「한경-AT커니 디지털 비즈니스 포럼 2017」 기조연설 "Next Digital Innovation"

지난 6월 22일, 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈호텔 그랜드볼룸에서 열린 「한경-AT커니 디지털 비즈니스 포럼 2017」에서 삼성SDS가 발표한 기조연설을 소개합니다.

3차 산업혁명 이후의 Next Digital Innovation

기존의 혁신은 Global SCM 구축과 같은 방식을 통하여 생산 속도와 효율성을 높이는, 이른바 3차 산업혁명의 관점에서 실행되었다.
삼성을 예로 들면 연간 4억 5천만대, 매일 약 120만대의 휴대폰을 생산하기 때문에, 이러한 규모의 비즈니스를 위해 이미 세계 최고 수준의 Global SCM을 구축하여 활용 중이다. 그렇다면, 그 이후의 디지털을 통한 비즈니스 혁신은 어떠한 방식으로 가능할 것인가? 비즈니스 활동 과정에서 발생하는 수많은 양의 데이터를 수집, 분석하여 Insight를 얻는 과정이 차세대 비즈니스 혁신의 가장 확실한 대안일 것이다.
그리고 이는 현재 가장 뜨거운 화제인 4차 산업혁명과 매우 긴밀하게 연관되어 있다.
데이터가 주목 받는 이유는, 우선 데이터 수집 기술의 발달로 인해 가용 데이터 양이 폭증하고 있기 때문이다.
2016년에 16ZB(1ZB = 1조 1000억GB) 상당 수집되었던 데이터는, 20202년 163ZB로 10배 넘게 증가할 것으로 예측된다.
따라서 삼성 SDS는 이러한 데이터의 수집과 활용이야말로 4차 산업혁명의 진정한 시발점이 될 것을 확신하고, 데이터 기반 혁신을 실현하기 위한 기반 기술을 AI, 블록체인, 빅데이터 분석, IoT 등 다양한 분야를 이용하여 확보하고자 노력하고 있다. 이 중에서, 오늘은 AI 서비스를 통한 데이터 Analytics의 고도화와 비즈니스 혁신, 그리고 블록체인을 통한 비즈니스 모델 혁신에 대해 알아보고자 한다.

1. AI 분석 서비스를 통한 비즈니스 혁신

양질의 AI 분석 서비스 성립 조건

AI 서비스가 최근에 화두가 되는 이유는, 분석의 대상인 데이터의 증가, 이를 고도로 학습할 수 있는 딥러닝 알고리즘, 그리고 이를 실제로 시스템으로 구동시키는 인프라 분야에서 각각 비약적인 성장으로 뒷받침할 수 있게 되었기 때문이다.
이러한 환경이 조성되면서, AI 서비스 역량을 확보하는 것이 중요하게 되었다. AI 서비스 역량은 Analytics 역량과 Intelligence 역량으로 나눌 수 있다.
Analytics 관점에서는 Descriptive(사실에 대한 기술)에서 Predictive(미래에 대한 예측)를 넘어 Prescriptive(문제에 대한 판단)의 단계에 올라야 하고, Intelligence 역량에서는 Statistics(통계)에서 Machine Learning(외부 데이터 자가 학습)을 넘어 Deep Learning(인공 신경망 방식의 자가 학습), 더 나아가 Reinforcement Learning(강화 학습)까지 이른다면 양질의 AI 기반의 데이터 Analytics 서비스를 제공할 수 있게 된다. 이러한 AI 분석 서비스는 제조와 마케팅, 물류, 보안, 헬스케어 등 다양한 업종에 적용 가능한데, 특별히 제조와 마케팅 분야를 중심으로 살펴보도록 하자.

