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2025년 AI 자동화 서비스 및 SaaS 비즈니스 현황과 미래 전망

일반 리포트 2025년 05월 05일
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  • 2025년 5월 현재, AI 자동화 서비스와 SaaS(Software as a Service) 비즈니스는 클라우드 기반 플랫폼의 확산, AIaaS(인공지능 서비스) 및 AI API의 고도화, 그리고 다양한 산업에 특화된 솔루션 도입의 가속화로 인해 시장 전반에 걸쳐 혁신이 이루어지고 있습니다. 특히, 국내 AI 산업은 성장세가 다소 둔화되며 안정기로 접어들었으나(연 매출 6.3조 원 기록), Generative AI와 LLM(대규모 언어 모델) 경쟁과 규제 이슈, 전반적인 전문 인력 확보 등의 과제가 부각되고 있는 실정입니다. 이를 반영하여, 본 보고서는 글로벌 및 국내 AI 시장의 규모와 성장 동인, 더 나아가 다양한 산업별 적용 사례와 기술 트렌드를 종합하여 향후 5년간 전망을 세밀하게 제시합니다.

  • 국내 AI 매출은 2024년에 6조 3,009억 원에 달하며, 이는 전년도 대비 12.5% 증가한 수치로, 특히 AI 응용 소프트웨어가 전체 매출의 42.4%를 차지함으로써 기업들의 디지털 전환 수요가 증가하고 있음을 보여줍니다. 그러나 이러한 매출 증가에도 불구하고, 기업들은 인력 부족 및 글로벌 경쟁력 상실 같은 구조적 문제에 직면해 있으며, 이는 AI 산업의 지속 가능한 성장에 큰 장애 요소로 작용하고 있습니다. 또한, 클라우드 AI 시장 역시 2024년 기준으로 약 482억 2천 달러 규모에 이르며, 이는 향후에도 지속적인 성장이 예상됩니다.

  • 금융 부문에서는 AI 기술을 활용한 자동화 서비스의 도입이 활발하게 이루어지고 있습니다. 시중은행들은 최근 생성형 AI 기술을 접목한 자동화 시스템을 통해 고객 응대의 효율성과 정확성을 높이는 혁신을 이루고 있으며, 이러한 움직임은 고객 경험을 획기적으로 향상시키고 있습니다. AI 에이전트와 대화형 AI 서비스의 확산은 고객 지원의 현장에서도 널리 활용되고 있으며, 미래에는 더욱 많은 산업에서 이와 같은 AI 기반 솔루션 사용이 늘어날 것으로 기대됩니다.

  • 결론적으로, AI 자동화 서비스와 SaaS 비즈니스는 다양한 산업에서 지속가능한 발전을 위한 촉매제로 작용하고 있으며, 향후에도 혁신와 서비스를 통해 시장에서 큰 역할을 할 것입니다. 본 보고서는 이러한 시장 상황과 기술적 트렌드에 대한 포괄적인 통찰을 제공하여, 향후 AI 산업의 발전 방향성에 대한 명확한 기준을 제시합니다.

국내외 AI 산업 현황 및 시장 안정화

  • 국내 AI 매출 성장 추이

  • 2024년, 국내 인공지능(AI) 기업들의 총 매출은 6조 3,009억 원에 달하며, 이는 2023년의 5조 6,991억 원에 비해 12.5% 증가한 수치입니다. 이러한 성장은 지난 3년간 지속된 고성장에서 점차적으로 안정기에 접어들고 있음을 보여줍니다. 특히 2021년부터 2024년까지의 성장률 추이를 살펴보면 2021~2022년에 72%, 2022~2023년에 30%, 그리고 2023~2024년에 12.5%로 감소하는 추세를 보이고 있습니다.

