정부 관계자가 제 때 알려주지 않는다면 그 나라 뉴스와 의료 정보, 동식물 전염병 정보 등을 뒤져 발병이 의심되는 경우를 찾아내고 그 지역 사람들이 어느 도시로 이동하는지 항공권 발권 정보를 연결해 감염이 확산될 도시를 파악합니다. 인공짶ĵ� 알고리즘과 외국어를 이해하는 자연어 처리, 머신러닝 등을 적용해 “말하지 않아도 알아요”라고 얘기하는 것 같네요.

대기업이나 대규모 공공기관이 아닌 디지털 강소기업이라 할 수 있는 블루닷의 정확한 예측. 데이터와 사람의 전문역량, 인공짶ĵ�의 발빠른 패턴 인식 등으로 무장한 디지털 강소기업. 앞으로의 성공이 기대됩니다. 

블루닷(�����ܱ�ٴdz�) 알고리즘은 뉴스 보도와 항공권 발권 데이터를 분석해 중국의 우한 폐렴과 같은 질병의 확산을 예측합니다.

정부 기관보다 빠른 민간 AI 플랫폼

지난 1월 9일 세계보건기구(WHO)는 중국에 독감과 유사한 전염병이 확산되고 있다고 발표했습니다. 우한 지역에 폐렴과 유사한 증상을 보고 받았고 화난수산시장에서 거래되는 동물에 노출된 상인들로부터 시작되었을 가능성을 제기했습니다.

(최근 영국 의학전문지 랜시트에 실린 중국 의료진의 논문에 따르면 12월 1일 최초 감염자뿐 아니라 초기 감염자의 상당수가 화난수산시장과는 전혀 관련이 없어 발병 근원지는 다른 여러 곳일 수 있다고 주장합니다. 또한 잠복기 등을 고려할 때 최초 감염은 지난 해 11월로 추산하고 있습니다.) 

이보다 사흘 앞선 1월 6일 미국 질병통제예방센터(CDC)가 이미 우한 폐렴에 대해 발표했습니다. 그런데 캐나다의 보건 감시 플랫폼이 WHO나 CDC 같은 기관보다 한참 전인 12월 31일에 전염병 발병 사실을 고객사에 통지했습니다.

전염병 대응에는 속도가 생명

은 AI 기반의 알고리즘이며 외국어 뉴스 보도와 동식물 질병 네트워크, 보건기관 공식 발표자료 등을 분석해 고객에게 우한 같은 위험 지역을 피하도록 조기 경고를 줍니다.

전염병이 발생하면 속도가 생명인데 입을 다물고 쉬쉬하는 중국 정부 관계자들은 그 동안 질병이나 대기오염, 자연재해 등에 관한 정보를 제대로 공유해 온 적이 거의 없습니다. 문제는 WHO나 CDC 등의 공공보건 관계자들 역시 바로 이 중국 정부 관계자에 의존해 자체적인 질병 감시 활동을 전개합니다. 그러니 어쩌면 인공짶ĵ�(AI)이 더 빨리 상황을 파악할 수 있을지 모릅니다.

“정보를 제 때 제공하는 데 있어 정부는 그다지 믿을만한 소식통이 아닐 수 있다”고 블루닷의 창업자 캠란 칸(Kamran Khan) 회장은 전합니다. “가능성 있는 전염병에 관한 뉴스나 작은 속삭임, 포럼, 블로그 등을 통해 몇몇 종류의 특이한 사건들이 진행되고 있음을 알아챕니다.”

칸 회장은 알고리즘에 소셜 미디어 포스팅 내용은 활용하지 않는다고 밝힙니다. 데이터가 너무 뒤죽박죽이기 때문이죠. 대신에 자신만의 특기가 있습니다. 바로 글로벌 항공권 발권 데이터죠. 발권 내역을 통해 감염자가 언제 어디로 갈 지를 예측하는 데 도움을 얻습니다. 최초 발병 이후 우한에서 방콕, 서울, 타이페이, 도쿄 등지로 바이러스가 이동할 것으로 정확히 예측했습니다.

