IoT가 플랫폼의 확장의 기회로 작용한다면 AI는 플랫폼 강화를 위한 수단이다.
AI는 알파고를 통해 국내에 관심이 증가했지만 AI를 분석시스템에 도입하는 것은 이미 지속적으로 발전되고 조금씩 산업 전반에 활용되기 시작했다.
AI의 궁극적인 목적은 확보된 데이터를 활용하여 작업의 효율성을 끌어올리고 서비스 질의 확대를 꾀하는 것이다.
AI는 기본적으로 알고리즘의 발전과 관련이 있다.
초기에는 단순 제어프로그램에서 행동패턴을 일정화하는 단계, 기계학습을 통한 인공지능, 최근 딥러닝을 받아들이는 부분까지 발전했다.
특히 딥러닝은 기계학습을 할 때의 데이터를 구하기 위한 입력값 자체를 학습하는 부분을 의미한다. 결국 최근 활용되고 있는 AI는 딥러닝을 기반으로 하는 인공지능의 초기 형태라고 할 수 있다.
딥러닝 인공지능이 가지는 활용가치는 무궁무진하다.
딥러닝 인공지능과 Messenger가 만난 가장 대표적인 예는 챗봇이다.
현재 Facebook을 비롯하여 Google 및 MS, 텐센트 등도 챗봇 서비스를 구현하거나 적용할 계획이다.
챗봇은 사용자와의 일상적인 대화뿐만 아니라 선호를 파악하고 예약, 상품추천, 구매 등 편의제공을 제공하는 방식으로 준비되고있다.
이를 통해 B2C(기업과 개인)간의 효율성이 확대될 수 있다.
또한 연계서비스가 챗으로 바로 구현될 수 있기 때문에 신규 서비스, 연계에 따른 수수료 확보 등이 가능해질 수 있을 것으로 전망된다.
국내에서는 네이버가 아미카를 발표하였으며 카카오도 AI에 대한 활용방안을 추진 중인 것으로 알려져 있다.
■새로운 비즈니스 모델로 성장 전망
북미 업체들을 중심으로 도입하고 있는 AI서비스는 향후 새로운 비즈니스모델로의 진화를 이끌어줄 것으로 기대된다.
AI서비스는 현재 Facebook Messenger, Kik 등의 Messenger앱에 도입되기 시작했다.
Facebook은 GE, American Express, Pizza Hut, Trolli, Whole Food 등의 업체들과 제휴를 맺어 서비스를 도입하였으며 시행하고 있다.
AI서비스의 도래는 현재 광고시장 트랜드를 이끌어가는 성과형 광고시장에 주요한 요소로 자리잡을 것으로 전망된다.
성과형 광고란 실시간 입찰 CPC(Cost Per Click)방식을 베이스로 한 광고를 의미한다.
기존 매체광고가 효율성보다는 인식에 중점을 두었다면 이제는 실제 광고를 진행하였을 경우 모객이 되는 효율성에 초점을 맞추고 있다.
그 결과 성과연동 광고의 단가가 지속적으로 증가하고 있다. AI서비스는 이러한 성과연동 광고의 단가상승에 촉매제 역할을 할 것으로 기대된다.
AI서비스를 생각할 경우 우리는 시리 등의 인공지능 비서나 알파고 같은 인공지능을 떠올리게 된다.
하지만 AI서비스가 크게 영향을 미칠 수 있는 분야는 번역시스템이다.
딥러닝을 통한 번역시스템은 현재 대부분의 업체들이 개발 중이거나 도입하기 시작했다.
Google은 최근 GNMT시스템(Google Neural Machine Translation)을 발표했다. 즉, 이전의 단어와 구문 중심의 기계번역과는 다르게 문장전체를 하나의 번역으로 인식하면서 번역오류를 줄이는 시스템이다.
이러한 번역시스템의 안정화는 향후 콘텐츠들의 활발한 공유를 불러일으킬 수 있을 것이며 관련되어 콘텐츠에 대한 가치가 상승할 가능성이 높다.
[서울와이어 김 민기자]