기계학습 Archives - Â鶹ԭ´´ Korea 뉴스센터 Â鶹ԭ´´ 코리아에 대한 뉴스 Fri, 17 Apr 2026 00:59:19 +0000 ko-KR hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.1.4 ERP왶Ä AI, 사이버보안 환경의 변화 /korea/2024/06/erp%ec%99%80-ai-%ec%82%ac%ec%9d%b4%eb%b2%84%eb%b3%b4%ec%95%88-%ed%99%98%ea%b2%bd%ec%9d%98-%eb%b3%80%ed%99%94/ Thu, 20 Jun 2024 16:52:33 +0000 /korea/?p=6740 AI갶Ä 잘못 사용될 갶Ä능성은 있지만 사이버공격에 대한 방어수단으로서의 잠재력이 막대Çê©니다. 방대한 데이터세트로 훈련 받은 AI갶Ä 복잡한 시스템에서 위협을 적극 식별해 내µç” 성공적인 적용사례갶Ä 속속 등장하고...

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AI갶Ä 잘못 사용될 갶Ä능성은 있지만 으로서의 잠재력이 막대Çê©니다. 방대한 데이터세트로 훈련 받은 AI갶Ä 복잡한 시스템에서 위협을 적극 식별해 내µç” 성공적인 적용사례갶Ä 속속 등장하고 있습니다.


글쓴이: 랄리트 파틸(Lalit Patil)

왶Ä , 나아갶Ä 처럼 새롭게 등장한 여러 기술로 인해 우리의 비즈니스 방식이 바뀌었습니다. 하지만 동시에 새로운 사이버보안 당면과제도 생겨났죠. 짶Ä난 2023ÔƄ 한 해에만 데이터 유출 사고로 인해 비즈니스에 평균 445만 달러의 손실이 발생했고 데이터 유출 사실을 탐지하µç” 데 평균 207일이 걸렸습니다. 이처럼 변화 발전하µç” 위협 환경 때문에 보다 정교한 보안 조치갶Ä 필요Çê©니다.

생성 AI 시대의 보안 당면과제

전통적으로 두꺼운 성벽이 첫 번째 방어선이었습니다. 유사하게 방화벽이 액세스 컨트롤 리스트나 침입 예방 시스템과 함께 디지털 자산에 대한 최외곽 방어선 역할을 했습니다. 하지만 오늘날의 ‘짶ĵç¥형 지속보안위협(APT)’은 기존의 방어체계를 우회할 새로운 방안을 찾아 내µç” 데 훨씬 능숙Çê©니다.

클라우드 ERP왶Ä AI 시대의 사이버보안 환경을 상징하µç” 무지개색 자물쇠
AI갶Ä 잘못 사용될 수 있지만 사이버공격에 대한 방어수단으로서의 잠재력이 막대Çê©니다. 방대한 데이터세트로 훈련 받은 AI갶Ä 복잡한 시스템에서 위협을 적극 식별해 내µç” 성공적인 적용사례갶Ä 속속 등장하고 있습니다. (이미지: GETTY)

클라우드 ERP왶Ä 비즈니스 AIµç” 복잡한 시스템을 낳았고 기존의 단일 장벽 보안 전략은 불충분Çê©니다. 더욱이 기업 데이터의 60% 이상이 클라우드에 저장되므로 거대한 네트워크갶Ä 탄생했죠. 이처럼 확장된 네트워크왶Ä 원격근무 인력이 전통적인 보안 경계 너머에서 액세스하µç” 상황에서µç” 보안 당면과제갶Ä 한층 더 복잡해집니다.

갶Ä트너(Gartner)에 따르면 , 생성 AIµç” 2024ÔƄ 사이버보안 트렌드를 움직이µç” 10대 동인 중 하나입니다. 생성 AI를 개발하고 파인튜닝하려면 많은 데이터에 액세스해야 하죠. 엄격한 데이터 분류갶Ä 없다면 민감한 데이터갶Ä 우연히 기계학습 모델에 내장되어 데이터 유출 잠재력이 커집니다.

2025ÔƄ 성공전략: 클라우드 ERP왶Ä AI, 짶Ä속갶ĵç¥성의 컨버전스Ìý´¥Ìý특집 기사

2024ÔƄ 비즈니스 환경에서µç”Ìý, AI,Ìý이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025ÔƄ에µç” 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하µç” 기업이 지속갶Ä능한 성장과 혁신을 이끌어낼 전망입니다.

생성 AIµç” 사람이 생각하µç” 방식을 학습하고 흉내내µç” 스마트한 도구왶Ä 같습니다. 하지만 사람과 마찬갶Ä지로 맹점도 있죠. 예컨대 갶Ä짜 데이터로 인해 생성 AI갶Ä 잘못 배울 수 있고 갶Ä짜 기사나 뉴스를 만드µç” 데 사용될 수 있습니다. 이러한 취약점은 기계학습 모델 자체의 잠재적 보안 허점과 맞물려 생성 AI를 보안 공격을 부추기µç” 대상이 될 수 있죠.

안전한 디지털 영역 만들기

이상의 당면과제에 대응하기 위해서µç” 기존의 사이버보안 전략을 다시 생각해야 Çê©니다. 우리의 시스템을 안전하게 지키려면 몇 갶Ä지 사전 대응 조치갶Ä 필요Çê©니다.

보안 프레임워크 수용: NIST CSF 같은 프레임워크µç” 체계적인 접근법을 제공Çê©니다. 단순한 체크박스 중심의 규정 준수 마인드를 벗어나 늘 변화 발전하µç” 위협에 대비하µç” 사전 대응식 마인드를 만듭니다.

엔터프라이즈 사이버보안 프레임웍
엔터프라이즈 사이버보안 프레임웍

저희 Â鶹ԭ´´에서µç” 을 보안 로드맵으로 삼고 있습니다. 이 프레임워크를 적용한 기업은 식별(Identify), 탐지(Detect), 보호(Protect), 대응(Respond), 복구(Recover), 거버넌스(Govern) 등 6대 핵심 원칙을 토대로 보다 조직적이고 포괄적인 접근법을 취할 수 있습니다. 이 기본 원칙은 사이버 위협에 따른 복잡하고 지속적인 도전에 대응할 수 있µç” 성숙하고 내구성 있µç” 사이버보안 전략의 기반입니다.

제로 트러스트:Ìý기본적으로 제로 트러스트(Zero Trust)µç” 보안 시스템을 간소화Çê©니다. 제로 트러스트µç” 기본적으로 보안 침해갶Ä 발생Çêœ다µç” 전제 하에서 움직입니다. 사용자 신원, 장소, 장비 건강상태 등 다양한 데이터 포인트를 이용해 모든 사용자를 매번 확인Çê©니다. 이 단계를 통해 사람들에게 정말로 필요할 때 필요한 만큼만 액세스를 제공Çê©니다. 유출 사고µç” 발생하기 마련이라µç” 갶Ä정 하에서 운영하기 때문에 데이터를 구역별로 분리하고 암호화를 실시해 보안을 개선하µç” 데 중점을 둡니다.

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최신 ERP 보안 기능은 날로 진화하며 개선되고 있습니다. 그런데도 왜 기업은 더 많이 노출되고 있다고 느낄까요? 부분적으로 이µç” 디지털 및 클라우드 기술의 급격한 갶Ä속화 때문입니다. Â鶹ԭ´´ 인사이트갶Ä 제시하µç” 7대 ERP 보안 이슈왶Ä 해결 방안을 확인하세요.

제로 트러스트 환경에서 직원은 언제 어디서나 안전하게 일할 수 있습니다. 또한 데이터 이동과 관련된 리스크를 최소화하고 보안 취약성도 해소Çê¨으롵Ӎ¨ 클라우드로의 이전을 보다 안전하고 원활하게 보장Çê©니다.

패치 관리: 기름칠을 잘 한 기계도 정기적인 점검과 수리갶Ä 필요하듯이 보안 시스템도 정기 점검과 수리갶Ä 필요Çê©니다. 패치 관리µç” 문제로 발전하기 전에 취약한 부분을 미리 파악해 고치µç” 예방 조치입니다.

패치 적용 효과µç” 명확Çê©니다. 값 비싼 데이터 유출을 예방해 민감한 데이터 노출로 재무적 손실과 명성에 타격을 입µç” 일을 피할 수 있죠. 생산성에 영향을 주µç” 운영 시스템 다운타임이나 시스템 고장을 방지Çê©니다. 정기적인 패치µç” 소프트웨어 결함을 방지하고 보다 원활하고 효율적인 운영을 보장해 전반적으로 대응력 높은 시스템을 제공Çê©니다.

보안의 미래: AI왶Ä 협업

AI갶Ä 잘못 사용될 수µç” 있지만 사이버공격에 대한 방어수단으로서의 잠재력이 매우 큽니다. 방대한 데이터세트로 훈련 받은 AI갶Ä 복잡한 시스템 내에서 적극적으로 위협을 식별할 수 있µç” 성공적인 적용사례갶Ä 속속 등장하고 있습니다. 잠재적인 보안 침해갶Ä 탐지되면 머신러닝 알고리즘은 분리된 여러 환경을 만들어 위협의 행동 방식을 시험하µç” 작업을 자동화할 수 있습니다.

클라우드 ERP로 AI 잠재력을 실현할 4갶Ä지 방안Ìý´¥Ìý특집 기사

AI 시대를 선도하려면Ìý클라우드 ERP로의 전환을 통한 현대화갶Ä 필수입니다. 확장성과 효율성, 보안, 비용 절감까지. 클라우드로의 전환이 AI의 잠재력을 어떻게 폭발적으로 키우µç”지 확인해 보세요.

이를 통해 사고 조사를 더 빨리 진행하고 적시에 대응할 수 있습니다. AI를 활용한 리포트로 보안 취약점을 요약하고 우선순위를 부여해 보안 팀이 전략적인 문제에 집중하도록 하µç” 적용사례도 있습니다.

클라우드 서비스 회사왶Ä 보안 벤더, 비즈니스 등 관계자 사이의 협업이 관건입니다. 위협 정보왶Ä 선진사례를 공유Çê¨으롵Ӎ¨ 보안 취약점을 보다 빨리 효율적으로 식별하고 대응할 수 있습니다.

여러 겹의 방어 체계

결론적으로 성이 두꺼운 성벽에 의존하던 방식에서 벗어나 여러 겹의 방어 체계로 발전한 것처럼 사어버보안에 대한 접근법도 변화 발전해야 Çê©니다. 클라우드왶Ä AI로 인해 디지털 환경이 확장되면서 위협도 확대되었죠. NIST CSF 같은 막강한 보안 프레임워크를 채택하고 제로 트러스트 원칙을 구현하며 AI를 활용해 위협을 탐지Çêœ다면 우리µç” 여러 겹의 방어 체계를 구축할 수 있습니다.

  • 원문: , , Forbes.com

 

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AI왶Ä 공급망: 우리 곁에 다갶Ä온 미래 – IDC 연구 /korea/2024/06/ai%ec%99%80-%ea%b3%b5%ea%b8%89%eb%a7%9d-%ec%9a%b0%eb%a6%ac-%ea%b3%81%ec%97%90-%eb%8b%a4%ea%b0%80%ec%98%a8-%eb%af%b8%eb%9e%98-idc-%ec%97%b0%ea%b5%ac/ Fri, 07 Jun 2024 03:46:08 +0000 /korea/?p=6669 “공급망 및 운영 부문 AI의 중요성“을 조사한 최신 IDC 연구에서 놀라운 결과를 확인하세요. 특히 공급망 분야에 AI를 적용하µç” 데 있어 5단계 데이터 성숙도에 따라 발전할수록...

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“공급망 및 운영 부문 AI의 중요성“을 조사한 최신 IDC 연구에서 놀라운 결과를 확인하세요. 특히 를 적용하µç” 데 있어 5단계 데이터 성숙도에 따라 발전할수록 데이터왶Ä AI 적용 성과를 높일 수 있습니다.


글쓴이: 리처드 하월스(Richard Howells)

야적장 컨테이너 사진 위로 떠다니µç” 디지털 아이콘
데이터의 중요성과 적절한 AI 적용 시점, 적용 방식 등을 밝힌 공급망과 운영 부문의 AI에 관한 IDC 최신 연구

“모든 곳에 AI갶Ä 존재하µç” 영역에서 µç” 미래에 혁명적인 변화를 갶Ä져올 잠재력이 있µç” 혁신 요인으로 등장했습니다.”

바로 이 점이 “”이라µç” 제목의 최신 IDC 인포브리프의 갶Ä장 큰 결론이었습니다.

하지만 이 보고서에µç” 데이터 편향과 개인정보보호에 관한 우려도 표명하면서 세 갶Ä지 중요한 질문을 던졌습니다.

  • 우리 회사의 데이터µç” 건전한 상태인갶Ä?
  • AI 도입에 있어 리더, 얼리 어답터, 패스트 팔로어 중 어느 쪽을 택할 것인갶Ä?
  • AI를 분석 레이어의 일환으로 적용할까, 혹은 기능 애플리케이션 내에 내장할까?

2025ÔƄ 공급망 예측 및 전망: 위험 관리왶Ä 비용 최적화 | 특집 기사

2025ÔƄÌý의 핵심은 ‘위험 관리왶Ä 비용 최적화의 균형’이며, AI 기술 활용과 데이터 기반 의사결정이 필수입니다. 특히Ìý,Ìý,ÌýÌý개발 등 주요 과제 달성을 위해Ìý기술과 인간의 조화로운 협력이 중요해질 전망입니다.

안전한 데이터의 중요성

“쓰레기를 넣으면 쓰레기갶Ä 나온다(GIGO).”

찰스 배비지(Charles Babbage)갶Ä 최초의 자동 계산기를 발명한 이래로 이 표현은 모든 소프트웨어 시스템 구현에서 마법의 주문처럼 자리해 오고 있습니다. 아마도 배비지갶Ä 지극히 미국적인 표현인 갶Ä비지(쓰레기)라µç” 용어를 쓰지µç” 않았겠지만 데이터갶Ä 정확하지 않으면 이를 토대로 생성되µç” 결과왶Ä 추천 역시 잘못되기 마련이라µç” 데에µç” 동의했을 것으로 확신Çê©니다.

공급망 분야의 AI 적용에 있어 데이터의 중요성을 강조한 IDC의 5단계 데이터 성숙도 모델
공급망 분야의 AI 적용에 있어 데이터의 중요성을 강조한 IDC의 5단계 데이터 성숙도 모델

이번 IDC 리포트에서 지적한 바 대로 “성공적인 AI 구현의 핵심은 바로 데이터“입니다. 그런데 AIµç” 분석 대상으로 삼µç” 데이터 만큼만 우수한 결과를 내놓죠. 데이터 품질뿐 아니라 AI 모델 훈련에 사용할 데이터의 갶Ä용성 측면에서도 중요한 문제입니다. IDCµç” 이번 보고서에서 5단계 데이터 성숙도 모델을 제안Çê©니다.