제조 분야의 AI 분석 서비스 적용

제조 분야에 적용된 Digital Innovation 형태를 삼성SDS는 ‘Smart Factory’라는 개념으로 정리하고 있다.
이러한 Smart Factory는 단순한 제조 정보의 ‘수집 자동화’부터 시작하여, 이를 통해 수집된 데이터를 기반으로 ‘생산 및 분석 활동 자동화’를 하는 수준까지 도달한 것이 현재의 모습이다. 그러나 더 나아가 빅데이터 분석과 AI 지능 역량을 클라우드 기반으로 확보하여 제조 현장을 스스로 제어할 수 있는 ‘제조 지능화’가 궁극의 Smart Factory의 모습이라고 할 수 있겠다.
그렇다면 제조에서 AI기반의 빅데이터 분석이란 무엇을 의미하는 것일까?
대표적으로 제조 품질 분석 사례에 대입해 볼 수 있겠다. 설비, 공정, 제품에서 쏟아져 나오는 데이터를 수집하여 이상을 감지하고, 분류/군집의 과정을 통해 불량의 원인을 Deep Learning 또는 Reinforcement Learning을 통해 분석하여 결과를 생산라인에 반영함과 동시에 미래를 예측하여 더 나은 제조 환경으로 스스로 제어하는 일련의 제조 활동이 바로 AI기반의 빅데이터 분석을 활용한 사례이다.
이를 통해 현장의 엔지니어는 설비의 유지보수 시점을 예측할 수 있고, 품질 이상의 원인을 분석할 수 있다. 결론적으로 제조업에 양질의 AI 분석 서비스를 도입할 경우 획기적인 제품 품질 향상, 불량 저하를 통한 생산성 향상, 분석기간 단축으로 비용 절감 등 다양한 비즈니스 혁신을 경험할 수 있게 된다.
제조 분야의 빅데이터 분석 프로세스를 설명하는 그림입니다. 설비, 공정, 제품에서 쏟아져 나오는 데이터를 수집하여 이상을 감지하고, 분류/군집의 과정을 통해 불량의 원인분석하여 결과를 생산라인에 반영함(결과 Feedback)과 동시에 미래를 예측/제어합니다. | 제조 분야의 빅데이터 분석 프로세스

마케팅 분야의 AI 분석 서비스 적용

마케팅에서 AI 기반의 빅데이터 분석은 판매 과정에서 발생하는 고객, 매출, 결제 관련 정형적 데이터와, SNS, 블로그, 동영상에 대한 고객의 반응인 비정형 데이터를 통합적으로 분석하여 빅데이터 분석에 기반한 합리적인 의사결정을 내리기 위해 실행된다.
이는 구체적으로 가격 전략부터 제품별 마케팅 비용 설정, 제품 운영 전략, 전략 모델 설정, 공급 계획, 마케팅 재무효과 측정까지 다양한 마케팅 활동에 참고할 수 있다.
마케팅 분야의 AI 기반 빅데이터 분석에 의한 의사 결정을 설명하는 그림입니다. 고객, 매출, 결제 관련 정형적 데이터와, SNS, 블로그, 동영상에 대한 고객의 반응인 비정형 데이터와 같이 다양하고 방대한 데이터가 발생하면 이 데이터들을 기반으로 의사결정을 내리게 되는데 가격 전략부터 제품별 마케팅 비용 설정, 제품 운영 전략, 전략 모델 설정, 공급 계획, 마케팅 재무효과 측정까지 다양한 마케팅 활동에 참고할 수 있다. | 마케팅 분야의 AI 기반 빅데이터 분석에 의한 의사 결정 이러한 마케팅 분야 AI적용 효과는 특히 판매 수요를 예측하고, 시장 반응을 분석할 때 가장 극적으로 경험할 수 있다.
판매 수요 예측의 경우, 정형적 데이터인 가격, 제품, 프로모션 및 이벤트 정보를 통해 일반적인 패턴을 분석하고, AI로 분석결과를 모델링하여 이루어지게 되며, 시장 반응의 분석은 SNS와 온라인을 통해 접수된 고객의 반응을 수집하여 텍스트 전처리와 분석 과정을 거쳐 이루어진다.
이를 통해 매장의 마케터는 판매 수요의 적기 예측을 통해 판매를 극대화하고, 시장 반응에 대한 기민한 대응으로 실시간 마케팅 전략을 수립할 수 있게 되는 것이다.

양질의 AI 분석 서비스, 삼성SDS Brightics™ AI

삼성SDS는 앞서 소개한 다양한 업종 대상의 양질의 AI 분석 서비스 활용을 고객에게 제공할 수 있는 플랫폼인 Brightics™ AI를 보유하고 있다.
Brightics™ AI는 앞서 AI 분석 역량의 핵심이라고 소개한 Analytics 역량과 Intelligence 역량을 보유하고 클라우드 기반으로 서비스를 제공하여, 제조 및 마케팅 업계의 비즈니스 혁신을 주도하고 있다.
제조 분야에서는 기존 2주 ~ 2개월이 소요되던 분석 모델링 자동화를 2시간만에 수행하거나, Prescriptive 알고리즘을 플랫폼화하여 다양한 B2B 업종을 대상으로 분석모델을 제공한 것이 그 사례이다. 궁극적으로 데이터 전문가가 아니더라도 현장의 엔지니어 또는 마케터도 데이터에 대한 분석이 가능하게 된 것이다.

