적 로봇만 관련이 있는 건 아니다.

점점 더 확산되고 있는 RPA(로봇 프로세스 자동화)는 소프트웨어 로봇공학과 관련있다.

RPA에서는 가상 로봇이 인간처럼 구체적 지침을 따라, 컴퓨터 작업을 수행한다. 기업은 이것을 통해 대량의 반복적인 업무 과정을 자동화할 수 있고, 오류도 최소화할 수 있다. RPA는 송장 작성이나 결제 같은 백오피스 재무관리 업무에 자주 활용되며, 직원 교육과 급여 처리 같은 인사관리 업무에서도 유용하다.

- 영업분야에서는, CRM(고객관계 관리)이 가장 일반적인 활용 사례다. 영업팀은 명함과 종이 보고서 묶음을 디지털 형식으로 쉽게 변환해서, CRM 시스템에 저장해놓을 수 있다. 또 판매 안내문용 이메일을 자동화하는 데도 유용하다.

마케팅 분야에서는 프로그래매틱 광고에 주로 사용된다.

- 프로그램이 자동으로 이용자의 검색경로와 검색어 등의 빅데이터를 분석해, 이용자가 필요로 하는 광고를 띄워준다. 갈수록 온라인 광고 예산의 비중이 높아지면서 RPA의 인기도 높아지고 있다.

5. 혼합현실 (AR+VR=MR)

- 3차원 사용자 인터페이스 혁신 분야에서 AR(가상현실)과 VR(증강현실)을 합친 MR(혼합현실)은 물리적 세계와 디지털 세계 사이의 경계를 모호하게 만들면서, 가장 유망한 기술로 부각되고 있다.

MR의 목표는 인간의 상상력을 모방하는 것으로, 현재는 주로 오락과 게임에 활용되고 있다. 일부 기업은 고객 경험을 강화하기 위해 예전부터 MR에 투자해왔다.

AR

- AR 안에서 인터랙티브 디지털 콘텐츠는 실제 세계 환경에서 사용자의 눈에 보이는 것 위에 얇게 뒤덮듯 표현된다. 가장 인기 있는 사례가 '포켓몬 고' 게임으로, 모바일 화면을 통해 주변을 볼 때 상상 속의 생명체가 현실에 있는 것처럼 보인다.

덮어씌울 디지털 콘텐츠는 지난 몇 년 사이 주로 시각적 그래픽과 소리에서 촉각과 후각적 피드백으로 발전했다.

VR

- 어떤 면에서는 AR의 반대라고 할 수 있다. AR이 디지털객체 digital object를 현실 세계로 가져오는 것과 같다면, VR은 인간을 디지털 세계로 데려가는 것과 같다. VR은 일반적으로, 사용자가 보는 것을 가상의 디지털 환경으로 대체해준다.

사용자는 헤드셋을 끼면, 롤러코스터를 타거나 외계인을 쏘는 경험을 할 수 있다. VR을 사용하려면 오큘러스 리프트Oculus Rift 같은 전용 헤드셋과 구글 카드보드 같은 헤드셋을 써야 한다. 소니와 닌텐도의 게임기도 추가 품목으로 VR 기기를 제공한다.

MR 활용 방법

- 관광 부문은 사람들이 실제 목적지를 방문하도록 유도하기 위해, 가상 투어 서비스를 제공하는 데 MR을 활용한다. 예를 들어, 프랑스 루브르박물관은 방문객들이 모나리자를 가까이서 보고, 그림에 얽힌 이야기를 찾아볼 수 있는 가상 체험을 할 수 있게 해준다.

예를 들어, 가구 회사인 이케아는 판매 제품의 3D 이미지를 제작해서, 잠재 구매자가 AR로 가구가 자기 집에 잘 어울리는지를 시각화해서 볼 수 있게 해 준다. 주택용품 유통 전문점인 로우스는, VR을 이용해 직접 주택을 개조하는 DIY 교육을 제공한다.

- 자동차 분야에서는 벤츠, 토요타, 쉐보레가 차량의 속도, 연료 잔량, 도로 안내 정보 등을 운전석 전면 유리에 그래픽으로 보여주는 '헤드업 디스플레이' 형태로 AR을 광범위하게 이용하고 있다.

랜드로버는 전면 유리에 전방 지형의 전체 이미지를 보여주는 식으로, 헤드업 디스플레이의 개념을 확장했는데, 운전석에 앉으면 자동차 후드가 투명하게 보인다.

- 슈즈 브랜드인 탐스는, VR이 마케팅뿐만 아니라, 사회적 영향을 창출하는 데도 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줬다. 탐스는 신발 한 켤레를 팔 때마다, 신발 한 켤레를 기부하는 정책으로 유명한데, 도움이 필요한 아이들에게 신발을 기부하면,

어떤 기분을 느낄 수 있는지를 고객이 VR을 통해 경험할 수 있게 해준다.

6. IoT와 블록체인

- IoT는 기계와 사물에 센서를 부착해, 인터넷을 통해서 실시간으로 데이터를 주고받는 기술이나 환경을 말한다. 핸드폰, 웨어러블 기기, 가전제품, 자동차, 스마트 전기계량기, 감시 카메라가 IoT로 연결된 예다.

개인은 IoT를 통해, 스마트홈의 가전제품을 작동시킬 수 있고, 기업은 원격 모니터링이나 건물과 차량 같은 자산을 관리하는데 이용할 수 있다.

- 가장 중요한 건, IoT가 마찰 없는 고객 환경을 제공하게 해준다는 것이다. 이제 모든 물리적 접점이 IoT를 통해, 디지털로 연결되기 때문에 마찰이 없는 경험이 가능해진다. 디즈니가 대표적인 예인데, IoT를 활용해서, 테마파크에서 마찰을 없애고, 고객 경험을 재정의했다.

- 매직밴드 팔찌는 마이 디즈니 익스피리언스 웹 사이트와 연결되어 있어, 고객 정보를 저장 후 테마파크 티켓, 객실 키, 결제수단 기능을 한다. 밴드는 무선 주파수 기술을 통해 놀이기구, 식당, 상점, 호텔에 설치된 수천 개의 센서와 계속해서 통신한다.

디즈니 직원들은 고객의 움직임을 주시하다가, 예측을 통해 능동적으로 서비스 제공을 할 수 있다.

- 수집된 고객 이동 데이터는, 위치 기반 제품 또는 서비스를 설계하거나, 고객이 가장 좋아하는 놀이기구를 타는 데 가장 효율적인 동선을 추천할 때 귀중한 자료가 된다.

블록체인

- 개방된 분산원장distributed ledger 시스템인 블록체인은, 거래 정보를 기록한 원장을, 특정 기관의 중앙 서버가 아닌 P2P 네트워크에 분산해서 암호화해 데이터를 기록한다. 블록은 원장의 한 페이지에 해당하며, 완성된 블록은 절대로 변경되지 않고,

체인 내의 다음 블록으로 연결 차례가 넘어간다.

- 블록체인의 보안은, 중재자로서 은행이 없어도 두 당사자 간에 거래가 이뤄지도록 돕는다. 또 중앙은행 없이도, 비트코인 같은 암호화폐를 발명할 수 있게 해 준다. 블록체인이 가진 '안전하고 투명한 기록 유지'라는 특성은 마케팅의 판도를 바꿀 수 있는 요소다.

IBM은 디지털 광고 배치의 투명성을 높이기 위한 블록체인 프로젝트에 착수했다.

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