  • 특히, AI 응용 소프트웨어 분야는 2024년 매출의 약 42.4%인 2조 6,682억 원을 차지하며 전체 매출의 절반 가까이 달하는 비중을 나타냈습니다. 이러한 경향은 기업들의 디지털 전환 수요가 확대됨에 따라 AI 솔루션의 수요가 증가하고 있음을 반영합니다. 반면, 비즈니스 간 거래(B2B) 매출이 전체의 72.9%를 차지할 정도로 기업 간의 AI 활용이 두드러진 가운데, 중소기업과 개인 소비자(B2C) 시장은 여전히 미미한 실적을 보이고 있습니다.

  • 안정기 진입의 의미

  • 국내 AI 산업이 안정기로 접어들었다는 것은 단순한 매출 성장 속도가 둔화되고 있다는 의미만은 아닙니다. 이는 기업들이 겪고 있는 인력 부족, 글로벌 경쟁력 상실 등 다양한 구조적 문제점들이 드러나고 있음을 나타냅니다. 예를 들어, 기업들은 실무에서 투입 가능한 전문 인력을 확보하기 어려운 상황에 처해 있으며, 이는 AI 산업의 지속 가능한 성장에 큰 장애로 작용하고 있습니다.

  • 또한, AI 산업의 외부 투자 유치 실적은 전체 기업의 17.2%에 불과하다는 점에서 외부 환경이 다소 열악하다는 점을 알 수 있습니다. 이러한 현실은 정책적 지원을 통한 구조적 문제 해결이 시급하다는 주장을 뒷받침하고 있습니다.

  • 국제 LLM 경쟁 현황

  • 2025년 현재, 국제적으로 LLM(대규모 언어 모델) 시장에서는 한국이 세 번째로 큰 개발국이라는 평을 받고 있음에도 불구하고, 경쟁력이 저하되고 있는 상황입니다. 특히 LG AI 연구소에서 개발한 '엑사원 딥'을 제외하고는 현재 경쟁력을 갖춘 LLM이 부족하다는 지적이 있습니다. 이 모델은 짧은 시간 안에 혁신적인 성과를 내며 주목받았지만, 상용화에서는 한계를 드러내고 있습니다.

  • 반면, 미국과 중국의 AI 기업들은 이미 시장에서 검증받은 모델을 다수 보유하고 있으며, 지속적으로 새로운 혁신을 이루어내고 있습니다. 오픈AI의 '챗GPT', 구글의 '제미나이' 등은 각각의 특성을 살려 시장의 리더로 자리잡고 있습니다. 이러한 경쟁 상황이 한국 AI 산업에 압박을 가하고 있으며, 정부의 체계적인 지원과 기업들의 R&D 투자가 시급하다고 여겨지고 있습니다.

AI 자동화 서비스와 AIaaS 시장 동향

  • AIaaS 정의와 시장 규모

  • AIaaS(Artificial Intelligence as a Service)는 클라우드를 통해 인공지능(AI) 기술을 서비스 형태로 제공하는 모델을 의미합니다. 이는 기업들이 복잡한 AI 인프라 구축 없이도 AI 기능을 쉽게 이용할 수 있도록 해줍니다. AIaaS를 통해 기업들은 기존의 하드웨어나 전문 인력을 필요로 하지 않고도 진보된 AI 모델과 툴에 접근할 수 있게 되어, 비용 효율성을 극대화할 수 있습니다.

  • 2024년 AIaaS 시장 규모는 약 10억 달러에서 14억 달러로 추정되며, 향후 연평균 39.1%의 성장률을 기록하여 2028년에는 약 540억 8,000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 AI 기반 가상 비서와 챗봇 개발이 주도하며, 클라우드 서비스 제공업체에서 제공하는 AI 플랫폼과 도구의 가용성에 기인합니다. 기업들은 AI를 통해 고객 경험, 예측 분석 및 실시간 의사결정 기능을 개선하고자 하며, 이는 AIaaS 모델의 확산을 촉진하고 있습니다.

