Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter

서비스형 인공지능(AIaaS)의 개념 및 도입 효과

글로벌 인공지능(AI) 시장의 규모는 계속해서 성장하고 있다. 시장조사기관 IDC에 따르면 2025년까지 새로운 기업용 앱의 최소 90%가 AI를 탑재할 것이라고 한다. 이러한 성장 추세는 AI의 이점에 대한 인식이 높아진 데 기인하며, 거기에 서비스형 AI(AI as a service, AIaaS)를 통해 구현되는 고급 AI 기능에 대한 접근이 그 어느 때보다 쉬워졌기 때문이다.

 

서비스형 AI(AIaaS) 무엇인가?

AIaaS, 즉 서비스형 AI는 즉시 사용할 수 있는 AI 제품과 같다. 다양한 AI 기반 기능을 포함하여 타사 공급업체가 고객사에 서비스 형태로 제공하는 인공지능 소프트웨어를 의미한다. 타사 공급업체는 이러한 기능들을 클라우드에서 호스팅하며, 최종 사용자가 인터넷을 통해 이를 사용할 수 있으므로 AI에 대한 접근성을 더욱 쉽게 만든다.

점점 더 많은 기업들이 AIaaS를 통한 경쟁력 강화를 경험하면서 AIaaS에 대한 수요가 증가하고 있다. 업계 통계에 따르면 글로벌 AIaaS 시장 규모는 2017년 11억3천만 달러에서 2023년 108억8천만 달러에 이를 것으로 예상된다. 그러나, 공급이 점점 더 늘어나게 되면서 이 수치는 잠재적으로 훨씬 더 높아질 수 있다.

 

다양한 유형의 AIaaS

다양한 유형의 AIaaS 솔루션이 있다. 어떤 유형을 선택할지는 결국 비즈니스 목표와 개선하고자 하는 부분이 무엇인가에 따라 결정된다. 현재 시장에서 활용되고 있는 몇 가지 주요 AIaaS 솔루션을 소개하면 다음과 같다:

  • – 봇 및 디지털 지원

봇 및 디지털 지원은 현재 가장 인기있는 AIaaS 유형이다. 여기에는 챗봇, 디지털 또는 가상 비서, 자동 이메일 서비스 등 비교적 친숙한 AI 기술들이 포함된다. 봇과 디지털 지원 도구들은 자연어처리(NLP)를 사용하여 인간과의 대화에서 학습한다. 고객 서비스 및 마케팅 애플리케이션에서 가장 널리 사용된다.

  • – 인지 컴퓨팅 API

API는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 의미한다. 이 유형의 AIaaS 솔루션을 사용하면 개발자는 코드를 처음부터 작성하지 않고도 구축 중인 애플리케이션에 특정 기술 또는 서비스를 추가할 수 있다. 널리 사용되는 API 서비스에는 NLP, 컴퓨터 비전, 지식 매핑, 지능형 검색, 번역 및 감정 감지 등이 있다.

  • – 머신러닝(ML) 프레임워크

머신러닝(ML) 프레임워크는 개발자들이 자체 AI 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 도구이다. 시간이 지남에 따라 기존 고객 데이터를 사용하여 학습을 수행한다. ML 프레임워크의 장점은 작동하기 위해 빅데이터가 필요하지 않다는 점이다. 즉, 방대한 양의 데이터가 없는 소규모 기업에서도 사용할 수 있다.

  • – 완전 관리형 머신러닝 서비스

완전 관리형 머신러닝 서비스는 머신러닝 프레임워크와 동일한 기능을 제공하지만 개발자가 자체 AI 모델을 구축할 필요는 없다. 대신 이 유형의 AIaaS 솔루션에는 사전 구축된 모델, 사용자 지정 템플릿 및 코드 없는 인터페이스가 포함된다. 개발 도구에 투자하기를 원치 않는 기업에게 적합한 유형이다.

       

AIaaS 장단점

AIaaS 도입을 고려 중인 기업이라면 그 장점과 단점을 비교해 볼 필요가 있다. 우리 기업에 맞는 현명한 투자가 될 것인지에 대한 명확한 판단 지표가 될 수 있다.

