금융, 헬스케어, 미디어/엔터테인먼트/게임, 에듀테크 산업의 생성형 AI 활용과 전망!
생성형 AI는 이전의 기술 패턴과는 다르게 매우 빠른 속도로 확산하고 있습니다. 2022년 11월 Chat GPT가 공개된 이후, 약 두 달 만에 월간 활성 사용자 수가 1억명에 도달했으며, 조직 및 경영진들은 이제는 거스를 수 없는 기술이 된 생성형 AI와 같은 새로운 기술에 대응해야하며, 이를 위해 산업 전반에서 생성형 AI 도입 현황을 지속적으로 파악해야 합니다. 그러나 아직 생성형 AI가 산출한 산출물에 대한 신뢰 문제, 지적 재산권 침해 우려, 데이터 오용 등 환각 현상으로 인해 아직 실무에 도입하기에는 우려스러운 목소리도 많습니다. 하지만 여전히 많은 사람들이 생성형 AI가 3년 이내에 조직 및 산업에 높은 생산성에 따른 경제 효과 등으로 상당한 변화를 가져올 것으로 기대하고 있습니다. 전 세계 조직 및 기업들은 생성형 AI와 관련된 실험, 개념 증명 단계를 넘어 다양한 활용 사례를 만들어내며 빠르게 발전하고 있으며, 효율/생산성 향상, 비용 절감과 같은 전략적 이익을 달성하고 있습니다. 그럼 생성형 AI 도입 이후 각 산업의 진행 방향과 전 세계 조직, 기업들이 어떻게 생성형 AI를 활용하고 있는지 살펴보도록 하겠습니다. 특히, AI로 비약적인 발전을 가져올 수 있는 1) 금융 산업, 2) 헬스케어 산업, 3)미디어/엔터/게임 산업 4)에듀테크 산업 내에서 AI가 어떻게 응용되고 활용되고 있는지 확인해 보겠습니다. |
1) 금융금융 산업에서의 생성형 AI 활용은 우리에게 친숙한 앱 내 챗봇으로 시작했습니다. 이를 통해 1) 고객 서비스 수준 향상 2) 업무 효율성 향상 및 비용 절감을 목표로 금융 서비스의 고도화를 이루고 있습니다. 생성형 AI의 등장으로 자연어 처리 기술이 업그레이드되었고, 소비자의 요청에 대한 즉각적인 지원과 문의에 대한 적절한 답변이 가능해졌습니다. 실제 Bank of America는 Erica라는 AI 모바일 음성인식 금융 비서를 출시한 이후, 100만 시간 이상의 시간을 절약했다고 하는 연구가 있었고, 중장년층 소비자의 모바일 앱 사용성을 크게 향상시키고 있습니다. 신한은행은 AI를 활용하여 투자 상품 상담 및 판매 과정에서 다양한 기술을 적용하고 있습니다. ▲ AI를 통해 고객 답변 인식, ▲ 실시간 AI 상담 분석, ▲ 태블릿 필기 인식 검증, ▲ Full Text 자막 구현 등을 수행하여 불완전판매 요소를 진단하고 분석한 결과를 실시간으로 직원에게 전달하여 완전 판매를 돕고 있습니다. 또한, AI 영상 분석 기술을 활용하여 ATM 거래 시 이상행동을 탐지하여 금융 사고를 예방하고 있습니다. 신한은행은 AI 전문가와 외부 AI 업체가 8개월 동안 AI 딥러닝을 통해 연령대별 다양한 거래 유형을 학습하고 분석한 데이터를 기반으로 “AI 이상행동 탐지 ATM”을 개발했습니다. |
2) 헬스케어헬스케어 산업은 AI와 떨어질 수 없는 분야가 아닐까 싶습니다. 특히 생성형 AI의 등장은 신약 개발 분야에서 두드러진 변화를 가져왔습니다. 신약 개발은 10년 이상의 장기간에 걸쳐 진행되는 연구/허가 과정 그리고 수백억에서 수조원에 달하는 초기 투자가 요구되는 대규모 프로젝트입니다. 생성형 AI는 신약 발견부터 디자인, 임상 시험 등의 프로세스를 개선하고 가속화해 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 이러한 기대를 가능하게 한 기술 중 하나가 구글 딥마인드의 알파폴드-2인데요. 2018년 12월 단백질 구조 예측에 성공했고, 2020년에는 그 예측 정확도를 높여 신약 개발과 단백질 디자인 분야에 새로운 방향을 제시했습니다. 알파폴드를 통해 단백질 구조를 파악하는 데 필요한 시간을 2시간으로 단축함으로써, 신약 개발에 소요되는 평균 10년이라는 시간을 2~5년으로 줄일 수 있게 되었습니다. 일라이릴리, 노바티스, 대웅 제약 등 여러 제약 회사들이 신약 개발을 위해 알파폴드를 활용하고 있습니다. 또한, 의료 기기에 활용되는 AI 기술은 기존 의료기기의 활용도를 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 현재 대부분의 영상 및 진단 AI 기술은 의료 현장에서 의료용 데이터를 분석하여 의사의 진단을 보조하는 역할로 활용되고 있으며, 아직은 AI가 단독으로 의사 결정을 맡기에는 추가적인 기술 발전이 필요하다고 보입니다. 의료기기 제조업체인 필립스는 진단, 치료, 커넥티드 케어, 개인 건강 분야에서의 광범위한 AI 활용 노력의 일환으로, 회사의 PACS 영상 처리 기능을 발전시키고 방사선 작업 흐름을 향상시키기 위해 생성형 AI 개발에 아마존 웹 서비스와 협력하고 있다고 합니다. |
