분석 이야기
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인공지능(AI)이 헬스케어 산업에 불러올 혁신적인 변화는?분석 이야기/머신러닝 2018. 11. 13. 14:31
인공지능(AI)이 우리에게 미치는 영향이 나날이 커지면서 일자리를 대체할 것이라는 우려도 높아지고 있습니다. 이를 위해서 인공지능의 윤리 방안과 규제에 대한 논의가 이루어지고, 기업이 알고리즘으로 인해 일자리를 빼앗긴 직원에게 재교육을 제공해야 한다는 목소리가 나오고 있는데요. 하지만 이러한 모든 내용은 인공지능이 미치는 부정적인 면에만 치우쳐 있습니다. 그렇다면 인공지능이 우리의 삶에 주는 혜택으로는 무엇이 있을까요? 인공지능, 헬스케어 산업의 중요 기술로 떠오르다 신기술의 도입을 촉진할 수 있는 가장 빠른 방법 중 하나는 기술 도입으로 인해 혜택을 얻을 수 있는 이점을 입증하는 것입니다. 잠재적인 피해보다 득이 더 많다는 사실을 알면 신기술 도입의 결정은 쉬워집니다. 고급 분석(advanced ana..
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사물인터넷(IoT)은 보험 산업을 어떻게 발전시킬까요? ‘인슈어테크’ 실현을 위해 고려해야 할 5가지 과제분석 이야기/사물인터넷 2018. 11. 9. 11:04
보험 업계는 변화에 느리다는 평을 받는 보수적인 산업이지만 지난 5년간 엄청난 변화와 혁신을 경험하고 있습니다. 보험사들은 고객과 유통 관계에서 혁신을 모색하며 디지털 이니셔티브에 많은 투자를 하고 있는데요. 이와 함께 데이터 분석, 인공지능 등의 정보기술(IT)을 활용해 기존 보험 산업을 혁신하는 인슈어테크(insurtech)가 디지털 기회를 활용할 수 있는 보험 업계의 새로운 분야로 떠오르고 있습니다. 하지만 보험 업계에서 가장 극적인 변화는 사물인터넷(IoT)과 관련되어 있다는 사실, 알고 계신가요? 사물인터넷 기술은 기존 보험 비즈니스 모델에 변화의 바람을 빠르게 몰고 오며 특히 리스크 평가 과정 개선에 큰 역할을 하고 있습니다. 보험 산업에서 사물인터넷의 ‘사물’에는 웨어러블 디바이스, 가전제품..
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인공지능(AI)이 재정의하는 윤리는? 윤리적인 인공지능 시스템 관리를 위한 4가지 핵심요소분석 이야기/머신러닝 2018. 11. 6. 11:52
인공지능(AI)은 1950년대부터 머신러닝, 링크 걸기 시작 딥러닝(deep learning), 인지 컴퓨팅(cognitive computing)이 점차 발전하면서 우리와 꽤 오랜 시간을 함께 해왔습니다. 최근 달라진 점이 있다면 아마 활용할 수 있는 데이터의 양이 어마어마하게 늘었다는 것인데요. 방대한 양의 데이터 덕분에 오늘날 과거에는 불가능했던 방식으로 인공지능 기반의 모델을 학습시킬 수 있게 되었습니다. 이러한 인공지능은 지금의 세상과 거대한 데이터를 이해하는 일에 핵심적인 역할을 하고 있죠. 이 말은 결국 인공지능이 프로세스와 개인 모두에게 미치는 영향이 급격하게 증가했음을 의미함과 동시에 기술이 지속적으로 발전할 수 있도록 인공지능 시스템을 윤리적으로 관리할 수 있어야 함을 뜻하는데요. 최근 ..
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새 금융규제로 떠오른 ‘FRTB’, 효율적인 시장 리스크 관리 전략과 구축 방안은?분석 이야기/사기 방지 및 보안 2018. 10. 30. 17:55
FRTB(Fundamental review of the trading book)는 은행의 시장 리스크 관리 방식을 바꿀 것입니다. 바젤은행감독위원회(BCBS)가 FRTB를 발표하고 이 기준에 따라 전세계적으로 시장 리스크를 측정해 공시하도록 한 것인데요. 대다수 은행은 2020년 12월 데드라인과 바뀌고 있는 요구 사항을 보며 ‘기다려야 한다’는 결론을 내리고 있지만, 그저 기다리기만 하는 것은 위험한 전략이 될 수 있습니다. 금융 시스템은 높은 레버리지(leverage)의 상호 연결된 시장 안에서 운영되는데요. 시장층에 따라 거래가 변화하고 그 리스크는 증폭됩니다. 수시로 변화하는 환경에서 은행이 다계층 금융 네트워크의 일부로 상황뿐 아니라 기업 전반에 걸친 일별 시장 리스크를 평가하는 것은 굉장히 중..