장점

  • – 높은 비용효율

사내에 AI 역량을 직접 구축하려면 상당한 투자와 전문 지식이 필요하다. AI 모델을 개발하고, 테스트를 거쳐 배포하기까지 상당한 시간도 소요된다. 그러나 AIaaS 솔루션을 사용하면 이러한 경비 지출 및 관련 위험을 피하면서 필요한 AI 기능을 활용할 수 있다.

  • – 쉽고 빠른 설치

바로 사용할 수 있는 솔루션이기 때문에 AIaaS는 복잡한 설치 작업이 필요 없다. 플러그인(plug-in) 방식을 통해 바로 AI 기능에 접근할 수 있다. 데이터 과학자를 고용하거나 복잡한 인프라를 개발할 필요가 없다는 것이 이 솔루션의 장점이다.

  • – 합리적이고 투명한 비용 청구

AIaaS 솔루션을 선택하면 얻은 만큼만 지불하면 된다. 비즈니스에 필요하지 않은 AI 기능에 대해서는 지불할 필요가 없으며, 실제로 사용하고 있는 기능에 대해서만 비용을 지불하면 된다.

  • – 유연성과 확장성

AIaaS를 사용하면 비즈니스 또는 프로젝트 요구에 맞춰 인공지능 기능을 확장하거나 축소할 수 있다. 이와 같은 유연성 때문에 AIaaS는 AI를 처음 시도하는 기업 및 향후 크게 성장할 기업에 적합하다. 또한, 큰 결정을 내리기 전에 무엇이 효과가 있는지 확인할 수 있는 기회도 제공한다.

 

단점

  • – 상대적으로 낮은 보안

AIaaS 솔루션을 활용하려면 귀중한 회사 데이터를 타사 공급업체와 공유해야 한다. 이로 인해 보안 및 개인정보보호 문제가 발생할 수 있다. 데이터가 부적절하게 액세스, 공유 또는 배포되지 않도록 하려면 데이터 스토리지, 액세스 및 전송에 대한 적절한 보안 장치가 마련되어야 한다. 일부 산업계에서는 클라우드 데이터 스토리지를 완전히 제한하여 AIaaS 사용을 막는 경우도 있다.

  • – 블랙박스와 같은 불투명한 가시성

AIaaS 솔루션은 비용에 대해서는 투명성을 제공하지만, 서비스 자체에 대해서만 지불할 뿐 결과에 도달하는 과정에 대해서는 알 수 없다. 즉, 투입 되는 것과 결과물에 대해서는 알 수 있지만 사용된 알고리즘 및 AI가 결과를 도출한 방법에 대해서는 어떠한 정보도 주어지지 않는다.

  • – 타사 의존성

서비스를 이용하고 있는 것이기 때문에, 필요한 정보가 있으면 타사에 요청하고 그들이 정확한 정보를 제공할 때까지 기다려야 한다. 소프트웨어에서 발생하는 문제가 오류나 지연을 초래할 경우 큰 문제가 될 수 있다.

  • – 지속 발생하고 급증할 수 있는 비용

AIaaS는 비용효율성이 매우 높은 솔루션 유형이지만, 비용이 지속적으로 발생하며 기능을 추가함에 따라 급격하게 증가할 수 있다. 하지만 비용 증가는 대체로 비즈니스가 성장할 때만 비례해서 나타난다. 또한, AIaaS 활용을 통해 확보하는 인사이트는 수익을 크게 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

 

AIaaS가 기업에 미치는 영향

AIaaS는 AI의 기능을 접근 및 사용이 쉬운 서비스로 통합 제공함으로써 기업에게 획기적인 변화를 가져다 주는 게임 체인저가 될 수 있다.

기업은 AIaaS를 통해 데이터를 활용하여 복잡한 문제를 해결하고, 고객 및 시장에 대한 더 빠르고 정확한 인사이트를 확보하여 비즈니스 및 마케팅에 대해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다. 또한, 고객 서비스를 개선하고 커뮤니케이션을 자동화 및 개인화 함으로써 고객 경험을 향상시킬 수 있다. 궁극적으로 AIaaS 솔루션이 제공하는 기능은 기업이 수익을 창출하고 경쟁우위를 확보하는 데 도움을 준다.

