인공지능 적용하려면 가장 효율이 높은 곳에...5가지 요인 통해 파악 가능
신기술 활용한 혁신, 전환 비용 높이기, 사업 비용 절감 등 분야 다양

[보안뉴스 문가용 기자] 많은 기업들이 그렇듯, 당신의 기업도 지금 인공지능 개발과 활용에 큰 투자를 하고 있을지도 모른다. 실제로 인공지능 분야의 투자 액수는 빠르게 치솟고 있다. IDC는 기업들이 올해 인공지능에 2017년 대비 54% 더 투자할 것이라고 예측하기도 했다.


하지만 이런 활발한 투자에 대한 대가를 돌려받은 사례는 드물다. 최근 MIT에서 실시한 조사에 의하면 인공지능 기술을 조직 내 확대적으로 구축한 조직은 5%도 되지 않는다고 한다. 인공지능이라는 기술이 가지고 있는 높은 난이도를 생각하면 당연한 숫자다. 이 어려운 기술을 실제 업무와 생산에 적용시키고 활용하며, 전 조직원들을 훈련시키는 모든 과정은 험난할 것이다. 실수가 조금이라도 나면 피해가 클 수도 있다.

더 근본적인 문제는 경영진이 사업 활동이라는 측면에서 인공지능의 존재 의의를 미처 이해하고 있지 못하다는 것이다. 인공지능 자체를 공부하고 어느 정도 이해할 수 있지만, ‘이게 우리에게는 무슨 상관이 있는가?’를 답하지 못한 상태라는 것. 그래서 ‘인공지능’ 이야기를 하면 데이터를 학습할 수 있는 수학적 모델에 대해 말하는 데에서 그친다. 하지만 이는 인공지능이라는 넓은 분야 중 일부일 뿐이다. 수학적 모델에는 수많은 종류가 있고, 전부 특장점이 다르다.

만약 보유하고 있는 인공지능 모델(머신러닝 모델)에 뭔가 더 투자를 하고 싶다면, 당연히 가장 효과가 좋은 곳에 하고 싶을 것이다. 분석가들은 산업의 전체 경쟁력을 평가하기 위해 5요인(Five Forces) 개념을 적용한다. 그런데 이 개념은 모델 기반 솔루션을 어디에 적용하면 좋을지 알아보는 데에도 사용이 가능하다. 산업 내 작용하고 있는 경쟁 요인들을 파악함으로써, 가장 수익성이 높을 부분이 무엇이며, 그 부분에 대한 인공지능 모델 구축을 연구해볼 수 있는 것이다.

차이 만들기
구매자 교섭력은 제품 간 차별성이 높지 않고 제품이나 브랜드를 바꿨을 때의 리스크 및 가격이 높지 않은 산업에서 큰 편이다. 이런 산업에 속한 기업들은 머신 러닝 모델들을 구축함으로써 타 제품이나 서비스와의 차별성을 꾀할 수 있고, 따라서 소비자들이 쉽게 다른 제품으로 갈아탈 수 없게 함으로써 구매자 교섭력을 떨어트릴 수 있다.

예를 들어 영상 스트리밍 시장을 보자. 구매자들의 교섭력이 매우 높은 시장이다. 소비자 입장에서 이 플랫폼에서 저 플랫폼으로 옮긴다 한들 그리 위험할 것도 없고, 실제로 매년 구독자 이동률이 50%에 달하기도 한다. 하지만 선두에 있는 넷플릭스(Netflix)와 같은 경우, 구독자 이탈이 1자리 수에 그친다. 왜? 사용자들이 원하는 시간에 원하는 콘텐츠를 원하는 형식으로 제공하는 인공지능 모델을 구축했기 때문이다.

넷플릭스의 강력한 ‘추천 엔진’이 고객의 취향을 파악하는 순간부터는 넷플릭스에 있어 경쟁 상대란 없어지는 것과 마찬가지가 된다. 넷플릭스라는 플랫폼이 강력한 경쟁력을 갖게 되는 것도 바로 그 순간이다. 영상 스트리밍처럼 경쟁이 심한 산업에서 넷플릭스가 우뚝 설 수 있게 된 비결이다.

