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후지쯔 포럼 2019를 통해 내다본 AI시대 과제와 전망

작성자: maumejuinb

조회: 4716 등록일: 2020-03-04

첨부파일:

0304 1.jpg(62.1KB)Download: 78, 0304 2.jpg(26.1KB)Download: 79, 0304 3.jpg(98.6KB)Download: 78, 0304 4.jpg(72.7KB)Download: 78

【Fujitsu Forum
2019 프론트 라인 섹션 리포트에서 후지쯔와 AI분야 스타트업 기업 측 담당자가 데이터와 AI활용에 관한 과제와 전망에 대해 선구자로서 연설을 진행했습니다. 데이터는 미래의 석유라고 일컬어질 만큼 비즈니스를 이끌고 이익을 창출하는 원천입니다. 막대한 데이터를 활용하기 위해 사용되는 게 AI입니다. 스타트업 기업 측의 발표를 통해 비즈니스 시점에서 데이터와 AI를 파악한 후 활용하기 위한 방안에 무엇이 있나 살펴봅시다. <blockquote class=se2_quote9 style="_zoom:1;margin:0 0 30px 0;padding:10px;border:2px solid #e5e5e5;color:#888888;"><span style="font-size: 9pt;" 맑은="" 고딕";mso-ascii-theme-font:="" major-fareast;mso-fareast-font-family:"맑은="" 고딕";mso-fareast-theme-font:major-fareast;="" mso-hansi-font-family:"맑은="" 고딕";mso-hansi-theme-font:major-fareast"="">사람이 중심인 트러스티드로
보다 좋은 미래를 디자인한다</blockquote><div align="" style=""><div align="" style=""><table id="news_image" border="0" cellpaddin="0" cellspacing="0" align="center" style="border:1px solid #d2d2d2;margin-top:15px;margin-bottom:15px;"><tbody><tr><td><div style="margin:8px"><img src="/wysiwyg/PEG/se2_15832895056751.jpg" title="0304 1.jpg" style="width:675px;"> ▲후지쯔 주식회사 AI서비스 사업 본부 본부장 겸 데이터 활용 추진실 실장 와타세 히로후미 </div></td></tr></tbody></table> 「Data is the new
oil」―― 세계적으로 많이 듣고 있는 말입니다. 데이터의 글로벌 시장은 향후 수년간 10조엔 규모, 175조엔 규모가 된다고 합니다. 우리의 비즈니스와 생활 모든 분야에서 데이터가 관여하는 시대가 도래합니다.</div><p class="MsoNormal" style="margin-top:12.0pt;margin-right:0cm;margin-bottom:
0cm;margin-left:0cm;margin-bottom:.0001pt;line-height:normal;mso-pagination:
widow-orphan;text-autospace:ideograph-numeric ideograph-other;word-break:keep-all"> 그러나 단지 데이터를 모은다고 가치가 생기는 건 아닙니다. DIKW 피라미드(데이터, 정보, 지식, 지혜 계층)모델에서는 데이터 만으로는 의미가 없고 모인 데이터가 정보가 되며 지식이 생겨나 지혜로 활용된다고 알려줍니다. 우리들이 모을 수 있는 이 세상의 데이터는 한정적이며 모은 데이터 안에서 유효 활용된 데이터는 겨우 15% 남짓에 불과합니다. 그 중 AI 사회 실현은 그만큼 그 만큼도 진행되지 않았죠.<p class="MsoNormal" style="margin-top:12.0pt;margin-right:0cm;margin-bottom:
0cm;margin-left:0cm;margin-bottom:.0001pt;line-height:normal;mso-pagination:
widow-orphan;text-autospace:ideograph-numeric ideograph-other;word-break:keep-all"> GAFA(Google, Apple, Facebook, Amazon)를 필두로 한 거대 기업들은 방대한 데이터를 가지고 있습니다. 목적을 설정하고, 달성하기 위한 데이터를 준비해 노이즈를 제거하고 툴을 사용해 데이터를 활용해 목적을 실현하기 위한 사이클을 돌리고 있죠. 이 작업에서 가장 중요한 게 무엇을 실현하고 싶은지를 처음에 명확히 설정하는 것입니다.<div align="" style=""> <table id="news_image" border="0" cellpaddin="0" cellspacing="0" align="right" style="border:1px solid #d2d2d2;margin-left:12px;margin-bottom:15px;"><tbody><tr><td><div style="margin:8px"><img src="/rankup_module/rankup_board/attach/news/15832884369207.jpg" width="657" align="absmiddle"></div><div id="news_caption" style="padding-left:8px;padding-right:8px;font-family:verdana,dotum;font-weight:bold;font-size:11px;letter-spacing:-1px">▲데이터 활용을 위해서는 목적이 중요하다 </div></td></tr></tbody></table>  </div> </div>                    이 사고방식으로 나온 게 「Design
the Trusted Future by Data×AI」이며 데이터와 AI 융합 적인 활용(Data×AI)으로 사람을 중심으로 한 트러스티드한 보다 좋은 미래의 창조를 디자인하고 싶습니다. 고객의 목적 달성을 실현하는 프로세스, 그리고 그 프로세스를 달성하는 데 필요한 서비스나 기술을 프레임 워크로 설계했습니다.<o:p></o:p><div align="" style=""> <table id="news_image" border="0" cellpaddin="0" cellspacing="0" align="left" style="border:1px solid #d2d2d2;margin-right:12px;margin-bottom:15px;"><tbody><tr><td><div style="margin:8px"><img src="/rankup_module/rankup_board/attach/news/15832886289045.jpg" _width="675" align="absmiddle" style="width:675px;"></div><div id="news_caption" style="padding-left:8px;padding-right:8px;font-family:verdana,dotum;font-weight:bold;font-size:11px;letter-spacing:-1px">▲Design the Trusted Future by Data×AI 개요</div></td></tr></tbody></table>  포인트는 처음에 '목적이나 과제 명확화, 가설 설정'과 마지막 '업무 실행, 정착화' 부분(위 그림에서 red부분)입니다.