  • AI API 성장 예측

  • AI API(Application Programming Interface)는 다양한 애플리케이션과 서비스 간에 AI 기능을 통합하여 보다 효율적인 작업을 가능하게 합니다. AI API 시장은 2024년 49.03억 달러에서 시작하여 2034년에는 약 750.63억 달러에 이를 것으로 예측되고 있으며, 이 과정에서 연 평균 31.37%의 성장률이 예상됩니다. 특히, Generative AI API는 콘텐츠 생성 및 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 데 큰 역할을 할 것으로 보입니다.

  • AI API의 성장은 경제 전반에서 자동화의 증가와 관련이 깊습니다. 기업들은 AI API를 통해 업무 프로세스를 간소화하고, 운영 효율성을 높이며, 고객 서비스 향상을 위해 적극적으로 투자하고 있습니다. 이러한 수요는 금융 서비스, 건강 관리, 리테일 등 다양한 산업을 아우르며, 앞으로도 AI API의 확장과 발전 가능성을 높이고 있습니다.

  • 클라우드 AI 통합 가속

  • 클라우드 AI의 성장은 AI 기술과 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 통합을 통해 가속화되고 있습니다. 특히, 클라우드 인프라는 기업들이 초기 투자 없이 AI 리소스에 접근할 수 있게 해주며, 복잡한 머신러닝 작업과 데이터 처리를 손쉽게 수행할 수 있도록 도와줍니다. 2024년 기준 클라우드 AI 시장 규모는 482억 2천만 달러에서 2032년까지 약 3934억 4천만 달러에 달할 것으로 보입니다.

  • 클라우드 AI의 확장은 특히 의료, 소매업, 제조 및 금융 산업에서 두드러지며, 다양한 산업의 기업들이 AI를 이용하여 운영을 간소화하고 혁신을 이루고 있습니다. 이와 같은 추세는 COVID-19 팬데믹 이후 더욱 가속화되었으며, 기업들이 디지털 전환을 목표로 AI 기술을 적극적으로 채택하고 있다는 점에서 긍정적인 신호로 평가되고 있습니다.

금융 부문의 AI 자동화 혁신

  • 은행권 자동화 서비스 적용 사례

  • 최근 금융권에서는 AI 기술을 활용한 다양한 자동화 서비스가 활발히 도입되고 있으며, 특히 시중은행들이 생성형 AI를 내부 업무에 적용하는 사례가 증가하고 있다. 예를 들어, 국민은행은 로봇프로세스자동화(RPA) 기술을 사용하여 대출 심사나 고객 신원 인증(KYC) 등의 단순 반복 업무를 신속하고 정확하게 자동화하고 있으며, 이를 통해 직원들이 보다 전문적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성하고 있다. 우리은행은 'AI 지식상담 시스템'에 생성형 AI 기술을 통합함으로써 고객 상담의 효율성을 높이고 있다. 이 시스템은 사용자의 질문을 단순 분석하는 것을 넘어, AI가 스스로 목표를 설정하고 필요한 정보를 종합해 최적의 답변을 제공할 수 있는 기능을 갖추고 있다.

  • 신한은행은 생성형 AI를 이용한 문서 자동 추출 시스템을 개발 중이며, 직원들이 수기로 작성하던 문서를 AI가 자동으로 처리함으로써 업무의 정확성을 높이고 고객 응대의 질을 개선할 예정이다. 이러한 사례들은 AI의 도입이 어떻게 금융업계의 효율성을 높이고 있는지를 잘 보여준다.

  • 망분리 예외 혁신금융서비스

  • ‘망분리’ 규제가 완화됨에 따라 AI 기반의 혁신금융서비스가 금융권에서 더욱 확산되고 있다. 금융위원회는 최근 클라우드 방식으로 제공되는 AI 서비스를 혁신금융서비스로 지정함으로써 금융기관들이 AI 기술을 활용해 내부 업무의 효율성을 높일 수 있는 기회를 제공하고 있다. 이 조치는 특히 금융보안원 등 보안성 평가를 통과한 클라우드 서비스 제공업체의 소프트웨어 서비스(SaaS)를 포함하고 있으며, 이를 통해 기업들은 업무 협업, 분석 및 자동화 솔루션을 활용할 수 있는 길이 열리게 된다.

