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2019년 9월 20일

세계 경제는 AI로 새로운 국면을 맞이할 것 같다. AI는 산업으로 확산은 가파르고, AI를 통해서 부를 창출하려는 AI 스타트업의 경쟁 또한 뜨겁다.

중국이 바로 그러하다. ‘RED AI’를 쓴 차이나 머니 네트워크의 NINA는 중국의 AI 현상에 대해서 이렇게 생각한다.

“중국의 AI 시장의 성장은 4S로 설명됩니다. Speed (속도), Scale (규모), Social Indifference (사회적 무관심), State Support (국가 지원)입니다. 이 4S는 AI 시장이 그 어느 국가보다도 가파르게 상업화 및 제품화 하도록 해줍니다.”

여기서 사회적 무관심이란 용어가 눈의 띌 것 같다. AI는 데이터가 생명이다. 데이터가 없으면 할 게 없다. 전세계에서 중국만이 사회적 무관심으로 거리에서 촬영되는 정보들, 얼굴 인식 정보들, 거래 개인 정보들이 무관심할 정도로 느슨하기 때문에, 이 데이터들이 Face Recognition AI 스타트업들을 몇 년 만에 유니콘으로 만들수 있게 된다.

“한편 취약점도 있죠. 이러한 장점은 글로벌로 진출하는 데에는 취약점이 있습니다. 또한 정부 지원이 지속적이지 못할 때가 그렇습니다”

AI 산업을 깊게 조명하며 많은 활동을 하고 있는 NINA는 RISE를 비롯 많은 테크 및 AI 행사에 초빙받고 있다.

이번 AI SUMMIT SEOUL에서는 그녀의 경험과 인사이트를 통해서 한국의 AI 비즈니스 프로젝트를 하는 혹은 스타트업을 하는 관계자들에게 AI Business Model 성공 가이드를 공유할 예정이다.

www.aisummit.co.kr


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2019년 9월 17일

 

AI SUMMIT 2019 SEOUL – P&G와 세포라의 AI 

 

AI는 조직과 개인 모두에게 많은 변화를 요구한다.  세계적인 기업일수록, 또 지속적인 성장을 하는 기업들일수록 변화에 대한 대응이 매우 빠르다. 

AI SUMMIT 2019 SEOUL에서는 글로벌 기업들의 AI 적용 사례를 들어볼 예정이다. 특히 월마트, Fedex, 볼보, BT(British Telecom), 라쿠텐, 익스피디아 등의 전문가를 초빙한 이유도 바로 이 기업들의 변화 혹은 프로젝트에서 일한 리더로써의 개인의 경험을 들어보기 위해서이다. 

이 관점에서 올해도 주목할 기업은 P&G이다. 작년 행사에서 P&G의 세계 정상급 Business Operation의 비밀은 끊임없는 혁신 그리고 최근의 AI 도입 프로젝트를 당시 담당 임원이었던 토니 살단하 (Tony Saldanha)로부터 들었다. P&G는 마케팅, 고객 대응(콜센터), 물류, 조직 관리, HR 등 거의 대부분의 사업 부문과 내부 업무 부문에 AI를 도입하고 있다고 그 사례를 설명해주었다.

올해는 더 실무적으로 들어와서, AI 프로젝트를 (RPA등) 조직내 도입하면서, 무엇을 중점적으로 고려하고 또 주의해야 하는지, 프로젝트 리더인 오구른 젠크(Özgür Genç)에게서 들어볼 예정이다. 글로벌 기업 현직 담당 리더로 섭외가 매우 어려운 케이스들로, AI SUMMIT 2019 SEOUL에서 들을 수 있다. 

그리고 또다른 소개할 기업은 세계적인 화장품 기업 세포라(SEPHORA)다. 코스메틱 시장과 제품에 관심이 없다면 세포라를 모르는 분도 있을 것 같다. 그러나 세포라는 1970년 프랑스에서 설립된 기업으로 50년된 기업으로 약 300개 정도 브랜드를 갖고 있다. 화장품 회사이지만, 요즘은 럭셔리 화장품 기업의 변화가 매우 빠른데, 세포라는 현재 디지털 기술을 활용한 디지털 트랜스포메이션에서 가장 각광받는 기업이다. 그 기술에는 AI가 있다.

 

 

최근 AI 기술은 리테일 산업의 혁명을 불러일으키고 있다. 소비자와의 교감과 경험의 수준을 끌어올리는 데, AI 기술이 일조를 하고 있다. AR (증강 현실) 기술은 고객에게 즐거움을 주고, 제품 구매를 유도하며, AI 기술은 이 즐거움을 더 정교하고 개인화하도록 도와준다. 현재 글로벌 코스메틱 시장, 나아가서 리테일 기업들 그리고 리테일 샵은 기술과의 전쟁중이다. 무인 지불 시스템,  보안 카메라를 통한 고객 행위 분석, 가상 피팅 및 추천 등 AI는 핵심 기술이다.

 

세포라(SEPHORA) 현직 CTO인 알리 부후치(Ali Bouhouch)의 “어떻게 AI가 리테일에 영향을 주는가”라는 주제로 AI SUMMIT SEOUL에서 들을 수 있다.  

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Ali Bouhouch는 선도적인 컨설팅, 소프트웨어 개발, 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 팀과 e-Commerce, 고객 경험 및 Advanced Analytics에서 첨단 솔루션을 제공하는 데 20년 이상의 성공을 거둔 기업인이자 혁신 기술 임원이다. 알리는 샌디에이고 주립대학교에서 전기공학 학사학위를, 애리조나 주립대학교에서 컴퓨터공학 석사학위를 받았다.

 


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2019년 9월 10일

안녕하세요?

벌써 추석이 다가왔습니다. 모두 즐거운 한가위가 되시길 바랍니다.

 

 

차이나 AI의 중심 심천과 상해

세계적인 AI 전문가이자 현대 중국 AI 붐의 큰 역할을 한 리카이푸는 그의 저서 ‘AI 슈퍼 파워’에서 AI 발전시기를 네가지로 나누어서 설명합니다. 바로 인터넷 AI, 비즈니스 AI, 인지(Perception) AI, 그리고 자율 행동 (Autonomous) AI인데요, 중국은 현재 비즈니스 AI와 자율 행동 분야에서 미국을 맹 추격하고 있고 나머지 분야는 세계 AI를 이끌고 있습니다.

 AI SUMMIT 사무국 팀은 차이나 AI의 현장을 느끼기 위해서, 중국 제조의 심장 그러나 이제는 AI의 심장 선전(심천)과 세계 제 1위의 AI도시를 꿈꾸는 상하이를 탐방했습니다.

AI의 심장 선전(심천)과 세계 제 1위의 AI도시를 꿈꾸는 상하이 탐방사진

 

AI SUMMIT 사무국 팀이 심천에서 직접 촬영한 영상으로, 더욱 생생한 중국의 AI와 심천의 현장을 느껴보세요! (클릭)

 

2017년 발표된 중국 정부의 AI 2030 플랜은 중국이 AI 2030 미국을 능가하고, AI 분야에서 세계 선두가 되겠다는 야심을 그대로 보여줍니다. 포브스지의 예측에 따르면, AI 2030년까지 세계 GDP 15조 달러를 영향을 줄 것이라 하는 데요, 이 중에 중국이 7조 달러 ( 8,400) 차지할 것으로 합니다과거 기술 대국 미국의 심장은 실리콘 밸리의 영역이었으나, 최소한 AI의 비즈니스 영역에 있어서 경쟁은 안개 속의 경쟁입니다.