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인공지능(AI) 강화학습, 고객 여정 최적화의 필수 요소로 자리잡다!분석 이야기/비즈니스 분석 2018. 10. 24. 16:51
기업의 마케팅 전략도 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)과 같은 혁신적인 기술이 등장하며 함께 발전하고 있습니다. 고객 중심의 IT 환경에서 많은 기업은 높은 고객 충성도를 달성하고자 고객 여정(customer journey) 최적화에 많은 노력을 기울이고 있는데요. 인공지능 역시 고객 여정을 최적화하기 위한 기술로 많은 비즈니스에 도입되고 있습니다. 인공지능 강화학습(Reinforcement learning) 모델을 적용한 대표적인 예로는 미국 게임 개발사 아타리(Atari)가 선보인 ‘브레이크아웃(Breakout)’이라는 비디오 게임으로 사람보다 더 나은 플레이를 선보이기도 했는데요. 이 게임은 플레이 화면 하단에 있는 막대로 튕겨오는 공을 받아 쳐 상단에 있는 벽돌을 깨는 일명 ‘벽돌 깨기’ 게임..
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AI + IoT, 지능형사물인터넷(AIoT) 실현을 위한 핵심 기술과 조건분석 이야기/사물인터넷 2018. 10. 22. 09:17
올해 초 2018년과 미래를 관통할 두 가지 기술로 '인공지능(AI)’과 ‘자동화(Automation)'를 소개해 드렸는데요. 인공지능과 자동화 기술은 사물인터넷(IoT)과 어떻게 연결될 수 있을까요? IDC 퓨처스케이프(IDC FutureScape)가 발표한 ‘2017년 전 세계 IoT 전망’ 보고서에 따르면, 2019년까지 사물인터넷에서 생성된 데이터의 40% 이상이 네트워크 엣지(edge)에 저장되어 처리되고 분석될 전망입니다. 또한 효과적인 사물인터넷 기술은 스트리밍 분석과 머신러닝을 결합해 진행될 것이라고 예측됐는데요. 따라서 사물인터넷 애플리케이션을 효과적으로 운영하기 위해서는 분석 중심, 데이터 기반의 기업 문화가 필요합니다. 예를 들어, 기업은 디바이스, 기계, 장비와 같은 사물을 미리 정..
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데이터 분석 프로젝트를 성공적으로 시작하기 위한 체크 리스트 10가지분석 이야기/비즈니스 분석 2018. 10. 17. 12:05
필자는 데이터 전문가와 엔터프라이즈 시스템 컨설턴트로서 오랜 경력을 쌓아왔으며, 저자와 대학 교수로서 교육 활동도 진행하고 있습니다. 그 동안 200여 개의 개인, 50개 이상의 그룹을 위한 데이터 분석 프로젝트를 감독하면서 수많은 분석 프랙티스를 연구해왔는데요. 중요한 한 가지는 분석 프로젝트를 성공적으로 시작하기 위한 단 하나의 청사진은 존재하지 않는다는 것입니다. 하지만 다양한 성공 또는 실패 사례들을 기반으로 개인이나 기업이 데이터 분석 프로젝트에 착수할 때 유용하게 활용할 수 있는 핵심 체크 리스트를 도출할 수 있었는데요. 지금부터 분석 프로젝트를 성공적으로 시작하기 위해 고민해봐야 할 10가지 질문을 소개합니다. Q1. 데이터 분석 프로젝트를 처음으로 시도하는 건가요? 기업 문화는 데이터 분석..
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인공지능(AI), 새로운 마케팅 파트너로 떠오르다!분석 이야기/비즈니스 분석 2018. 10. 10. 16:42
인공지능(AI)은 금융 사기 탐지, 보험 비즈니스 모델 다각화, 의료 진단 개선, 스포츠 경기 성과 향상 등 다양한 분야에서 상상을 현실화하고 성과를 도출하고 있습니다. 최근 마케팅 분야도 예측 분석, 추천 엔진 등 다양한 형태의 인공지능 알고리즘을 적극 활용하면서 혁신을 체감하고 있는데요. 대기업은 물론 중소기업에 적합한 여러 인공지능 활용 마케팅 툴이 등장하면서 변화의 속도는 더욱 빨라지고 있습니다. 마케터는 인공지능을 활용해 보다 효과적으로 기존 및 잠재 고객과 소통하고, 구매를 유도하며, 단일 구매 고객을 충성도 높은 장기 고객으로 전환시키는 등 다양한 성과를 얻을 수 있는데요. 오늘은 이처럼 인공지능 기반의 마케팅 전략으로 업무를 혁신하는 방법과 더 큰 미래 가능성에 대해 살펴보고자 합니다. 마..