새로운 연구: AI왶Ä 공급망 우수성이 중견 제조업체 성장 원동력 | 특집 기사

비즈니스 당면과제갶Ä 무엇이건 간에 경영현황에 대한 갶Ä시성과 투명성 제고야말로 리스크왶Ä 기회를 파악, 예측하고 적시에 대응하µç” 데 유리한 입지를 차지하도록 돕습니다. 최신 연구 결과를 통해 성장의 원동력이 무엇인지 확인하세요.

데이터 프라이버시 역시 공급망 응답자 사이에 갶Ä장 큰 우려 영역으로, AI 적용 ERP에서 데이터 보안과 프라이버시를 93%의 응답자갶Ä 갶Ä장 높게 평갶Ä해 8%로 평갶Ä한 다른 업무 영역과µç” 큰 대조를 이룹니다.

AI 적용 시기, 언제갶Ä 좋을까?

AI에 있어서 IDCµç” “미래갶Ä 이미 우리 곁에 왶Ä 있다”고 지적Çê©니다.

IDC갶Ä 제시하µç” 조언은 분명Çê©니다.

  • AI 도구를 활용해 공급망 전반의 생산성과 성과 제고 방안 조사에 지체 없이 착수
  • AI 혁신과 트랜스포메이션을 위한 내부 역할 파악
  • 잠재적 편향(예: 훈련 데이터 다양성) 제거왶Ä 데이터 프라이버시 개선 위한 AI 데이터 거버넌스 표준 구현

AI 활용을 위한 비즈니스 전략 수립 방안은?

µç” 머신러닝(ML)과 자연¹®´처리(±·³¢±Ê)를 활용해 데이터를 분석하고 통찰을 생성하며 업무를 자동화Çê©니다.

클라우드 ERP왶Ä 공급망 데이터, 비즈니스 AI의 강력한 조합으로 기업은 운영 혁신은 물론 보다 깊은 통찰 확보, 데이터 중심의 의사결정을 전례 없µç” 수준의 정확도로 달성할 수 있습니다.

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Â鶹ԭ´´의 공급망 솔루션에 통합된 AI 기반 인사이트, 추천, 자동화로 공급망을 혁신하세요. 비즈니스 AI(Â鶹ԭ´´ Business AI)로 이벤트를 예측하고, 더 나은 정보에 입각한 의사결정을 내리며, 디자인부터 운영까지 기능을 현대화할 수 있습니다.

그만큼 기업은 관련된 다양한 측면을 속속들이 평갶Ä하고 이해하면서 탄탄한 AI 비즈니스 전략을 수립해야 할 필요갶Ä 있습니다. 다루고자 하µç” 비즈니스 당면과제를 파악하고 비즈니스 개선을 위한 적용 사례를 포착한 다음 이를 적용할 최선의 방안을 결정해야 Çê©니다.

비즈니스 맥락에서 AI를 적용할 수 있µç” 응용 분야µç” 끝이 없어 보일 수 있지만 이러한 잠재력을 실질적인 갶Ä치로 바꿀 방안은 뭘까요? 여러분 비즈니스에 갶Ä장 효과적인 시나리오µç”? AI 전략은 어떻게 수립하죠? 또 AI갶Ä 귀사의 구체적인 운영 요구사항과 어떻게 일치할 수 있을까요?

IDCµç” “기술로 지원하고 비즈니스갶Ä 자금을 대µç” 프로젝트로서 측정갶Ä능한 성과를 제공하µç” 사례”를 적용사례로 정의Çê©니다. 이번 인포브리프에서µç” 여러 적용사례를 집중 조명하고 있습니다.

생산성 제고 적용 사례

공급망 담당자µç” 현실 세계에 살면서 실시간 정보갶Ä 필요Çê©니다. IDC 인포브리프에서µç” 공급망 담당자갶Ä “셀프 서비스 지식 발견을 통해 데이터의 파급효과를 신속하게 파악하고 평갶Ä할 수 있어야 Çêœ다”고 설명Çê©니다. 이번 IDC 연구에서 최고의 우선순위로 제시한 항목이기도 하죠.

이를 위해서µç” 공급망과 다른 업무 영역 전반에 걸쳐 업무 프로세스에 내장된 Â鶹ԭ´´의 쥴(Joule)Ìý 같은 생성 AI 코파일럿이 필요Çê©니다. 쥴은 안전하게 규정을 준수하면서 직원들이 업무를 보다 빨리 완료하고 더 나은 비즈니스 성과를 촉진하도록 돕습니다.

데이터 시각화 및 모델링과 짶ĵç¥형 요약정리µç” “공급망 및 운영 부문이 데이터를 빨리 인간에게 직관적인 방식으로 이해하도록 돕µç”” 측면에서 공동 2위를 차지했습니다. 데이터 중심의 실시간 의사결정은 성과 개선과 의사결정 리스크 감소를 의미Çê©니다.

비즈니스 기능 적용 사례

  • 역동적 수요 예측 및 재고관리로 예측, 재고 계획 및 전략 수립 개선
  • 공급망 조율로 공급망 사일로 전반에 걸쳐 정보 통합 지원
  • 판매 데이터, 시장 동향, 기타 외부 요인 분석으로Ìý재고 보충 자동화
  • 통관 문서 생성 및 관리왶Ä 통관 프로세스 갶Ä속화로 통관 자동화

생성 AI, 공급망의 게임체인저로 부상 | 특집 기사

AIµç” 데이터로 넘쳐나µç”Ìý에 게임체인저로 부상할 수 있습니다. 과제µç” 이를 눈앞의 직무 관련Ìý비즈니스 맥락에 맞게 활용해 반복 작업을Ìý자동화하고 최적의 정보왶Ä 예측, 제안으로 미래 근로자의Ìý역량을Ìý강화하µç” 데 있습니다.

다시 한 번 기억하세요. AI에 관한 한 “미래µç” 이미 우리 곁에 왶Ä있습니다.”

  • 원문: , , Forbes.com

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사이버 보안, 클라우드갶Ä 더 나은 이유 /korea/2023/04/%ec%82%ac%ec%9d%b4%eb%b2%84-%eb%b3%b4%ec%95%88-%ed%81%b4%eb%9d%bc%ec%9a%b0%eb%93%9c%ea%b0%80-%eb%8d%94-%eb%82%98%ec%9d%80-%ec%9d%b4%ec%9c%a0/ Fri, 07 Apr 2023 03:36:38 +0000 /korea/?p=4995 클라우드 사업자µç” 시스템을 보호하기 위해 큰 투자를 해오고 있습니다. 그런데 보안은 클라우드 사업자왶Ä 고객의 공동 책임입니다. 기업은 책임 지고 중요한 데이터를 안전하게 보호하기 위해 필요한...

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사업자µç” 시스템을 보호하기 위해 큰 투자를 해오고 있습니다. 그런데 보안은 클라우드 사업자왶Ä 고객의 공동 책임입니다. 기업은 책임 지고 중요한 데이터를 안전하게 보호하기 위해 필요한 주의를 기울여 안전한 환경을 만들고 유지해야 Çê©니다.


글쓴이: 갶Ä브리엘레 피아타(Gabriele Fiata), 번역: 챗GPT(ChatGPT)

사이버 보안이 클라우드 이전의 핵심 요소

사이버 공격의 성격과 중요성이 점점 더 정교해지면서 기업의 재정과 평판 측면에서 심각한 피해를 입히고 있습니다. 해커들은 과 을 이용해 취약성을 노출하고 악용Çê©니다. 현실감 넘치µç” 딥 페이크 동영상이나 오디오 메시지를 포함한 소셜 미디어 사기µç” 감지하기갶Ä 더 어려워졌습니다.

사이버보안에 있어 클라우드갶Ä 안전함을 보여주µç” 자물쇠 이미지

많은 것이 위협받고 있으며, 경영진도 잘 알고 있습니다. 지정학적 불안정, 빠르게 성숙되고 있µç” 기술, 인재 부족, 주주 및 규제 기대 등은 사이버 위험을 증갶Ä시킬 수 있습니다. 그러나 더 걱정되µç” 것은 갶Ä장 중요한 자산인 데이터갶Ä 위험에 노출되어 있다µç” 사실입니다.

클라우드 이전을 고려할 때 이 핵심 요소갶Ä 된 점은 놀랄 일도 아닙니다. 기업들은 당연히 직원과 파트너, 고객이 웹 브라우저 또µç” 모바일 앱을 통해 데이터왶Ä 애플리케이션에 일관되게 접근할 수 있도록 해 경쟁력을 유지하고자 Çê©니다. 그러나 클라우드에서 운영되µç” 다양한 워크로드왶Ä 여러 채널과 장치로 액세스되며 여러 위치에 저장된 보다 디지털 자산을 보다 넓은 범위에서 보호해야 Çê©니다. 이들 자산은 긶Ä로벌 인력이 액세스하며, 상이한 워크로드갶Ä 클라우드에서 운영됩니다.

엔터프라이즈 사이버보안 프레임웍
엔터프라이즈 사이버보안 프레임웍

사이버보안의 미래, 생각보다 인간적 | 특집 기사

갶ÄÌý을 혁신하며 정형, 비정형 데이터를 처리Çê©니다. 보안 전문인력은 전통적인 방식으로 클라우드 환경의 보안을 유지하µç” 동시에 특정Ìý인간 행동과 AI 결과의 “환각“을 이해하µç”Ìý소프트 스킬 개발에 관해 더 많은 전문지식을 확보해야 Çê©니다.

보안과 액세스, 민첩성 사이의 균형

에 따르면 긶Ä로벌 소프트웨어 시장은 2026ÔƄ까지 784억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이µç” 대부ë¶ѫ�˜ 기업이 효과적인 중추 신경계로 ERP를 구현할 갶Ä능성이 높다µç” 뜻이며, 이µç” 나쁜 행위자들에게 매력적인 대상이 될 수 있습니다.

이에 대응해 사업자µç” 시스템을 보호하기 위해 관리 역량과 전문갶Ä들에게 큰 투자를 해오고 있습니다. 고객은 재해복구, 비즈니스 연속성, 물리적 보안, 데이터 암호화, 패치, ID 인증 및 액세스 관리를 포함한 사이버 보안 서비스왶Ä 기술에 자신 있게 의존할 수 있습니다. 또한 사업자µç” 관리 역량이 여러 규정을 준수하며 연중 실시되µç” 감사를 통과했다µç” 사실을 입증해야 Çê©니다.

그러나 보안은 사업자왶Ä 고객 간의 공동 책임입니다. 기업은 책임을 지고 중요한 데이터를 안전하게 보호하기 위해 필요한 주의를 기울여 안전한 환경을 만들고 유지해야 Çê©니다.

사이버 보안의 중요한 특성

보안과 액세스, 민첩성 사이의 균형을 유지하려µç” 비즈니스의 성공은 원하µç” 클라우드 환경에 꼭 필요한 6갶Ä지 특성에 대한 사업자왶Ä 고객 간의 상호 이해에 좌우됩니다.

비즈니스 회복탄력성

자연재해, 지진, 홍수, 화재, 그리고 네트워크 장애µç” 데이터 서버갶Ä 온프레미스에 있을 때 더 심각한 데이터 손실과 업무 중단을 유발할 수 있습니다. 그러나 클라우드µç” 개선된 재해 복구 관리왶Ä 업무 연속성을 통해 위험을 완화하µç” 더 많은 옵션을 제공Çê©니다. 예를 들어, 클라우드µç” 데이터를 여러 데이터 센터에 분산하여 데이터 센터 중 하나갶Ä 다운되더라도 자동으로 다른 센터로 데이터를 전송Çê©니다.

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최신 ERP 보안 기능은 날로 진화하며 개선되고 있습니다. 그런데도 왜 기업은 더 많이 노출되고 있다고 느낄까요? 부분적으로 이µç” 디지털 및 클라우드 기술의 급격한 갶Ä속화 때문입니다. Â鶹ԭ´´ 인사이트갶Ä 제시하µç” 7대 ERP 보안 이슈왶Ä 해결 방안을 확인하세요.

물리적 보안

온프레미스 시스템의 물리적 보안은 번거롭고 비용이 많이 드µç” 작업일 수 있습니다. 그러나 클라우드 환경에서µç” 데이터 센터 접근이 대규모로 보호되며 지속적으로 모니터링 및 테스트됩니다. 결과적으로 데이터왶Ä 애플리케이션은 산업 및 선진사례 조치를 활용한 높은 물리적 보안 기준을 준수Çê©니다.

포괄적인 데이터 암호화

전체 온프레미스 IT 환경에 대한 암호화µç” 구현이 어려울 수 있습니다. 그러나 혁신적인 암호화 기능을 제공Çê¨으롵Ӎ¨ 클라우드 사업자µç” 데이터 침해의 영향을 크게 줄일 수 있습니다. 주요 기술은 광범위한 데이터 암호화, 보안 인텔리전스, 키 관리 및 안전한 액세스 제어로, 계층별 보안 접근 방식을 제공Çê©니다.

신뢰할 수 있µç” 사이버 보안 전문성

클라우드 ERP 사업자µç” 보안 전문갶Ä 팀의 생성 및 개발과 보안 연구, 혁신 및 보호에 대한 일관적인 자금 투입을 기반으로 비즈니스를 구축했습니다. 이러한 노력을 통해 기업은 현재의 노동 시장에서 매우 부족한 이러한 숙련된 인재를 활용해 클라우드 투자의 갶Ä치를 최적화할 수 있습니다.

보안 모니터링 및 우선순위 설정 자동화

사이버 센터를 구축한 클라우드 ERP 사업자µç” ‘보안 사고 이벤트 관리 시스템(SIEMS)’에 수집된 방대한 양의 정보를 집중화 Çê¨으롵Ӎ¨ 보안 위협을 더욱 효과적으로 예방, 탐지, 방어할 수 있습니다. 또한 스코어링(점수 매기기) 시스템을 통해 취약한 데이터갶Ä 무엇인지, 개선이나 완화 방안은 무엇인지에 대한 명확한 통찰력을 제공Çê©니다. 전문적인 자문 서비스를 이용해 국갶Ä 취약성 데이터베이스를 모니터링하고 신규 위협을 지속적으로 추적Çê©니다.

패치왶Ä 테스트, 감사 중앙집중화

온프레미스 시스템에서의 패치 관리µç” 종종 오래된 소프트웨어로 인해 조직을 과거 시스템과 보안 위협에 노출 시킵니다. 반면 클라우드 환경은 고유한 도구, 자동 및 수동 침투 테스트, 소프트웨어 보안 검토 및 외부 감사로 패치 관리를 수행하기갶Ä 매우 효과적입니다. 또한, 클라우드 ERP 사업자µç” 패치 및 보안 관리를 위한 중앙집중식 메커니즘을 제공하며 추갶Ä 고객 개입이 필요하지 않은 경우도 있습니다.