 

자율주행 중국 기업들

현재 중국이 미국과 결정적으로 차이 나는 것은 데이터량의 차이, AI로 성공하려는 밤낮을 가리지 않는 수많은 이르는 스타트업의 힘 그리고 이를 전폭 지원하는 중앙과 주정부의 열정입니다. 이로 인해, 탄탄한 IT 기업이 많은 미국 기업들이 앞다투어 투자하는 비즈니스 AI 분야나, 자율 주행 등 고난이도를 필요로 하는 분야는 시간이 더 걸리겠지만, 인터넷 AI, 인지 AI 분야는 이미 미국을 앞서고 있다고 합니다.

특히 얼굴 인식 AI 기술 분야는 도드라 집니다. 중국 도시 어디를 가나, 거리에 보안 카메라가 사방팔방 깔려 있습니다. 중국 AI는 텐센트, 알리바바, 바이두 3대 공룡 IT 기업 외에 AI 스타트업으로 생태계가 형성되어 있는 데, AI 스타트업의 숫자를 정확히 파악하지 못할 만큼 많습니다. 이 중에서 얼굴 인식 분야와 자율 주행 분야에서 매우 앞서가고 있습니다. 특히 홍콩의 센스타임, 베이징의 메그비, 상하이의 이투 테크놀로지의 3대 얼굴 인식 AI 스타트업은 이제 스타트업의 모습이 아닙니다. 센스타임이 받은 투자금은 2조가 넘어서며, 기업가치는 8조를 넘어서고 있습니다. 센스타임의 위세는 이미 미국에도 경계에 들어가서, 블랙리스트에 화웨이와 함께, 겨우 4년 밖엔 안된 AI 스타트업 센스타임도 포함되어 있을 정도입니다.

 

메그비 (Face ++)

알리바바가 투자한 메그비 (제품은 Face ++)는 곧 홍콩 주식 시장에 상장을 할 예정인데, 성공적으로 상장할 경우, 최초의 중국 AI 스타트업이 상장을 하게 되고, 1조 이상을 끌어 모으게 됩니다. 이 시장이 매력적인 것은 중국이라는 내수 시장이 너무나 크기 때문입니다. 중국은 13억이 넘는 인구에 가까운 미래에 26억 개의 보안 카메라를 설치할 계획을 갖고 있는 데, 이것은 1인당 2개의 카메라가 전 국민을 비추게 될 것이라 보입니다. 정부가 우선 가장 중요한 고객이 된다. 메그비는 제품 론칭 이후, 약 4천 명의 범인을 잡아내는 데 기여를 했다고 하죠.

얼굴인식 기술은 이러한 보안 이외에도, 마케팅용, 교육, 헬스케어, 페이먼트 시장에서 2021년까지 약 7조 달러 시장을 형성할 것으로 예측됩니다. 이 대부분의 시장을 베이징, 상하이, 선전 그리고 홍콩에 위치한 중국 AI 기업들이 차지할 것으로 보입니다. 이미 얼굴 인식 기술은 생활 깊숙이 들어와서 중국 KFC 등 상점에서 지불 수단으로 쓰이고 있고, 구내식당에서의 계산, 공항 게이트 안내 등 소비자의 라이프스타일에 적용되어서 점점 시장이 빠르게 성장할 것으로 보입니다.

핑안약국 ‘AI Good Doctor’

 

 

특히 인간과 대화를 나누고 감정을 읽는 AI 기술에 큰 시장이 놓여 있다 보니, AI의 진화에 대한 두려움과 AI로 인한 혁신과 효율, 편리해짐에 대한 주장이 동시에 강한 데요, 가령 자본 기준 세계 7대 기업인 중국 핑안 그룹의 ‘AI Good Doctor’의 사례에서 쉽게 그 모습을 알 수 있습니다. 핑안 굳 닥터는 콘솔에 AI와 대화를 할 수 있는 공간, 원격 진료를 받고 바로 콘솔박스에서 약을 사거나, 약국에서 약을 살 수 있는 원 스톱 원격 의료 서비스인데요, 이미 중국에는 수천개의 이 콘솔 박스가 깔려 있고, 하루 6백 6십만명이 이용하고 있다고 합니다. 이 기술의 성공에는 AI가 얼마나 환자와 자연스럽게 대화를 하고 (이후에는 실제 의사와 연결), 전문적으로 컨설팅을 할 수 있는 가입니다. 이를 위해서는 대화의 능력과 얼굴 인식을 통한 감정을 읽을 수 있는 능력을 갖추어야 합니다.

 

 

차이나 AI, 급성장의 배경

이러한 AI 시장 발전에는 리카이푸가 그의 저서 ‘AI 슈퍼파워’에서 지적했듯이, AI 연구실을 떠나서 실행 (Implementation)의 시대에 들어와 있기 때문이다. 상대적으로 규제가 약하고, 데이터 접속이 용이하고 풍부한 중국에서, 많은 기업들이 AI 기술을 비즈니스에 적용할 수 있어서, 중국은 매우 AI 기술과 사업적 활용도를 높이는 데 매우 유리한 고지를 점하고 있습니다. 보스톤 컨설팅 그룹의 조사에 따르면, 85퍼센트의 중국 기업들이 그들의 사업에 AI를 활용하고 있다고 하며, 이것은 51퍼센트의 미국과는 큰 차이를 보여줍니다.

차이나 AI, 우리가 배울 것은 없을까요?

이번 AI SUMMIT에서는 중국 AI 생태계를 꿰뚫고 있는 차이나 머니 네트워크의 설립자이자, “RED AI (중국의 AI)”의 저자인NINA XIANG을 비롯, 물류 로봇 AI 스타트업의 GEEK + 등 중국 AI의 사례를 들려줄 연사가 참가합니다. 흥미로운 기업과 계속 얘기 중인데요, 추가 확정 연사는 홈페이지에서 계속 업데이트 하겠습니다.

 


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2019년 8월 26일

안녕하세요?

작년에 이어, 글로벌 AI 컨퍼런스 ‘AI Summit SEOUL’이 11월 28-29일 코엑스에서 개최하게 되었습니다. 

처음 이 행사를 고민했을 때,  알파고가 휩쓸고 간 뒤였습니다.  이 시점에 그 어느 국가보다도  AI에 눈을 더 크게 뜬 곳은 중국이 아닌가 생각합니다. 세계 제 1위 바둑 황제 커제가 알파고에 패배하며 흘린 눈물이 중국을 깜짝 놀라게 했습니다.  지금 돌이켜 보면, 상업적 측면에서 중국 AI의 모습이 수많은 AI 스타트업들과 함께 성장한 것이 불과 몇년 정도 밖에 되지 않았다는 것도 놀랍습니다. 

사실 AI는 늘 학교 연구소에서 학문적으로 계속 다루어와 졌고, 학계 행사도 꾸준했습니다. 그러나 알파고 시점에 뉴욕, 런던, 네덜란드 등에서 테크놀러지 벤더 (솔루션 기업)외에 AI의 비즈니스의 융합이라는 이름으로, 저희 행사와 비슷한  컨퍼런스가 생겨 나기 시작했습니다. 서울에서의 이 행사는 저희의 기획과 함께 작년에 시작했습니다. 

컨퍼런스에서 다루는 주제들도  초기는 AI의 정의와 현황, 그리고 미래의 가능성, 좀더 나아가면 머신러닝, 딥러닝의 개념, 현황, 활용 가능성에 대한 발표가 많았습니다. 전반적으로 AI의 잠재성은 부인하지 않지만, 뭔가 기대하는 것이 눈에 보이지 않기 때문에,  조망하는 분위기가 압도적이었습니다.