  • 디지털 실무의 혁신을 통해 매일 반복되는 업무에서 벗어나 전략적이고 가치 있는 업무에 시간과 자원을 집중할 수 있는 가능성이 증가하고 있다. 예를 들어, KB국민은행, 신한금융지주 등 12개 금융회사는 이러한 혁신금을 통해 AI 도입을 가속화하고 있으며, 금융당국은 혁신금융서비스의 재가동을 통해 더욱 다양한 금융 서비스의 발전을 기대하고 있다.

  • Generative AI 기반 금융 솔루션

  • Generative AI는 금융 서비스에서 데이터를 분석하고 예측하는 작업을 혁신적으로 변화시키고 있으며, 여러 금융 기관들이 이 기술을 활용하여 맞춤형 금융 솔루션을 제공하고 있다. 2024년 글로벌 시장은 약 2.7억 달러로 평가되었으며, 2030년까지 18.9억 달러로 성장할 것으로 예상된다. 이는 연평균 38.7%의 높은 성장률을 나타내는 것이다.

  • Generative AI는 대량의 데이터에서 패턴을 인식하고 의미 있는 인사이트를 생성하여 금융 기관의 의사결정을 돕고 있다. 특히, AI는 위험 평가와 관련된 모델을 생성하여 사기 탐지 시나리오를 시뮬레이션하는 데 유용하게 사용되며, 이는 금융기관들이 취약점을 사전에 식별하고 강력한 방어체계를 구축하는 데 큰 도움이 된다. 이러한 AI 기술의 발전은 소비자 요구에 부합하는 개인 맞춤형 금융상품 개발 역시 촉진하고 있다.

AI 에이전트 및 대화형 AI 서비스 확산

  • 콜센터 업무 자동화

  • AI 기술은 고객 지원 분야인 콜센터에서 효율성을 크게 향상시키기 위해 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 2023년 세계 시장 규모가 약 16억 달러로 평가된 콜센터 AI 시장은 2032년에는 91억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 21.3%에 달할 것입니다.

  • AI 기반 솔루션의 도입으로 반복적인 관리 작업이 자동화되어 상담원들은 고객의 주요 과제에 더 집중할 수 있게 됩니다. 이러한 혁신은 고객 만족도를 높이고 운영 비용 절감을 가져오는 긍정적인 효과를 가져옵니다. AI는 고객의 감정 분석, 상담원의 성과 모니터링 및 주요 페인 포인트를 파악하여 고객과의 상호작용을 개선하는 데에도 도움을 줍니다.

  • AI 에이전트 시장 성장

  • AI 에이전트 시장 규모는 2024년에 51억 달러에서 2030년까지 471억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이 기간 동안의 CAGR은 44.8%입니다. 이처럼 급속한 성장은 기업들이 고객과의 상호작용 복잡성이 증가함에 따라 개인화된 대응을 확대할 수 있는 AI 에이전트를 필요로 하기 때문입니다.

  • NLP(자연어 처리)와 머신러닝의 발전으로 AI 에이전트는 효과적으로 문맥의 의도와 감정을 이해하여 더 효율적인 자동화 프로세스를 구현할 수 있게 되었습니다. 기업들은 이러한 AI 기술을 사용하여 고객 지원, 제품 추천, 개인화된 쇼핑 경험 제공 등을 통해 경쟁력을 강화하고 있습니다.

