
주요동향
주요동향
AI 플랫폼 개발 확산…AI 대중화 시대를 여는 지평 원문보기 1
- 국가 기타
- 생성기관 이데일리
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2017-10-13
- 등록일 2017-10-16
- 권호 104
□ 왓슨(Waston)의 한국어 지원 AI 플랫폼, ‘에이브릴’ 정식 서비스 개시
○ 한국 IBM과 SK C&C는 AI 컴퓨터 왓슨(Waston)의 한국어 학습을 완료하고 8개 서비스 영역의 API(Application Programming
Interface)*로 구성된 에이브릴(Aibril) 플랫폼을 공식 출시(9.6)
* 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API): 응용 프로그램에서 사용할 수 있도록 운영체제나 프로그래밍 언어가 제공하는
기능을 제어할 수 있게 만든 인터페이스
- 양 사는 지난 ‘16.5월 전략적 협력을 맺고 한국어 서비스 개발을 추진해 온 결과 ‘17.3월 에이브릴 베타 서비스를 선보였으며
이번에 정식 버전을 출시해 그 동안 성과를 공개
- 8개 한국어 지원 영역은 ① 대화서비스 ② 자연어 이해 서비스 ③ 자연어 분류 서비스 ④ 검색·평가 서비스 ⑤ 문서 변환 서비스
⑥ 언어 번역 서비스 ⑦ 이미지 인식 서비스 ⑧ 성향 분석 서비스 분야
- 이와 같은 다양한 API를 제공하는 에이브릴을 이용해 SNS 등 소셜네트워크 글을 분석, 개인 성향을 파악한 후 쇼핑 챗봇이
대화로 상품을 추천하는 고도의 AI 서비스 개발이 가능
- 필요한 API만 골라 블록 조립하듯 조합하면 원하는 서비스를 개발할 수 있으며 데이터를 활용한 정교한 비즈니스 모델을 구축할
수 있는 환경을 조성한 데 의의
□ 에이브릴을 활용한 창조적‧혁신적 제품과 서비스 개발 기대
○ 그 동안 AI 기술 개발과 데이터 활용 등에 어려움을 겪은 기업은 에이브릴 출시로 AI 기반 비즈니스 발굴과 서비스 개발을 위한
새로운 전기를 맞이할 것으로 예상
○ 특히 제조·의료·금융·통신·유통 등 광범위한 산업 분야에 적용 가능하고 사용법도 간단한 것이 에이브릴의 강점으로 꼽히면서
시장 기대감 확산
- △마케팅 프로모션용 고객 선호도 분석 △재무 데이터 분석 △고객 만족도 분석 △공정 데이터 분석 및 생산성 예측 △공정 과정
모니터링 및 제품 검사 △소셜 커머스 △상품 추천 등 활용처는 무궁무진
- 이미 두산정보통신(임직원 응대 챗봇), 한솔인티큐브(AI 콜센터), 수상ST(감성 대화 로봇) 등 다수의 국내 기업이 에이브릴을
자사 사업에 적용하기 위해 준비
○ 더불어 연말까지 음성을 텍스트로 변환하거나 텍스트를 음성으로 변환하는 API를 추가하며 기술 고도화에 매진할 방침
< 국내 IT서비스 기업의 한국어 지원 AI 플랫폼 >
| SK C&C | 삼성SDS | LG CNS |
AI 플랫폼 | · 에이브릴(Aibril) | · 브리티(BrityTM) | · 답(DAP) |
출시일 | · 9월 6일 | · 9월 5일 | · 8월 29일 |
특징 | · IBM 왓슨 기반 보안 | · 자체 개발 | · 자체 개발 시각화 처리 |
※ 자료 : 이데일리, ‘17.9.4 / 서울경제, ‘17.9.6
□ 이미 한국어 AI 플랫폼을 공개한 삼성SDS‧LG CNS와의 경쟁 구도에도 관심 집중
○ 삼성SDS는 기업용 대화형 AI 플랫폼 ‘브리티(BrityTM)’를 발표(9.5)하고 자사의 AI 서비스 확대에 주력할 계획
○ LG CNS는 지난 8.29일 멀티 클라우드 기반 AI 빅데이터 플랫폼 ‘답(DAP: Data Analytics & AI Platform)’을 출시하고 AI
빅데이터 사업 확대를 가시화
□ ‘AI 플랫폼’은 견고한 AI 생태계 구축을 위한 디딤돌이자 미래 신산업창출의 화수분
○ AI 플랫폼은 더욱 강력한 기술과 광범위한 영역으로 확장해 미래 산업 전반을 좌우할 수 있는 잠재력을 갖춘 만큼, 4차 산업혁명
시대의 필수 경쟁력 중 하나
○ 구글‧IBM‧페이스북과 같은 글로벌 선도 IT기업은 독자 AI 플랫폼을 활용해 신산업 영역을 적극 개척하며 AI 생태계 선점 경쟁을
치열하게 전개
○ 이러한 가운데 국내 IT서비스 기업도 한국어를 지원하는 AI 플랫폼을 연이어 출시하면서 다양한 AI 제품‧서비스 개발로 이어질
수 있다는 기대감 확산
○ 이에 플랫폼 출시에 안주하지 않고 업종별 특화된 플랫폼 개발, 솔루션 완성도 제고, 글로벌 선도업체와의 협력 등 AI 플랫폼
경쟁력 제고를 위한 끊임없는 노력 경주