그러나 이제는 이런 주제들을 다룰 수가 없습니다.  AI 시장은 동시 다발적으로 너무 빠르게 진화하고 있습니다.  기술 공급 기업은 기술에, 수요자인 기업들은 Use Case에 목말라 있습니다. 모두가 뭔가 눈에 보이는 성과를 원하고 있습니다. 바로 이 둘의 접점을 의미합니다.  이 둘의 접점에는 두가지 핵심이 있는 데요, 그 하나는 AI가 돈이 되는가입니다. 다시 말해, AI를 활용해서 새로운 성장 동력을 만들 수 있는가이며, 두번째는 두려움입니다. AI의 진화와 영햐으로 인해서, 자신이 일하는 조직과 변화되는 일에 대한 두려움, 어쩌면 변화 그 자체에 대한 두려움입니다. 두 번째는 좀 더 인류적인, 인간적인 그리고 더 들어가서는 개인적인 이슈입니다.

이렇게 AI는 조직 관점에서든 개인 관점에서든,  매우 중요한 주제가 되어 있습니다.  새로운 비즈니스 측면에서도 그렇고, 우리가 일하는 환경을 급격하게 바꾸고 있는 것이 현실입니다.  예를 들면  물류 뿐만 아니라 콜센터 상담, 보험 심사 영역, 음식 주문 등 인간의 감정적 요소와 거리가 멀수록 점점 대체 속도는 빨라지고 있습니다. 문제는 바로 이 속도입니다. 

이러한 변화의 속도는 열정적인 기업가와 자본가를 자극합니다.  천문학적인 투자 여력을 가진 Google, Amazon, Facebook, Alibaba 등이 AI에 막대한 투자를 하고 있지만,  중국에만 4천개에 이른다는,  전 세계적으로 1만개에 이를 것으로 추정되는  AI 스타트업이 AI 산업 지도를 매일 새롭게 만들어 가고 있습니다.  불과 2-3년만에, 1,000억 혹은 1조를 넘는 밸류에이션을 가진 AI 스타트업이 별로 새롭지도 않은 것이 현실이 되고 있습니다.  작년 AI Summit 2018 Seoul에서 발표했던 센스타임 (SenseTime)이 좋은 예입니다.

 

행사 기획자로서 이 행사를 통해서 무엇을 전달할 수 있을 것인가? 

그렇다면, 광범위한 변화가 일어나는 AI 산업에서 AI Summit Seoul을 통해서 무엇을 전달할 수 있을 것인가? 저희는 다음과 같이 정리를 하여,  글로벌로 Speaker를 찾아 다녔습니다.

 

  •  변화에 대한 적응이 빠른 기업들은 어떻게 하고 있나? 
  •  산업별 Use Case는 있을까? 
  •  AI로 새로운 비즈니스를 만드는 기업의 사례는 무엇일까? 
  •  AI 적용 로드 맵과 방향은 무엇인가? 
  • 기업  내부 프로세스 혁신하고 효율성은 어떻게 높일까? 
  •  디지털 트랜스포메이션과 AI의 역할은 무엇인가? 
  •  AI 모델과 기술적 변화는 무엇인가? 

 

 1 . 변화에 대한 적응이 빠른 기업들: 글로벌 기업들의 변화 

지속적인 성장을 하는 글로벌 기업들은 민첩합니다. 그래서 서바이벌하고 있겠죠. AI의 변화에 있어서도 마찬가지입니다. 그래서 이 행사에서는 글로벌 시장에서의 글로벌 기업들과 AI 스타트업들의 기술과 솔루션이 어떻게 비즈니스에서 Use Case를 만들어 내는 지 그 내용을  준비했습니다. 참고로 포천 1,000 기업중 에서는  Walmart, UnitedHealth Group, Softbank, Johnson & Johnson, Procter & Gambl, Société Générale, FedEx, Volvo Group, BT Group, Adobe, Rakuten, Dentsu 및 Expedia Group에서 참가하며, 계속 추가되고 있습니다.

 

 2. 산업별 Use Case 

AI는 전 산업에 영향을 주고 있는데요, 특히나 헬스케어, 리테일, 금융, 물류 , 제조에서 진화가 좀 더 빠릅니다.  최근에는 농업 및 마케팅 산업에서도 매우 가파릅니다. 이 번 행사에서도 이 분야들에 전문가들의 발표가 있으니, 꼭 확인해 보시면 좋겠습니다.

 

 3. AI로 새로운 비즈니스를 창출하는 케이스 

AI 스타트업들의 성공은 매우 자극이 됩니다. 그들은 놀라운 아이디어와 빠른 실행력으로 투자금을 이끌어내고, 혁신을 만들어 냅니다.  조금 전에 언급한 농업에서의 AI가 있었는 데요, 이번 행사에서는 국내 기업인데,  놀라운 기술력으로 세계 시장으로 진출하려는  농축산업 AI기업, 유라이크 코리아의 발표가 있습니다. 또한 한국인으로 실리콘 밸리에서 창업한 자율 주행 AI기업인 Phantom AI의 강연, 그리고 물류 로봇으로 수천억원의 펀딩을 받고 진군 중인 중국 수퍼 AI 스타트업 GeekPlus의 강연이 있습니다. 

 

4. AI 적용 로드맵과 방향 

국내의 많은 기업들이 AI 프로젝트를 진행하고 있습니다만, 데이터 부재, 엔지니어 확보, 목표와 기대치의 차이등 현실적인 장애도 많고, 또 성과도 가시적이지 않은 경우도 많습니다. 대부분 여러분들은 그래서 AI의 성공 Use Case와 배울 수 있는 Roadmap을 원합니다.  롯데 멤버스, CJ 올리브영 등, 이 부분에  대한  강연을 오후 전문 트랙에서 이어집니다. 

 

5.  기업 내부 프로세스 혁신과 효율성 

AI는 새로운 비즈니스 모델을 만들어 내기도 하지만,  조직의 운영 프로세스를 혁신하기도 합니다. 운영 프로세스를 혁신하면, 조직 경쟁력이 강해 집니다. 이 분야를 위해서 작년에 이어서 올 해도 마케팅, HR 그리고 물류 등에 Global Speaker 분들이 AI가 어떻게 마케팅에 적용되어 가고 있고 (덴츠 이지스),  일하는 환경을 바꾸어 갈 것인가 (CBRE)등의 발표가 있을 예정입니다.

 

아래는  위 주제별로 연사를 다시 소개해 드립니다. 계속 추가 되므로, 홈페이지를 체크해 주십시요.

