인공지능의 일반적 산업별 10가지 활용 분야

AI의 10가지 활용 분야

AI의 용도는 일반적인 것부터 산업별로 다양합니다.

 

 

1. 의료 분야 AI

유전체학, 단백질체학, 스캔, 임상 검사 및 기타 세부 사항과 융합된 의료 진단은 인간 의사가 수행하면 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 환자를 의뢰하고, 결과를 얻고, 분석하는 데 며칠이 걸리지만 AI는 더 짧은 시간에 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

 

진단 과정의 속도를 높일 뿐만 아니라, AI는 바이오마커를 식별하여 특정 환자에게 약물의 효과를 결정하는 요인을 파악함으로써 개인 맞춤형 치료를 가능하게 합니다.

 

챗봇, 가상 간호 보조, 예측 분석, 정밀 의학, 로봇 수술 옵션 등을 제공하는 의료 분야의 AI 애플리케이션 시장도 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 세계 최초의 가상 간호사로 알려진 케어에인절(Care Angel)과 IBM 왓슨 헬스의 임상시험 매칭 프로그램은 의료 분야에서 예측 분석이 활용되는 또 다른 사례입니다.

 

2. 금융 분야 AI

AI는 금융 손실 완화 및 리스크 관리 등 금융 부문과 금융 산업에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다.

AI는 패턴 식별을 통한 이상 징후 탐지로 사기를 탐지하는 데 도움을 줍니다. 정확한 고객 식별을 통해 신원 도용, 피싱 사기, 결제 사기를 탐지합니다.

 

행동 패턴 분석, 생체 인식, 위치 등을 통해 계정 해킹, 신원 도용, 결제 사기 가능성을 탐지하여 비즈니스 및 고객 손실을 최소화합니다. 리스크 관리는 잠재적 침해 및 리스크를 기반으로 여러 데이터 세트를 분석하여 예측 및 예측을 통해 의사결정을 지원합니다.

 

금융 분야에서는 로보 어드바이저, 챗봇과 같은 AI 기반 금융 서비스를 신용 평가, 대출 인수, 거래, 포트폴리오 관리 등에 사용할 수 있습니다. 로보 어드바이저는 투자자의 정보와 선호도를 반영하고 이를 현재 시장 동향과 결합하여 투자 관리 서비스를 지원합니다.

 

챗봇은 고객에게 자연어 처리(NLP) 지원과 질문에 대한 답변 및 최신 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 기능을 제공합니다. 고객은 거래 내역, 뱅킹 서비스, 계좌 잔액 등을 문의할 수 있습니다.

3. 교육 분야 AI

AI는 학생의 난이도와 이해도에 따라 활동과 학습 자료를 개인화하여 학습과 교수를 용이하게 합니다. AI에 특화된 학습 시스템에는 지능형 튜터링 시스템, 자동화된 피드백 및 채점 시스템, 교육용 챗봇 등이 있습니다.

 

AI는 교사가 창의적이지 않은 많은 작업을 대신하고 교육 콘텐츠 제작을 지원함으로써 창의성과 혁신을 위한 더 많은 공간을 제공합니다. 또한 학생의 성과를 개별적으로 또는 다른 학생과 비교하여 보여주는 학습 분석을 제공하여 더 큰 이해와 명확성을 제공합니다.

 

카네기 러닝은 지능형 튜터링 시스템이며, 뉴턴은 AI가 제안하는 개인화된 노트와 평가를 학생들에게 제공하는 학습 플랫폼입니다.

 

4. 소매업 AI

리테일 기업은 최소한의 투자로 최단 시간 내에 고객 만족, 품질, 업무 최적화를 달성해야 하며, AI는 재고 관리, 판매 및 공급망 운영 개선, 재고 비축, 예측 분석을 통한 미래 수요 데이터 분석, 제품 공급 개선 등을 통해 이를 수행할 수 있습니다.

 

AI는 관련 기준에 따라 가격을 최적화하고 고객 서비스를 개선하여 비즈니스에 도움을 줄 수 있습니다. 또한 사기 탐지, 챗봇, 타깃 마케팅, 개인화된 고객 제안 등에도 도움을 줄 수 있습니다.

 

AI 추천 엔진은 넷플릭스나 아마존과 같은 기업에서 일상적으로 사용하고 있습니다. 재고 관리 시스템을 사용하는 기업으로는 Walmart와 Target이 있습니다.

5. 제조업 AI

로봇 공학 및 자동화의 도입으로 복잡한 작업이 단순화되고 반복적인 작업의 실현 가능성이 높아지며 정확도가 향상됩니다. 속도 개선 및 예측 유지보수를 통해 적절하고 시기적절한 대응을 제공함으로써 기계의 수명을 더욱 연장할 수 있습니다.

 

 AI를 통한 품질 관리는 시각적 및 성능 기반 분석에 능숙하여 낭비를 줄이고 생산성과 효율성을 개선합니다. 또한 공급망 최적화에 참여하여 원자재 조달 시간을 단축하고, 더 나은 의사 결정과 신선식품에 대한 공정 최적화를 가능하게 합니다.

