딜로이트 “AI, 생산 비용 절감·고객 수요 예측에 기여”
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인공지능(AI) 기술이 미디어·통신, 소매, 에너지·자원 등 분야에서 생산 비용 절감과 업무 실행 속도 단축, 고객 수요 예측 등에 톡톡히 기여하고 있다는 연구 보고서가 나왔다.
이 보고서에는 소매, 에너지·자원 및 산업재, 금융, 정부·공공, 생명과학·헬스케어, 첨단기술·미디어·통신 등 6대 주요 산업 영역별 인공지능 활용 사례와 이점 등에 대한 분석이 담겼다.
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인공지능(AI) 기술이 미디어·통신, 소매, 에너지·자원 등 분야에서 생산 비용 절감과 업무 실행 속도 단축, 고객 수요 예측 등에 톡톡히 기여하고 있다는 연구 보고서가 나왔다.
컨설팅 기업 한국딜로이트그룹이 딜로이트인공지능연구소가 최근 펴낸 ‘인공지능 활용서: 6대 산업별 활용 사례’ 보고서의 국문본을 11일 공개했다. 이 보고서에는 소매, 에너지·자원 및 산업재, 금융, 정부·공공, 생명과학·헬스케어, 첨단기술·미디어·통신 등 6대 주요 산업 영역별 인공지능 활용 사례와 이점 등에 대한 분석이 담겼다.
연구소는 “인공지능 기술이 지능형 공장(스마트팩토리)과 디지털 공급 네트워크 제조 공정 최적화에 쓰여, 첨단 기술, 미디어, 통신 등 기업들의 수요 예측과 공급망 관리를 용이하게 해주고 있다”고 분석했다. “인공지능 기술이 자산 효율성과 생산 능력을 끌어올려 보증 청구, 유지·보수, 제품 리콜 및 반품 관련 비용을 줄여준다”는 설명이다. 이어 “머신러닝 알고리즘으로 연결 속도, 신호 품질, 전력 소비 등 네트워크 데이터를 점검·분석해, 네트워크 유지 보수 필요성을 사전 예측할 수 있게 될 것”이라고 내다봤다.
소매, 자동차, 숙박·외식, 여행, 운송 등 개인 고객들을 상대하는 비투시(B2C) 기업들도 인공지능 기술을 적극 활용하고 있다. 연구소는 “제품 수송 과정 최적화와 재고 관리, 수요 예측 등에 인공지능 기술이 쓰인다”면서, 이용자의 신체 사이즈와 형태에 맞는 패션 품목을 골라 주는 ‘패션테크’를 예로 들었다.
에너지, 자원, 산업재 부문에서는 인공지능 기술이 기계 오류와 오작동을 예측해 가동 중단 시간(다운타임)을 줄이는 데에 기여하고 있었다. 인공지능 기술이 사물인터넷(IoT) 기술과 함께 자산 모니터링을 통한 기계 설비 성능 최적화에 쓰이는 경우도 많았다.
이밖에 금융 분야에서는 이상 거래 포착, 이용자 맞춤 보험 서비스 추천, 신용 위험 분석 등에, 정부·공공 분야에서는 업무 자동화와 공공 정책 수요 예측 등에 인공지능 기술의 쓰임이 늘어날 걸로 연구소는 내다봤다.
정인선 기자 ren@hani.co.kr
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