 

주요 발표 주제와 연사 라인업 

 

1. AI와 비즈니스(산업)의 융합

– AI를 통한 디지털 트랜스포매이션, Jair Ribeiro, Volvo Group, AI Strategist
– 지능형 자동화의 베스트 프렉티스, Özgür Genç, P&G, Global IT and Shared Services Executive
– 옴니채널 리테일링과 AI, Avinash Jade 박사, Walmart Labs, Principal Data Scientist
– 심탁길, CJ올리브네트웍스 상무 , Head of Big Data and CJONE
– 알리안츠 AI Use Case, Lawrence Wee 박사, Allianz, Chief Data Scientist
– AI를 통한 미래 범죄의 예측과 법의 집행, Irakli Beridze, UN, Head of the Centre for Artificial Intelligence and Robotics
– 제약 산업의 AI와 헬스케어 산업의 미래, Emmanuel Fombu 박사, Johnson & Johnson, Global Strategy and Digital Innovation
– AI를 통한 리테일 산업의 변화, Ali Bouhouch, Sephora, CTO

 

2. AI의 새로운 흐름과 비즈니스 기회 창출

– 거대한 차세대 AI의 기회, Nina Xiang, China Money Network 창립자

 

3. AI와 일하는 방식의 변화

– AI, 어떻게 일하는 방식을 바꾸는가? Steve Cassidy, BT(British Telecom) Group, Chief Research Scientist
– AI는 어떻게 일하는 환경을 바꾸는가? Peter Andrew, CBRE, Executive Director – Workplace Centre of Excellence

 

4. AI 기술의 변화

– 라쿠텐의 비주얼 인식, 채영남 박사, Rakuten, Principal Research Scientist
– Terrestrial Robotics를 위한 AI, David Han 박사, US Army, Senior Research Scientist
– AI는 어떻게 자율 주행 시대를 이끌고 있나?, 조형기 박사, Phantom AI, CEO

 

더 많은 연사들은 결정되는대로 홈페이지에 계속 업데이트 하고 있습니다.

우리는 여러분께서, 미래를 더 잘 준비하도록 최선을 다해 돕겠습니다.  AI Summit에서 여러분을 뵙겠습니다.

 

기획자 박세정 드림

AI Summit Seoul 사무국


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2019년 4월 25일

미국 시애틀에 본부를 둔 Allen Institute for Artificial Intelligence 연구소는 중국이 2030년까지 인공지능 분야에서 세계 리더가 되겠다는 목표를 5년 이내에 달성할 수 있을 것으로 보인다고 전했다.

앨런 인공지능 연구소가 실시한 이번 연구에서 그리고 올해 50% 이상으로 가장 많이 인용된 논문에서, 내년에 가장 많이 인용될 10%의 논문에서 그리고 2025년까지 가장 많이 인용될 1%의 논문에서 미국을 추월할 것이라고 보고 있다.

 

“위의 표와 같이 이 같은 추세가 계속된다면, 중국은 5년안에 가장 영향력 있는 논문에서 미국을 추월할 것이다. 또한 논문이라는 것은 사람들이 직접 쓰고 읽으며 출판되고 난 후 인용할 수 있기 때문에, 이러한 긴 프로세스가 중국의 AI 관련 논문 인용을 지연시키는 이유.” 라고 Oren Etzioni연구소 대표는 언급했다.

“결국 중요한 것은 중국의 AI연구는 양적인 면과 질적인 면으로 놀라운 정도라는 것이다”.

이 분석은 AI연구에 대한 중요한 사실을 보여주고 있다. AI 연구에 대한 중국의 막대한 투자를 포함하여 2017년 AI에 관한 발표가 선행되어 올해 많은 국가에서 그 효과가 나타나기 시작하였다. 하여 장기적으로 보았을 때 AI전략이 중요하다는 사실이 입증되었다.

Etzioni는 이 보고를 트럼프 대통령의 American AI Initiative에 회답하는 기회로 활용하였는데, 이는 연구 및 배치 전략에 대한 연방정부의 자금부족 때문에 매우 비판 받아왔다. Etzioni는 국제 학생들에 대한 행정부의 접근 방식이 미국에서 AI개발을 방해한다는 것을 강조했다.

“ 우리는 트럼프 정부가 학생들과 학자들의 이민을 막기 위해 동원하고 있는 방법들을 막기 위해 노력해야 한다” 고 말했다. 또한 그는 “우리는 언제나 그랬듯이 이러한 재능이 있는 사람들이 더 필요하다. AI2는 매우 국제적이며, 우리에게 큰 도움으로써 작용하고 있다.”고 말했다.

그는 “학생과 학자들의 이민을 저지하기 위해 다양한 방법을 동원하고 있는 트럼프 정부가 해온 일을 중단해야 한다”고 말했다. “우리는 언제나 그랬듯이 그런 재능 있는 사람들이 더 필요하다. AI2는 국제적으로도 매우 큰 호재를 작용하고 있다”고 말했다.

 

이 글은 2019315, AI Business기사를 DMK에서 번역한 글입니다.

China To Overtake U.S. In AI Within 5 Years


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2019년 4월 18일

맥도날드는 소비자들의 데이터 기반 식사 선택권을 제공하는 서비스를 도입하기 위해 인공지능 스타트업에 투자하고 있다.

맥도날드가 투자하는 이스라엘 인공지능 스타트업  Dynamic Yield, 이 스타트업이 개발한 기술은 날씨, 시간, 교통량에 따라 메뉴를 자동으로 변경할 수 있다. 맥도날드는 이 회사에 300만 달러를 투자하는 것으로 알려졌다.

맥도날드에 의하면 drive-through에서 차량 번호판을 인식하여 고객이 평소에 주로 주문하던 메뉴를 구매할 수 있다고 말했다.

Dynamic Yield는 또한 AI 기술을 통해 더운 날 맥플러리 아이스크림을 자동으로 제안하거나 고객에게 그 날 특정 매장에서 인기 있는 음식들을 알려 줄 수 있다고 한다. 현재 미국 대부분의 맥도날드 매장은 drive-through이며, 이 기술은 drive-through 를 갖춘 매장들부터 먼저 도입할 계획이다.

맥도날드 CEO인 Steve Easterbrook은 “이 기술은 매 시간대와 날씨를 알 수 있는 것은 물론이고 하루 중 가장 바쁜 시간대의 메뉴를 미리 파악하고 서비스 제공에 소요되는 시간까지 예측할 수 있다”고 언급했다. 궁극적인 목적은 “더 개인화된 경험”을 제공하는 것이고, 고객의 최초 주문에 기반해 어울리는 추가 메뉴를 제안할 수 있는 것이라고 한다.

스티브는 맥도날드가 이 기술을 이용해 6천 8백만 명의 패스트푸드 고객들에게 서비스를 제공함으로써 수집된 데이터를 최대한 활용할 것이며, 맥도날드 앱과 셀프 주문 kiosk에 통합될 것이라고 더했다.

뉴욕과 텔아비브에 본사를 둔 Dynamic Yield는 쇼핑 패턴과 과거 구매 이력을 이용하여 다음에 어떤 상품을 구매할 것인지를 제안하는 알고리즘을 고안했고, IKEA, Office와 William Hill을 포함한 다른 회사들을 위해 기계 학습 시스템을 생산하고 있다.

이 글은 2019년 3월 27일, BBC NEWS 기사를 DMK에서 번역한 글입니다.


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2019년 4월 18일

만약 당신이 인공지능(AI)으로 모든 것을 자동화할 수 있고 자동화가 된다고 믿는다면, AP통신, Reuters, 워싱턴포스트, 야후 스포츠 등 많은 유명 언론사들이 이미 AI를 이용해 엄청나게 많은 콘텐츠를 만들고 있다는 사실이 놀랍지는 않을 것이다.

예를 들면, 언론 협회(The Press Association)는 이제 AI를 이용하여 한 달에 30,000건 이상의 지역 뉴스를 제작하고 있다.

아마 이 글을 읽는 분들 중에서는 AI로 쓰여진 콘텐츠는 아마도 일반적 형식인 누가, 무엇을, 어디서, 언제, 그리고 어떻게 구성을 가진 글로 생각할 수 있을 것이다. 물론 어느 정도는 일반적 글쓰기 형태를 띨 순 있지만, 오늘날의 AI로 쓰여진 콘텐츠는 형식적인 글쓰기 형태를 넘어 시나 소설과 같이 창의적인 글쓰기 또한 가능하다.

