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인공지능(AI)

Artificial Intelligence

인공지능(AI)은 판단, 추론, 학습 등 인간의 지능이 가지는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템(사람처럼 사고하고 행동하는 기계)이다. 해석하는 방법에 따라 차이가 있기는 하지만, 모델 구조에 따른 AI 기술의 분류는 크게 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), 생성형 AI(Generative AI) 등으로 분류할 수 있다.

머신러닝(ML)은 데이터를 기반으로 모델이 학습하여 해당 분야의 문제들을 추론하는 기술로, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습을 통해 모델을 학습시키는 특성이 있다. 딥러닝(DL)은 다양한 머신러닝 학습 방법 중 인공 신경망을 사용하여 더 복잡한 패턴을 처리할 수 있는 기술이다. 생성형 AI(Generative AI)는 텍스트, 이미지, 영상, 음성 등 다양한 유형의 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 기술이다.

인공지능 개발 절차

  1. 마스터 데이터
    (빅데이터)
  2. 데이터 쿼리
    (분석 소요 데이터)
  3. AI 기반 분석모델
    (분석 솔루션)
  4. UX&UI
    (분석결과 정보)
  5. 의사결정

인공지능(AI) 솔루션

Artificial Intelligence Solutions

인공지능(AI) 솔루션은 인공지능 기술을 활용하여 특정 비즈니스 문제를 해결하거나 업무를 자동화하는 시스템을 의미하며, 크게 머신러닝(Machine Learning), 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing), 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 합성, 추천, RPA(Robotic Process Automation), 예측 분석, 생성형 AI 솔루션 등이 있다.

머신러닝 솔루션(Machine Learning)
데이터로부터 패턴을 학습하여 예측이나 의사결정을 수행하는 시스템으로, 고객 이탈 예측, 수요 예측, 이상 탐지 등에 활용된다.
자연어 처리 솔루션(NLP)
인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술로, 챗봇, 감성 분석, 문서 요약, 번역 서비스 등에 사용된다.
컴퓨터 비전 솔루션
이미지와 영상을 분석하고 이해하는 시스템이다. 얼굴 인식, 품질 검사, 의료 영상 분석, 자율 주행 등에 적용된다.
음성 인식/합성 솔루션(STT/TTS)
음성을 텍스트로 변환하거나(STT), 텍스트를 음성으로 변환(TTS)하는 기술로, 음성 비서, 콜센터 자동화 등에 활용된다.
추천 솔루션
사용자의 선호도와 행동 패턴을 분석하여 맞춤형 콘텐츠나 상품을 제안하는 솔루션으로, 이커머스, 스트리밍 서비스 등에서 널리 사용되고 있다.
RPA(Robotic Process Automation)
반복적인 업무 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 로봇을 의미하며, 데이터 입력, 문서 처리, 보고서 생성 등의 작업을 자동화한다.
예측 분석 솔루션
과거 데이터를 기반으로 미래의 트렌드나 결과를 예측하여 재고 관리, 금융 리스크 평가, 마케팅 캠페인 최적화 등에 사용되고 있다.
생성형 AI(Generative AI)
텍스트, 이미지, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술로, ChatGPT와 같은 대화형 AI, 이미지 생성 도구, 코드 자동 생성 등이 해당 솔루션에 포함된다.