시장 경쟁에서 앞서고 싶다면 AI 채택은 필수이며, 서비스형 AI, AIaaS가 합리적인 선택이 될 수 있다. AIaaS 공급업체를 선정하기 전에 명확한 목표를 설정하고, 사업 규모, 예산, 팀의 기술적 역량을 충분히 고려하여 최선의 결정을 내리는 것이 성공의 첫걸음이다.

 

* 인공지능(AI) 도입을 고려하고 있다면, 애피어의 AIaaS 솔루션이 고객 이해와 비즈니스 성장에 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보세요. 문의를 남겨주시면 애피어의 전문가팀이 연락드립니다!

애피어에 문의하세요!

문의를 남겨주시면 마케팅 전략을 개선할 수 있는 방법을 찾을 수 있도록 안내해드리겠습니다.

다른 최신 포스트도 둘러보세요!

VIP 고객을 영입하고 오래도록 유지 및 확대해 나갈 수 있는 방법

전자상거래 기업이 VIP 고객을 확보하면 가장 수익성이 좋은 고객이 되지만, 그들의 충성도와 참여도를 유지하는 것은 언제나 쉽지 않은 도전이다. 그러나 인공지능(AI)을 활용하면 VIP를 보다 잘 이해하고 행동을 예측하여 개인맞춤 메시지를 전달함으로써 그 마음과 지갑을 얻을 수 있다. 소비자 지출은 80/20 규칙을 따른다고 할 수 있다. 평균적으로 이익의 80%가 고객의 20%에서 나온다는 것이다. 이 20%가 가장 높은 고객생애가치(LTV) 또는 수익 잠재력을 가진 VIP들이다. 이러한 VIP 고객이 더 많은 돈을 지출하고 지속적으로 브랜드 충성도를 유지하도록 하기 위해 보통 전자상거래 업체는 무료 배송, 세일 기간 미리 알림, 특별 행사 또는 생일 바우처와 같은 다양한 특별 혜택을 제공한다. 특별 혜택과 같은 조치들은 효과를 낼 수도 있지만, 그렇지 않을 때도 많다. 특별 혜택을 자주 제공하는 것은 비용 때문에 현실적으로 불가능하거나 실용적이지 않으며, 오히려 브랜드 이미지를 실추시키는 결과를 낳을 수도 있다. VIP를 보다 효과적으로 브랜드 활동에 참여시키기 위해서는 특별 이벤트가 아닌 일상적으로 적용할 수 있는 전략이 필요하다. 바로 이 전략을 구현하는 데 인공지능(AI)이 도움을 줄 수 있다. 인공지능을 통해 기존 VIP를 보다 효과적으로 타겟팅하고 참여시킬 수 있으며 나아가 초개인화 및 예측 기능으로 새로운 VIP 그룹을 만들어 낼 수도 있다. 기존 VIP의 고객생애가치(LTV) 향상 크로스 셀링(cross-selling), 즉 교차 판매는 기존 VIP의 고객생애가치(LTV)를 향상시킬 수 있는 확실한 방법이지만, 어떤 제품을 추가로 추천해서 구매로 이어지도록 만들 것인지를 결정하는 것은