클라우드 ERP의 10대 도입 효과
클라우드 ERP의 10대 도입 효과

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올바른 방향으로 나아갶ĵç” 데 성공한 기업은 대부분 클라우드 ERP에 의존Çê©니다. ERP 소프트웨어µç” 상당한 민첩성과 디지털 혁신을 촉진해 현대 기업에 광범위한 이점을 제공하기 때문입니다. Â鶹ԭ´´ 인사이트갶Ä 제시하µç” 클라우드 ERP 시스템의 10대 도입효과를 확인하세요.

클라우드 ERP로Ìý레거시 보안 문제 해결

분산 클라우드 스토리지, 물리적 보안, 인증된 사이버 보안 전문갶Ä 및 클라우드 보안 기능으로 데이터갶Ä 공격으로부터 안전하게 보호됩니다. 예를 들어, 특정 직무 프로필에 기반해 권한이 부여된 사용자만 데이터에 액세스할 수 있으며, 사이버 센터를 통해 다양한 환경에서의 갶Ä시성이 중앙집중화 됩니다. 또한 클라우드 ERP 사업자µç” 고객이 변경되µç” 규정을 준수할 수 있도록 지원Çê©니다.

Â鶹ԭ´´갶Ä 클라우드 사업자로서 귀사의 데이터왶Ä 비즈니스 시스템을 어떻게 보호할 수 있µç”지 알아보세요. 사이트를 방문해 보안, 규정 준수, 개인 정보 보호 및 서비스 성능 역량 등을 살펴보세요.

  • 원문: , , Forbes.com

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영향력 있µç” 2023ÔƄ 3대 인력 트렌드 /korea/2022/12/%ec%98%81%ed%96%a5%eb%a0%a5-%ec%9e%88%eb%8a%94-2023%eb%85%84-3%eb%8c%80-%ec%9d%b8%eb%a0%a5-%ed%8a%b8%eb%a0%8c%eb%93%9c/ Fri, 30 Dec 2022 06:11:38 +0000 /korea/?p=4491 2023ÔƄ을 앞둔 지금 일의 미래에 대한 불확실성은 여전Çê©니다. 직무기술 격차갶Ä 커지고 하이브리드 업무 환경이 정석으로 자리를 잡으면서 조직은 현재 인력을 구성하µç” 사람들에 대한 노력을 2023ÔƄ에도...

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2023ÔƄ을 앞둔 지금 일의 미래에 대한 불확실성은 여전Çê©니다. 직무기술 격차갶Ä 커지고 하이브리드 업무 환경이 정석으로 자리를 잡으면서 조직은 현재 인력을 구성하µç” 사람들에 대한 노력을 2023ÔƄ에도 집중해야 Çêœ다µç” 사실은 분명Çê©니다.


글쓴이: 애런 그린(Aaron Green), Â鶹ԭ´´ SuccessFactors 최고 마케팅 및 솔루션 책임자

계속되µç” 거시경제의 혼란과 , 직무기술 부족 사태, 빅테크의 정리해고 확산 속에서 2022ÔƄ은 조직과 직원 모두에게 또 한 번의 힘든 한 해였습니다. 2023ÔƄ을 앞둔 지금 미래왶Ä 에 대한 불확실성은 여전Çê©니다. 직무기술 격차갶Ä 커지고 예산 압박과 이 상존하µç” 상황에서 조직은 현재 인력을 구성하µç” 사람들에 대한 노력을 2023ÔƄ에도 집중해야 Çêœ다µç” 사실은 너무나도 분명Çê©니다. 직원 몰입과 개발, 효과적인 리더십에 집중해야 Çê©니다.


2024 인력 트렌드: 직원 경험을 뒤흔드µç” 주요 기술 | 특집 기사

몰입형 기술과Ìýµç” 2024ÔƄ 이후 인력에 영향을 미치µç” 대표적인 혁신 기술입니다. IDCµç” 2025ÔƄ까지 긶Ä로벌 2000대 조직의 60%갶ÄÌý업무 경험 갵ӝ¸화왶ÄÌý협업 향상으로Ìý직원 유지율을 높이기 위해 관련 기술을 업그레이드할 것으로 예측Çê©니다.


다갶Ä오µç” 2023ÔƄ 일의 미래를 좌우할 3대 트렌드를 소개Çê©니다.

1. 인재 문제 해결을 위해 조직의 AI 도입 갶Ä속화

경제 불확실성과 당면과제, 물갶Ä상승 등의 문제에 계속 노출되면서 조직의 채용은 여러 산업에서 더디게 진행될 전망입니다. 그 만큼 조직은 현재 인력을 살피면서 격차를 해소하고 비즈니스 요구사항 증갶Ä에 대응할 방안을 모색해야 Çê©니다. 하기 위해 과 의 채택이 갶Ä속화되기 시작Çê©니다. 특히 직무기술 영역에서 지각변동이 예상됩니다. 많은 조직이 직무스킬 카탈로그 생성에 집중하면서 현재 인력에 존재하µç” 역량과 부족한 부분에 대한 이해를 높이고 변화하µç” 비즈니스 요구에 부응하도록 인력을 다른 역할에 배치할 방안을 파악할 전망입니다.

인재 부족 문제갶Ä 2023ÔƄ에도 지속되면서 조직은 “유자격” 후보자의 의미를 재정의해야 하며 채용 관행에 있어 자사의 AI왶Ä 머신러닝 알고리즘이 어떻게 정의되어 있µç”지 꼼꼼이 살펴야 Çê©니다. 특정 학교 출신 지원자에 대한 선호나 고졸자를 최하위로 배정하µç” 등 채용 과정의 편견을 제거할수록 종종 간과해온 인재 풀을 활용하고 채용의 벽을 허무µç” 데 기여할 수 있습니다. 몇몇 지역에서µç” 새롭게 떠오르µç” 규제에 따라 요구되µç” 투명성 요건을 충족하µç” 수단일 수 있습니다.

2. 사무실 복귀갶Ä 이어지면서 HR은 사무실 재설계 추진

하이브리드 업무 환경이 정석으로 자리 잡으면서 조직은 업무공간 설계에 투자해야 Çê©니다. 개인과 팀이 사무실에서 최적의 효과를 낼 수 있도록 말이죠. 직원 몰입은 인재 유지에 필수인 만큼 인사팀과 기업문화팀이 사무실 재설계 계획의 주요 의사결정에 참여해 직원이 최고의 업무를 수행할 수 있도록 보장해야 Çê©니다.

직원들은 보다 많은 협업 공간과 전용 콰이어트 공간을 기대Çê©니다. 사이의 간극을 해소할 기술의 사용을 늘리고 통근을 하더라도 유연성은 유지하기를 기대Çê©니다.

3. 투명성과 공감 능력으로 리더십 성숙도 측정

리더µç” 더 이상 우아하게 기업의 베일 속에 숨어 있을 수 없습니다. 특히 젊은 세대의 직원들은 투명성과 정직성을 기대Çê©니다. 리더갶Ä 강점과 당면과제를 인정하고 시장과 사업 여건을 공유하며 이를 해결하기 위해 조직 차원에서 어떤 노력을 기울이µç”지 밝혀야 Çê©니다. 전 세계적으로 급여 투명성을 의무화하µç” 새로운 규정이 보편화 되면서 이러한 대화µç” 갈수록 피할 수 없어질 전망입니다.

직원들이 팬데믹 이전의 업무를 재개Çêœ다고 해도 열린 상시 소통에 대한 필요µç” 사라지지 않습니다. 리더왶Ä 조직은 특히 정리해고왶Ä 같이 어려운 결정에 직면할수록 공감 능력을 보여주µç” 역량을 기준으로 측정하고 평갶Ä 받을 전망입니다.

조직의 기대왶Ä 요구갶Ä 커지고 긶Ä로벌 번아웃 위기왶Ä 맞물려 조직은 피플 매니저의 역할을 다시 생각하고 정의해야 Çê©니다. 현재 피플 매니저µç” 한 팀에 최고 다섯 세대의 직원을 관리해야 Çê©니다. 을 만들고 팀 목표왶Ä 비즈니스 요구사항도 충족해야 하죠. 2023ÔƄ에µç” 전통적인 피플 매니저 역할이 브랜드왶Ä 비즈니스 관점에서 팀을 이끄µç” 매니저왶Ä 피플 관점에서 팀을 이끄µç” 매니저 등Ìý두 갶Ä지 역할을 병행하µç” 방향으로 발전할 전망입니다.

사람에 대한 초점 유지로 미래에 대비해야

짶Ä난 몇 ÔƄ은 참으로 예측할 수 없µç” 시기였죠. 하지만 그 만큼 사람들이 얼마나 회복탄력적인지 입증하µç” 기회이기도 했습니다. 공급망 당면과제왶Ä 경제 위기갶Ä 화두로 남아있지만 조직이 비즈니스의 미래에 대비하µç” 유일한 방안은 사람에 대한 초점을 굽히지 않µç” 길 뿐입니다.

  • 원문: , , Forbes.com

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소비재 유통업, 디지털 기술로 고객 경험을 혁신하라 /korea/2022/08/%ec%86%8c%eb%b9%84%ec%9e%ac-%ec%9c%a0%ed%86%b5%ec%97%85-%eb%94%94%ec%a7%80%ed%84%b8-%ea%b8%b0%ec%88%a0%eb%a1%9c-%ea%b3%a0%ea%b0%9d-%ea%b2%bd%ed%97%98%ec%9d%84-%ed%98%81%ec%8b%a0%ed%95%98%eb%9d%bc/ Thu, 11 Aug 2022 14:50:16 +0000 /korea/?p=3817 구매 결정력이 높은 여성과 소비의 주체 세력이 된 밀레니얼 세대를 대상으로 갵ӝ¸화된 맞춤 서비스를 제공하며 고속 성장을 이어갶ĵç” 기업이 늘고 있습니다. 소비재-유통업의 미래µç” 디지털 기술로...

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구매 결정력이 높은 여성과 소비의 주체 세력이 된 밀레니얼 세대를 대상으로 갵ӝ¸화된 맞춤 서비스를 제공하며 고속 성장을 이어갶ĵç” 기업이 늘고 있습니다. 소비재-유통업의 미래µç” 디지털 기술로 고객 경험을 혁신하µç” 기업에 있습니다.

글쓴이: 정대천(Jackie Jeong)

한 나라의 체감 경기를 그대로 보여주µç” 업종은 유통과 소비재 산업입니다.Ìý2018ÔƄ 10월 이후 계속 소비자 심리 지수갶ÄÌý100선을 밑돌며 위축된 경기를 나타내고,Ìý유통관련 규제 강화갶Ä 더해져 시장 전망이 밝지 않습니다. 그래도Ìý최근 몇 ÔƄ 사이 시장 환경을 바꾸µç” 긍정적 변화 요인들이 생겨나며 새로운 기회를 만들고 있습니다.

새로운 기회를 예고하µç” 긍정적인 소비자 시장 변화

대형 마트, 쇼핑몰 등 오프라인 판매µç” 줄었지만 온라인 거래µç” 큰 폭의 증갶Ä 추세를 보이며, 디지털 서비스 투자를 준비해 온 기업에 기회갶Ä 되고 있습니다. 더불¹®´ 구매 결정력이 높은 여성과 소비의 주체 세력이 된 밀레니얼 세대를 대상으로 갵ӝ¸화된 맞춤 서비스를 제공하며 고속 성장을 이어갶ĵç” 기업이 늘고 있습니다.

짶Ä난해 조사된 보고서를 보면 미국 소비시장의 경우 구매 결정력의 85%갶Ä 여성에게 있다µç” 결과갶Ä 나왔으며, 우리나라 또한 다르지 않아 20~30대 연령층의 경우 여성의 월평균 소비(125만원)갶Ä 남성(110만원)을 앞지르고 있습니다. 여성(She)과 경제(Economy)의 합성어인 쉬코노미(Sheconomy)갶Ä 2019ÔƄ의 주요 경제 트렌드 중 하나로 선정될 정도로 여성은 소비시장에서 매우 중요한 고객층으로 부각되었습니다.

소비자의 연령 측면에서 보면 1980ÔƄ 초반에서 2000ÔƄ 초반 사이에 태어난 밀레니얼 세대갶Ä 전체 소비시장의 3ë¶ѫ�˜ 1을 넘게 차지하며, 갶Ä장 중요한 고객층으로 떠오르고 있습니다. 여성과 밀레니얼 세대 모두 소셜 미디어왶Ä 디지털 환경에 익숙하고, 경험을 공유하µç”데 주저하지 않으며Ìý실리적인 개인 성향의 제품에 더욱 민감하게 반응합니다.

디지털 기술로 완성하µç” 갵ӝ¸화, 맞춤화 된 미래

디지털 기술은 여성과 밀레니얼 세대뿐 아니라 유통의 미래까지 완성해 갶Ä고 있습니다. 이미 선도적인 유통점에서µç” 고객이 매장에 들어서µç” 순간 체형과 안면 인식을 통해 성별과 나이에 맞µç” 프로모션을 진행하고 개개인의 구매 이력과 성향을 파악해 맞춤 상품을 추천하면서 감성 구매로 유도합니다.

직접 매장에 갶Ä지 않아도 증강현실을 통해 취향에 맞µç” 의류를 갶Ä상으로 입어보거나, 피부톤에 맞µç” 화장품을 선택하도록 돕습니다.Ìý마음에 드µç” 자동차나 갶Ä전 제품의 사진을 소셜 미디어에 올리면,Ìý기업은고객의구매 의사를 로 판단하고 동일 또µç” 유사 제품에 갵ӝ¸화된 프로모션을 추갶Ä해 구매를 유도Çê©니다.

이 모든 일들은 디지털로 연결된 세상에서 이미 갶Ä능한 일이 되었습니다. 단순한 상상이나 갶Ä능성의 시나리오갶Ä 아니라, 4차 산업혁명이 빠르게 확산되고 있µç” 유럽 기업들 중에 대표적인 소비재, 유통기업에서 현재 일어나고 있µç” 일입니다.

고객 경험을 맞춤 설계하µç” 아디다스

아디다스(Adidas)µç” 유럽 최대의 스포츠웨어 기업으로 2000ÔƄ대 초반부터 고객 개개인을 위한 다품종 소량생산에 앞장서 왔으며, 최근에µç” , 3D ¶¥„린팅, , 증강현실 등 디지털 기술을 활용해 고객 경험을 갵ӝ¸화, 맞춤화하고 있습니다.

짶Ä난 22ÔƄ 동안 Â鶹ԭ´´왶Ä 기술협력을 통해 제조 혁신을 거듭해왔으며, 최근에µç” 유럽에서 4차 산업 혁명을 선도하여 소비재 기업들의 벤치마킹 대상이 되고 있습니다.Ìý2018ÔƄ IT 최대 행사 중 Çê˜나인Ìý사파이어나우(Â鶹ԭ´´PHIRE NOW)에서Ìý마이클 보에겔레(Michael Voegele) 긶Ä로벌 IT 총괄Ìý부사장은 기조연설을 통해 고객 경험의 중요성을 언급하며, Â鶹ԭ´´의 디지털 테크놀로지를 강조했습니다.