2. 블록체인을 통한 비즈니스 혁신

블록체인 성립의 조건과 장점

블록체인의 핵심 가치는 참여자간 믿을 수 있는 가치의 네트워크를 구성하는 것이다.
블록체인이 개념적으로 성립하려면 다음의 3가지 조건을 충족시켜야 한다. 우선 모든 자산을 블록체인의 Digital Asset으로 정의하여 소유자 간 직접 거래하고, 거래 내용이 실행 즉시 자동으로 공유되며, 마지막으로 이를 그 누구도 임의로 내용을 바꿀 수 없어야 한다.
이러한 조건을 충족할 수 있는 블록체인 플랫폼은 거래자에게 거래 과정의 높은 보안성, 신속성, 유연성 및 확장성 등을 제공하게 되기 때문에, 차세대 거래 수단으로 각광받고 있는 것이다.
그런데 Bitcoin이나 Ethereum과 같이 대중적으로 잘 알려진 블록체인 플랫폼은 사실 Public 블록체인의 형태라고 할 수 있으며, 블록체인을 통한 기업의 비즈니스 혁신을 이루기 위해서는 기업간의 거래에 블록체인을 활용할 수 있도록 준비된 ‘B2B 向 블록체인’이 중요하다. 이러한 B2B 向 블록체인 플랫폼으로 세계 최초로 개발된 것이 바로 삼성SDS의 ‘Nexledger™’이다.

B2B향 블록체인의 업종 적용 가능성

B2B향 블록체인은 기술적 장점을 바탕으로 다양한 업종에 적용 가능하다. 대표적으로 제휴사 간 고객 식별 정보를 공유하기 위한 Digital Identity, 가맹점 간 포인트를 공유하기 위한 Digital Loyalty Program, 운송사 간 물류 정보를 공유하기 위한 Digital Logistics, 금융사에서 보험금 청구 프로세스를 자동화하는 Digital Claim, 그리고 기업 간 거래정보를 실시간으로 공유하기 위한 Smart Contract의 형태 등으로 다양하게 활용될 수 있다.
B2B 向 블록체인 플랫폼(Nexledger™)의 업종 활용은 대표적으로 5가지 분야로 이야기할 수 있습니다. Digital Identity, Digital Loyalty Program, Digital Logistics, Digital Claim, Smart Contract 형태입니다. Digital Identity은 제휴가 간 고객 식별 정보를 공유하고 소비자의 제휴사 서비스 접속 편의성을 최대화 할 수 있게 해줍니다. Digital Loyalty Program은 가맹점 간 포인트 교환 및 처리내용을 실시간 공유하게 해주고 소비자의 가맹점 이용 편의성을 최대화 할 수 있게 해줍니다. Digital Logistics은 글로벌 운송 참여사 간 송장/ 물품정보 공유 및 물류 가시성 제고와 서비스 연속성을 강화해줍니다. Digital Claim은 보험금 청구 프로세스 자동화와 보험사 비용 절감 및 고객만족도 제고에 도움을 줍니다. Smart Contract은 기업 간 거래정보 실시간 공유와 거래 프로세스 자동화, 비용절감, 금융모델 혁신에 활용될 수 있습니다. | B2B 向 블록체인 플랫폼(Nexledger™)의 업종 활용 구체적으로 금융업을 대상으로 초기 단계의 사례를 살펴보면, 금융사와 파트너사가 고객 정보를 공유할 경우, 블록체인 기술을 이용하여 정보 교환 과정에서의 고객 정보 유출 가능성을 최소화할 수 있다.
더불어 고객 정보를 간편하게 이관하여 고객이 부가서비스를 위해 파트너사의 사이트를 방문하여 계정을 등록해야 하는 번거로움 없이, 파트너사의 고객 정보 등록을 활성화할 수 있다.
블록체인은 이러한 방식으로 비즈니스에 Impact를 가하고, 활용할 수 있는 확장 가능성을 무한히 확장할 수 있다.
다양한 업종에서 프로세스의 자동화를 시작으로 비즈니스 혁신을 이루고, 나아가 전자의무기록 열람이나 공공기록 보관과 같은 공공분야의 신뢰 공유에도 활용되어, 궁극적으로 블록체인 기술을 통해 가치가 네트워크화되는 방식으로 발전하는 것이다.


| 기조연설 현장영상

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홍원표 대표
홍원표 대표 IT테크놀로지 전문가
삼성SDS

홍원표 대표는 서울대학교 전자공학과를 졸업하고 미국 미시간대학교에서 전기공학 박사학위를 받았습니다.
정보통신 및 소프트웨어에 대한 식견과 글로벌 경험이 풍부한 홍원표 대표는 2015년 말부터 삼성SDS에서 모바일, 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능(AI), 블록체인 등의 핵심사업을 총괄하며 삼성SDS의 글로벌 비즈니스 기반을 확고히 하였습니다.
글로벌 IT 비즈니스를 성공적으로 수행해 온 업계 전문가로서 CES (2016), CeBIT (2015) 및 SDC (Samsung Developer Conference, 2014)에서 기조 연설을 했으며, 수천 명의 청중들에게 삼성의 IoT 비전을 공유하고 Smart Health, Smart Home, Industrial IoT와 같은 최첨단 기술 및 서비스에 대한 영감을 주었습니다.

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