미국 내 디지털 광고 시장의 1/3을 독식하고 있는 기업인 구글은 어떨까? 디지털 마케팅 분야에 있어 구글의 영향력은 공룡에 비견될 정도다. 많은 소비자들에게 다가가고 싶은 브랜드라면 반드시 구글을 거쳐야만 한다. 페이스북의 영향력도 만만치 않다.

구글과 페이스북이 형성한 ‘사실상의 온라인 독과점’ 상태를 인공지능이 깨부술 수야 없겠지만 어느 정도의 권한을 되찾아 올 수는 있을 것으로 기대된다. 예를 들어 많은 기업들이 구글 광고에 투자하는 비용을 최적화 하기 위해 자동화된 입찰 모델을 사용한다. 하지만 여기에 더해 사용자 통계 및 기타 고려 요인들을 추가해 분석할 수 있다면 보다 더 정확한 소비자에게 광고를 노출시키거나 트래픽을 유발하는 키워드를 저렴하게 이용할 수도 있게 된다.

또한 기업들은 장기적인 관점에서 인공지능을 통해 아낀 비용을 가지고 공급자와 수요자 간 힘의 균형을 뒤바꿀 수도 있게 된다. 예를 들어 아마존의 경우, 도소매 산업에서의 큰 성공 덕분에 최소 21개 공개 기업들이 덕을 보고 있다. 아마존을 통했기 때문에 수익을 10%나 더 거두고 있다고 평가받는 공개 기업이 그 정도 된다는 것이다. 이는 아마존에게 굉장한 힘을 실어주는 사실이다. 그래서 아마존은 최근 배달 비용 등 기업들에게 요구하는 비용을 거리낌 없이 높일 수 있었다.

강력한 새내기 등장에 대비한 혁신
한 산업 내로의 진입 장벽이 낮다면, 그래서 강력한 새내기들이 위협적으로 등장한다면, 머신러닝 모델을 사용해 여러 가지 대비책을 마련할 수 있다. 자동화를 활성화함으로써 비용을 낮출 수 있다면 젊지만 아직 자본이 빠듯한 스타트업들에 비해 고지를 선점할 수 있게 된다. 아니면 머신러닝 모델을 새로운 제품이나 서비스의 핵심 기능으로 제공할 수도 있고, 기존 제품이나 서비스를 획기적으로 업그레이드하는 것도 가능하다. 이런 희망을 품고 있어 기존의 강자들이 인공지능에 투자를 하는 것이다. 스타트업에 없는, 기존 강자들만의 데이터라는 무기를 활용하기 위해서는 인공지능으로 눈을 돌릴 수밖에 없다.

예를 들어 규제도 빡빡하고 자본 싸움도 치열한 보험 업계를 살펴보자. 진입 장벽도 매우 높은 산업이라 새로운 경쟁자가 등장하는 게 그리 흔한 그림은 아니지만, 아주 없는 것도 아니다. 보험 상품이 혁신적이기만 하다면, 고객들이 얼마든지 돌아설 수 있는 시장이기 때문에, 은근 혁신이 자주 일어나기도 한다.

그런 가운데 기존의 강자 올스테이트(Allstate)는 퀵포토(QuikFoto)와 같은 서비스를 런칭함으로써 선두 자리를 유지할 수 있었다. 퀵포토는 보험금 신청을 빠르게 하게 해주는 앱으로, 머신러닝 기술을 기반으로 하고 있으며, 사용자의 사진을 통해 보상금을 즉각 계산해주는 기능을 발휘한다. 비슷한 개념을 가진 스타트업들이 등장하긴 했으나 올스테이트가 가지고 있는 방대한 데이터를 따라가지 못해 경쟁력을 갖지 못하고 있다.

전환 비용 올리기
대체품목이란, 한 기업이 제공하는 제품이나 서비스를 대체할 수 있는, 다른 산업에서 제공하는 제품이나 서비스를 말한다. 기존에 사용하던 제품이나 서비스에서 대체품목으로 옮겨가는 걸 전환이라고 하는데, 이 때 발생하는 비용이 낮으면 고객을 놓칠 확률이 높아진다. 그러므로 이 전환 비용을 높이는 게 기업으로서는 유리할 수밖에 없다. 이런 부분에서도 인공지능을 활용할 수 있다.