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효과적인 엔터프라이즈 모델 리스크 관리(MRM)를 위한 5가지 원칙분석 이야기/사기 방지 및 보안 2018. 10. 1. 16:38
모델 리스크 관리(MRM; Model Risk Management)는 새로운 주제가 아닙니다. 금융 기관은 이미 수십 년 전부터 의사결정 과정에서 모델을 활용해왔는데요. 최근 들어 MRM 관련 규제가 한층 더 형식화되고 엄격해지면서 관심이 커지고 있습니다. 유럽은행감독청(EBA; European Banking Authority)의 TRIM(Targeted Review of Internal Models)과 같은 규제는 은행에 모델 관리 컴플라이언스를 위한 더 큰 노력을 요합니다. 동시에 국제회계기준 IFRS 9와 FRTB(Fundamental review of the trading book) 등과 같은 새로운 규제가 나오고, 빅데이터와 사물인터넷(IoT) 기술이 발전함에 따라 은행이 더 많은 모델을 개발하..
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인공지능(AI) 챗봇은 고객 서비스를 어떻게 변화시킬까요?분석 이야기/머신러닝 2018. 9. 28. 15:15
고객 인텔리전스(CI)를 위한 챗봇이미 많은 기업들이 인공지능(AI)으로 비즈니스를 자동화하고, 더 나은 고객 경험을 제공하며, 매출을 높이고 있습니다. 이미 수년 전부터 은행은 인공지능을 활용해 잠재적인 금융 사기를 탐지하고, 통신사는 고객 이탈을 예측해왔는데요. 챗봇은 한 단계 더 나아가 인공지능을 일상 가까이로 가져왔습니다. 챗봇은 머신러닝, 딥러닝, 음성 인식(voice-to-text), 자연어처리(NLP), 추천 엔진 등 여러 혁신적인 기술을 활용해 기업이 고객과 더욱 효율적으로 소통하고 고객 경험의 일부분을 자동화하도록 지원합니다. 이처럼 고객 상호작용을 개선하는 새로운 인터페이스인 챗봇은 금융, 통신, 유통 등 다양한 산업에서 화두로 떠올랐는데요. 최근 파리에서 개최된 SAS 포럼에서도 챗봇..
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유럽 개인정보보호법(GDPR) 준수를 위한 ‘데이터 거버넌스’ 구축하기분석 이야기/사기 방지 및 보안 2018. 9. 20. 17:22
유럽 일반개인정보보호법(GDPR; General Data Protection Regulation)은 유럽연합(EU) 전역은 물론 유럽연합 시민의 개인 정보를 다루는 전 세계 모든 기업에 영향을 미치고 있습니다. 이 새로운 규제의 목적은 시민에게 자신의 데이터에 대한 보다 강력한 통제권을 부여하고, 유럽 전역에 걸쳐 시행할 수 있는 통일된 규칙을 만드는 것인데요. 이에 따라 기업은 개인 데이터 기록을 수집, 처리, 업데이트, 보관, 삭제하는 과정과 그 이유를 재정립함으로써 데이터 보호에 대한 책임과 결과를 입증해야 합니다. 이때 개인 데이터의 유형과 저장 위치를 탐색하는 것이 중요한데요. 이는 특정한 데이터 처리 과정이 개인의 권리와 자유에 대한 높은 리스크를 나타낼 때 데이터 보호 영향 평가(DPIAs;..
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사물인터넷(IoT)으로 진화하는 스마트 그리드 – 에너지 트렌드와 활용 사례분석 이야기/사물인터넷 2018. 9. 11. 14:53
지난 7월 정부는 스마트 그리드(smart grid) 서비스가 구현되는 체험 단지 조성 등을 골자로 하는 ‘제 2차 지능형 전력망 기본 계획’을 발표했습니다. 이에 따라 올해부터 2022년까지 스마트 그리드 서비스 활성화, 각종 인프라 구축 등에 4조5,000억 원을 투자할 방침입니다. 스마트 그리드는 전기의 생산, 운반, 소비 과정에 정보통신기술(ICT)을 접목해 효율성을 높일 수 있도록 하는 지능형 전력망 시스템을 말합니다. 전기 공급자와 생산자에게 전기 사용자에 대한 데이터와 정보를 제공함으로써 전기 공급을 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 지원하는데요. 이를 통해 에너지 공급 업체는 고객에게 신뢰할 수 있는 에너지 서비스와 제품을 공정한 시장 가격에 제공할 수 있습니다. 스마트 그리드는 이처럼 전..