  • 대화형 AI 적용 사례

  • 대화형 AI는 다양한 산업 분야에서 널리 적용되고 있는데, 특히 의료, 금융, 전자 상거래 분야에서 두각을 보이고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 약속 관리를 자동화하고 증상을 확인하는 데 AI를 활용하는 사례가 늘고 있습니다. 이로 인해 사용자 경험이 크게 향상되고, 직원들의 시간이 보다 전략적인 업무에 활용됩니다.

  • 전자 상거래에서는 AI를 사용하여 고객의 쇼핑 경험을 개인화하고 있습니다. 예를 들어, 고객이 과거 구매 데이터를 기반으로 추천 제품을 제시받거나, AI 챗봇이 24시간 언제든지 고객의 질문에 답변을 제공하는 적극적인 방식으로 서비스가 제공되고 있습니다.

  • 결제 연동 시범 프로젝트

  • 비자는 AI 에이전트를 결제 시스템에 연동하는 시범 프로젝트를 시작했습니다. 이를 통해 소비자는 자신의 예산과 지출 조건을 설정하면, AI 에이전트가 상품 검색부터 결제까지의 과정을 자동으로 수행하게 됩니다. 이는 쇼핑의 자동화를 한 단계 발전시킬 것으로 기대되고 있습니다.

  • 이 프로젝트의 핵심은 소비자의 개인 결제 데이터를 AI와 결합하여 맞춤형 추천을 제공하는 것입니다. 예를 들어, 소비자가 '최고의 노트북은 무엇인가?'라고 질문하면, AI는 사용자의 구매 이력을 분석하여 개인화된 추천을 제공할 수 있는 기능을 갖게 됩니다.

AI 데이터 서비스 및 인프라 전망

  • AI 데이터 서비스 시장 예측

  • AI 데이터 서비스 시장은 최근 몇 년간 급성장하였으며, 2024년에는 약 49억 5천만 달러에 달할 것으로 예상되었습니다. 2025년에는 이 시장 규모가 57억 달러에 도달하고, 2030년에는 117억 1천만 달러에 이를 것으로 전망되고 있습니다. 이는 연평균 성장률 15.42%에 해당하며, AI와 데이터 처리 관련 기술의 발전이 주요 원인으로 작용하고 있습니다.

  • AI 데이터 서비스의 중요성은 데이터 관리와 분석의 효율성을 극대화하는 데 있습니다. 기업들은 데이터 분석을 통해 보다 현명한 의사결정을 내리고, 경쟁 우위를 유지하기 위한 전략을 세우고 있습니다. 데이터 분석에 대한 수요 증가와 이에 대한 기술 혁신은 AI 데이터 서비스 시장의 성장에 기여하고 있습니다.

  • 전문 데이터 센터 서비스 성장

  • AI 기술의 발전에 따라 전문화된 데이터 센터 서비스의 수요 또한 증가하고 있습니다. 특히, AI 워크로드의 복잡성이 증가함에 따라 이를 처리할 수 있는 고성능 컴퓨팅 환경이 필수적입니다. 향후 2023년부터 2030년까지 AI 최적화 데이터 센터에 대한 수요는 연평균 33% 증가할 것으로 예상됩니다.

  • 이러한 배경에서, AI 모델 및 애플리케이션에 최적화된 데이터 센터가 필요하며, 이로 인해 전통적인 데이터 센터의 한계를 넘어 AI 전용 인프라가 개발되고 있습니다. 예를 들어, 마이크로소프트, 구글, 아마존 웹 서비스(AWS)와 같은 대기업들은 AI 서비스 수요에 대응하기 위해 데이터 센터 운영을 확장하고 있으며, 이는 시장의 성장을 더욱 가속화하는 요소가 되고 있습니다.