3) 미디어/엔터테인먼트/게임국내 미디어, 엔터, 게임 업계는 적극적으로 AI를 활용하고 있으며, 생성형 AI에 대한 연구도 활발히 이뤄지고 있습니다. 특히, 게임 산업은 기술과 노동에 집중되어 있는 분야로, 생성형 AI의 도입으로 인해 혁신적인 변화를 맞이할 것으로 기대됩니다. 캐릭터, 아이템, 사운드, 세계관 생성 등 게임 개발 과정에서 필요한 다양하고 광범위한 영역에서 많은 비용과 시간이 소요되는데, 생성형 AI를 활용하여 이러한 콘텐츠 생성 과정을 자동화함으로써 리소스와 비용을 절약하려는 노력이 진행되고 있습니다. 넥슨은 생성형 AI를 활용하여 유명 게임 디렉터의 목소리와 외모를 거의 동일하게 재현하거나, 성우 없이 NPC에게 목소리를 부여하고, 유저의 조작에 따라 반응하는 실시간 경기 해설을 제공하는 등의 기술을 활용하고 있습니다. 엔씨소프트는 이미지 생성형 AI 기술을 통해 텍스트 설명을 입력하면 원하는 그림을 자동으로 생성해주는 기술을 아트 작업에 활용하고 있습니다. 이 기술은 게임 개발 과정에서 비용과 시간을 현저하게 줄여주는 역할을 하여, 아트 작업에 있어서의 비중이 큰 게임 개발 과정에서 매우 유용하게 활용되고 있습니다. 현재 이 기술을 가능하게 하는 도구로는 DALL-E나 Stable Diffusion 등이 있습니다. 또한, 게임 산업 내에서는 프로그래밍 분야에서도 노코드(No-Code) 개발 도구의 보편화가 예상됩니다. Github의 Copilot와 같은 도구를 활용하면, 간단한 코딩 작업은 AI가 수행하고 프로그래머는 더 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있습니다. 이처럼, 국내 게임 업계는 생성형 AI를 포함한 다양한 AI 기술을 적극적으로 도입하고 활용하여, 콘텐츠 생성의 자동화를 추구하고 있으며, 이는 비용과 시간을 절약하는 동시에 더 창의적이고 혁신적인 게임 개발을 가능하게 할 것으로 기대합니다. |
4) 에듀테크교육 분야는 최근 생성형 AI를 적극적으로 도입하며 새로운 학습 콘텐츠의 제작에 발전을 가져오고 있습니다. 기존의 교사 중심의 일률적인 교육 프로그램과 달리, AI는 학생들의 학습 데이터를 분석하여 개인별 수준에 맞는 맞춤형 교육을 제공함으로써 학습 효율을 높이는 데 큰 목적을 두고 있습니다. 에듀테크 산업에서 AI 기술이 특히 활용되는 분야는 교육 콘텐츠 제작, 교육 컨설팅, 그리고 데이터를 활용한 학습 지도 영역입니다. 예를 들어, Anthology는 학습 관리 시스템 Blackboard Learn에 생성형 AI를 적용하여 시험 문제 생성 및 채점 기준표 개발 기능을 출시했습니다. 이를 통해 교사는 시험 문제 개발에 소요되는 시간을 절약하고 학생 상담과 같은 더 생산적인 업무에 집중할 수 있게 되었습니다. 또한, 콴다는 사용자가 문제의 사진을 찍으면 AI가 이를 판독하여 맞춤형 풀이 및 학습 콘텐츠를 제공하는 서비스입니다. 콴다는 광학 문자 판독(OCR,Optical Character Recognition) 기술에 대규모 언어 모델(LLM)을 접목하여 마치 실제 선생님이 옆에서 설명해주는 것처럼 구현했습니다. 이는 생성형 AI 기술과 데이터의 결합을 통해 보다 개인화된 맞춤형 보조 학습을 가능하게 합니다. 팬데믹 이후 비대면 수업이라는 새로운 교육 환경의 요구, 디지털 전환, 그리고 기술과 AI의 결합은 이전의 교사 중심 교육에서 벗어나 학생 중심의 맞춤형 교육 및 학습을 가능하게 함으로써 에듀테크 산업의 더 큰 발전을 예상하게 합니다.
오늘은 생성형 AI의 산업별 활용 사례 및 전망에 대해서 공유해 드렸습니다. 어떤 산업 분야에 있든지 앞으로 생성형 AI를 배제하고는 시장에서 살아남기 어려울 것이라는 생각이 듭니다. 그렇기에 회사의 비즈니스에 생성형 AI를 어떻게 적용하고 활용할지에 대해서 계속해서 고민하고 발전시켜나가야 하지 않을까 하는 생각이 듭니다. 그리고 이런 고민이 생기신다면 언제든지 저희에게 문의해 주세요. 저희에게는 클라우드, SaaS, 생성형 AI에 대한 다양한 상품, 기술, 그리고 경험이 있으니까요.
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