예를 들어 크루즈 산업에서는 ‘전환’이 굉장히 큰 위협 요소가 된다. 세상에 존재하는 수많은 여행 상품들은 크루즈 산업의 대체품목이 될 수 있고, 실제로 많은 소비자가 크루즈를 고려하다가도 해외 리조트로 마음을 바꾸거나, 아이들을 데리고 디즈니랜드를 가거나, 산 속으로 들어가 캠핑을 하기도 한다. 전환의 비용이 거의 들지 않는 산업이기 때문이다.

여기에 카니발 크루즈 라인즈(Carnival Cruise Lines)라는 기업이 획기적인 돌파구를 마련했다. 머신러닝 모델을 사용해 고객들에게 세상에 하나밖에 없는, 개인화 서비스를 제공하기 시작한 것이다. 카니발 크루즈 라인즈에서 제공하는 프린세스(Princess) 크루즈를 이용하면, 승객들에게 오션 메달리온토(Ocean Medallionto)라는 장비를 나눠준다. 이 장비를 사용해 문을 열거나, 음료를 주문할 수 있다.

하지만 이 장비는 사용자의 위치, 구매 내역, 활동 내역 등을 추적하기도 한다. 시간이 지나면서 데이터가 쌓이고 오션 메달리온토는 고객에 대해 더 많이 알게 된다. 그런 다음 해당 고객에게만 맞는 서비스를 맞춤형으로 제공하기 시작한다. 크루즈를 이용하면 이용할수록 개인화가 정교해지기 때문에 배에 오르면 오를수록 서비스가 더 개인화된다.

그렇기 때문에 다른 여행 상품을 고려할 때 고객들은 ‘놓쳐버릴 개인화’를 고려할 수밖에 없게 된다. 한 번쯤 리조트를 방문하거나 디즈니랜드에 가는 것이 환기가 될 수는 있지만, 그곳에서 고객은 처음부터 완전히 낯선 타인이 된다. 야간 불꽃놀이 행사보다 라이브 쇼를 선호하는 취향도, 커피보다 과일 음료를 더 좋아하는 것도 알아주지 않을 것이다. 이런 점이 크루즈 및 여행 산업에서는 꽤나 크게 작용한다고 한다.

비용 절감하기
경쟁이 심한 산업이라면 인공지능을 통한 비용 절감이 꽤나 유효한 전략이 될 수 있다. 인공지능을 활용해 공급망 관리를 최적화한다면 비용 절감 효과가 엄청나다. 아마존이 이 부분에 있어서는 거의 장인이라고 할 수 있을 만큼 뛰어나다. 실제 월마트와의 가격 전쟁에서 아마존이 이기고 있는 이유이기도 하다. 의외로 이런 부분에서의 인공지능 활용 가능성은 무궁무진하다. 한 조사에 의하면 물류에 인공지능을 도입한 기업은 13% 정도밖에 되지 않는다고 한다. 물류 분야에서의 인공지능 활용이 기대되고 또 점쳐지는 이유이기도 하다.

차별성을 주거나, 전환 비용을 높이거나, 혁신을 주도하거나, 비용을 낮추거나, 인공지능을 활용하려는 이유는 여러 가지가 있을 수 있다. 하지만 인공지능을 구축한다고 해서 곧바로 수익이 올라가는 것은 아니다. 정착할 때까지의 여정은 길고 지루할 수 있다. 그러니 여러 가지 옵션 중 가장 알맞은 곳에 인공지능을 적용하는 것이 중요하다. 가장 알맞은 곳은 많은 경우 사업의 방향에 따라 정해진다. 산업 내 5요인을 파악함으로써 안전한 노선을 택하는 것도 가능하다. 기술에만 매몰되지 말고, 큰 그림을 보고 결정하는 게 중요하다.

글 : 조시 포두스카(Josh Poduska), Domino Data Lab

[국제부 문가용 기자(globoan@boannews.com)]

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