6대 주요 산업의 AI 활용: 비즈니스 관점에서 살펴보는 최신 응용 사례

AI의 성장은 의료, 금융, 기술, 영업, 마케팅 등 주요 산업에서 새로운 비즈니스 활용 사례와 AI 응용의 발견을 촉진하고 있습니다. AI 활용은 전례 없는 수준에 도달했으며, 실제 환경의 자동화를 지원하기 위해 상당한 투자와 연구가 이루어지고 있습니다.

Statista에 따르면 현재 약 1,000억 달러인 AI 시장 규모는 2030년 거의 2조 달러에 도달하여 약 20배 성장할 것으로 예상됩니다.

여섯 가지 주요 산업의 AI 활용 사례와 조직에서 AI 도입을 시작하는 방법을 살펴보겠습니다.

AI가 기업을 위해 할 수 있는 일

AI는 전통적으로 사람의 주의가 필요했던 반복 작업을 기계가 수행하도록 합니다. 방대한 데이터와 알고리즘으로 정보를 분석하고 해석하여 정확한 예측과 정보에 기반한 의사결정을 지원합니다.

AI 도구는 기업에 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 사람이 더 가치 있는 일에 집중하도록 하여 효율성과 생산성을 높입니다.
• 사업 의사결정과 운영을 가속화하여 개발 주기를 줄이고 개발 투자금을 더 빨리 회수하도록 합니다.
• 새로운 수익원 발굴처럼 민첩한 대응과 사업 모델 확장을 지원합니다.
• 재무 계정 대사에서 오류 없는 결과를 제공하는 등 인적 오류를 줄이고 품질을 개선합니다.
• 모니터링을 개선하여 비용이 많이 들고 운영을 중단시키는 고장을 예방합니다.

여섯 가지 주요 산업의 AI 활용

AI는 다양한 산업에서 운영을 개선하고 업무 흐름을 간소화하며 고객 경험을 향상합니다. 몇 가지 사례를 살펴보겠습니다.

1. 마케팅 분야의 AI 활용

이미지: airdone — Adobe Stock

세계 마케팅 AI 시장은 2025년 400억 9,000만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2020~2025년 연평균 복합 성장률은 29.7%로 전망됩니다.

기업들은 맞춤형 콘텐츠, 동적 가격 책정, AI가 결정하는 이메일 발송 시점과 광고 타기팅 등을 통해 마케팅 전략과 고객 참여를 개선합니다.

마케팅 분야의 주요 AI 활용 사례는 다음과 같습니다.

개인화된 콘텐츠

AI는 머신러닝 알고리즘으로 데이터를 평가하고 소비자 선호를 예측하여 기업이 고객별 요구와 관심에 맞는 콘텐츠를 제공하도록 합니다. 예를 들어 BuzzFeed (BZFD )는 AI로 독자에게 맞는 콘텐츠를 제공하는 미디어 기업입니다.

대화형 AI

대화형 AI는 챗봇과 가상 에이전트처럼 사용자가 자연어로 소통할 수 있게 하는 기술입니다. 머신러닝과 자연어 처리로 사람 같은 상호작용을 구현합니다. 개인화와 확장성, 효과적인 의사소통 능력 덕분에 기업은 매끄럽고 역동적인 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

광고 타기팅

AI는 방대한 데이터를 분석해 종합적인 고객 프로필을 만들므로 마케터가 광고 대상을 더 정밀하게 설정할 수 있습니다. 그 결과 전환율이 높아지고 고객 획득당 비용이 낮아지며 투자수익률이 개선됩니다.

2. 법률 서비스 분야의 AI 활용

이미지: phonlamaiphoto — Adobe Stock

AI는 일상 업무를 자동화하고 비용을 줄이며 정확성을 개선해 법률 산업의 변화를 이끌고 있습니다. Accenture 보고서에 따르면 변호사와 법률 보조원이 수행하는 업무의 최대 60%를 자동화할 수 있습니다.

AI가 법률 산업을 어떻게 바꾸는지 살펴보겠습니다.

법률 조사

AI는 법률 전문가가 조사에 드는 시간과 노력을 줄이도록 정교한 알고리즘을 제공합니다. 변호사는 AI 법률 조사 도구로 방대한 데이터를 신속하게 평가하고 분석하여 더 나은 판단을 할 수 있습니다.