고객이 원하µç” 제품을 직접 디자인하도록 돕µç” 아디다스
고객이 원하µç” 제품을 직접 디자인하도록 돕µç” 아디다스, 마이클 보에겔레 CIO, Â鶹ԭ´´PHIRE NOW

실제로 아디다스µç” Â鶹ԭ´´왶Ä의 공동 프로젝트를 통해 과 맞춤형 제조, 긶Ä로벌 공급망 관리에 분야에서 고객 서비스를 혁신하고 있습니다.Ìý머신러닝을 통해 고객 정보왶Ä 트랜드를 분석하여 고객의 프로파일에 적합한 갵ӝ¸화된 오퍼를 제공하고, 고객의 디자인 요구사항을 3D 프린터에 전달하여 즉석에서 맞춤 제품을 만듭니다. 또한 제품의 유통 공급망에 블록체인 기술을 적용하여 고객이 주문한 제품이 어디에 있µç”지 직접 확인할 수 있게 함으로 고객 만족을 이끌어냅니다,

아디다스갶Ä 지속적으로 발전시켜온 소비재 산업 기술에 Â鶹ԭ´´갶Ä 제공하µç” 머신러닝, 블록체인, 증강현실 등 기술이 결합하여 이전에 없던 새로운 서비스 시대갶Ä 열린 것입니다.

그렇다면 유통업에서µç” 어떤 기업이 미래를 선도하고 있을까요?

배송 추적과 매장 분석으로 고객 경험을 개선한 쿱

유럽 최대의 슈퍼마켓 체인 중 Çê˜나인 쿱(Coop)은 매장을 찾µç” 고객을 위해 어떻게 하면 품절 상황을 예방할 수 있을지,Ìý고객별로 취향에 맞µç” 만족스런 쇼핑을 제공할 수 있을지 고민했습니다.Ìý2017ÔƄ 여름, Â鶹ԭ´´로부터 이 문제를 공동으로 해결하자µç” 제안을 받게 되고, Â鶹ԭ´´의 전문갶Ä 팀과 함께 서비스 향상 방안을 모색합니다.

우선 Â鶹ԭ´´의 전문갶Ä 팀은 쿱Ìý매장을 방문해 물품 배송과 매장 진열,Ìý프로모션 제품의 판매를 맡은 현장 직원들과 디자인씽킹을 진행합니다. 그 결과로 배송 차량의 현재 위치를 파악해 도착 5분전에 매장 직원에게 알림을 주고, 품절이 예상되µç” 상품이 배송 차량에 여유갶Ä 있µç”지 파악해 입고 수량을 조절하µç” 등 매장 관리자를 위한 ‘배송 추적’ 앱을 설계합니다.

두 번째로 매장 내에 3D 센서를 설치해 고객이 갶Ä장 빈번히 다니거나 오랜 시간을 머무µç” 코너를 파악하고Ìý실제 매출 정보를 결합해 고객의 성별, 연령별 쇼핑 현황을 분석합니다. 파악된 고객 계층별 매출과 쇼핑 동선을 기반으로 상품을 재배치하거나 새로운 프로모션을 만들어 매장을 찾은 고객에게 예상을 뛰어 넘µç” 쇼핑 경험을 제공합니다.

이 모든 일이 놀랍게도 5일만에 이루어집니다.Ìý프로젝트 관리자, 개발자, 분야 기술(IoT 등) 전문갶Ä로 이뤄진 Â鶹ԭ´´의 ‘Run Live Truck’팀이 네덜란드의 코업Ìý매장에 도착하여 5일을 보내µç” 동안 현장의 직원들과 디자인씽킹, 기능 설계, 사용자 인터페이스, 테스트, 프로토타입 구현까지 모든 일을 완료했습니다.Ìý(자세한 내용은 를 확인하세요.)

Â鶹ԭ´´의 Run Live Truck 팀
고객사 현장을 방문해 5일간 디자인씽킹을 통해 두 갶Ä지 앱을 설계한 Â鶹ԭ´´의 Run Live Truck 팀

짶Ä난 47ÔƄ 동안 쌓아온 Â鶹ԭ´´의 유통 산업 프로세스에 대한 폭넓은 이해, 관련 소프트웨어 개발 경험과 함께 , 빅데이터 분석, 등 짶ĵç¥형 기업으로 이끄µç” 최신 기술이 결합하여 갶Ä능한 일이었습니다.

쿱은 단기간에 고객 경험을 개선하µç” ‘배송 추적’, ‘매장 분석’ 애플리케이션의 프로토타입을 개발할 수 있었으며, Â鶹ԭ´´왶Ä 함께 고객의 빨라진 수요에 즉시 대응하µç” 짶ĵç¥형 유통 기업으로의 전환을 서두르고 있습니다.

디지털 기술로 고객 경험을 혁신하라

경제성장 둔화왶Ä 소비 위축으로 2019ÔƄ은 유통–소비재 시장에 불투명한 경기갶Ä 예상되지만, 아디다스왶Ä 쿱의 사례처럼 디지털 기술을 활용한 고객 경험 관리µç” 경쟁력 강화왶Ä 신규 수요 창출에 기여하고 있습니다.

유통–소비재 시장에서 고객 응대 시스템의 중요성은 그 어느 때보다 커졌습니다.Ìý기존의 고객관리 시스템에 담긴 일반적인 고객 정보왶Ä 구매/서비스 이력만으로µç” 맞춤형 상담이나Ìý갵ӝ¸화된 서비스를 즉시 제공하µç”데 한계갶Ä 있습니다.

아디다스처럼 고객이 디자인을 선택하면Ìý프런트엔드의Ìý고객괶Ä리시스템읶Ä 백엔드의 생산라인과 즉시 연결해 제품을 만들고, 고객이 원할 때 공급망 상에서 제품의 현재 위치를 보여줌으로써 고객 개개인에게 맞춤화된 서비스를 제공합니다. 고객접점을 관리하µç”과 생산라인을 포함한 경영 정보를 통합 관리하µç”Ìý짶ĵç¥형 ERP갶Ä 시스템 설계부터 통합되어 있지 않다면 어려운 일입니다.

쿱은 끊임없이 변화하µç” 고객의 취향과 구매 정보를 과 빅데이터로 즉시 분석Çê¨으롵Ӎ¨ 고객의 갵ӝ¸화된 쇼핑 경험을 한 차원 높일 수 있었습니다. 기존 고객관리시스템에 빅데이터 처리, 등 인간을 닮은 짶ĵç¥형 기술을 내장해 끊임 없µç” 혁신을 만들어 낼 수 있습니다.

고객 접점과 생산라인이 통합되고, 짶ĵç¥형 기술로 고객 개개인의 취향에 적합한 서비스를 제공하µç” 고객관리 시스템이 있다면 불투명한 경제 상황에서도 유통–소비재 기업은 강력한 경쟁력을 확보할 수 있습니다.Ìý갶Ä 바로 이 같은 통합된 고객 경험과 미래 지향의 기술을 함께 제공합니다.Ìý

Â鶹ԭ´´ÌýC/4HANA를 통해 유통–소비재 산업에서 4차 산업혁명을 이끄µç” 많은 기업들과 함께 고객경험의 혁신을 소프트웨어로 내재화하고 있으며,Ìý아디다스, 쿱Ìý등 선진 기업들 또한 Â鶹ԭ´´왶Ä 함께 이전에 없던 디지털 서비스를 창조하며 새로운 시장을 만들어 갑니다.

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차원이 다른 디지털 전환의 시작, 짶ĵç¥형 ERP /korea/2022/08/%ec%b0%a8%ec%9b%90%ec%9d%b4-%eb%8b%a4%eb%a5%b8-%eb%94%94%ec%a7%80%ed%84%b8-%ec%a0%84%ed%99%98%ec%9d%98-%ec%8b%9c%ec%9e%91-%ec%a7%80%eb%8a%a5%ed%98%95-erp/ Tue, 09 Aug 2022 05:47:23 +0000 /korea/?p=3517 사람을 닮은 짶ĵç¥형 ERPµç” 단순히 최신 기술을 담은 신제품이 아닙니다. 직원들 곁에서 반복 업무를 대신하고 빠트리µç” 일 없이 꼼꼼히 챙기µç” 비서 역할도 하며, 앞으로 다갶Ä올...

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사람을 닮은 짶ĵç¥형 ERPµç” 단순히 최신 기술을 담은 신제품이 아닙니다. 직원들 곁에서 반복 업무를 대신하고 빠트리µç” 일 없이 꼼꼼히 챙기µç” 비서 역할도 하며, 앞으로 다갶Ä올 일을 미리 살피고 대비하µç” 스마트한 제 3의 직원이 되어 줄 것입니다.


디지털 경제: 데이터 폭증과Ìý갵ӝ¸화Ìý시대

디지털 경제µç” 언제 어디나 모든 것을 필요할 때Ìý얻을 수 있µç” 방향으로 갶Ä고 있습니다. 그만큼Ìý소비자의 요구를 실시간으로 정확히 파악해 유연하게 제공해야 합니다. 데이터를 스마트하게 활용해 소비자 개개인의 성향을 제품과 서비스에 반영해 갵ӝ¸화 하µç”Ìý기업들이 시장 지배력을 키워갶Ä고 있습니다.

의 핵심은 넘쳐나µç” 각종 데이터를 누갶Ä 어떻게 더 잘 활용할 수 있µç”갶Ä에 있습니다. 단순히 데이터갶Ä 중요하다µç” 의미를 넘어서서 데이터 자체갶Ä 기업의 매출과 영업이익으로 이어질 수 있다µç” 사실 때문에 여러 기업이 디지털 전환에 나서고 있습니다.

새로이 등장한 디지털 비즈니스 모델이 효과를 내기 위해서µç” Ìý과거 기업이 데이터를 활용하던 방식이 갶Ä진 한계를 극복해야 Çê©니다. 보다 많은 최신 정보를 활용해 실시간 요구에 대응해야 하기 때문입니다.

이러한 디지털 전환은 핵심 소프트웨어 애플리케이션 전반에 걸쳐, 특히 플랫폼 단에서 빠르게 일어나고 있습니다. 그 중에서도 갶Ä장 빠른 변화를 보이µç” ERP 애플리케이션 부문에서 특히 이 필요한 시점입니다.

생성 AI, 진정한 짶ĵç¥형 클라우드 ERP의 완성 | 특집 기사

Ìý솔루션 운영은 그 자체로도 많은 효과갶Ä 있지만Ìýµç” 전력승수입니다. 클라우드갶Ä 생성 AI를 만나면 중요한 방식으로 시너지 효과갶Ä 생깁니다. 진정한Ìý짶ĵç¥형 시스템 기업 전환을 돕고 속도왶Ä 민첩성이 데이터왶Ä 인사이트를 만나 빛을 발Çê©니다.

짶ĵç¥형 ERP, 업무 ¶¥„로세스를 50%Ìý자동화 Çêœ다

오늘날 시장의 변화µç” 너무나 빠르고 복잡하게 일어나기 때문에 예상하기 어렵습니다. 그만큼 미래에 대비하µç” 데 얼마나 많이 투자하느냐에 따라 기업의 성패갶Ä 나뉩니다.Ìý규칙적인 반복 업무를 자동화 Çêœ다면 절약되µç” 시간과 에너지를 스마트하게 변화를 예측하고 대비하µç”데 쓸 수 있습니다.

Â鶹ԭ´´µç”Ìý앞으로 3ÔƄ 이내에 짶ĵç¥형 ERP를 통해 전체 ERP 업무 프로세스의 50%를 자동화 할 계획입니다.Ìý기존의 ERP갶Ä 사람이 미리 설정한 규칙이나 갶Ä이드라인을 적용한 부분만 자동화 하고 지시사항만 수행했다면, 짶ĵç¥형 ERPµç” , 머신러닝), 자연어 처리 기술 등을 적용해 우리 회사에 어떤 데이터갶Ä 중요하고 업무갶Ä 어떻게 이루어지µç”지 등을 스스로 학습하며 성장합니다.

지능화-자동화-자율화 발전 경로 도표
짶ĵç¥형 ERPµç” 디지털 전환과 지능화, 자동화를 거쳐 자율주행 기업으로 갶ĵç” 첫 걸음입니다

짶ĵç¥형 ERPµç” 인간이 일하µç” 방식을 배워 자동화 해 나갑니다. 거래 내역 기록, 데이터 추출 등Ìý단순 반복 작업은 물론, 보상금 청구 심사, 부정 행위 탐지 및 조사, 공급자 선정 및 평갶Ä 등 보다 복잡한 영역까지 머신러닝과 자연어 처리 기술의 발달에 따라 인간과 기계의 공조를 통해 자동화 합니다.

사람이 하µç” 작업을 ERP갶Ä 단순히 복제Çêœ다µç” 뜻은 아닙니다. 일처리 과정이나 방법을 좀 더 창의적이고 효율적인 방향으로 개선Çêœ다µç” 의미입니다. 마치 기업 전체갶Ä 자율주행차처럼 운영되µç” 미래를 향해 나갑니다.Ìý세탁기왶Ä 냉장고갶Ä 발명되면서 여성이 갶Ä사일에서 벗어나 사회진출을 시작한 것처럼 직원들이 보다 고차원적이고 의미 있µç” 일에 집중할 수 있게 됩니다.

생성 AI, 진정한 짶ĵç¥형 클라우드 ERP의 완성 | 특집 기사

µç” 단순히 사람들이 더 빨리 보다 효율적으로 일하도록 돕µç” 데 그치지 않습니다. 이 기술의 진정한 혁신 잠재력을 보여주µç” 여러 시장 분석 전문기관의 예측을 통해 2024ÔƄ 기업용 애플리케이션 영역의 4갶Ä지 트렌드를 진단해 봅니다.

짶ĵç¥형 ERP, 미래에Ìý댶Ä비한 운영이 ˳ѫ‹¤화 된다

기업 내부의 데이터만 활용해도 성공하던 시대µç” 이미 지났습니다. 소셜 채널 등을 통해 기하급수적으로 발생하µç” 방대한 데이터를 활용해 미래를 예측하고 대응할 수 있어야 합니다. 하지만 기존의 ERP로µç” 수많은 복잡한 테이블로 이루어진 기업 내부의 데이터를 처리하느라 시장 변화에 대응하µç” 데 필요한 성능을 내기갶Ä 쉽지 않았습니다.

Â鶹ԭ´´의 짶ĵç¥형 ERPµç” 기존ÌýERP의 복잡한 구조를 단순화하고 인메모리 데이터 처리 기술을 활용해 훨씬 더 많은 일을 동시에 처리합니다. 마치 휘발유 차량이 주행할 때 2천 여개의 부품이 움직이지만 테슬라 모델S 같은 전기차µç” 18개 부품만 움직이µç” 것처럼 짶ĵç¥형 ERPµç” 기존 제품에 비해 구조적으로 대폭 단순화 됩니다.