 

 머신러닝을 통한 실시간 모니터링 및 평가는 제너럴일렉트릭의 프레딕스, IBM의 왓슨 IoT와 같은 예측 유지보수 시스템의 핵심 기능입니다. 자동화된 품질 관리를 위해서는 키엔스의 IM 시리즈와 코그넥스의 비전프로를 추천합니다.

 

6. 농업 분야 AI

농업은 위성 이미지, 토양 샘플, 기상 데이터 등 다양한 소스로부터 환경 요인에 대한 정확한 결과를 제공하는 정밀 농업의 도입을 통해 AI의 혜택을 누리고 있습니다. 이는 더 많은 작물을 수확하고 폐기물을 줄이기 위한 심기, 관개, 시비 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.

 

기타 관심 분야로는 작물 모니터링, 수확량 예측, 공급망 최적화, 스마트 관개 등이 있습니다. 자동화된 해충 탐지는 이미지 분석과 센서를 사용하는 또 다른 AI 애플리케이션입니다.

 

가축 모니터링, 농업용 로봇, 날씨 기반 농작물 관리도 농부들에게 도움이 되고 있으며, IBM, John Deere, Blue River Technologies, Ceres Imaging이 서비스를 제공하고 있습니다.

7. 교통 분야 AI

AI 기반 자율주행차 개념은 비효율적인 교통 관리, 사고 및 운송 비용 증가, 지속가능성 저하 문제를 해결합니다.

인간의 음성을 해석하는 고객 서비스 및 예측 유지보수에 AI를 사용하면 교통 시스템의 안전과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

 

테슬라나 우버 같은 기업들은 이미 자율 주행 차량에 대한 아이디어를 연구하는 동시에 교통 패턴, 경로, 신호에 대한 실시간 정보를 제공하여 원활한 교통을 촉진하고 있습니다.

개발 초기 단계에 있는 하이퍼루프 기술은 시속 700마일까지 주행할 수 있습니다. 이 혁신적인 아이디어를 소유한 기업은 SpaceX와 버진 하이퍼루프입니다.

 

8. 마케팅 분야 AI

취향과 행동에 따라 고객 데이터를 분류하는 고객 세분화는 개인화된 캠페인을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

챗봇을 통해 매력적인 콘텐츠와 신뢰할 수 있는 대화를 생성하는 것은 현재 마케팅 도구로 활용되고 있습니다. 광고 성과와 소비자 행동 데이터는 AI로 광고를 최적화하는 데 도움이 될 수 있으며, A/B 테스트를 통해 패턴을 파악하면 캠페인의 효과를 높일 수 있습니다.

 

가상 비서는 개인화된 추천, 소셜 미디어 관리, 음성 지원 등을 통해 기업과 고객에게 혜택을 제공합니다. 소셜 미디어 콘텐츠의 이미지 및 동영상 인식은 트렌드와 인플루언서, 브랜드 도달 범위, 오디언스 배경에 대한 정보를 AI에 제공할 수 있습니다.

9. 사이버 보안 AI

사이버 보안의 AI는 위협 탐지를 자동화하여 시간과 손실을 줄입니다. 실시간 모니터링을 통해 위협 인텔리전스, 취약성 평가, 사고 대응을 가능하게 합니다.

 

행동 분석은 사용 및 액세스 패턴의 변화를 식별하여 경보 생성 및 활동 모니터링으로 이어질 수 있습니다. 패턴의 변화는 계정 침해의 결과일 가능성이 높으며, 내부자에 의한 것임을 확신할 수 있습니다. 침입 탐지 시스템(IDS)은 네트워크 트래픽에서 의심스러운 활동을 탐지하는 기능입니다. 또한 IDS는 머신 러닝을 사용하여 새로운 위협에 지속적으로 적응하므로 실시간 모니터링 및 위협 탐지에 도움이 됩니다.

 

10. 소프트웨어 개발 AI

코딩 및 소프트웨어 개발에 AI를 적용하면 코딩, 디버깅, 테스트와 같은 반복적인 코딩 작업을 자동화할 수 있습니다. 코드 최적화를 통해 성능을 개선하고 동일한 기능을 더 효율적으로 수행할 수 있는 대체 알고리즘을 제안합니다. AI를 이용한 자연어 처리는 개발자와 비기술 이해관계자 간의 정보를 정확하게 번역하고 전달할 수 있도록 도와줍니다.

 

사용자 친화적인 인터페이스와 비기술적인 용어 및 코드를 사용하는 로우코드 또는 노코드 애플리케이션을 도입하여 애플리케이션 개발을 용이하게 합니다. 객체, 이미지, 얼굴 인식, 챗봇, 반복적인 작업을 자동화하는 애플리케이션과 같은 소프트웨어를 구축하는 데 도움이 됩니다. 분석 및 주제별 애플리케이션도 AI로 구축할 수 있습니다.