 AI는 어떻게 컨텐츠를 쓸 수 있을까?

데이터에서 자동으로 서면 서술이 생성되는 소프트웨어 프로세스를 Natural Language Generation(NLG)라고 한다. 이 NLG는 비즈니스 인텔리전스 대시보드(Business Intelligence Dashboards), 비즈니스 데이터 보고서(business data reports), 개인화된 이메일(personalized email), 앱 통신(in-app messaging communication), 클라이언트 파이넨셜 포트폴리오 업데이트(client financial portfolio updates) 등 이미 우리 주변의 다양한 콘텐츠 생성에 사용되고 있다.

 그럼 NLG는 어떻게 사용되는가?

NLG의 첫 번째 단계로는 원하는 콘텐츠 형식을 정의하는 것이다. 소셜 미디어 포스트부터 재무 보고서, 그리고 시에 이르기까지 각각의 콘텐츠 유형은 독특한 글쓰기 스타일과 구조를 가지고 있다. 템플릿 또는 서술 유형의 글쓰기 방식은 최종 사용자, NLG 솔루션 혹은 소프트웨어 제공자에 의해 구성된다. 이용 가능한 NLG 툴로는 Narrative Science의 Quill, 아마존의 Polly, Automated Insights의 Wordsmith, 그리고 구글의 Text-to-Speech 등이 있으며, 워싱턴 포스트에 Heliograf와 같은 인하우스 툴을 만든 조직도 있다.

다른 AI 솔루션과 마찬가지로, 데이터에 대한 소유권과 접근은 매우 중요하다. NLG의 경우, 구조화된 데이터는 소프트웨어에 주입되고 서술 설계 방식의 일부인 “조건적 논리(Conditional Logic)”를 통해 처리된다. 여기서 이 output은 마치 인간이 만든 각 컨텐츠의 한 조각처럼 보이는 것이 최종 목표이다.

 조직들이 자연어 생성에 투자하는 이유는 무엇일까?

AI의 다른 구현과 마찬가지로, 자연어 생성은 조직이 대규모 데이터셋을 처리하고 인간이 할 수 있는 것보다 더 효율적으로 만들 수 있게 해준다. 따라서 NLG 솔루션을 구현한 조직들은 인간이 한 개를 작성하는데 걸리는 시간 안에 수천개의 narratives를 제작할 수 있다.

또한, NLG는 규모에 따라 복잡한 개인화를 가능하게 한다. 예로, 고객에게 다양한 서비스 및 전반적인 경험적 이점을 제공할 수 있게 돕는다. 그리고 회사에 업무 공간 절약 계획이 있다면, 분기별로 받는 401K 분량의 포트폴리오 요약지를 받는다고 생각해 보자. 이것들은 NLG에 의해 생성되었을 가능성이 높지만, 이것은 매우 개인화되어 있을 것이고, 당신에게 직접 전달된 내용일 것이며, 당신의 개인 정보들을 사용하고 있을 것이다.

또한, 자연어 처리는 데이터 전문가가 아닌 일반 사람들에게 데이터를 보다 통찰력 있고 이해하기 쉽게 만들 수 있다. 도표와 그래프가 시각적으로 매력적일 수 있지만, 일부 사람들, 특히 데이터 분석에 익숙하지 않은 사람들이 도표와 그래프로부터 얻어야 할 중요한 메시지를 구분해 내는 것은 그들에게 어려운 일일 수도 있다.

 현재 사용하는 NLG의 예시

연구 시간과 비용을 줄이기 위해, 독일 은행인 커머즈뱅크(Commerzbank)는 지분 연구 보고서를 작성하기 위해 AI를 활용하고 있다. 아직 완전히 자동화가 되지는 않았지만, 이 기술은 이미 인적 자본 분석가가 했을 양의 약 75%를 수행할 수 있다.

연구를 빠르게 가속화하는 것부터, 사실 확인, 댓글 모니터링, 워크플로우 간소화, 가짜 뉴스 제거, 그리고 심지어 컨텐츠 작성까지 전 세계의 뉴스룸에서 사용되고 있는 자동화된 저널리즘 어플리케이션들이 몇 가지 있다. AP통신은 수천 건의 스포츠 보고서를 작성하기 위해 AI를 이용하고 있으며, 서술 설계에 따라 소프트웨어는 데이터를 스캔하고 독자들이 알아야 할 중요한 경기의 인사이트를 결정할 수 있다. 이는 그 정보 및 내용이 자연스럽게 들리고 받아들여 지는 것이 중요하기 때문이다. 워싱턴포스트는 인하우스 NLG 툴을 사용하여 뉴스 기사와 소셜 미디어 포스트를 만들고 있다.

추가적으로, 현재 많은 금융 기관들이 Narrative Science’s NLG 플랫폼 Quill을 이용해 10-15페이지짜리 재무 보고서를 순식간에 작성하고 있다. 이것은 또한 Groupon, Forbes, USAA 등을 위한 컨텐츠를 만들고 있기도 하다.

인공지능은 긴 문서로부터의 텍스트 요약, 짧고 일관성 있는 버전을 만드는 것을 돕고 있다. 이를 위해서는 알고리즘이 원본 문서를 이해한 다음 의미와 중요한 세부사항을 맥락에 맞는 요약이 필요로 한다.

자연어 세대는 거의 상을 수상할 뻔한 일본 AI가 쓴 소설 “The Day a Computer Writes a Novel”과 Jack Kerouac이 영감 받은 여행과 시의 내레이션을 만드는데 사용되었다. 기계가 인간과 같은 창의성과 독창성을 가지고 실제로 글을 쓸 수 있다는 완전한 확신이 있기 전에 해결해야 할 몇 가지 결점이 있지만, 이러한 발전은 더 이상 창의성과 독창성이 인간만이 가질 수 있는 능력이 아닌 AI도 충분히 갖출 수 있다는 가능성을 보여준 케이스이다.

 기계인가 인간인가?

당신은 봇에 의해 쓰여진 컨텐츠를 식별할 수 있을까요? 직접 AI 컨텐츠를 사용해 볼 준비가 되었나요? 당신이 해야 할 일은 AI에게 헤드라인만 주면, 당신을 위해 모든 연구를 해 줄 것입니다.

이 글은 2019년 3월 29일, 글로벌 베스트셀러 저자이자 저명한 키노스 연설자 겸 비즈니스 테크놀로지 전략 어드바이저인 Bernard Marr이 쓴 기사를 DMK에서 번역한 글입니다.


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2018년 11월 15일

비젼과 현실의 차이의 갭은 항상 컸습니다. AI도 그러합니다. 많은 환상도 있고, 가능성도 얘기하지만, 실제 AI를 기업의 프로세스에 적용할 때, 쓸만한 데이터는 없고, 실행할 인재도 모자라며, 접근을 어떻게 해야 할 지 방향도 모를 수 있습니다. 경영자들은 경영자대로, 실무자는 실무자대로 현안을 바라보는 관점과 기대수준도 매우 다릅니다.

 

AI는 피하지 못할 현실임에 분명합니다. 어떻게 해야 할까요?

 

이 패널 프로그램을 통해서, 세분을 모셨습니다. AI의 로드맴 관점, 현실적 상황과 접근 방법, 그리고 실패를 줄이고 어떻게 효율적으로 성과를 낼 것인가에 대해서 짚어 보겠습니다.

