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국내 기업과 연구기관의 AI 도입 필요성과 효과 분석

일일 보고서 2024년 07월 03일
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목차

  1. 요약
  2. AI 도입의 필요성
  3. AI 도입 후 효과
  4. 국내 AI 도입 현황
  5. AI 도입의 주요 도전 과제
  6. AI 도입 지원 정책
  7. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 국내 기업과 연구기관이 AI를 도입해야 하는 이유와 그 효과에 대해 분석합니다. AI 기술은 생산성 향상, 비용 절감, 의사결정 지원 및 서비스 품질 개선 등의 장점을 가지며, 특히 코로나-19 팬데믹 동안 그 중요성이 부각되었습니다. 삼성전자, LG전자, SK하이닉스와 같은 대기업들과 공공기관이 AI를 활용하는 구체적인 사례를 다룹니다. 또한 데이터 품질 문제, 전문 인력 부족, 초기 비용 부담 등의 도전 과제도 함께 다뤘습니다. 이 리포트는 AI 도입의 필요성과 효과를 다양한 사례와 데이터를 통해 종합적으로 제시합니다.

2. AI 도입의 필요성

  • 2-1. 효율성 향상 및 비용 절감

  • 인공지능(AI)은 다양한 산업군에서 효율성 향상과 비용 절감에 큰 도움이 됩니다. 한국 딜로이트 그룹의 보고서에 따르면, AI는 생산능력 향상과 보증 청구, 유지보수, 제품 리콜 및 반품과 관련된 비용을 절감하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 디지털 공급 네트워크의 제조 프로세스를 최적화하는 데 AI를 활용하여 수요 예측과 공급망 관리가 가능하며, 이는 효율성을 높이고 비용을 절감합니다. 에너지, 자원 및 산업재 부문에서는 AI를 통해 유지비용을 평균 50% 절감하고 예방 유지보수 시간도 최대 70% 단축할 수 있습니다.

  • 2-2. 혁신적인 비즈니스 모델 창출

  • AI를 도입함으로써 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있습니다. 소비자 부문에서는 플릿 네트워크 최적화와 커넥티드 고객 서비스 제공을 통해 개인 맞춤형 서비스가 강화됩니다. 금융 서비스 산업에서는 AI 도입을 통해 사용자 맞춤형 보험 서비스와 신용 리스크 분석이 가능해집니다. AI를 활용한 데이터 분석은 고객의 실제 행동과 필요에 따라 보험 적용 범위와 요율을 실시간으로 조정할 수 있게 합니다. 이러한 혁신적인 비즈니스 모델은 기업의 경쟁력을 크게 향상시킵니다.

  • 2-3. 데이터 분석과 학습을 통한 의사결정 지원

  • 데이터 분석과 학습을 통한 의사결정 지원은 AI 도입의 또 다른 중요 이유입니다. 예를 들어, IT와 고객 서비스 부문에서 AI 기술을 활용하여 품질 및 생산 관리, 영업 및 마케팅, 재무와 회계 업무를 지원합니다. AI 기반 예측 분석 플랫폼을 통해 기업은 데이터에서 중요한 인사이트를 얻어 의사결정을 내릴 수 있습니다. 삼성SDS의 조사에 따르면, 많은 기업들이 AI 기술을 활용하여 기대했던 효과를 얻었으며, 이는 의사결정 지원에도 큰 도움이 됩니다.

  • 2-4. 반복적인 작업의 자동화

  • 반복적인 작업을 자동화하여 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 금융서비스 산업에서는 AI를 활용하여 은행의 이상 거래를 감지하고 분석하는 툴로 사용됩니다. 또한, 유지보수 예측과 오작동 예방을 통해 에너지, 자원 및 산업재 부문에서 다운타임을 줄일 수 있습니다. 정부 및 공공 부문에서도 백오피스 업무 자동화와 페이퍼리스를 촉진하여 행정 효율성이 크게 향상될 것입니다.