주요 과제 및 향후 전망

  • LLM 개발 경쟁력 및 지원 과제

  • 2025년 5월 5일 현재, LLM(대형 언어 모델) 분야에서 한국의 경쟁력은 과거에 비해 점차 약화되고 있다는 평가를 받고 있습니다. LG AI연구원이 지난해 발표한 '엑사원 딥' 모델은 국내에서 첫 번째로 성공한 추론형 AI 모델로, 기존의 생성형 AI와는 달리 스스로 데이터를 조합하여 분석할 수 있는 고도화된 기능을 갖추고 있습니다. 그러나, 이 모델은 LG 내부에서만 이용 가능하며 상업적 활용을 위해서는 개발자의 허가가 필요합니다. 한국의 주요 IT 기업들이 LLM 개발에 대한 열의가 상대적으로 낮은 점은 큰 문제로 지적되고 있으며, 이는 정부의 정책적 지원과 맞물려 있어 지속적인 개선이 필요합니다. 최근 미국과 중국에서는 오픈AI의 'o3', 구글의 '제미나이 2.5' 등 저명한 AI 모델이 발표되으며, 한국이 이 추세에 뒤처지고 있는 현실이 더욱 부각되고 있습니다. 이러한 상황은 AI 산업에 대한 정부 차원의 적극적인 지원과 함께 기업 내부에서의 R&D 투자 강화가 필요함을 시사합니다. 독일, 영국, 일본 등의 타국들은 이미 정부와 민간 기업 간의 파트너십을 통해 AI 기술 개발에 박차를 가하고 있음을 고려할 때, 한국 역시 이런 협업 모델을 벤치마킹하여 경쟁력을 높여야 할 시점에 있습니다. 또한 LLM의 연구 및 개발을 위한 재원 및 기술적 지원을 보다 체계적으로 마련해야 합니다.

  • 디지털 전환과 보안 이슈

  • 디지털 전환은 현재 모든 산업의 핵심 트렌드로 자리 잡고 있으며, 이에 따른 보안 이슈는 더욱 강조되고 있습니다. 2025년부터 2030년까지의 디지털 전환 시장은 연평균 28.5%의 성장률을 기록할 것으로 예상되며, 이는 기술적 발전과 사용자 요구 변화에 기인합니다. 특히 클라우드 기술, AI, 빅데이터 등 다양한 디지털 혁신이 기업의 경쟁력을 강화하는 주요 요소로 작용하고 있습니다. 그러나 이러한 기술적 변화는 사이버 공격에 대한 취약성도 증가시키는 양면성을 가지며, 특히 금융, 의료 분야 등의 민감한 데이터가 포함된 시스템에서는 보안이 생존의 중요한 요소로 떠오르고 있습니다. 이러한 보안 문제 해결을 위해 기업들은 내부 보안 시스템을 강화하고, 동시에 정부는 사이버 보안 규제를 명확히 하여 기업들이 안정적으로 기술을 도입할 수 있는 환경을 만들어줘야 합니다. 특히, 금융서비스와 관련한 AI 솔루션들이 쉽게 보안 위험에 노출될 수 있기 때문에 더 엄격한 보안 기준과 실시간 모니터링 체계가 구축되어야 합니다. 이와 같은 상황에서 기업과 정부 간의 협력은 필수적이며, 표준화된 보안 프로토콜이 제정되어야 할 것입니다. 이러한 대응 방안들이 정부 정책에 제대로 반영된다면, 한국은 디지털 전환에서의 선도국가로서의 입지를 다질 수 있을 것입니다.

마무리

  • AI 자동화 서비스와 SaaS 비즈니스는 2025년 현재 클라우드 AI 통합, AIaaS 및 AI API의 고도화를 통해 빠른 성장 국면에 접어들고 있습니다. 특히 금융 및 콜센터와 같은 핵심 산업에서 AI의 활용은 효율성 및 고객 경험 모두를 향상시키고 있으며, 향후 LLM 경쟁력 확보와 함께 규제, 보안, 인력 문제 등 여러 과제가 해결되는 것이 중요합니다. 이러한 복합적인 요인들은 향후 5년간 다양한 산업에서 AI 관련 시장이 연평균 30% 안팎의 성장을 유지할 것으로 전망하는 바탕이 됩니다.