– AI 구축 로드맵: Element AI의 음병찬 한국 대표

– 실패를 줄이는 접근: 데이터 과학자 &저자, 엔코아의 김옥기 상무

– 살아있는 AI 구축 스토리와 인사이트, 신한카드의 김지연 셀장을

만나볼 수 있습니다.

 

세션 자세히 보기


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2018년 11월 13일

AI SUMMIT 2018에서는 금융/공공에서의 AI 사례로 세계은행 (World Bank)에서 17년 이상 근무하며, 현재 수많은 프로젝트를 수행하고있으며, 현재 AI 프로젝트를 수행 중인 하윤정 Senior Officer를 초빙하게 되었습니다. 세계은행에서 활발하게 AI 프로젝트가 진행 중인 것이 흥미로운 데요, 하윤정 연사와 사전 인터뷰를 하여 포스팅합니다. 

 

1. 먼저 저희 행사에 스피커로 모시게 된 것을 감사드립니다. 현재 일하고 계시는 세계은행 (The World Bank)에서 주로 하시는 업무에 대해서 잠깐 설명을 부탁드릴까요? 세계은행 Innovation Lab과 함께하시는 일도 설명해주십시오.

저는 현재 재무부서에서 블록체인, AI 등의 핀테크를 활용해 업무혁신과 세계은행 고객인 각 나라의 금융개발을 위해 일하고 있습니다. 최근의 기술혁신을 도입하기 위해 세계은행 IT부서에서 2017년 6월 블록체인 Lab을 론칭했고 2018년 1월에 AI Lab을 론칭한 후 현재는 통합해 Innovation Lab으로 부릅니다. 제가 2017년 봄 블록체인 행사에 다녀온 후 호주의 Commonwealth Bank of Australia (CBA)가 블록체인을 기반으로 한 채권 발행 사례를 소개해 세계은행과 CBA가 협력해 세계 최초의 글로벌 블록체인 채권 Bondi가 올 8월에 발행되었습니다.

 

 

2. 미국에서는 금융 산업에서 Capital One이 AI 관련 사례 발표를 많이 하고 있는 것을 보았습니다만, 세계은행의 AI의 관점은 어떤 것들이 있을까요?

세계은행 각국의 각 분야의 정책 결정자들과 지식과 경험을 나누는 지식뱅크 역할을 합니다. AI 분야에도 다양한 정책 결정자들의 역할이 있는데요, 먼저 AI의 기초가 되는 데이터 관련해 개인의 사생활 보호를 유지하면서 어떻게 데이터를 활용한 것인지, 혹은 AI가 잘못 활용되면 엄청난 재앙이 될 수 있는데 어떻게 그러한 오용을 막을 수 있을지 등등입니다.

또한, 재무부서에서는 저희가 축적한 실질적 경험과 기술을 저희 고객인 중앙은행 및 정부 관련 재무담당 부서에 교육프로그램을 통해 나눕니다. AI의 경우 저희가 직접 경험한 것뿐 아니라 저희와 거래하는 많은 중앙은행 및 금융기관의 사례들을 나누는 지식 중개인 역할도 합니다.

 

 

3. 위 질문에 연결하여, 세계은행의 AI Initiatives & case, 즉 구체적인 사례들이 어떤 것이 있는지 설명을 부탁드릴까요? 또 AI 프로젝트는 기술적인 지원도 많이 필요한데, 테크놀로지는 어떻게 협업을 하는지 궁금합니다.

세계은행의 구체적인 사례는 두 가지 범주로 나뉠 수 있습니다. Machine Learning을 이용해 빅데이터에서 패턴을 찾아내 미래를 예측하는 것과 AI를 이용해 자동화로 비용 절감과 효율성을 높이는 것이죠. Machine Learning의 사례로는 각국의 위험도를 측정하거나 빈곤 정도, 경제개발 속도 등등을 에측하는데 적용됩니다.

AI 사례로는 2016년부터 로보틱스를 이용한 단순 반복 업무의 자동화가 추진되어 상용화 단계에 있고 최근에는 Natural Language Processing (NLP) 활용해 많은 보고서를 읽고 분석해야 하는 업무를 자동화하는 시도를 하고 있습니다.

기술적인 면은 Lab에서 마이크로소프트, 구글, 아마존 등등의 전문가들과 함께 일하기도 하고 각 부서의 필요에 따라 새로운 벤처 기술을 찾아내기도 해 Lab에 연결시키기도 합니다.

 

4. AI는 금융, 유통, 제조 등에서 활발하게 도입되고 있습니다. 국가마다 AI 리더십을 가지기 위해서 많은 경쟁을 하고 있고, 기업들도 마찬가지입니다. 글로벌 차원에서 금융권의 AI 도입 수준은 어떤 상황인지, 국가별 경쟁력은 어떻게 보고 계신지 궁금합니다.

Machine Learning은 사실 최근에 많은 분야에 적용되기 전, 금융권의 헤지펀드에서 활발하게 개발되었지요. 그도 그럴 것이 금융거래는 거래량이 풍부하고 과거 데이터 또한 풍부하고 모두 수량 자료인지라 AI를 적용하기에 더할 나위 없이 좋은 분야이지요. 헤지펀드에서 고주파거래 알고리즘 (High Frequency Trading Algorithm)을 개발해 정보를 조금이라도 빨리, 또는 인간이 감지하지 못하는 정보를 감지해 금융거래에 이용해 수익을 얻는 것이었습니다. 이러한 기술은 이제 금융권에서 다양하게 활용되고 있는데, “로봇 자문 Robo-advisor”을 통한 자산운용 Portfolio Management, 정상적인 거래와 다른 점 (anomalies)을 감지해 사기 (fraud) 방지에 활용되고 있습니다.

또한 대출 및 보험 인수 절차를 자동화하고 고객상담을 자동화해 챗봇 (Chat-bot)을 도입했고 Bank of America에서 가상 도우미 “Erica”를 도입했습니다.  JPMorgan Chase는 법률문서를 분석해 필요한 항목을 추출해내는 a Contract Intelligence (COiN) platform을 최근에 도입했는데, 이는 영국의 금융감독당국인 Financial Conduct Authority (FCA)에서 2017년 11월 2주간 “TechSprint”를 개최해 발굴한 기술에 기반하고 있습니다.

영국의 경우는 기존의 2만 페이지가 넘는 금융 관련 규제 법안을 메타데이터로 전환해 사용자가 쉽게 찾아볼 수 있고 금융기관이 일정 조건에 해당되면 자동으로 해당 법규를 준수할 수 있도록 자동화해 2018년 Central Banking Fintech Regtech global award를 수상하기도 했습니다.

10월에 맥켄지에서 발표한 “The Promise and challenge of the age of artificial intelligence”라는 Executive Briefing에 보면 금융서비스업이 AI채택에 있어 선구자 역을 해 왔음을 보고하고 있고, 국가별 순위로 보자면 미국과 중국이 투 탑 Two Top으로 자리 잡고 있습니다. 최근에 발행된 Dr. Kai-Fu Lee의  “AI Superpowers”도 중국과 미국 두 선두 나라를 비교하며 “미국은 개인의 사생활 보호 등에 따른 데이터에 대한 정책이 분명치 않은 반면 중국은 통제국가로 데이터를 충분히 활용할 수 있어 중국이 미국을 앞지르게 될 것”이라고 한 점은 꽤 흥미롭습니다. 데이터에 대한 정책 결정이 AI 산업에 밀접한 연관이 있음을 주목한 것인데, 이런 측면에서 세계은행은 그를 초대하여 11월 15일 김 용 총재와 간담회를 가집니다.