3. AI 도입 후 효과

  • 3-1. 생산성 향상

  • 생성형 AI 도입은 금융업 전반에 걸쳐 큰 생산성 향상을 가져올 수 있습니다. 맥킨지에 따르면, 생성형 AI는 기존 AI보다 생산성을 최대 40% 높일 수 있으며, 특히 금융업에서는 연간 2조 6000억 달러에서 4조 4000억 달러의 가치를 창출할 수 있습니다. 은행업의 경우, 연간 수익의 2.8~4.7%에 해당하는 2000억 달러에서 3조 4000억 달러의 생산성 향상을 기대할 수 있습니다. 예를 들어, 웨스트팩의 경우 생성형 AI를 활용해 코딩 생산성을 46% 향상하고 개발자의 83%가 신속한 학습에 도움이 되었다고 평가하였습니다.

  • 3-2. 비용 절감

  • 생성형 AI 도입은 금융회사들이 다양한 부서에서 비용 절감의 기회를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, JP모건 체이스은행은 고객의 증권투자 정보 분석 서비스를 위해 15억 달러의 비즈니스 가치를 창출하고 있습니다. 생성형 AI는 사기 탐지, 리스크 관리, 고객 서비스 등 다방면에서 비용을 절감하고 있으며, 금융회사의 작업 간소화와 비용 절감을 가능하게 합니다.

  • 3-3. 의사결정 지원

  • 생성형 AI는 뛰어난 자연어 처리 능력을 바탕으로 정확한 의사결정을 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 모건스탠리는 GPT-4 기반의 생성형 챗봇을 통해 직원들이 고객에게 더 효과적이고 차별화된 조언과 서비스를 제공하도록 지원하고 있습니다. 맥킨지는 생성형 AI가 기존 AI보다 더 뛰어난 자연어 이해와 비정형 데이터 처리 능력을 바탕으로 다양한 비즈니스 모델에서의 활용 가능성을 높이며, 이를 통해 신속하고 정확한 의사결정이 가능합니다.

  • 3-4. 서비스 향상

  • 생성형 AI는 고객과의 상호작용을 크게 개선하여 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 낫웨스트은행은 IBM의 AI 플랫폼을 활용해 기존 가상비서 시스템을 대화형으로 업그레이드하여 고객 서비스의 범위를 확장하고 있습니다. 생성형 AI는 맞춤형 금융 솔루션 제공, 고객 지원 강화, 데이터 보안 등의 분야에서 활용 가능하며, 고객과의 커뮤니케이션을 강화하고 개인 맞춤 서비스를 제공하는 데 큰 역할을 합니다.

4. 국내 AI 도입 현황

  • 4-1. 대기업의 AI 도입 사례

  • 국내 주요 기업 열 곳 중 네 곳이 회사 차원에서 생성형 인공지능(AI)을 도입해 업무에 활용하고 있다는 설문 결과가 있었습니다. 한국경영자총협회가 매출액 상위 100대 기업을 대상으로 한 조사에 따르면, 응답 기업 50개 사의 38%가 생성형 AI를 사무직군에 도입했으며, 직원 개별적으로 활용하는 비율도 50%에 달한다고 합니다. 예를 들어, 삼성전자와 LG전자는 AI 기술을 활용해 제조 공정을 최적화하고 비용을 절감하고 있습니다. 또한, SK하이닉스는 AI 기반의 데이터 분석을 통해 제품 불량률을 줄이고 생산성을 향상시키고 있으며, 이로 인해 큰 비용 절감 효과를 보고 있습니다. 이러한 대기업의 AI 도입은 주로 제조업, IT 서비스, 반도체 등 다양한 분야에서 이루어지고 있습니다.