예를 들어 ROSS Intelligence는 Dentons 등 여러 로펌이 조사 절차를 자동화하고 생산성을 높이도록 돕는 AI 플랫폼입니다.

전자 증거개시

법적 요청에 따라 전자적으로 저장된 정보(ESI)를 찾고 수집하고 제출하는 과정을 전자 증거개시라고 합니다. AI는 기존 수작업보다 더 빠르고 정확하며 저렴하게 이 과정을 수행하도록 합니다. Relativity의 AI 기술을 이용하면 법률 전문가가 수집부터 제출까지의 절차를 간소화할 수 있습니다.

판사 봇

판사 봇은 판례와 데이터 분석을 바탕으로 판사의 의사결정을 지원하는 AI 시스템입니다. 법률 문제를 더 깊이 이해하도록 도와 판결의 정확성과 일관성을 높일 수 있는 분야로 관심을 받고 있습니다.

중국은 특정 민사 사건을 효과적으로 판결할 수 있는 Xiozhi라는 국내 최초의 판사 봇을 도입했습니다.

3. 영업 분야의 AI 활용

이미지: Stanisic Vladimir — Adobe Stock

AI는 영업 조직이 데이터에 기반해 결정하고 잠재고객 발굴과 고객 참여의 성과를 높이도록 합니다. McKinsey 보고서에 따르면 잠재고객 발굴과 기회 식별에 AI를 활용하는 영업팀은 생산성을 최대 50% 높일 수 있습니다.

영업 분야의 활용 사례는 다음과 같습니다.

대화 인텔리전스

대화 인텔리전스(CI)는 AI로 음성을 녹음하고 분석하여 영업 담당자와 고객의 대화에서 데이터 기반 통찰을 추출합니다. 기업은 고객의 행동과 선호를 파악해 기대에 맞는 영업 전략을 설계할 수 있습니다.

CI는 사람의 의사소통 패턴과 공통적인 불편 사항을 파악하여 고객 요구에 더 잘 대응하는 대화형 AI 시스템의 설계와 개발에 정보를 제공합니다.

AI 아바타

AI 아바타는 시장의 관심을 끄는 최신 AI 기술 중 하나입니다. 머신러닝과 자연어 처리로 개별화된 고객 서비스 및 영업 지원을 제공하는 가상 비서입니다. 영업팀은 이를 통해 반복 업무를 자동화하고 사업에 중요한 일에 시간을 쓸 수 있습니다. 예를 들어 Synthesia.io는 전문적인 영상에 사용할 AI 아바타를 제작할 수 있는 AI 영상 제작 플랫폼입니다.

잠재고객 발굴

AI는 머신러닝 알고리즘과 예측 분석을 활용하여 실제 고객으로 전환할 가능성에 따라 우수한 잠재고객을 식별하고 우선순위를 정하도록 합니다.

자동 잠재고객 점수 산정은 영업 담당자의 시간을 절약해 잠재고객과 의미 있는 관계를 쌓는 데 집중하도록 합니다. 기업은 잠재고객 관리 절차를 간소화하면서 영업 활동을 최적화하고 계약 체결 가능성을 높일 수 있습니다.

예를 들어 Leadzen.ai는 잠재고객을 탐색하는 기업에 실시간 업데이트를 제공하는 AI 기반 잠재고객 발굴 도구입니다.

4. 기술 분야의 AI 활용

이미지: Blue Planet Studio — Adobe Stock

IDC는 2024년 세계 AI 지출이 1,100억 달러에 도달하고 기술 부문이 대부분을 차지할 것으로 예측했습니다.

기술 부문의 최신 AI 활용 사례는 다음과 같습니다.

머신러닝 소프트웨어 개발

머신러닝 소프트웨어 개발은 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 개선되는 지능형 시스템을 만드는 것입니다. 머신러닝 운영 자동화(MLOps), 백엔드 개발, 데이터 엔지니어링과 머신러닝 모델 배포를 포함합니다.

자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 기계가 단순한 읽기를 넘어 사람의 언어를 이해하고 해석하도록 합니다. 기계는 글이나 말에서 의미를 추출하고 음성 인식, 감성 분석, 자동 텍스트 요약 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

NLP에서 GPT 개발은 GPT-3와 GPT-4를 기반으로 텍스트 생성 모델을 개발하는 것을 뜻합니다. 맞춤형 모델 훈련과 모델 최적화를 통해 기업의 상품 및 서비스를 개선하고 절차를 자동화하며 고객 경험을 향상합니다.