구독 취소를 줄일 수 있는 7단계 전략

구독 기반 이커머스 시장이 급성장하고 있다. 컨설팅 그룹 맥킨지(McKinsey’s)의 최근 조사에 따르면, 이 부문 시장 규모를 나타내는 수치가 현재 미국에서만 총 120억에서 150억 달러에 달한다고 한다. 헬로프레쉬(Hello Fresh), 달러쉐이브클럽(Dollar Shave Club), 네이키드와인즈(Naked Wines)와 같은 이미 잘 알려진 대형 글로벌 업체들과 더불어 최근에는 룩판타스틱(LookFantastic), 파인트소사이어티(Pint Society), 일본 가구 및 인테리어 제품 브랜드 무지(Muji) 등과 같은 상대적으로 규모는 작지만 현지화된 브랜드들이 늘어나고 있다. 이처럼 인기 있는 브랜드들의 성장에도 불구하고 구독 기업들은 시간이 지남에 따라 높은 고객 이탈률 문제에 직면하고, 이를 해결하기 위해 고군분투한다. 이들 구독 서비스 브랜드가 고객 이탈을 방지하고 줄이기 위해 취할 수 있는 전략에는 어떤 것이 있을까? 고객 이탈이란 무엇인가? 이탈률은 특정 기간 내에 제품 또는 서비스 사용을 중단하는 고객의 비율이다. 글로벌 구독 과금 관리 업체 리컬리(Recurly)에 따르면 구독 브랜드들의 전반적인 이탈율은 5.6% 정도이며, 구독 박스 서비스와 소비재가 약간 더 높은 수준을 보이고 있다. 고객들이 구독을 취소하는 이유는 여러 가지다. 가장 큰 이유는 비용을 줄이기 위해서이다. 이는 코로나19 이후 사람들이 지출에 보다 보수적으로 접근하면서 더욱 두드러지고 있다. 다른 이유로는 제품이나 서비스의 덜 빈번한 사용, 정기적인 여행, 그리고 일부 계절적인 특성을 지닌 구독들이 있다. 맥킨지에 따르면 상품이나 서비스에 가입하는 사람들의 40%는 결국 취소한다. 게다가 3개월 이내에 구독을 취소하는 사람들도 3분의 1이 넘는다고 한다. 이처럼 높은 이탈률은 수익성에 큰 영향을 미칠 수

코로나19로 인한 위기 속에서 자연어 처리(NLP)를 통해 브랜드 안전성 확보하기

글로벌 코로나19 사태로 프로그래매틱 광고 업계가 일종의 위기에 봉착했다. 브랜드 안전을 우려하여 팬데믹과 연관된 키워드가 사용 금지되면서, 퍼블리셔들이 광고 차단으로 손해를 보고 매출 하락을 겪고 있다. 이처럼 우려스러운 트렌드에 대응하기 위해 퍼블리셔 및 매체들은 브랜드가 코로나19 키워드 차단을 멈추도록 종용하고 있지만, 과연 그렇게 해도 안전할까? 안전을 보장하기 위해서는 광고에서 브랜드 안전의 경계를 어디로 정할지 재고해 볼 필요가 있다. 또한, 보다 제한이 덜한 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하는 것도 방법이다. 세계 인구 3분의 1이 자가격리를 실행하도록 만든 이번 팬데믹은 거의 하룻밤 새 소비자 행동을 바꿔놓았다. 온라인 미디어 및 콘텐츠 소비가 급증한 것도 그 변화 중 하나다. 글로벌웹 인덱스의 글로벌 설문조사에 따르면 소비자 95%는 집에서 온라인 미디어를 소비하는 데 이전 보다 더 많은 시간을 쓰고 있다. 가장 소비가 크게 증가한 것은 물론 뉴스다. 응답자 3분의 2가 최신 정보를 얻기 위해 뉴스 사이트에서 더 많은 시간을 보낸다고 응답했다. 더 커진 잠재고객 기반, 하지만 오히려 줄어든 임프레션 1월 이후 150만 건이 넘는 코로나19 관련 기사가 보도됐다. 매일 새로운 정보가 공유됨에 따라 퍼블리셔가 이 위기 사태에 대해 보도할 가능성도 높아졌다. 또한 소비자가 늘었다는 것은 광고 노출과 매출 또한 늘어난다는 것을 의미한다. 적어도 이론상으로는 그렇다. 그러나 실제로는 그렇지 않았다. 퍼블리셔가 보도할 내용이 많아져서 오디언스는 그 어느 때보다 커졌을지 몰라도 브랜드는 보다 조심스러운 태도를 취하고 있다. 뿐만 아니라

    저희가 도와드리겠습니다

    문의를 남겨주시면 마케팅 전략을 개선하는 데 도움될 AI 솔루션을 자세히 안내드리겠습니다