  • 4-2. 중소기업의 AI 도입 사례

  • 중소기업의 경우, AI 기술 도입에 있어 비용 문제와 전문가 인력 부족 등의 어려움이 존재합니다. 하지만 다양한 정부 지원 정책과 프로그램을 통해 중소기업들도 AI 기술을 도입하고 있습니다. 예를 들어, AI 바우처 프로그램을 통해 중소기업들이 AI 솔루션을 저렴하게 도입할 수 있게 되었습니다. 특히, 중소기업들은 SaaS(Software as a Service) 형태의 AI 솔루션을 도입하여 초기 비용 부담을 줄이고, 특정 문제를 해결하는 최적의 AI 기술을 선택하는 데 집중하고 있습니다. 이러한 사례는 주로 제조업, 서비스업, 소매업 등 다양한 산업 분야에서 찾아볼 수 있습니다. 예를 들어, 특정 중소 제조업체는 AI를 활용하여 생산 공정을 자동화하고, 제품 질 향상을 도모하고 있습니다.

  • 4-3. 공공부문 AI 도입 현황

  • 공공부문에서도 AI 도입이 활발하게 진행되고 있습니다. 인공지능을 활용한 지능형 정부 구현을 목표로 다양한 프로젝트가 추진되고 있으며, 각 부처에서는 공공 데이터를 활용한 AI 솔루션 개발과 적용을 적극적으로 지원하고 있습니다. 예를 들어, 과학기술정보통신부는 AI 기반의 디지털 성범죄 영상물 유포 방지 시스템을 개발하여 법 집행 업무를 지원하고 있습니다. 또한, 공공서비스의 질을 높이기 위한 AI 기술 도입도 진행 중입니다. 예를 들어, 스마트 시티 프로젝트에서는 AI를 활용하여 교통 흐름을 개선하고, 에너지 사용 효율을 최적화하는 등의 노력을 기울이고 있습니다. 이러한 AI 도입은 공공부문의 업무 효율성을 높이고, 국민에게 제공되는 서비스의 질을 향상시키는데 크게 기여하고 있습니다.

5. AI 도입의 주요 도전 과제

  • 5-1. 데이터 품질 문제

  • 국내 기업들이 AI를 도입할 때 가장 큰 어려움으로 지적되는 문제는 데이터 품질 문제입니다. 삼성SDS 인사이트리포트의 조사에 따르면, AI를 도입한 기업들 중 52.9%가 데이터 부족과 데이터 품질 문제를 어려움으로 지목했습니다. AI 모델의 성능은 양질의 데이터에 의존하기 때문에 이 문제는 AI 도입에 중대한 장애 요인으로 작용하고 있습니다.

  • 5-2. 전문 인력 부족

  • 또 다른 주요 도전 과제는 AI 전문 인력의 부족입니다. 삼성SDS 조사에 따르면, 숙련된 AI 인력을 확보하는 데 어려움을 겪고 있는 기업이 48.4%에 달합니다. 맥킨지의 보고서에서도 한국의 AI 인력 부족률이 17%에 이른다는 지적이 있으며, 2027년까지 석박사 수준의 AI 고급 인력이 5,000명에 불과할 것이라는 전망이 있습니다.

  • 5-3. 초기 도입 비용 부담

  • 초기 AI 도입에 따른 비용 부담도 큰 도전 과제 중 하나로 꼽힙니다. 삼성SDS의 조사에 따르면, 도입 이후 성과를 낼 수 있을지 불확실하다는 응답이 33.9%로 나타났습니다. AI 도입 초기에는 막대한 자본이 소요되며, 이로 인해 많은 기업이 도입을 주저하는 경향이 있습니다.

  • 5-4. 규제 및 법적 문제

  • 규제 및 법적 문제 역시 AI 도입을 저해하는 주요 요인 중 하나입니다. 맥킨지의 보고서에 따르면, 한국의 데이터 규제, AI 관련 인력 부족, AI 생태계 투자 규모 및 기업 문화 등이 AI 도입을 어렵게 하는 요소로 지목되었습니다. 또한, AI 활용 법률 검색, 서류 자동 작성, 법률 자문 등의 리걸테크 분야에서도 한국에는 관련 서비스가 미비한 실정입니다.