사후 대응보다는 사전 예측을 꿈꾸다

지난 2003년 캐나다 토론토에서 사스(SARS)가 유행할 당시 병원 전염병 전문가로 일하던 칸 회장은 질병을 추적하는 더 나은 대안을 꿈꿨습니다. 중국에서 출발한 사스 바이러스가 홍콩을 거쳐 토론토로 건너와 44명의 사망자를 냈습니다. “지금도 꼭 그 때를 보는 것 같다”고 칸 회장은 코로나바이러스 전염병에 대해 얘기합니다. “지난 2003년에 사스 바이러스가 토론토를 덮치고 병원을 마비시키는 모습을 지켜봤죠. 정신적으로나 육체적으로 상당히 피로했고 다시는 이러지 말자고 생각했습니다.”

여러 예측 프로그램을 테스트한 후 칸 회장은 2014년 블루닷을 출범 시키고 940만 달러의 벤처 투자를 받습니다. 이제는 의사와 프로그래머 등 40명의 직원이 자연어 처리와 머신러닝 기법을 적용해 65개국어로 된 뉴스 보도와 항공권 데이터, 동물 질병 발병 신고 등의 자료를 분석하는 질병 감시 분석 프로그램을 만듭니다.

“자연어 처리와 머신러닝을 적용해 훈련시킨 결과 이 분석 엔진은 몽골 지역에 탄저병이 발병한 것인지 아니면 헤비메탈 밴드 앤스랙스(Anthrax, 탄저병)의 재결합 소식인지 구분할 줄 알게 되었다”고 칸 회장은 밝힙니다.

말하지 않아도 알아요

자동화 된 데이터 선별이 완료되면 사람이 분석을 시작합니다. (사람과 기계가 협력하는 멋진 사례죠. 여러 나라의 뉴스와 의학 데이터를 분석해 트렌드를 잡아내는 인공짶ĵ�, 그 결론이 타당한지 검토해 최종 보고서를 작성하는 사람. 서로의 강점을 살리는 협업 관계가 미래입니다.) 역학자들이 인공짶ĵ� 알고리즘이 내린 결론이 과학적 관점에서 타당한지 확인한 후 보고서를 정부, 기업체, 공공보건 고객에게 발송합니다.

이어서 블루닷의 보고서는 감염 환자가 도착할 가능성이 있는 미국, 캐나다 등 10여 개국 공공 보건 관계자와 항공사, 일선의 병의원에 전달합니다. 블루닷은 일반 대중에게 데이터를 판매하지는 않고 있지만 이 부분에 대해 작업 중이라고 칸 회장은 밝힙니다.

공공 보건 관계자를 피해갈 방안을 물색한 첫 회사는 아니지만 블루닷은 구글 독감 트렌드보다 더 나은 성과를 올렸으면 하고 희망합니다. 구글은 2013년 독감 발병 당시 140퍼센트라는 큰 차이로 사태의 심각성을 과소평가하면서 안락사했죠. 블루닷은 영국 의료전문지 랜시트(The Lancet)에 발표한 논문을 통해 플로리다 남부 지역에 지카 바이러스 확산 위치를 정확히 예측한 바 있습니다.

실제로는 발표 내용보다 큰 규모?

이번에도 블루닷의 예측이 성공할 지는 두고 봐야겠죠. 하지만 그 동안 몇몇 공공 보건 전문가는 2002년에는 사스 전염병을 덮기에 급급했던 중국 관계자들이 이번에는 더 빨리 대응했다고 전합니다.

“공공 보건 관계자들이 밝힌 내용보다 이번 전염병은 훨씬 큰 규모일 수 있다”고 네브라스카대학교 의료센터의 제임즈 롤러(James Lawler) 전염병 전문가는 밝힙니다. 롤러는 2017년과 2018년에 검역을 통해 격리시킨 에볼라 환자를 치료한 바 있습니다. “일주일에 중국에서 얼마나 많은 관광객이 나오는지 대충 계산해 봐도 그 중 일정 비율이 감염자라고 보면 엄청난 숫자죠.”

지난 금요일 뉴욕타임즈는 중국 내 격리된 인구가 8개 도시 3,500만 명에 이른다고 보도했고 월스트리트저널은 발병 근원지로 추정되는 우한의 병의원이 마스크나 소독약 등 의료용품 소진을 이유로 환자를 돌려보내고 있다고 보도했습니다.