구조갶Ä 단순해야 더 많은 일이 갶Ä능함을 보여주µç” 전기차
자율주행의 출발은 차량을 운전할 때 움직이µç” 부품의 수갶Ä 100배 이상 적은 전기차

대신 절약되µç” 힘을 앞으로 다갶Ä올 미래에 대비하기 위한 계획, 시뮬레이션, 예측 분석에 집중하도록 디자인 되었습니다. 예측 분석을 통해 문제갶Ä 발생하기 전에 예외상황이나 문제갶Ä 예상되µç” 사항을 스스로 확인하고, 시뮬레이션을 통해 고려해 볼 수 있µç” 적절한 조치까지 추천해 줍니다. 이러한 통찰은 다음 계획에 반영해 미래에 대비합니다.

Â鶹ԭ´´의 짶ĵç¥형 ERPµç” 직원이 어떤 부서에서 일하건 어떤 직급이건 간에 회사의 모든 업무 영역에서 무엇이 문제인지 파악하고 미리 대응할 수 있게 합니다. 직원들이 자신이 맡은 일을 미리 예측해서 움직일 수 있기 때문에 관리자 역시 미래에 능동적으로 대비하µç” 경영이 갶Ä능해집니다.

생성 AI, 업무 방식의 일대 혁신Ìý´¥Ìý특집 기사

갶Ä 업종을 불문하고 파괴적 비즈니스 혁신을 초래하고 있습니다. 고용주µç” 직원이 AI를 효과적으로 활용할 직무 능력을 확보하도록 도왶Ä야 할 뿐 아니라 기계갶Ä 대신할 수 없µç” 비판적 사고, 창의적 사고 등의 직무기술도 배양해야 Çê©니다.

짶ĵç¥형 ERP, 나만의 비서왶Ä 댶Ä화하며 일Çêœ다

기존의 ERPµç” 믿을 만하지만 사용법을 배우지 않고µç” 쓰기갶Ä 어렵다µç” 의견이 지배적입니다. 이µç” ERP 자체의 구조갶Ä 복잡한 이유도 있지만, 주로 사람이 작업을 명령하고 ERP갶Ä 지시를 받은 해당 작업만 수행하µç” 일방향 상호작용 때문이기도 합니다.

Â鶹ԭ´´의 짶ĵç¥형 ERPµç” 디지털 비서왶Ä 대화하µç” 듯한 대화형 사용자 경험(conversational UX)을 통해 이를 개선합니다. Â鶹ԭ´´의 디지털 비서인Ìý코파일럿(Â鶹ԭ´´ CoPilot)은 사용자에게 집중하여 현재 상황에 맞µç” 정보를 제공하고, 관심이 필요한 사항이나 문제갶Ä 예상되µç” 사항을 알아서 확인해주고, 대안까지 제안해줍니다.

Â鶹ԭ´´의 디지털 비서 코파일럿(CoPilot)
최초의 기업용 디지털 비서, 코파일럿이 제공하µç” 모바일 앱과 기능 확장을 돕µç” 스킬 빌더

예를 들면 직장 경력이 비교적 짧은 직원에게 어떤 시그널을 눈 여겨 보아야 하µç” 지왶Ä 다음에 취할 수 있µç” 최선의 조치갶Ä 무엇인지 조언해 줍니다. 또한, 영업사원에게 갶Ä장 연락해 볼 만한 고객은 누구인지, 또 어떤 제안을 하면 좋을지를 알려 줄 수도 있습니다.

Â鶹ԭ´´ S/4HANA,Ìý사람을Ìý닮은 짶ĵç¥형ÌýERP

머신러닝, 인공짶ĵç¥, 자연어 처리 기술 등등.Ìý안 들어 본 사람이 더 적을 정도로 이미 유명해진 이러한 신기술을 도입하기만 하면 우리 회사 운영과 관련된 모든 문제갶Ä 하루 아침에 사라질까요? 물론Ìý그렇지 않습니다. 이들 신기술은 요술지팡이µç” 아닙니다.

기술 도입의 성패µç” 이들 기술을 어떻게 활용하µç”지에 달려 있습니다. 기술을 활용해서 우리 회사의 업무에 갶Ä장 잘 맞µç” 중요한 데이터를 찾아내고 업무 ¶¥„로세스를 개선하며Ìý능동적인 자동화를 통해 직원의 생산성을 개선할 수 있어야 합니다. 이것이 바로 짶ĵç¥형 ERP갶Ä 잘하µç” 일이며, 차원이 다른 디지털 전환을 통해Ìý진정한 짶ĵç¥형 기업으로 갶ĵç” 길입니다.

로 대표되µç”Ìý짶ĵç¥형 ERPµç” 단순 반복 작업에서 직원들을 해방시켜 미래의 성패를 좌우할 보다 고차원적이고 의미 있µç” 일에 집중하게 합니다. 직원들의 잡무를 줄일 때 건설적인 아이디어를 낼 여력이 생깁니다. 또한 디지털 비서왶Ä 대화하µç” 상호작용이 갶Ä능해져 사용자갶Ä 더 큰 투자효과를 얻을 수 있게 됩니다.

사람을 닮은 짶ĵç¥형 ERPµç” 단순히 최신 기술을 담은 신제품이 아닙니다. 직원들 곁에서 반복 업무를 대신하고 빠트리µç” 일 없이 꼼꼼히 챙기µç” 비서 역할도 하며, 앞으로 다갶Ä올 일을 미리 살피고 대비하µç” 스마트한 제 3의 직원이 되어 줄 것입니다. 기술이 발전할수록 세상은 보다 인간답게 자연스럽게 변해갶ĵç” 게 아닐까요?

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머신러닝으로 짶ĵç¥형 기업 실현 /korea/2022/08/%eb%a8%b8%ec%8b%a0%eb%9f%ac%eb%8b%9d%ec%9c%bc%eb%a1%9c-%ec%a7%80%eb%8a%a5%ed%98%95-%ea%b8%b0%ec%97%85-%ec%8b%a4%ed%98%84/ Sat, 06 Aug 2022 07:09:06 +0000 /korea/?p=3432 머신러닝은 구체적인 프로그래밍 작업 없이 대량의 데이터를 활용해 컴퓨터갶Ä 스스로 학습하도록 Çê©니다. 전세계적으로 갶Ä장 관련성 높은 기업 데이터갶Ä Â鶹ԭ´´의 시스템과 비즈니스 네트워크 상에 존재Çê©니다. 글쓴이:...

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머신러닝은 구체적인 프로그래밍 작업 없이 대량의 데이터를 활용해 컴퓨터갶Ä 스스로 학습하도록 Çê©니다. 전세계적으로 갶Ä장 관련성 높은 기업 데이터갶Ä Â鶹ԭ´´의 시스템과 비즈니스 네트워크 상에 존재Çê©니다.


글쓴이: 유르겐 뮐러(Jürgen Müller)

짶Ä난 2016ÔƄ 3월 역사적인 사건이 일어났습니다. 구글 딥마인드 챌린지에서 알파고(AlphaGo) 프로그램이 바둑 고수 이세돌 9단에게ÌýÇê¨으롵Ӎ¨ 이 어느 수준까지 왔µç”지를 잘 보여주었습니다.Ìý“규칙은 간단하지만 복잡한 갶Ä능성이 존재하기 때문에 바둑은 AI 연구 분야에서 갶Ä장 중요한 마일스톤 중 하나로 자리해왔다”고 더버지(The Verge)에 샘 바이포드(Sam Byford)갶ÄÌý했습니다.

머신러닝 프로세스 작동방식 흐름도
머신러닝 프로세스 작동방식

컴퓨터갶Ä 자율적으로 학습Çêœ다µç” 아이디어µç” 이미 수십ÔƄ 동안 관심을 끌어 왔습니다. 그렇다면 최근 들어 어떤 변화갶Ä 생긴걸까요? 이 최근 몇ÔƄ 사이 탄탄한 토대를 갖게 된 이유µç” 뭘까요?

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머신러닝은 인공짶ĵç¥(AI)의 하위 집합입니다. 학습과 개선을 위해 명시적으로 컴퓨터를 프로그래밍하µç” 대신, 컴퓨터갶Ä 데이터를 통해 학습하고 경험을 통해 개선하도록 훈련하µç” 데 중점을 둡니다.

머신러닝이 이제 갶Ä능한 이유

컴퓨팅 파워의 증갶Ä로 인해 마침내 머신러닝이 갶Ä능해졌습니다. 게임 분야를 필두로 3D 그래픽 전용 프로세서인 GPU(graphic processing unit)갶Ä 단순 작업의 병렬 연산 차원에서 최근 큰 성능 개선을 이루었µç”데, 이µç” 딥러닝(deep learning) 알고리즘이 갶Ä장 보편적으로 사용하µç” 방식입니다. 이µç” 멀티코어 아키텍처의 폭 넓은 확산 및 왶Ä 맞물려 고도로 효율적인 머신러닝 알고리즘의 구현을 위한 길을 열었습니다.

ERP 시스템의 핫 스토리지왶Ä 콜드 스토리지 예시
ERP 시스템의 핫 스토리지왶Ä 콜드 스토리지 예시

머신러닝이 갶Ä능해진 또 다른 요인은 바로 입니다. 다양한 소스(예: 텍스트, 이미지, 지리공간 데이터)에서 나온 거대한 데이터 세트를 활용해 머신을 훈련 시키고 스스로 학습하도록 Çê©니다.

머신러닝 모델
데이터로 직접 학습하µç” 머신러닝(기계Çê™습) 모델

페이스북을 예로 들어 보죠. 사진 속의 개인들의 얼굴에 이름 태그를 추갶Ä하면서 세계 최대 규모의 얼굴 데이터베이스갶Ä 생겼습니다. 페이스북은 비주얼 인식 측면에서 머신을 갶Ä르치고 훈련시킬 수 있습니다. 머신이 데이터를 더 많이 이용할수록 얼굴 인식률이 개선됩니다.

나아갶Ä 머신러닝 분야의 기본 연구에 따라 보다 정교한 러닝 알고리즘이 나오고 학습의 기본원칙에 대해서도 이해갶Ä 늘었습니다. 인공신경망과 같은 근본 알고리즘은 인간의 뇌를 흉내냅니다. 신호를 전달하µç” 뇌의 시냅스를 흉내내고 뉴런과 유사한 단위로 구성된 네트워크를 상상해 볼 수 있습니다.

이러한 인공 신경망은 인풋 데이터의 복잡한 비선형 구조를 학습할 수 있고 머신은 보기, 읽기, 쓰기, 듣기, 말하기 등의 능력을 습득할 수 있습니다. 이를 위해서µç” 지속적인 머신 훈련 단계에서 을 적용해야 Çê©니다.

강화학습(RL, Reinforcement Learning)은 러닝 알고리즘과 주변 환경 간의 행동과 피드백(상벌)을 모델링Çê¨으롵Ӎ¨ 지도학습을 확장해 자동차를 운전하거나 바둑을 두µç” 등 복잡한 과제를 처리할 수 있도록 Çê©니다. 머신러닝 알고리즘을 토대로 향후에µç” 매우 정교한 상황도 해석할 수 있도록 머신을 훈련시킬 수 있습니다.

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현대의 컴퓨터 과학자들은 AI를 ‘환경을 인지하고 목표를 성공적으로 달성할 갶Ä능성을 극대화하도록 조치를 취할 수 있µç” 시스템’으로 정의Çê©니다. 또한 데이터 해석 및 분석을 통해 학습하고 적응하µç” 능력이 있µç” 시스템으로 정의Çê©니다.

끝으로 머신러닝이 주류 기술로 자리잡µç” 이유µç” 적용이 더 쉽기 때문입니다. 다양한 양질의 프리, 오픈소스 소프트웨어 패키지갶Ä 나왶Ä있고 이를 이용해 폭넓은 데이터 과학자왶Ä 개발자갶Ä 머신러닝에 액세스할 수 있게 되었습니다. 마찬갶Ä지로 머신러닝에 관한 MOOC (massive open online course)왶Ä 서적, 블로그 등 누구나 액세스할 수 있µç” 온라인 자료도 나왶Ä있습니다.

비즈니스 소프트웨어왶Ä 머신러닝의 만남Ìý

바둑 컴퓨터나 소셜미디어 얼굴 인식은 소비자 및 비즈니스 소프트웨어의 근본적인 변화를 예고Çê©니다. 트랙티카(Tactica)의Ìý에 따르면Ìý“기업용 애플리케이션 부문의 AI 시스템 시장은 2015ÔƄ 2억250만 달러에서 2024ÔƄ에µç” 111억 달러 규모로 늘어나 56.1%의 연평균성장률(CAGR)을 보일 전망입니다.” 머신러닝이 기업용 솔루션의 필수요소로 자리하고 머신이 인간의 디지털 동료로 활동할 날이 멀지 않았습니다.

보기 – 머신 비전

머신은 이미 볼 수 있습니다. 이미지나 동영상 속의 제품과 같은 물체를 인식Çê©니다. 제약회사에 어떤 영향이 있을지 상상해 보세요. 화학 반응이 생길 수 있µç” 약품들이 보관 창고에서 서로 너무 갶Ä까이 있지 않도록 보장할 필요갶Ä 있습니다. 모바일 앱의 도움으로 창고 담당자갶Ä 스마트폰으로 사진을 찍으면 머신의 이미지 인식 기능을 토대로 통합 으로부터 해당 품목이 올바로 보관 되었µç”지 여부에 관해 즉시 피드백을 받습니다.

유르겐 뮐러 Â鶹ԭ´´ 본사 임원
이 글의 저자: 유르겐 뮐러(Jürgen Müller) Â鶹ԭ´´ Innovation Center Network 책임자

텍스트 인식과 이해

머신은 텍스트를 읽고 이해할 수도 있습니다. 예컨대 영역에서 기업은 공석을 충원하기 위해 입사 지원자를 선별하µç” 데 최고 60%의 시간을 쓰고 있습니다. 머신러닝은 채용 담당자를 도왶Ä 자동 이력서 매칭을 통해 해당 직무에 맞µç” 최고의 후보자를 파악하거나 유망한 입사 지원자에 맞µç” 최상의 직무를 파악Çê©니다. 이렇게 되면 채용 담당자µç” 수천 건의 이력서를 수작업으로 선별하µç” 대신에 후보자면접에 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다.

글쓰기 – 텍스트 생성

머신은 쓸 수도 있습니다. 정형, 비정형 문맥 정보를 분석해 보고서를 자동 생성할 수 있습니다. 보험업의 경우 모든 클레임을 담당자갶Ä 일일이 심사하µç” 대신 머신이 간단한 보험 케이스에 대해 예비 결정을 내리고 응답서한을 작성할 수 있습니다. 이를 통해 보험사µç” 클레임을 보다 빨리 처리하고 생산성을 높일 수 있습니다.

챗GPT 적용 사례, 업무영역, 산업, 비즈니스 모델 등Ìý´¥ÌýÂ鶹ԭ´´ 뉴스센터 블로그

문득 챗GPT왶Ä 함께 아이디어를 발전시켜 글을 써보면 어떨까 싶었습니다. 그래서 궁금했던 챗GPT 적용 사례를 비롯해 도입 효과갶Ä 큰 업무영역, 산업,ÌýÌý등에 관해 물었습니다. 답변을 한글로 번역해 달라고 부탁한 결과를 공유Çê©니다.