6. AI 도입 지원 정책

  • 6-1. AI 바우처

  • AI 바우처는 중소기업들이 AI 기술을 도입하고 활용할 수 있도록 하는 정부의 지원 프로그램입니다. 여러 문서에서 언급된 바와 같이, AI 기술 도입 초기에는 높은 비용이 문제로 작용할 수 있습니다. AI 바우처 프로그램은 이러한 비용 장벽을 낮추고, 필요에 맞는 기술을 선택할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 저비용으로 AI 도입을 검토할 수 있도록 하는 가이드를 제공하며, 실제 AI 솔루션을 저렴하게 도입할 수 있도록 지원합니다.

  • 6-2. 정부의 지원 프로그램

  • 정부는 AI 도입을 촉진하기 위한 다양한 지원 프로그램을 운영하고 있습니다. '2023 국내 AI 도입 및 활용 현황 조사'에 따르면, 많은 기업들이 정부의 지원 프로그램을 활용하여 AI 기술을 도입하고 있는 것으로 나타났습니다. 특히 코로나-19 팬데믹 기간 동안 정부의 지원은 AI 기술 도입의 중요한 촉진 요소로 작용하였습니다. 이러한 프로그램에는 AI 바우처 외에도 기술 개발 지원, 교육 및 훈련 프로그램 등이 포함됩니다.

  • 6-3. 상호협력을 통한 기술 확산

  • AI 기술의 확산을 위해 기업 간 상호협력이 중요합니다. '국내 인공지능(AI) 도입기업 현황 분석 및 시사점' 보고서에 따르면, 많은 기업들이 AI 기술 도입 시 외부 기업과의 협업이나 아웃소싱을 통해 AI 기술을 도입하고 있습니다. 이러한 협력은 AI 기술을 보다 효율적으로 도입하고 활용하는 데 기여하며, AI 산업 전반의 성장 기회를 확대하는 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

7. 결론

  • 리포트는 삼성전자와 같은 대기업들이 AI 도입을 통해 효율성과 혁신적 비즈니스 모델 창출, 데이터 분석을 통한 의사결정 지원 등에서 얻은 주요 효과를 강조합니다. AI는 현재와 미래의 경쟁력을 강화하는 핵심 기술로 부각되고 있으며, 이는 한국경영자총협회의 조사 결과에서도 확인할 수 있습니다. 하지만 데이터 품질 문제, 전문 인력 부족, 초기 비용 부담 등의 도전 과제가 여전히 존재합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 AI 바우처와 같은 지원 정책이 필요하며, 정부와 산업계의 협력이 중요합니다. 미래 연구는 이러한 정책의 실효성과 최적 도입 전략을 모색하는 방향으로 진행되어야 합니다.

8. 용어집

  • 8-1. 삼성전자 [회사]

  • 삼성전자는 제품 디자인과 생산 과정에서 AI를 활용하여 효율성을 최적화하고 있습니다. AI 기술을 통해 스마트 홈 제품에서 고객 경험을 향상시키고 있으며, 이는 AI 도입의 성공적인 사례로 평가받고 있습니다.

  • 8-2. 한국경영자총협회 [기관]

  • 한국경영자총협회는 국내 기업들의 AI 도입 현황을 조사하여 38%의 주요 기업이 생성형 AI를 도입하고 있다는 사실을 발표하였습니다. 이러한 결과는 국내 AI 도입의 현황을 평가하는 데 중요한 자료가 됩니다.

  • 8-3. AI 바우처 [지원 정책]

  • AI 도입을 추진하는 기업들을 지원하기 위한 정부의 AI 바우처 제도는 기업들이 초기 도입 비용 부담을 덜고 효과적으로 AI를 도입할 수 있도록 돕는 중요한 정책 도구입니다.

9. 출처 문서