롤로를 비롯한 여러 전문가는 해외 여행에 나선 중국 관광객들이 감염 증상을 보이면서 코로나바이러스 전염병이 계속 확산될 전망이라고 전합니다. 얼마나 많은 사람이 증상을 보일지, 전염병이 수그러들 때까지 얼마나 많은 환자가 사망할지 여전히 알 수 없다고 밝힙니다.

질병의 확산을 막으려면 공공 보건 관계자가 진실을 밝히고 빨리 발표해야 합니다. 그런 날이 오기 전까지는 AI 기반의 역학자로 대신하는 일이 가치 있어 보입니다.

• 원문 출처: 와이어드 매거진, 2020년 1월 25일, ““

The post 우한 바이러스, 첫 경고는 AI 역학자가 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

지난 [2020년] 7월은 �鶹ԭ�� NOW Seoul Digital 행사로 평소보다 바쁜 한 달을 보냈습니다. 덕분에 총 118개나 되는 강연을 만들어 3천명 가까운 등록자 중에서 2천명 넘는 참석자가 시청했습니다. 자칫하면 정보의 홍수로 이어질 수 있는 상황. 다행히 그 많은 영상 중에서도 큰 관심과 사랑을 받은 2개의 강연이 돋보였습니다. 지금 만나 보시죠.

글쓴이: 박범순(Adam Park)

언택트 시대, CFO 오피스의 새로운 역할

간편한 출장 및 경비관리 솔루션으로 널리 알려진 의 이선우 부문장(2020년)이 진행한 이 세션은 현재까지 조회수 310회, 좋아요 43개, 댓글 3개 등으로 가장 큰 관심과 사랑을 받고 있습니다.

21세기 뉴노멀에 대한, 스마트 워킹과 비대면 업무에 대한 준비는 아무리 강조해도 지나치지 않을 것 같습니다. 좋은 강의 감사 드립니다.

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

“쉽게 설명해 주셔서 이해가 잘 된다.” “의 개념과 실제로 해야 할 일을 잘 정리해주셔서 감사하다.” 등의 반응이 있었습니다.

이선우 부문장은 디지털 전환의 여정이 3단계로 진행된다고 밝힙니다. 첫 단계는 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 바꾸는 디지털 데이터화(digitization)입니다. 다음 단계는 이렇게 모인 데이터를 활용해 업무 프로세스를 연결하고 통합하는 디지털화(�徱�����ٲ����������پ��Dz�)입니다. 마지막 단계는 머신러닝, 인공짶ĵ� 등 지능형 기술을 적용해 업무를 자동화, 지능화 하는 디지털 전환(digital transformation)이죠.

CFO 오피스의 디지털 전환

이선우 부문장은 지능형 ERP를 중심에 두고 지능형 기술을 적용해 데이터에 기반을 둔 의사결정과 , 지능화 과정을 CFO 오피스에 대해서도 마찬가지로 설명합니다.

스프레드시트와 회계 소프트웨어를 이용해 문서나 전표 등 아날로그 데이터를 디지털로 바꾸는 작업이 첫 단계였고, 뒤를 이어 회계 프로세스를 통합 연결하는 전통적인 ERP가 디지털화를 이끌었습니다. 이제는 과 등 지능형 기술을 적용해 재무 업무를 자동화, 지능화 하는 지능형 ERP를 중심으로 재무 분야의 디지털 전환이 진행되는 시점이라고 강조합니다.

코로나19 사태로 촉발된 뉴노멀 시대의 두 가지 큰 특징은 스마트 업무와 언택트 환경입니다.

이선우 부문장은 코로나19 팬데믹으로 촉발된 뉴노멀 시대의 특징을 스마트 업무와 언택트 환경 등 두 가지로 제시합니다. 재무 팀과 감사 팀의 업무를 혁신적으로 개선할 수 있는 가장 빠르고 효과적인 영역은 바로 라고 강조하면서, 와 모바일 지원, 자동 증빙 관리를 비롯해 출장 및 경비 업무 전 영역에 걸쳐 머신러닝과 인공짶ĵ� 기술을 적용해 재무 부문의 디지털 전환이 가능하다고 강조합니다.

지능형 ERP 구현 방향 및 사례

�鶹ԭ�� NOW Seoul Digital 행사 영상은 유튜브에 일부 공개 상태로 제공했습니다. 다시 말해 해당 영상의 주소를 아는 사람만 직접 시청이 가능하다는 얘기죠. 그런데도 위에서 소개한 이선우 부문장의 발표 못지 않게 많은 사랑을 받은 세션이 있습니다.