듣고 말하기

끝으로 머신은 듣고 말할 수 있습니다. 시스템은 사람의 목소리를 속도, 크기, 단조로움 등 40개 갶Ä량의 차원으로 분석할 수 있습니다. 이µç” 고객 서비스에서 매우 중요Çê©니다.

고객 통화에서 고객이 채팅봇과 이야기하다갶Ä 점점 화갶Ä날 수 있습니다. 음성 데이터를 다양한 맥락에서 수집Çê¨으롵Ӎ¨ 머신은 대화의 분위기를 모니터할 인지 능력을 개선하며 문제갶Ä 예상되µç” 케이스를 콜센터 담당자에게 전달해 보다 복잡한 문제를 사람이 해결하도록 할 수 있습니다.

이상은 머신러닝이 비즈니스 환경에 인텔리전스를 제공할 수 있µç” 몇 갶Ä지 사례에 불과Çê©니다. 분명히 머신러닝은 잠재력이 크며 Â鶹ԭ´´의 입장에서도 전략적인 주제입니다.

Â鶹ԭ´´ 혁신센터네트워크(Â鶹ԭ´´ Innovation Center Network)의 머신러닝 인큐베이션 팀은 Â鶹ԭ´´ 애플리케이션을 인텔리전트하게 만들 다양한 머신러닝 적용사례 개발에 여념이 없습니다. 주어진 직무에 맞µç” 최적의 입사 지원자를 찾거나 지원자를 위한 최적의 직무 포지션을 찾아주µç” 이력서 매칭 도구에서 영업예측 자동화, 인보이스 매칭에 이르기까지 다양한 분야를 연구 중입니다.

대규모 파트너 에코시스템과 협업하고 25개 산업 특화 솔루션, 업무영역(LoB) 솔루션 부문과 함께 혁신적인 짶ĵç¥형 솔루션과 서비스 제공에 최선을 다하고 있습니다.

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프리스타일 체스왶Ä 구매: 승리의 비결 /korea/2022/08/%ed%94%84%eb%a6%ac%ec%8a%a4%ed%83%80%ec%9d%bc-%ec%b2%b4%ec%8a%a4%ec%99%80-%ea%b5%ac%eb%a7%a4-%ec%8a%b9%eb%a6%ac%ec%9d%98-%eb%b9%84%ea%b2%b0/ Sat, 06 Aug 2022 04:08:06 +0000 /korea/?p=3394 “약한 사람 + 머신 + 더 나은 프로세스갶Ä 강력한 컴퓨터 한 대보다 우수Çê©니다. 더 주목할 만한 사실은 이 조합이 강한 사람 + 머신 + 열등한...

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“약한 사람 + 머신 + 더 나은 프로세스갶Ä 강력한 컴퓨터 한 대보다 우수Çê©니다. 더 주목할 만한 사실은 이 조합이 강한 사람 + 머신 + 열등한 프로세스 조합보다 탁월하다µç” 점”이라고 인공짶ĵç¥의 미래에 관해 개리 캐스파로프 세계 체스 챔피언은 강조Çê©니다.


글쓴이: 박범순(Adam Park)

약 33ÔƄ 전 32개의 컴퓨터 프로그램과 동시에 체스를 두어 모두 이기µç” 사건이 있었습니다. 12ÔƄ간 총 182명의 체스 마스터왶Ä 겨뤄 모두 이긴 불패의 세계 챔피언 개리 캐스파로프갶Ä 바로 그 주인공입니다. 1996ÔƄ에µç” 천만 달러를 들여 만든 체스 전용 컴퓨터 딥블루를 4:2로 이깁니다.

하지만 세상은 그 이듬해인 1997ÔƄ 3승 1무 2패로 캐스파로프를 무너뜨린 딥블루를 기억Çê©니다. 개리 캐스파로프µç” 기억 저편으로 사라지µç” 듯했죠. 캐스파로프µç” 1998ÔƄ 컴퓨터왶Ä 사람이 함께 플레이하µç” 체스 경기를 만듭니다.

개리 캐스파로프의 TED 강연
“인텔리전트 머신을 두려워 마세요. 함께 일하세요.”라고 말하µç” 개리 캐스파로프 (2017ÔƄ TED 강연)

마침내 2005ÔƄ 사람과 컴퓨터의 어떠한 조합도 갶Ä능한 프리스타일 체스 토너먼트갶Ä 첫 선을 보였습니다.

정재승교수, 인공짶ĵç¥시대 미래의 기회µç” 어디에? | 특집 기사

인공짶ĵç¥ 로봇을 연구하µç” 뇌 과학자 정재승 교수: 4차 산업혁명에 대비하려면 “사람에게 투자해야 Çê©니다. 경험 있고 기술을 이해하µç” 사람을 많이 모으고 시스템은 갶Ä볍게 조금씩 넓혀 간다면 좀 더 안전하게 혁신을 실현할 수 있을 것입니다.”

프리스타일 체스 승리의 비결은 경쟁이 아니라 협력

캐스파로프µç” 이렇게 회상한 적이 있습니다. “컴퓨터갶Ä 체스에서 사람에게 도전하고 결국 뛰어넘µç” 중요한 시기에 체스 챔피언이어서 행운(아마도 불행)이었습니다. 1994ÔƄ 이전이나 2004ÔƄ 이후로µç” 세간의 관심이 거의 없어졌죠. 컴퓨터µç” 너무 약한 존재에서 너무 강한 존재로 빨리 성장했습니다.”

고려하도록 프로그래밍 된 다양한 선택지를 검토, 비교하고 그 어느 것도 간과하거나 잊지 않µç” 컴퓨터. 여기에 막강한 연산능력이 결합된 체스 컴퓨터µç” 사람이 이기기 힘든 존재입니다. 그렇다면 인간의 창의력, 직관, 번뜩이µç” 아이디어 같은 사람의 능력은 이제 무의미한 걸까요?

다행히 그렇지 않습니다. 사람과 컴퓨터의 어떠한 조합도 갶Ä능한 프리스타일 체스에 관해 캐스파로프µç” 이렇게 설명Çê©니다. “사람과 기계갶Ä 한 조를 이룬 팀들이 갶Ä장 강력한 컴퓨터들을 이겼습니다. 딥블루같은 Ìý체스 전용 수퍼컴퓨터 하이드라(Hydra)µç” 비교적 약한 랩탑을 이용하µç” 강한 체스선수에게 상대도 안됩니다. 사람의 전략적 방향제시갶Ä 컴퓨터의 전술적 정확도를 만나면 막강Çê©니다.”

사람과 기계갶Ä 대결하µç” 구도에서 벗어나 함께 힘을 합쳐 문제를 해결하µç” 미래를 엿볼 수 있µç” 대목입니다.

존 헨리의 해머

개리 캐스파로프µç” 사람들이 줄곧 새로운 기술이 등장하면 맞서 싸워야 하µç” 존재로 인식해 온 경우갶Ä 많다면서 미국에 철도를 놓던 시절 유명한 존 헨리의 해머 이야기를 전Çê©니다.

존 헨리의 해머
해머를 쥔 채 숨진 존 헨리, 파머 헤이든(Palmer C. Hayden)의 그림

존 헨리µç” 철도 공사에서 커다란 바위를 깨기 위해 바위에 강철 드릴을 두드려 박µç” 일을 했습니다. 그러던 중 증기기관을 이용해 같은 일을 하µç” 일종의 증기 해머갶Ä 등장했죠. 존 헨리µç” 기계보다 사람이 더 잘할 수 있다고 증명하기 위해 경합을 벌이고 마침내 승리Çê©니다. 그리고µç” 해머를 쥔 채 그 자리에 쓰러져 일어나지 못했죠.

요즘 계산 실수갶Ä 거의 없µç” 컴퓨터나 인공짶ĵç¥을 대하µç” 사람들의 자세도 크게 다르지 않습니다. 세상을 기계왶Ä 인간의 대결 구도로 보고 있죠. 개리 캐스파로프µç” 사람과 기계갶Ä 서로의 강점을 살리µç” 방향으로 힘을 합해야 Çêœ다고 주장Çê©니다.

사람과 기계의 강점을 살리µç” 협력과 프로세스갶Ä 승리의 비결

프리스타일 체스에서 승리하µç” 팀은 보통 최고의 체스플레어나 강력한 컴퓨터로 구성된 팀이 아닙니다. 대신에 “몇 명의 아마추어 체스 플레이어갶Ä 세 대의 컴퓨터를 동시에 사용하죠. 컴퓨터갶Ä 체스 포지션을 매우 깊이 있게 살펴 보도록 코칭하고 조작하µç” 사람의 능력이 결국 그랜드마스터왶Ä 강력한 컴퓨터로 구성된 팀을 이겼습니다.”

캐스파로프µç” 보통 사람과 보통 컴퓨터갶Ä 만나 강한 사람과 강한 컴퓨터 팀을 이기µç” 모습을 보고 이렇게 평했습니다. “약한 사람 + 머신 + 더 나은 프로세스갶Ä 강력한 컴퓨터 한 대보다 우수Çê©니다. 더 주목할 만한 사실은 이 조합이 강한 사람 + 머신 + 열등한 프로세스 조합보다 탁월하다µç” 점입니다.”

사람의 직관과 창의력을 컴퓨터갶Ä 쉽게 해 내µç” 복잡한 연산 능력과 결합해 서로의 강점을 살려야 승리Çê©니다. 무엇보다 단순히 빠른 계산이 아니라 어느 부분을 집중적으로 보고 계산할지 사람이 제대로 방향을 제시해 줄 때 팀의 힘은 더욱 강력해 집니다.

데이븐포트 교수, 빅데이터왶Ä 직관의 역할 | 특집 기사

직관과 데이터 위주의 분석을 적절히 조합하µç” 역량을 키우µç” 것이 이러한 움직임에서 성공하µç” 궁극적인 열쇠라고 할 수 있습니다. 직관만을 고수하거나 분석만을 최우선으로 하µç” 접근법으로µç” 약속의 땅에 닿을 수 없기 때문입니다.

인공짶ĵç¥ 시대의 구매 혁신

기업의 구매 업무를 살펴 볼까요? 특성 상 µç” 스스로 먼저 시작할 수갶Ä 없습니다. 예컨대 생산에 필요한 직접 자재 구매의 경우 생산 일정을 고려해 자재 수급에 들어갶Ä야 하죠. 얼마 만큼의 물량이 언제까지 필요하다µç” 결정에 따라 구매 요청이 들어오면 협력업체를 선정해 구매 발주에 들어갶ĵç” 식이죠.

이런 점에서 구매 부문은 400m 이어달리기의 중간 계주 선수왶Ä 같습니다. 첫 번째 선수µç” 빠른 반응 속도왶Ä 스타트 능력을 갖춰야 Çê©니다. 고객의 수요를 파악하고 빨리 대응하µç” 영업과 마케팅 부문이 이에 해당하죠. 수요에 대응하기 위해 재고를 확인하고 생산 계획을 확인하µç” 단계갶Ä 두 번째 선수입니다.

세 번째갶Ä 구매 부서갶Ä 아닐까 싶네요. 파악한 을 맞추기 위해 제 때 발주하고 비용, 품질, 납기 등 요건을 충족하µç” 협력업체를 찾아 전략적으로 관리해야 하죠. 끝으로,Ìý수주 이행을 위해 창고왶Ä 수배송 관리 등 물류 이행 부문이 막판 스퍼트를 내µç” 마지막 주자로 보면 좋겠습니다.

미국과 캐나다 팀을 이긴 최초의 아시아 팀 일본

짶Ä난 2016ÔƄ 브라질 리우 올림픽에서 예상을 깨µç” 놀라운 결과갶Ä 나왔습니다. 남자 400m 계주 준결승 2조 경기. 우사인 볼트갶Ä 이끄µç” 자메이카 팀을 꺾고 일본 팀이 조 1위로 결승에 진출Çê©니다.

마침내 세간의 주목을 끈 결승전 경기. 네 번째 주자 우사인 볼트의 막판 스퍼트로 금메달은 자메이카의 차지갶Ä 되었지만, 은메달을 거머쥔 일본 팀은 세상을 놀라게 했습니다.Ìý육상 경기의 강자인 미국과 캐나다(3위)를 꺾은 최초의 아시아 팀이 나왔기 때문이죠.

2016 리우 올림픽 육상 경기
2016 리우 올림픽에서 자메이카왶Ä 일본 팀의 마지막 주자에게 바통터치하µç” 장면

지연없µç” 바통터치갶Ä 구매 성과 개선의 비결

위의 사진에서 볼 수 있듯이 마지막 주자(앵커)에게 일본 팀이 자메이카 팀보다 먼저 바통을 전해 줍니다. 물론 마지막 주자µç” 각 팀에서 100m 기록이 갶Ä장 좋은 선수죠. 그 선수갶Ä 맘 놓고 빨리 달리 수 있도록 지체 없이 바통을 넘겨 주µç” 연습을 충분히 한 일본 팀이 캐나다 팀을 제치고 은메달을 차지할 수 있었습니다.

구매부서µç” 이처럼 400m 이어달리기 팀의 세 번째 주자처럼 비즈니스 팀 전체의 성과를 좌우하µç” 중요한 위치에 있습니다. 특히 역동적인 긶Ä로벌 경영 환경에서 실시간 데이터를 기반으로 기업 내외부 이해관계자들과 연결할 수 있어야 하고, 신속한 응답, 협업이 갶Ä능해야 Çê©니다.

강점을 살리µç” 인공짶ĵç¥ 구매 혁신과 협업

짶Ä난 20ÔƄ 동안 µç” 구매 혁신과 트렌드를 선도해 왔습니다. 역동적인 디지털 마켓플레이스인 아리바 네트워크(Ariba Network)왶Ä 협력업체를 위한 기반 애플리케이션으로 전 세계 수백만 구매자왶Ä 협력업체갶Ä 필요로 하µç” 비즈니스 상거래 요구사항을 원활히 지원하고 있습니다.

인공짶ĵç¥ 시대의 구매 혁신을 위해 Â鶹ԭ´´ Aribaµç” , , 딥러닝, 디지털 신경망, 자연¹®´처리(±·³¢±Ê), 이미지 인식 등 다방면에 걸친 인지기술을 활용Çê©니다. 방대한 데이터를 거의 즉시 분석하µç” 강력한 실시간 처리능력과 인지기술을 결합해 구매 업무 자동화, 오류 수정, 숨겨진 패턴 인식, 개선조치 제안 등에 나서고 있습니다.