5. 의료 분야의 AI 활용

이미지: hasan — Adobe Stock

AI는 더 빠른 진단과 더 나은 환자 치료 결과를 지원합니다. 몇 가지 의료 AI 활용 사례를 살펴보겠습니다.

신약 발굴

약물별 임상시험 비용은 평균 13억 달러이며 약물의 10%만 시장에 출시됩니다. AI는 부작용과 효능을 분석하고 예측하여 신약 발굴을 가속화합니다. 중환자 치료용 약물을 시장에 내놓는 데 걸리는 시간도 줄입니다.

예를 들어 Therapeutics Data Commons는 협업을 촉진하고 약물 개발의 모든 단계와 다양한 치료 방식에 대한 데이터셋 선별 및 알고리즘 설계를 지원하는 공개 접근 플랫폼입니다.

AI 보조 로봇 수술

병원들은 최소침습 시술과 개심술에 로봇을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 로봇 보조 수술은 합병증과 통증을 줄이고 회복을 빠르게 합니다.

예를 들어 미국의 Mayo Clinic은 사람의 능력을 뛰어넘는 정밀성, 유연성, 제어력을 제공하는 로봇 보조 수술을 활용하여 의사가 복잡한 시술을 쉽게 수행하도록 합니다.

AI 기반 가상 치료사

AI 가상 치료사는 의료 접근성과 환자의 디지털 참여를 개선하여 일상적인 정신건강 문제에 새로운 해법을 제공합니다. 의료 챗봇은 사람 치료사와 실시간으로 협력해 피드백이나 제안을 제공할 수도 있습니다.

6. 금융 분야의 AI

이미지: Have a nice day — Adobe Stock

AI는 여러 산업을 변화시켰지만 은행과 금융 분야에서 그 영향은 특히 컸습니다. 금융 서비스 보고서에 따르면 은행은 AI 앱을 활용해 2023년까지 4,470억 달러를 절약할 수 있었습니다.

몇 가지 활용 사례를 살펴보겠습니다.

AI 기반 개인화 뱅킹

AI 개인화 뱅킹은 금융 산업을 바꾸고 있습니다. 모바일 뱅킹 앱의 머신러닝 알고리즘은 고객의 지출 패턴을 식별하고 유용한 조언을 제공하여 더 나은 금융 의사결정을 돕습니다.

예를 들어 핀테크 기업 Tally는 어떤 부채를 먼저, 언제 상환할지 안내하여 고객의 신용카드 부채 상환을 돕습니다.

행동 기반 투자 예측

이 전략은 머신러닝으로 투자자 행동에 따른 시장 추세를 예측합니다. 뉴스, 소셜미디어 정서, 투자자 심리 등 금융 및 비금융 데이터를 결합하여 향후 시장 움직임을 예측하는 패턴과 추세를 찾습니다.

Acorns 같은 소액 투자 앱은 AI로 사용자 지출 패턴을 분석하여 일상 지출에 영향을 주지 않고 소액을 저축하거나 투자할 수 있는 시점을 예측합니다.

자금세탁 방지

금융기관은 AI로 사기를 실시간 탐지하고 오탐을 줄이며 의심스러운 거래와 행동을 더 잘 식별할 수 있습니다. AI가 방대한 데이터를 분석해 사람이 놓칠 수 있는 패턴을 찾기 때문입니다. 예를 들어 Feedzai는 은행이 금융 위험을 관리하도록 돕는 사기 탐지 소프트웨어입니다.

기업의 AI 도입

조직의 AI 도입은 막막하게 느껴질 수 있습니다. 다음 세 가지 방법으로 시작할 수 있습니다.

• AI 솔루션으로 개선할 수 있는 사업 문제를 식별합니다.
• 데이터 품질, 기술 인프라와 직원 역량을 포함한 조직의 AI 도입 준비 상태를 평가합니다.
• IT, 사업, 데이터 과학 담당자가 참여하는 부서 간 팀을 구성하여 AI 도입 절차를 감독합니다.

AI의 최신 동향과 기술에 관한 자세한 내용은 Unite.ai에서 확인하세요.