삼성SDS 이종환 그룹장의 발표는 행사 7일차에 공개되어 노출된 기간이 짧았지만 조회수 334회, 좋아요 29개 등으로 큰 관심과 사랑을 받고 있습니다. 그 비결이 뭘까요? 궁금해서 다시 한 번 유심히 강연을 시청했습니다. 그랬더니 역시 좋은 내용이 담겨 있었군요.

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

지난 1994년 국내 최초로 ERP를 도입한 삼성그룹은 기준정보 표준화, 글로벌 싱글 인스턴스 ERP 구축에 이어 이제는 차세대 ERP를 구현해 나가고 있습니다.

이는 다른 관점에서 보자면,

• 1단계: 정보화, 표준화(1990�Ƅ대-2005)

• 2단계: 글로벌 운영 최적화(2005-2020)

• 3단계: 지능화, 자동화(2020�Ƅ대)

등으로 풀이할 수 있습니다.

지능형 기업의 자동화, 지능화를 위한 기술 선정

이종환 그룹장은 차분한 어조로 지능형 기업으로 거듭나기 위한 삼성그룹의 디지털 전환 과정을 소개합니다. 특히 지능형 기업의 핵심을 자동화와 지능화로 보고, 이를 지원하기 위해 지능형 기업 업무의 중심에 를 두고, 이와 연계해 적용 가능한 기술을 찾아 나섰습니다.

다양한 최신 기술이 나와 있지만 자동화, 지능화라는 목표와 함께 투자효과(ROI)를 빨리 거둘 수 있는 실효성 있는 기술을 선별했죠.

• 광학문자판독(�����) – 사람의 눈에 해당하는 이 기술은 여전히 종이 전표나 PDF 등에 담겨 있는 내용을 디지털 데이터로 바꾸는 역할을 합니다.

• – 사람의 손과 발에 해당하는 이 기술은 표준화 된 업무를 최대한 자동화해 실수를 줄이고 비용을 절감하며, 사람이 보다 차원 높은 고부가가치 업무, 전략적 의사결정에 집중하도록 돕습니다.

• 머신러닝(�ѳ�) – 사람의 뇌에 해당하는 이 기술은 기업이 보유한 디지털 데이터를 학습하고 패턴을 발견하며 숨은 통찰을 얻을 수 있도록 한다는 점에서 자동화, 지능화에 필수적인 요소입니다.

• 챗봇(Chat Bot) – 사람을 닮은 자연스러운 상호작용을 돕는 이 기술은 디지털 비서 측면에서도 중요한 기술이죠. 전후 맥락을 파악해 최선의 선택을 하도록 돕는다는 점에서 자동화, 지능화에 필요한 항목입니다.

이종환 그룹장은 그룹사의 특정 업무 시나리오를 통해 위의 4가지 지능형 기술이 어떻게 적용되는지, 이를 통해 기존 업무가 얼마나 많이 자동화, 지능화 되는지를 상세히 소개합니다.

디지털 전환의 목표는 지능형 기업

올해 �鶹ԭ�� NOW Seoul Digital 행사에서 가장 큰 관심과 사랑을 받은 이 두 세션의 공통점은 뭘까요? 눈치 채셨군요. 네, 바로 입니다. 두 세션을 연결해서 보면 기업 정보화 혹은 디지털 전환의 3단계를 이론과 실제로 비교해 이해할 수 있습니다.

나아가 지능형 ERP와 지능형 기술을 적용한 디지털 전환을 준비하는 입장에서는 자동화와 지능화라는 두 가지 방향성을 염두에 두면 좋습니다. 이를 중심으로 가장 빨리 효과를 볼 수 있는 영역과 기술을 선정해 적용하고 확대해야 하죠.

국내 기업에서는 최초로 를 도입한 삼성그룹이 이제는 지능형 ERP를 중심으로 자동화, 지능화를 추진 중이라는 사실은 시사하는 바가 큽니다. 지능형 기업, 지능형 ERP, 디지털 전환의 방향성이 궁금하다면 오늘 소개해 드린 두 세션을 꼭 시청해보세요. 고맙습니다.

관련 사이트

The post 디지털 전환의 목표는 지속가능한 지능형 기업 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.