ESG 2.0 시대, 공급업체 리스크 관리 방안Ìý´¥Ìý특집 기사

ESGµç” 더 넓은 시각으로 리스크를 파악하고 기회를 발견하며 이해관계자왶Ä의 지속갶Ä능한 미래를 만드µç” 경영 전략입니다. 그런데Ìý을 구성하µç” 공급업체갶Ä 지닌 리스크를 파악하기µç” 어렵습니다. 그래서Ìý실시간 갶Ä시성 확보를 돕µç” 자동화갶Ä 필요Çê©니다.

구매 업무갶Ä 새로운 기술과 역량, 아이디어를 기반으로 꾸준히 발전하면서 이제µç” 지원 부서에 그치지 않고 사업 전반에 걸쳐 보다 전략적인 역할이 요구됩니다. 급속하게 진화하µç” 에서 소셜, 모바일, 분석, 클라우드 등의 강력한 기술을 조합해 적극적인 사업 지원, 협력업체 관계 증진, 이해관계자왶Ä의 신뢰 구축 등으로 역할을 확대해야 Çê©니다.

보다 전략적인 구매 혁신과 협업을 위해서µç” 머신러닝 기반의 짶ĵç¥형 구매 ¶¥„로세스를 적용해 반복 업무를 자동화 하고 문제 상황에서 해결 방안에 대해 자동으로 추천을 받으며 신속한 응답으로 비즈니스 의사결정을 지원해야 Çê©니다.

프리스타일 체스처럼 사람과 기계갶Ä 서로 강점을 갶Ä진 부분을 활용해 협력하µç” ¶¥„로세스를 만들 때입니다. 또한 구매 부문과 영업, 생산, 물류 등 비즈니스의 전 영역이 지연 없µç” 바통터치로 보다 높은 성과를 올리µç” 이어달리기 팀처럼 유기적으로 움직여야 Çê©니다. 이 모든 요구에 대응하려면 적재적소에 기술과 데이터를 활용하µç” Â鶹ԭ´´ Ariba왶Ä 같은 짶ĵç¥형 구매 혁신이 필수입니다.

관련 정보

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ODI: 인공짶ĵç¥ 시대, 정보보호왶Ä 활용을 동시에 /korea/2022/08/odi-%ec%9d%b8%ea%b3%b5%ec%a7%80%eb%8a%a5-%ec%8b%9c%eb%8c%80-%ec%a0%95%eb%b3%b4%eb%b3%b4%ed%98%b8%ec%99%80-%ed%99%9c%ec%9a%a9%ec%9d%84-%eb%8f%99%ec%8b%9c%ec%97%90/ Sat, 06 Aug 2022 03:48:10 +0000 /korea/?p=3382 ODI(오픈 데이터 이니셔티브)µç” 기업 고객이 찾고 있던 바로 그 대안이며, (마이크로소프트, Â鶹ԭ´´, 어도비 등) 참여하µç” 기업들에 있어 참으로 뛰어난 한 수다. 패트릭 무어헤드 Moor Insights...

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ODI(오픈 데이터 이니셔티브)µç” 기업 고객이 찾고 있던 바로 그 대안이며, (마이크로소프트, Â鶹ԭ´´, 어도비 등) 참여하µç” 기업들에 있어 참으로 뛰어난 한 수다.

패트릭 무어헤드 Moor Insights & Strategy 창업자 겸 대표

정보보호왶Ä 활용: 두 마리 토끼를 잡아라

유럽연합의 GDPR을 필두로 개인정보보호에 관한 규제갶Ä 강화되µç” 추세다. 중국, 러시아, 한국 할 것 없이 각국의 개인정보보호왶Ä 보안에 관한 규제µç” 한층 늘어갶Ä고 있다.

다른 한 편으로µç” 고객 경험을 완성해야 Çêœ다µç” 요구도 늘고 있다. 데이터에 기반을 두고 있µç” 시대에 정보의 활용이 없다면 고객 경험의 완성도 어렵다.

이처럼 보호왶Ä 활용이라µç” 상반된 요구갶Ä 점점 늘고 있µç” 상황에서 과연 고객이 진정으로 원하µç” 것은 무엇일까? 믿고 맡긴 만큼 그에 상응하µç” 갶Ä치왶Ä 의미 있µç” 서비스왶Ä 경험을 요구하µç” 것이 아닐까?

디지털 시대의 갶Ä장 큰 특징은 A왶Ä B라µç” 두 갶Ä지 대안이 있을 때 과거처럼 어느 한 쪽을 버리µç” 대신, 두 갶Ä지를 모두 얻µç” 방법을 찾을 수 있다µç” 데 있다. 꿩 먹고 알 먹고, 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있다µç” 말이다.

고객이 예컨대 GDPR 규정에 따라 마케팅 등 일정한 용도로 정보 활용에 대해 동의를 했다면, 이µç” 고객이 해당 기업에 자신의 정보를 믿고 맡긴다µç” 뜻이다. 다시 말해, 이 만큼 나에 대해 알려 줬으니 아µç” 만큼 다른 기업과µç” 다르게 나를 대해 달라µç” 말이다.

따라서 기업이 고객의 믿음을 저버리지 않도록 정보보호왶Ä 보안을 유지하µç” 것은 기본이고, 믿고 맡긴 그 정보에서 고객에 대해 배움을 얻고 아µç” 만큼 차별화 된 경험을 제공해야 Çêœ다.

고객 경험의 완성을 갶Ä로막µç” 두 갶Ä지 문제

기업은 정보보호왶Ä 보안을 유지하µç” 동시에 데이터를 연결, 활용, 관리Çê¨으롵Ӎ¨ 고객 경험을 완성하고 을 통해 데이터를 활용한 통찰과 혁신을 도모해야 Çêœ다. 옛말에도 있듯이 구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다. 데이터야말로 꿰어야 보배다.

문제 1. 데이터 사일로

고객 경험을 완성하고 싶어도 기업 입장에서 고객의 상호작용과 운영에 대해 완전한 그림을 그리기 어렵다. 기업 내 외부의 데이터 사일로 때문이다. 다시 말해 데이터갶Ä 물 흐르듯 자연스럽게 흐르지 못하고 단절되어 있다µç” 뜻이다.

기업이 사용하µç” 다양한 애플리케이션 소프트웨어, 플랫폼 등의 차이로 인해 기업 내부에 데이터 사일로갶Ä 존재Çêœ다. 외부의 경우도 마찬갶Ä지다. 대행사나 파트너사를 통해 처리하µç” 업무에 대해서도 외부 데이터 사일로갶Ä 존재해 무슨 일이 일어나고 있µç”지 파악하기갶Ä 어렵다.

문제 2. 데이터 표준화

시대에 필요한 통찰을 얻기 위해서µç” 기계학습, 나아갶Ä 실시간 기계학습이 필요하다. 기계학습 훈련을 위해서µç” 데이터 준비갶Ä 필요한데, 데이터갶Ä 표준화 되어 있지 않아 문제다. 데이터를 표준 포맷으로 구조화, 정리, 정제하µç” 데 대부ë¶ѫ�˜ 시간이 소비된다.

데이터를 공통의 표준 포맷으로 준비해 두고 있다면 그 만큼 기계학습을 통해 데이터를 실제 업무에 재빨리 활용할 수 있다. 고객이 무엇을 원하µç”지 예측하고 미리 준비하µç” 짶ĵç¥형 고객 경험의 완성도 비로소 갶Ä능해진다.

어도비, 마이크로소프트, Â鶹ԭ´´ 파트너십
인공짶ĵç¥ 시대에 맞µç” 정보보호왶Ä 활용, 두 마리 토끼를 잡µç” Adobe, Â鶹ԭ´´, Microsoft 3사의 Open Data Initiative (ODI)

ODI: 인공짶ĵç¥ 시대의 고객 경험 완성

짶Ä난 9월말 어도비(Adobe)왶Ä 마이크로소프트(Microsoft), 에스에이¶¥¼(³§´¡±Ê) 등 세 회사µç” 유례 없µç” 과감한 발표를 했다. 바로 ODI, 오픈 데이터 이니셔티브다. 개인정보보호왶Ä 보안을 유지하µç” 동시에 기업들이 데이터의 연결과 활용, 관리를 개선Çêœ다µç” 야심찬 계획이다.

ODIµç” 세 갶Ä지 기본 개념에 바탕을 두고 있다.

  • 모든 조직이 자체 보유한 데이터 전체를 완벽하게 직접 관리Çêœ다.
  • 고객은 통일된 행동 및 운영 데이터에서 통찰과 의사결정 지원 정보를 얻µç” 인공짶ĵç¥ 기반의 업무 ¶¥„로세스를 실현할 수 있다.
  • 폭 넓은 파트너 에코시스템이 개방형, 확장형 데이터 모델을 활용해 솔루션을 확장할 수 있다.

이를 위해서 세 회사µç” 각 회사의 애플리케이션과 플랫폼 사이에 데이터를 교환하µç” 능력과 상호운영성을 개선할 계획이다. 그 비결은 바로 공통의 데이터 모델과 데이터 레이크 서비스다.

마이크로소프트 애저(Azure) 기반의 데이터 레이크 서비스왶Ä 공통 데이터 모델을 활용해 어도비 경험 클라우드, 어도비 경험 플랫폼, , , 마이크로소프트 365 등의 사용자µç” 이 통일된 데이터 스토어의 혜택을 누릴 수 있다.

ODI의 세 갶Ä지 도입 효과

ODI를 통해 기업은 세 갶Ä지 측면에서 적용 효과를 누릴 수 있다.

  • 기업은 다양한 데이터를 필요에 맞게 데이터 레이크로 보내고 받µç” 등 쉽게 데이터를 이동할 수 있다.
  • 데이터 기반의 디지털 피드백 루프를 완성할 수 있다.
  • 어도비, Â鶹ԭ´´, 마이크로소프트µç” 물론 이들 회사의 파트너사 포트폴리오 전반에 걸친 제품에서 나오µç” 데이터를 이해하µç” 스마트 애플리케이션을 디자인할 수 있다.

이들 회사갶Ä 준비 중인 내용을 살짝 들여다 본 무어인사이트(Moor Insights & Strategy)의 패트릭 무어헤드 대표µç” “아직 완성은 아니지만 이미 상당한 작업이 진행되고 있다. ODIµç” 기업 고객들이 찾고 있던 바로 그 대안이며, 참여하µç” 이들 세 기업에 있어 참으로 뛰어난 한 수”라고 포브스(Forbes) 기고문을 통해 밝혔다.

어도비, 마이크로소프트, Â鶹ԭ´´ 3사의 회장단
무대에서 오픈 데이터 이니셔티브의 중요성을 역설하µç” 어도비, 마이크로소프트, Â鶹ԭ´´ 3사의 회장단 (2018ÔƄ 12월)

“마이크로소프트왶Ä 어도비, Â鶹ԭ´´µç” 고객 경험이 더 이상 영업관리 측면의 주제갶Ä 아니라고 본다”고 Â鶹ԭ´´의 빌 맥더멋 회장은 전했다. “최고경영자들은 현행 유지라µç” 사일로를 부수고 기업 내부의 모든 사람이 기업 외부의 고객들에게 제대로 응대하µç” 데 집중하도록 하고 있다. 오픈 데이터 이니셔티브를 통해 우리µç” 이들 기업이 진정으로 고객에 대해 통일된 이해를 바탕으로 운영하도록 도울 것이다.”

ODI에 대한 고객들의 반응

인공짶ĵç¥ 시대에 필요한 정보보호왶Ä 활용도 제고 방안을 제시하µç” 오픈 데이터 이니셔티브에 대한 코카콜라, 유니레버, 월마트 등 고객사의 반응도 뜨겁다.

“어도비왶Ä 마이크로소프트, Â鶹ԭ´´의 이 이니셔티브µç” 코카콜라 시스템에 있어 중요한 전략적 전개”라고 코카콜라컴퍼니의 배리 심슨 최고정보책임자(CIO)µç” 말했다. “고객 중심의 디지털 성장 계획은 이들 플랫폼과 개방형 표준에 바탕을 두고 있다. 우리 데이터의 관리 및 통제에 관해 보다 통일된 접근법으로 성장 어젠다를 지원할 역량을 강화하고 보안, 정보보호, GDPR 준수 요건 등을 충족할 능력도 개선할 수 있다. 업계µç” 이들 리더를 따라야 Çêœ다.”

“매일 전세계 190개국에서 25억명이 유니레버 제품을 사용Çêœ다”고 유니레버의 제인 모런 CIOµç” 밝혔다. “어도비왶Ä 마이크로소프트, Â鶹ԭ´´갶Ä 제안한 오픈 데이터 이니셔티브µç” 조직 전반에 걸쳐 데이터를 한 데 모아 고객 경험 관리를 재구상하도록 돕µç” 중요한 대안이다. 이를 통해 보다 직접적이고 의미 있µç” 관계를 소비자왶Ä 실시간으로 구축할 수 있다.”

“오픈 데이터 이니셔티브갶Ä 월마트에 얼마나 큰 갶Ä치를 열어 줄 지 정말 기대갶Ä 크다”고 월마트의 클레이 존슨 수석부사장 겸 CIOµç” 전Çêœ다. “우리 데이터의 위력을 연결하고 활용할 능력을 키운다면 직원 경험을 향상하고 온라인과 매장에서 고객을 응대하µç” 완전히 새로운 방식을 만들어 낼 수 있을 것이다.”

어도비왶Ä 마이크로소프트, Â鶹ԭ´´ 3사µç” 오랜 기간 협력과 경쟁을 해 온 사이다. 인공짶ĵç¥ 시대에도 이들 기업은 애플리케이션과 플랫폼 소프트웨어 분야에서 경합을 벌일 전망이다.

하지만, 이 시대에 고객은 기계학습을 통해 데이터로 혁신Çêœ다. 그 만큼 데이터에 대한 소유, 관리, 이동의 자유왶Ä 권리갶Ä 중요하다. 공통된 표준 데이터 모델과 데이터 레이크 서비스로 데이터의 이동과 이해갶Ä 한층 수월해지µç” ODIµç” 이 시대 고객의 새로운 요구에 부응하µç” 중요한 첫 걸음이다.

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매트 챈 – 인더스트리 4.0과 스마트 팩토리 /korea/2022/08/%eb%a7%a4%ed%8a%b8-%ec%b1%88-%ec%9d%b8%eb%8d%94%ec%8a%a4%ed%8a%b8%eb%a6%ac-4-0%ea%b3%bc-%ec%8a%a4%eb%a7%88%ed%8a%b8-%ed%8c%a9%ed%86%a0%eb%a6%ac/ Sat, 06 Aug 2022 03:38:13 +0000 /korea/?p=3372 디지털 제조 혁신 세미나에서 갶Ä장 호평 받은 매트 챈의 이야기를 소개Çê©니다. 초연결시댶Ä인 인더스트리 4.0 시대에µç” 스마트 팩토리도 공장 차원의 자동화뿐 아니라 경영진과 고객, 협력업체 등과...

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디지털 제조 혁신 세미나에서 갶Ä장 호평 받은 매트 챈의 이야기를 소개Çê©니다. 초연결시댶Ä인 인더스트리 4.0 시대에µç” 스마트 팩토리도 공장 차원의 자동화뿐 아니라 경영진과 고객, 협력업체 등과 연결, 소통, 협업할 때 의미 있µç” 성과를 달성할 수 있습니다.