그럼 어떻게 하면 업무에 적용할 수 있는가. 목적과 과제를 확실하게 맞춰나가 실행단계를 거쳐 가치 창출로 연결합니다. "Design the Trusted Future by Data×AI"에서는 고객의 목적 달성 실현에 필요한 기술을 조합해 이용할 수 있습니다. 후지쯔는 세계 곳곳에 연구소를 소유하고 있어 대학 등 연구기관과 공동 연구도 진행하고 있습니다. 예를 들면 ※IoT 등 다양한 센서로부터의 시계열 데이터 해석에 관해 프랑스 국립 연구기관 Inria와 공동 연구 중입니다. ※TDA(토폴로지 데이터 분석 방법)라는 기술을 활용해 심전도의 부정맥 검출에서 오판정률을 70% 줄일 수 있었습니다. 이렇게 새로운 기술을 도입해 데이터나 AI 활용을 촉진해 가고 있습니다.<o:p></o:p>

후지쯔는 기술을 수단으로 파악해 고객이 설정한 목적의 달성, 그리고 직면한 과제를 해결해 보다 좋은 미래 실현을 지원해가고 싶습니다.  </div>※저번 시간에 올린 fujitsu 5탄에서 자세한 내용 확인 가능합니다. 내용이 궁금하신 분들은 한번 읽어보세요! <blockquote class=se2_quote8 style="_zoom:1;margin:0 0 30px 0;padding:10px;border:1px solid #e5e5e5;background:url(http://static.se2.naver.com/static/img/bg_b1.png) repeat;_background:none;_filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader(src='http://static.se2.naver.com/static/img/bg_b1.png',sizingMethod='scale');color:#888888;">전문가가 아니어도 데이터와 AI가 활용할 수 있는 시스템이 필요하다 </blockquote><div align="" style=""><table id="news_image" border="0" cellpaddin="0" cellspacing="0" align="center" style="border:1px solid #d2d2d2;margin-top:15px;margin-bottom:15px;"><tbody><tr><td><div style="margin:8px"><img src="/rankup_module/rankup_board/attach/news/15832887381171.jpg" _width="675" align="absmiddle" style="width:675px;"></div><div id="news_caption" style="padding-left:8px;padding-right:8px;">▲Data Robot Japan cheif 데이터 사이언티스트 시바타아키라</div></td></tr></tbody></table>   데이터 사이언티스트인 제가 다양한 일본 기업 측 분들과 이야기를 나누고
느끼는 점은 제조나 유통분야처럼 다른 분야 고객이 갖고 있는 문제에서 많은 공통점이 있다는 점입니다. 저희 Data Robot은 AI나 데이터 사이언스 지식이 없는 분들도 AI를 이용한 비즈니스를 펼칠 수 있는 서비스를 제공하고 있습니다.<p class="MsoNormal" style="mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto;
text-indent:11.0pt;mso-char-indent-count:1.0;line-height:normal;mso-pagination:
widow-orphan;text-autospace:ideograph-numeric ideograph-other;word-break:keep-all"> <p class="MsoNormal" style="mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto;
text-indent:11.0pt;mso-char-indent-count:1.0;line-height:normal;mso-pagination:
widow-orphan;text-autospace:ideograph-numeric ideograph-other;word-break:keep-all">데이터를 비즈니스에 유용하게 쓰기 위해서는'데이터를 준비하고 관리 방법을 고려해 모델 전개를 실시하고 실천 후 운용규칙을 책정한다'는 프로세스를 따라가야 합니다.이러한 프로세스를 미리 결정하고 나서
진행해야 하는 중요성을 많은 분들이 이해하고 계십니다. 그러므로 프로세스 자동화가 필요합니다. 자동화하면
누구나 AI를 이용할 수 있고, 지금까지 데이터 사이언티스트 밖에
할 수 없었던 게 비즈니스 현장에 계신 분들도 사용할 수 있게 되니 더욱이 데이터 사이언티스트는 생각지도 못한 아이디어가 나오게 되지 않을까요.