 

 

5. 세계은행의 한국 사무소는 한국의 금융 선진화 사업을 진행하는 것으로 아는데, AI 프로젝트도 포함되어 있나요? 또 한국 기업들의 현황은 어떻게 보고 계신지요?

사실 12월 첫째 주에 이 행사에 이어서 한국금융위원회와 세계은행 한국사무소 공동 주최로 한국의 금융 선진화를 위한 핀테크 행사와 여러 금융기관과의 회의가 있습니다. 세계은행 내에서 Distruptive Technology (DT)로  불리는 혁신적 기술이 빈곤퇴치와 다양한 개발에 긍정적으로 활용될 수 있도록 여러 방면으로 접근하고 있는데, 그중 금융분야는 매우 중요한 비중을 차지합니다. 이는 금융은 자원의 배분에 중요한 역할을 할 뿐 아니라 인체의 피의 흐름과 같이 한 경제의 흐름에 절대적인 역할을 담당함으로 금융의 선진화는 매우 중요한 문제입니다.

그런데도 한국의 Disruptive Technology (DT)의 활동은 외부에 많이 드러나지 않아 홍보가 부족한 면이 있지 않나 싶습니다. 그런 의미에서 제가 이 행사에 참석해서 한국의 AI 현주소를 파악하고, 또한 핀테크 행사를 통해 한국사무소와 세계은행 본부, 그리고 한국의 공공기관 및 핀테크 관련산 업자들이 함께 모여 논의하는 이번 행사가 좋은 결실을 맺는  기회가 되길 기원합니다.

 

 

6. 끝으로, 세계은행은 전 세계에서일어나고 있는 금융의 혁신적인 변화들을 파악하고, 각 국가의 금융시장을 변화시키고 또한 세계로 진출할 수 있는 아이디어를 갖게 하는 일을 주로 하는 것으로 이해하고 있는데, 이번 강연에서는 주로 어떤 이야기를 들려주실지 내용을 미리 간략히 요약을 부탁드릴까요?

제가 근무하고 있는 재무부서는 세계은행 내에서 조금 독특한 면이 있습니다. 재무부서는 세계은행이라는 기관이 업무를 수행할 수 있도록 자금을 조달하고 운영하는 역할을 감당하면서 동시에 전 세계 금융시장과의 연계성, 그 경험과 지식을 바탕으로 각국의 재무담당 기관에 자문 역할을 감당합니다. 또한 금융거래를 위해선 금융시스템과 최첨단 기술을 끊임없이 파악하고 업무에 연계시키는 일을 하기에 기술 혁신과 늘 가까이 일 해오고 있습니다. 이번 강연에선 세계은행 내 AI 활용 및 재무부서의 활용 사례, 또한 여러 나라의 좋은 사례들을 나누려고 합니다.

 

 

이번 12월에 있을 AI 서밋 행사에서 하윤정 Senior Officer로 부터 ‘세계은행의 AI Initiatives & Lessons’ 주제를 통해서 더 자세히 들어 볼 예정이다.


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2018년 10월 29일

무려 100조 원의 자금을 쥐고, 로보틱, 공유 차량, 이커머스 및 반도체에 투자를 한 소트트뱅크가 눈여겨보는 스트타업이 있다. 바로 중국 AI 스타트업 센스타임 (SenseTime)이다. 2018년 7월 소프트뱅크가 10억 불 (약 1조 1천4백억 원)을 이 기업에 투자하기 위해 조사를 하고 있다는 기사가 나오기 시작했다. 이 놀라운 스타트업은 이미 시리즈 D까지 25개 투자자로부터 1조 9천억 원을 투자받았고 그중에는 퀄퀌과 알리바바도 있다. 센스타임은 이제 기업가치 6조에 이르는데, 설립된 지 겨우 4년 밖엔 되지 않는 얼굴 인식 AI 스타트업이다. 센스타임은 알리바바, 바이두, 텐센트, 아이 플라이 텍 등에 이은 불과 4년 만에 중국 5위의 AI 플랫폼 기업이 되었다.

 

         (사진: 센스타임 CEO XU Li) 

그러나 센스타임이란 이름을 들어 본 중국인도 많지 않을 것 같다. 이 회사의 제품이 거리에 다니는 자신들의 얼굴을 인식하고, 스마트폰에서 자신의 얼굴을 시뮬레이션 하면서 놀아도, 이 회사의 제품인 줄은 모른다. 소비자들은 모를 수 밖엔 없는 B2B AI 솔루션을 팔기 때문이다. 어떻게 센스타임은 이렇게 무서운 뉴키즈 온 더 블록이 되었을까? 센스타임을 통해서 지금의 AI가 불러올 새로운 경제의 미래를 보게 되는 것일까? 우리 산업에는 어떤 암시를 주는 것일까?

 

우선 글로벌 AI 시장은 글로벌 플랫폼 기업들의 엄청난 물량공세와 인력 채용으로 서로 전쟁 중이다. AI 시장에서 고급 인력들은 부르는 게 연봉일 정도로 치솟고 있고, 대학원생들은 졸업도 하기 전에 AI 테크 기업들의 러브콜을 받고 있다. 학교 연구소들의 연구원들도 랩(Lab)을 떠나, 고액으로 유혹하는 산업 전선으로 이동하고 있다. 금전적 유혹도 매혹적이겠지만, 단순히 이것만은 아니다. 지금 시대의 AI는 학교를 벗어나, 현실적으로 비즈니스 모델을 만들고 부를 창출 할 수 있는 가능성이 과거와는 차원이 달라 진 점을 봐야 한다. 실리콘밸리, 상하이, 그리고 텔아비브에서 미래의 금을 캐기 위해서 경쟁하는 수많은 스타트업들은 데이터 부족이나 기술 수준 등 과거에는 불가능했던 환경들이 이제는 즉 데이터와 테크놀로지를 융합하여, 새로운 비즈니스 모델을 만들고 솔루션을 만들 수 있기 때문이다. ‘AI 슈퍼파워: 차이나, 실리콘밸리 그리고 새로운 세계 질서’의 저자 콰이 후 리 (Kai Fu Lee)는 그의 저서에서, 이것을 거대한 실행(Implementation)의 AI 시대의 서막이라 표현했다. 여기서 실행이라 함은 수많은 스타트업들이 만들어내는 헤아리기 힘들게 많은 AI 프로젝트들이 다양한 그리고 손에 잡히는 결과를 만들어 내는 것을 의미한다.

 

중국의 AI 유니콘 ‘센스타임’은 바로 이러한 환경에서 나온 스타이며, 앞으로 얼마나 많은 AI 유니콘이 나올지 우리는 모른다. 그리고 저변이 풍부한 중국이 매우 유리한 환경을 갖고 있음을 봐야겠다. 센스타임의 도약에는 크게 다섯 가지 이유를 들 수 있다. 아래 이유들은 서로 물려서 돌아가는 선순환 구조를 갖고 있다.