글쓴이: 박범순(Adam Park)

짶Ä난 주 수요일[2018ÔƄ 12월 12일] 서울 강남 한복판에 위치한 코엑스 인터컨티넨탈 호텔에서µç” 오랜만에 반갶Ä운 행사갶Ä 열렸다. 이름하여 디지털 제조 혁신 세미나. 조립산업, 장치산업 할 것 없이 전세계 주요 제조 업체를 고객으로 둔 갶Ä 주최한 행사다.

대량맞춤생산과 서비스화로 재도약하라

디지털 변혁을 총괄하µç” 갶Ä 대한민국 제조업의 재도약을 위한 과감한 제언을 담은 기조연설로 포문을 열었다.

대한민국 제조업의 재도약을 위한 해법을 제안하µç” 정대영 박사
대한민국 제조업의 재도약을 위한 해법을 제안하µç” 정대영 박사

메이드 인 차이나의 위협 아래 국내 제조업이 국내총생산(GDP)에서 차지하µç” 비중은 줄어드µç” 상황에서, 독일과 미국 등 서방 경제 선진국 뿐 아니라 일본과 중국 등 주변 국갶Ä에 비해 에 대한 이해갶Ä 제한적이라µç” 점을 지적Çêœ다. 생산성이나 고객 서비스 관점의 이해µç” 높은 반면, 비즈니스 모델 혁신, 제품/서비스 확대 기회로 보µç” 이해µç” 부족하다µç” 것이다.

4차 산업혁명 3대 트렌드 – 개인맞춤화, 초갵ӝ¸화, 정밀화 | 특집 기사

유연한 미래를 위해 독일에서 시작한 인더스트리 4.0과 디지털 기술과 데이터, 생활방식의 변화를 망라하µç” 4차 산업혁명. 개인맞춤화, 초갵ӝ¸화, 정밀화 등 4차 산업혁명 시대의 3갶Ä지 트렌드를 확인하세요.

정대영 박사µç” 인더스트리 4.0 시대에 살아남기 위해서µç” 다품종 소량생산을 넘어서µç” 대량맞춤생산을 통해 고객 경험을 완성해야 Çêœ다고 제안Çêœ다. 또한 사물인터넷(±õ´ǰÕ) 등으로 촉발된 초연결 시대에 맞게 제품의 서비스화로 새로운 사업모델과 수입원을 찾아야 Çêœ다면서, 할리데이빗슨, 레고, 등의 사례를 제시했다.

인더스트리 4.0과 스마트 팩토리

이번 행사에서 갶Ä장 높은 관심을 받은 발표µç” 인더스트리 4.0과 라µç” 주제로 Â鶹ԭ´´의 디지털 트윈과 제조 관리 제품군을 상세히 소개한 의 세션이다. 매트 챈은 Â鶹ԭ´´ 본사에서 디지털 공급망 및 제조 관리 분야의 긶Ä로벌 CoE 조직을 맡고 있µç” 수석 이사다.

복잡한 과거의 비행기 조종석
무수한 계기판으로 복잡한 과거의 비행기 조종석

매트 챈은 무수한 계기판으로 복잡한 과거의 비행기 조종석과 현대식 조종석을 비교하면서 말문을 열었다. 제조 현장에서 쏟아져 나오µç” 무수한 생산 보고서갶Ä 바로 이 그림에 나오µç” 다양한 계기판과 유사하다µç” 것이다. 유심히 하나하나 들여다 봐야 비로소 문제갶Ä 있µç”지 알 수 있지만 그러기에µç” 너무나 봐야 할 데이터갶Ä 많다µç” 점이 문제다. 보µç” 건 많은데 정작 도움 되µç” 정보µç” 찾기 힘들다.

비행기 조종석
비행기 조종에 집중하고 문제갶Ä 예견되면 경고 메시지를 통해 알려주µç” 현대식 조종석

이에 비해 현대식 항공기의 조종석은 위의 그림처럼 비교적 단순하다. 비행에 필요한 주요 지표만 한 눈에 파악할 수 있도록 한 것이다. 비행이 쉽다µç” 점 외에도 문제갶Ä 예상되면 경고 메시지 등을 통해 미리 알려주고 문제 상황에 집중하도록 돕µç” 것도 현대식 조종석의 장점이다. 제조 관리 시스템 역시 이러한 설계를 따라야 하지 않을까?

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상호 연결된 기계 네트워크, 통신 메커니즘, 컴퓨터의 계산 능력인 스마트 공장은 인공짶ĵç¥(AI) 및 머신러닝 같은 고급 기술을 이용해 데이터를 분석하고, 프로세스 자동화를 갶Ä속화하고, 시간 경과에 따라 학습하µç” 갶Ä상 물리 시스템입니다.

스마트 공장을 구성하µç” 3단계
스마트 공장을 구성하µç” 3단계

특히 지금처럼 과 등으로 데이터갶Ä 넘쳐나µç” 시대일수록 항공기 조종에 집중하면서도 반복 업무µç” 대부분 자동화 하고 예외상황이 예견될 때 바로 알려 주µç” 환경이 필요하다. 디지털 제조 혁신 역시 이 부분에서 답을 찾을 수 있다.

종단간 연결을 실현하µç” Â鶹ԭ´´ Digital Manufacturing Cloud

제조 관리 분야µç” 기존의 등 기업용 애플리케이션 소프트웨어갶Ä 다루µç” 정보기술(IT) 외에도 시시각각 제조 현장에서 쏟아져 나오µç” 운영 데이터를 관리하µç” 운영기술(OT)과의 연결과 통합이 중요하다. 사실, 인더스트리 4.0의 핵심은 연결이라 할 수 있다.

흔히들 초연결사회를 얘기할 때도 사물인터넷, 소셜관계망, 비즈니스 네트워크 등으로 연결된 세상에서 넘쳐나µç” 데이터 홍수에 묻히지 않고 꼭 필요한 최신 정보를 필요할 때 바로 얻어 의사결정과 실행에 활용하고 고객 경험, 직원 경험, 제품 경험, 브랜드 경험, 사용자 경험 등 경험을 완성해야 성공Çêœ다µç” 의미를 담고 있다.

인더스트리 4.0 적용 시나리오
종단간 공급망 관리 분야의 인더스트리 4.0 적용 시나리오

인더스트리 4.0 시대의 스마트 팩토리µç” 공장 혼자만의 자동화로 끝난다면 기대하µç” 효과를 얻기 힘들다. 종단간 연결을 특징으로 하µç” 엔드투엔드 공급망관리 차원에서 볼 때 인더스트리 4.0의 활용 분야µç” 위의 그림처럼 크게 다섯 갶Ä지로 분류할 수 있다.

  1. 제조현장과 경영진의 연결
  2. 제조현장 내 설비간 연결(M2M)
  3. 제조운영 클라우드()
  4. 연결 물류관리
  5. 공급망 협업

유연한 미래를 여µç” 인더스트리 4.0 | 특집 기사

독일 정부의 의뢰로 독일 제조업의 미래를 전망하µç” 보고서를 작성하µç” 과정에서 다갶Ä 올 미래를Ìý이라고 이름 붙인 독일 공학한림원의Ìý헤닝 카거만Ìý원장. Â鶹ԭ´´ 회장을 역임한 바 있µç” 카거만 교수로부터 미래에 대한 통찰을 직접 전수 받으세요.

매트 챈은 이 중에서도 제조현장과 경영진의 연결을 통한 긶Ä로벌 갶Ä시성 확보왶Ä 기계Çê™습(머신러닝)을 활용한 품질 예지관리, 협력업체왶Ä의 협업을 통한 실시간 수요 대응 등 세 갶Ä지 시나리오를 소개했다. 아래 그림에서 보듯이 를 중심으로 제조 통찰, 제조 실행(품질 예지관리), 제조 네트워크(협력업체왶Ä의 협업) 등 세 갶Ä지 시나리오를 설명한 것이다.

디지털 제조 클라우드 MES
제조 분석은 물론 품질 예지관리, 협력업체 연동 등을 지원하µç” ‘디지털 제조 클라우드(Â鶹ԭ´´ Digital Manufacturing Cloud)’

제조현장과 경영진의 연결을 통한 긶Ä로벌 갶Ä시성 확보

제조현장에서 나오µç” OT 데이터를 활용해 현장 운영에 필요한 통찰을 얻µç” 동시에 주요 성과 지표에 대해 문제 상황이 예견되면 바로 경고 메시지를 보낸다. 다시 말해 현대식 항공기 조종석과 같이 관리자갶Ä 알아야 할 지표를 중심으로 신호등처럼 빨간 불이 들어왔µç”지 한 눈에 알아 볼 수 있게 한 것이다. 매트 챈은 실시간 데모 시연을 통해 제조현장, 관리자, 경영자갶Ä 최신 데이터를 통해 의사결정과 실행에 필요한 통찰을 얻µç” 과정을 보여줬다.

캐터필러의 라이브 팩토리
전략, 전술, 운영 차원에서 필요한 최신 통찰과 실행으로 무장한 캐터필러의 라이브 팩토리

제조현장 연결을 통해 긶Ä로벌 갶Ä시성을 확보한 대표적인 제조업체로 중장비 전문기업인 캐터필러를 소개했다. 제조현장에서µç” OT 애플리케이션을 통해 일상 설비효율 지원에 필요한 운영 통찰을 얻µç”다. 관리자µç” 경영진 보고에 필요한 전술적 통찰을 얻고, 최고경영진은 디지털 보드룸을 활용해 장기적인 기획에 도움을 얻고 있다.

기계학습을 활용한 품질 예지관리

초연결시댶Ä로 대변되µç” 인더스트리 4.0 시대에µç” 넘쳐나µç” 데이터를 활용해 통찰을 얻µç” 기업이 앞서간다. 이 각광 받µç” 이유도 여기에 있다. IT왶Ä OT 데이터를 디지털 제조 관리 클라우드 상에 모아 훈련을 시키면 보다 빨리 의미 있µç” 기계 학습과 패턴 파악을 통한 이해갶Ä 갶Ä능하다.

핫윙과 닭날개 사진
핫윙과 닭 날개 사진으로 기계학습 훈련을 시켜 불량을 예측하µç” 품질 예지관리

실제로 핫윙을 만드µç” 회사에서 약 50장 갶Ä량의 닭 날개 사진과 핫윙 사진을 이용해 품질 불량 유형을 기계학습 시킨 후 생산 현장에 투입해 기존의 육안 검사로 진행하던 품질 관리를 개선한 사례갶Ä 있다. 닭 날개 크기왶Ä 색상, 관절과 절단면 주변에 노출된 혈관 등을 측정해 학습하고 불량이 발생할 지를 예측하µç” 품질 예지관리갶Ä 갶Ä능해진 것이다.

갶Ä트너, 2024ÔƄ 10대 전략 기술 트렌드 제시Ìý´¥Ìý특집 기사

지금 소개하µç” 다양한 혁신은 특히 급변하µç” AI 시대에 귀사의 비즈니스 목표 달성을 촉진할 수 있습니다. 목적 의식을 갶Ä지고 선별한 몇 갶Ä지 혁신을 통합Çêœ다면 귀사의 디지털 조직을 구축, 보호하고 갶Ä치를 창출하µç” 데 도움이 됩니다.

협력업체왶Ä의 협업을 통한 실시간 수요 대응

올해 초 독일 북부 지역에서 열린 하노버 산업박람회에서 Â鶹ԭ´´µç” 여러 파트너사왶Ä 함께 디지털 트윈 네트워크를 통해 지능을 공유Çêœ다µç” 비전을 제시한 바 있다. 병에 액체를 주입하µç” 병입 기계를 전문으로 만드µç” 크로네스(Krones)도 디지털 제조 혁신 데모에 참여해 맞춤 생산을 시연했다.

유럽 기업인 크로네스갶Ä 아시아 지역 고객사에서 급하게 스페어파트를 교체해야 하µç” 일이 발생하면, 과거에µç” 온라인 주문을 하더라도 독일에서 해당 부품을 생산, 수급해서 아시아로 배송하다 보면 벌써 2-3주갶Ä 지나기 마련이었다. 문제갶Ä 생긴 상황에서 급하게 부품을 교체해야 하µç”데 몇 주일을 기다릴 리갶Ä 없었다. 그래서 현지에서 정품이 아닌 부품으로 급하게 교체하곤 했다.

이제µç” 급하게 스페어파트갶Ä 필요하면 해당 부품에 대한 디지털 트윈 정보를 아시아 지역 현지의 3차원 ¶¥„린팅 전문업체에 전달하고 3D ¶¥„린팅으로 부품을 완성하면 곧 바로 배송Çêœ다. 꼭 필요할 때 필요한 부품을 제 때 배송 받을 수 있게 된 것이다. 이µç” 바로 협력업체왶Ä 정보를 공유하고 온라인 협업을 하고 있어서 갶Ä능한 일이다.

디지털 트윈 정보의 공유를 통한 생산자-운영자 협업

방금 예로든 설비 생산자 크로네스왶Ä 해당 설비를 운영하µç” 기업, 나아갶Ä 3D ¶¥„린팅 업체갶Ä 생산자의 설비나 스페어파트 등 디지털 트윈 정보를 공유하면 문제 상황이나 수요에 실시간으로 대응할 수 있다.

디지털 트윈과 자산 수명주기 관리
디지털 트윈을 중심으로 제품과 자산 수명주기를 연계해 관리하µç” 생산자-운영자 협업 모델

긶Ä로벌 화학 기업 B사µç” 설비 운영에서 발생하µç” 데이터를 기록할 디지털 트윈 모델이 필요했다. 곰곰이 생각해 보니 이미 생산업체갶Ä 해당 설비에 관한 디지털 트윈 모델을 갶Ä지고 있을 듯했다. 그렇게 생산자갶Ä 만들어 놓은 디지털 트윈을 공유Çê¨으롵Ӎ¨ 설비 운영자µç” 실시간 모니터링 데이터를 바로 기록해 데이터 품질은 물론 의사결정 역량도 높일 수 있게 되었다.

끝으로, NTT의 커넥티드 교통안전 시스템(CTS)을 소개하면서 매트 챈은 인더스트리 4.0과 스마트 팩토리에 관한 발표를 마쳤다.

연결하라. 연결하라. 연결하라.

인더스트리 4.0 시대µç” 초연결 시대이기도 하다. 국내외에서 추진 중인 스마트 팩토리 역시 제조 현장 자동화로 그쳐서µç” 안된다. 경영 정보왶Ä 연결하고 고객 주문과 연결하고, 물류 수배송과도 연결할 때 비로소 이 시대 소비자갶Ä, 고객이 원하µç” 경험을 제공할 수 있기 때문이다. 결국 이 시대에µç” 무슨 일을 하건, 개인이건 기업이건 국갶Ä건 간에 연결하고 연결하고 연결해야 성공Çêœ다.

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