  • AI 에이전트, 데이터 서비스, 플랫폼 통합을 통한 종합 솔루션 제공은 향후 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로 자리 잡을 것입니다. 기업들은 정부와 협력하여 협업 체계를 구축하고, AI 기술과 관련된 표준 및 윤리 가이드라인 마련에 적극 참여해야 하며, 전문 인력 양성에 대한 전략적 투자를 지속적으로 확대해야 합니다. 이러한 노력이 병행될 경우, 한국은 AI 산업에서 지속 가능한 성장을 이루는 데 있어 중요한 기틀을 마련할 것입니다.

  • 결론적으로, AI 자동화 서비스와 SaaS 비즈니스의 발전은 비즈니스 모델의 혁신과 더불어 많은 산업 분야에서 생산성을 높이고 향후 경제 성장에 긍정적인 기여를 할 것으로 기대됩니다. 기술의 발전과 함께 기업과 정부 간의 협력이 강조될수록, AI 산업은 더욱 심화된 진화를 이룰 수 있을 것입니다.

용어집

  • AI 자동화: 인공지능(AI) 기술을 활용하여 반복적이고 규칙 기반의 업무를 자동으로 처리하는 프로세스를 의미합니다. 이는 효율성을 높이고 인적 오류를 줄이며, 기업의 운영 비용 절감에 기여합니다.
  • SaaS (Software as a Service): 소프트웨어를 서비스 형태로 제공하는 배포 모델로, 사용자는 인터넷을 통해 응용 프로그램에 접근할 수 있습니다. SaaS는 설치나 유지보수가 필요 없어 기업의 IT 자원을 절약할 수 있게 해줍니다.
  • AIaaS (Artificial Intelligence as a Service): 클라우드 기반으로 AI 기능을 서비스 형태로 제공하는 모델로, 기업이 AI 기술을 쉽게 이용할 수 있게 합니다. AIaaS를 통해 고급 AI 기능을 저렴한 비용으로 활용할 수 있습니다.
  • LLM (대규모 언어 모델): 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 사람의 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델입니다. LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 중요한 역할을 하며, 다양한 언어 관련 작업을 자동화하는데 사용됩니다.
  • Generative AI: 기존 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술입니다. 이는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있으며, 창의적인 작업에 활용됩니다.
  • 디지털 전환: 기업이나 조직이 디지털 기술을 도입하여 기존의 비즈니스 모델을 혁신하고 운영 방식을 개선하는 과정을 의미합니다. 이는 경쟁력 강화를 위한 필수적인 전략으로 여겨집니다.
  • 콜센터 AI: 고객 서비스와 지원을 위해 AI 기술을 활용하여 고객 문의를 자동으로 처리하는 솔루션입니다. 고객 응대의 효율성을 높이고 운영 비용을 절감하는데 기여합니다.
  • AI API (Application Programming Interface): AI 기능을 다른 애플리케이션이나 서비스와 통합하기 위해 제공되는 인터페이스입니다. 이는 개발자가 AI 기능을 쉽게 활용할 수 있게 해줍니다.
  • 클라우드 AI: AI 기술과 클라우드 컴퓨팅을 결합한 서비스로, 기업이 AI 리소스를 클라우드 환경에서 손쉽게 사용할 수 있도록 지원합니다.
  • 금융 AI: 금융 산업에서 AI 기술을 활용하여 프로세스를 자동화하고, 고객 경험을 개선하며, 데이터 분석을 통한 통찰력 제공을 목표로 하는 접근 방식입니다.
  • 시장 전망: 특정 산업이나 시장의 미래 성장 가능성과 트렌드를 분석하는 것으로, 기업의 전략 수립 및 투자 결정을 지원하는 중요한 요소입니다.

출처 문서