 

방대한 데이터와 테크놀로지의 융합

센스타임의 테크놀로지는 1억 명의 얼굴에서 1명의 얼굴을 분간해낸 다고 하며, 에러율이 매우 낮다고 알려져 있다. 얼굴 인식 기술은 많은 경쟁자가 있기 때문에 정확도가 뛰어나야 하며, 그보다도 이 기술이 여러 비즈니스 문제를 해결해 줄 수 있어야 한다. 가령 고객이 정부라면 거리의 범인을 잡아내는 기술이며, 고객이 버스 회사라면, 운전사의 상태를 보고 얼마나 피곤한지, 졸고 있는지 등을 정확히 파악하여, 경고음을 보내는 기술이다. (미래에는 운전사의 운전을 강제로 제동 하고, 대신해서 운전하는 시대의 전조인지도 모른다) 고객이 은행이라면, VIP 고객을 미리 알아내서, 배려할 수 있는 기술이다. 이 회사는 엄청나게 복잡한 상하이역에서 승차권이나 교통카드를 없애고, 고객들이 교통편을 이용할 수 있도록 하는 프로젝트를 진행 중이다. 얼굴이 곧 승차권이며 사람들은 승차하기 위해서 아무것도 할 것이 없다. 또한 리테일 산업이라면, 고객의 나이, 성별, 구매 행동 등을 모두 조사할 수 있고 마케팅 데이터로 쓸 수도 있다. 비공식적으로 들리는 말에 의하면, 중국 월마트도 이 솔루션을 테스팅한다는 말이 있다.

(사진: VIP 고객을 인식하는 얼굴 인식 테크놀로지 사례)

데이터와 테크놀로지의 융합이 AI 플랫폼을 만들고, 플랫폼은 하나의 시장, 한 가지 솔루션에 머물지 않는다. 센스타임의 얼굴 인식 기술은 셀카 이미지의 조정에도 쓰인다. 화면에 보이는 자신의 모습을 자유자재로 변형하는 서비스다.

이러한 기능외에도 보다 큰 관점에서 이러한 기업들의 도약을 봐야 하는 데, 바로 AI 플랫폼으로의 확장과 경쟁의 시대가 도래할 것이라는 점이다. 센스타임이 글로벌 시장으로 확대하고, 플랫폼을 강화하는 이유도 플랫폼 전략 때문이다. 이 시장을 선점하면 다양한 산업으로 진출하고 많은 고객을 끌 수 있기 때문이다. 최근 캐나다 토론토에서 빠르게 성장하고 있는 엘리먼트 AI사도 기업형 AI 플랫폼을 만들기 위해서 동분서주하고 있다. 이러한 유형은 과거 구글이나 페이스북, 그리고 세일즈 포스 같은 기업이 플랫폼을 구축하여 큰 시장을 잡으려는 모습을 생각해보면 된다. 더 뛰어난 기술과 활용력으로 절대 강자가 되기 위해 경쟁할 것이다.

 

자본의 유입과 풍부한 AI 전문 인력

센스타임의 제품은 2016년에 나왔고, 3년이 되지 않아서, 700여 대형 고객을 확보했다. 센스타임은 기술력과 시장성을 인정받아 투자자로부터 대형 자본을 끌어들일 수 있었다. 이것은 기술 개발과 기술을 개발할 연구 인력을 대량 확보하는 실탄으로 작용했다. 해외에서 AI를 연구한 중국의 고급 연구 인력들을 불려 들이고, 해외에 지점을 설치하며, M&A를 통해서, 기술력이 뛰어난 스타트업을 흡수하면서 빠르게 성장을 해나가게 된다.

 

중국 시장의 특수성

얼굴 인식 기술은 개인을 무분별하게 감시할 수 있다는 사회적 이슈를 불러일으킬 수 있다. 국가마다 차이는 있으나, 개인 정보 인식은 매우 민감안 사안이며, 법적 규제가 심하다. 센스타임이 빠르게 성장하는 데에는 중국이 상대적으로 개인 프라이버시 정보에 대해서 느슨한 점이 작용했다. 고객 글로벌 시장으로 진출할 때, 동일한 이점을 누리지 못할 가능성이 있다. 물론 해외 시장과 제품 전략을 다르게 가져갈 것으로 보인다.

 

인식(Recognition) AI 산업의 성장

AI 산업은 크게 네 가지로 분류된다. 인터넷 AI (예:인터넷 기업들의 제품 추천), 비즈니스 AI (예: 기업의 비즈니스를 지원/대체하는 기능들), 인식 AI (예: 얼굴, 이미지 인식), 그리고 자율(Autonomous) AI (예: 자율 주행차 등)이다. 기술력도 이 네 단계에 따라서 더 구현하기가 어렵다. 로봇이 인간처럼 알아듣고 행동하지 못하는 이유, 자율 주행차가 아직도 사고를 일으키는 이유가 자율 AI가 모든 테크놀로지의 집약체이자 기술적으로 더 어렵기 때문이다.

센스타임은 얼굴 인식 기술에서 시장을 만든 케이스에 속한다. 시장을 창출하고 시장에서 점유율을 높여가고 있다. 그리고 점점 인식 시장이 커지면서, 센스타임의 기업가치 또한 높아진 케이스이다. 얼굴 인식 테크놀러지는 자율 AI로 확대되어, 센스타임은 혼다와 자율 주행차 개발을 위한 파트너십을 맺었다고 한다.

(사진: 얼굴 인식 솔루션)

치열한 경쟁과 기술력

센스타임의 가장 큰 경쟁자는 같은 중국 스타트업인 메그비 (Magvii)로 같은 산업에서 치열하게 싸우고 있다. 이 두 기업은 이미 기존의 얼굴 인식 테크놀로지 기업의 시장을 잠식하면서 경쟁하고 있고, 이러한 경쟁은 누가 더 높은 기술력을 가지며, 시장을 확대할 것인가로 이어지고 있다. 따라서 다시 고급 인력과 자금을 필요로 하는 죽기 살기식 경쟁이 된다.

 

정부의 지원

중국 AI 기업의 수는 1,000개가 넘는다는 말이 있다. 매일 새로운 스타트업이 등록되어서, 중국인의 인구수를 모르듯이 수많은 스타트업 나오고 있다. 그리고 그중에 다수는 실패하고, 또 일부는 유니콘이 된다. 이 전체 생태계에 중국 정부의 지원이 대단하다.

중국은 정부 주도로 AI 2030 플랜이 진행 중이다. 2030년을 목표로 AI 분야에 있어서, 세계 1위가 되겠다는 야심 찬 계획이다. 테크놀로지와 산업 규모로 실리콘밸리를 앞지르겠다는 것이다. 이 계획에 가장 심려를 기울이는 것이, 알리바바와 바이두 기존의 거대 플랫폼의 역할도 있겠으나, 수많은 AI 스타트업들의 역할이 크기 때문에 중국 정부는 스타트업 육성에 많은 투자를 하고 있는 것이다.

이러한 환경 속에서 센스타임의 성장에는 중국 정부의 도움이 컸다. 또한 중국 정부가 최대 고객 중 하나이기도 하다. 중국 정부는 이 기업의 기술이 필요했을 것이다. 중국에는 1억 7천 6백만개의 감시 카메라가 설치 되어 있다고 하며, 센스타임은 주정부와 손을 잡고 솔루션을 공급하게 된다. 센스타임이 테스트를 할 수 있었던 20억개의 이미지중 상당수는 정부가 공개해 주었다고 한다.

‘센스타임’ 그리고 이러한 신흥 AI 유니콘 기업들의 운명은 아무도 모른다. 21세기의 또 다른 구글과 애플이 될지 혹은 치열한 경쟁과 투자를 감당하지 못하고 사라질 수 도 있다. 그러나 어떤 새로운 기술과 비즈니스 모델이 기존의 비즈니스 문제를 혁신적으로 해결해 주는 것이 증명될 때, 그 미래 생존력은 매우 높을 확률이 크다. 소프트뱅크가 본 것이 바로 이 점 일지 모른다.