예를 들면 은행에서는 채무 불이행자나 계좌 잔액 예측, 카드 부정 이용이나 돈 세탁 방지를 AI에 의한 기계 학습으로 대체하고
있습니다. 농업에서도 소비자 수요와 해충 발생 예측, 종자
선별 같은 과제에 AI가 도움이 되고 있습니다. 데이터 활용이
기업에 퍼질 때 기존 산업에 일어나는 것은 무엇일까요. AI는 짧은 시간에 경험을 쌓기에 사업
효율화가 가속화됩니다. 현재 돈을 창출하는 기존 사업에 데이터를 이용해 새로운 부가가치를
창출해 나갈 수 있습니다. <blockquote class=se2_quote10 style="_zoom:1;margin:0 0 30px 0;padding:10px;border:2px solid #e5e5e5;background:url(http://static.se2.naver.com/static/img/bg_b1.png) repeat;_background:none;_filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader(src='http://static.se2.naver.com/static/img/bg_b1.png',sizingMethod='scale');color:#888888;">상품 중심에서 서비스 중심으로 변화하는 시대에서 높아져만 가는 AI 중요성 </blockquote></div> OECD 데이터에 따르면 미국 GDP는 매년 상승하는 반면 일본 GDP는 제자리 걸음으로 미국 3분의 1 수준입니다. 기업 시가총액 순위를 보더라도 미국과 중국에 상위권을 내주고 있습니다. 이 차이를 가져온 요인 중 하나가 AI 투자 금액 입니다. Amazon이나 구글등 기업 순위 상위권을 차지한 기업은 AI에 대해 일본 기업과 비교할 수 없을 정도의 금액을 투자합니다. 그렇다면 어째서 비즈니스에 AI가 필요할까요?  시대는 하드웨어를 파는 상품 중심(원문:모노우리)에서 서비스 중심(원문:고토우리)로 바뀌어가고 있습니다. 중심이 되는 기술이 AI입니다.  예를 들어 체중계는 몸무게를 측정하는
"상품"인데, 사용자의 니즈는 '건강'일 것입니다. 그렇다면 건강해지는 데 도움을 주는 데이터를 AI로 모으고 분석하고 서비스화시켜 사용자가 원하는 건강을 서포트하는 "서비스"로 바꿀 수 있습니다.  그리고 AI는 인간의 뇌와 마찬가지로 데이터를 축적하고 학습을 거듭해 영리해집니다. 그러므로 서브스크립션 모델로 계속해서 데이터를 축적하고 정확도를 높이면서 사용자에게 새로운 가치를 환원해가는 프로세스 중요합니다. 장기간에 걸쳐서 체중 등 건강한 몸 만들기에 도움을 주는 데이터가 축적되면 데이터를 활용해 한층 더 뛰어난 서비스로 진화해 갈 것입니다. 이 서비스를 뒤에서 서포트해주는 역할이 AI입니다.<o:p></o:p>


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