AI 가치를 활용한 팀의 역량 강화

* 본 아티클의 원문은 2020년 9월 1일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다. 

Google Cloud Next: OnAir의 Cloud AI 주간을 시작하면서 AI 여정의 모든 단계에서 Google의 도구와 솔루션을 사용하여 비즈니스의 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있는 여러 고객의 사례를 소개합니다.

비즈니스 확장의 새로운 시대를 연 Etsy부터 일리노이주 고용안전국(IDES)과 같은 정부 기관, 세계 최대 은행 중 하나인 HSBC에 이르기까지 모든 업계의 조직에서 Cloud AI 서비스를 사용하여 문제를 해결하고 혁신을 실현하고 있습니다. 

여기서는 고객을 성공으로 이끄는 Cloud AI 포트폴리오의 몇 가지 새로운 기능을 소개합니다.

팀원 모두를 위한 도구

Google은 개발자, 데이터 과학자, ML 엔지니어 등 모든 팀원이 비즈니스에 AI를 쉽게 적용할 수 있도록 지원하는 도구를 마련했습니다.

ML 전문가라도 ML 프로젝트의 장기적인 성공은 어렵고 복잡한 프로젝트 및 분석을 반복할 수 있고 확장 가능한 운영 방식으로 전환할 수 있는가에 달려 있습니다. 분석팀은 보통 너무 많은 매개변수, 분리된 워크플로 종속 항목, 보안 취약점으로 인해 매우 수동적이고 오류가 발생하기 쉬운 활성화 프로세스를 임시변통으로 도입하게 됩니다. 실제로 이러한 문제를 해결하기 위해 머신러닝 워크플로를 운영하는 MLOps라는 하나의 분야가 탄생했습니다.

MLOps 환경을 개선하기 위해 Google은 예측 백엔드 GA, 관리형 파이프라인, 메타데이터, 실험, 모델 평가 등을 사전 공개합니다. AI Platform의 일부인 이러한 기능을 사용하면 통합, 테스트, 출시, 배포, 인프라 관리를 비롯하여 ML 시스템 구성의 모든 단계에서 자동화 및 모니터링을 수행할 수 있습니다. MLOps에 대한 자세한 내용은 MLOps 기반의 주요 요구사항을 참조하세요.

고객에게 보다 선별된 쇼핑 경험을 제공하기 위해 AI를 사용하여 이 모든 기능을 통합해 온 회사가 바로 Etsy입니다. Etsy의 마켓플레이스에는 판매자가 작성한 6,500만 개가 넘는 목록이 구비되어 있습니다. 또한 AI를 사용하여 구매자가 원하는 상품을 정확히 찾을 수 있도록 정교한 워크플로를 빌드하고 구매자의 독특한 스타일과 취향이 잘 반영된 다양한 상품 추천을 제공하고 있습니다.

Etsy의 CTO인 마이크 피셔는 "Google Cloud와의 파트너십을 통해 얻은 이점과 효율성을 활용하기 때문에 마켓플레이스를 혁신하고 개선하는 데 무한한 가능성을 갖게 되었습니다"라고 말합니다.

MLOps 실무자들을 위한 추가 개선 기능에는 최상의 결과를 얻기 위해 모델의 초매개변수를 자동으로 조정하는 Vizier(현재 베타 버전)와 AI Platform Notebooks 서비스(현재 정식 버전 (GA))가 있습니다.

Google은 일반 데이터 과학자와 기업 내부의 인재가 빠르게 결론을 도출할 수 있도록 돕는 ML 도구와 프레임워크를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. Cloud AI 구성 요소는 API를 통해 일반적으로 사용되는 모델(비전, 번역, 음성 등)에 대한 액세스를 제공합니다. 그리고 9월 말까지는 AI Platform의 워크플로에 AutoML을 통합 기능으로 포함할 예정입니다. 이렇게 하면 코드가 없는 옵션과 코드를 기반으로 한 옵션을 효과적으로 결합하여 고품질의 커스텀 ML 모델을 더 빠르게 빌드할 수 있습니다.

또한 파트너를 통해 기존 워크플로에 쉽게 통합되고 SLA에 따라 지원되는 애플리케이션 개발자를 위한 업종별 솔루션을 빌드하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 최신 솔루션으로는 Google의 가상 에이전트인 Dialogflow CX와 현재 베타 버전인 Document AI Procure-to-Pay가 있습니다(두 솔루션에 대한 자세한 내용은 아래 참조). 

클라우드 서비스를 사용하여 모든 기능을 배치하는 접근 방식이 누구에게나 다 가능한 것은 아닙니다. 따라서 Google은 AI 기능이 온프레미스에서도 실행되도록 확장하고 있습니다. 지난주에 공개된 Google 최초의 하이브리드 AI 서비스인 Speech-to-Text On-Prem은 이제 정식 버전으로 제공됩니다. 

고객 환경 개선

많은 조직이 Google Cloud를 선택하는 이유 중 하나는 AI에 대한 전문성과 리더십입니다. 고객에게 더 나은 환경을 제공할 수 있도록 Google은 Google AI 연구를 통해 얻은 혁신 기술을 클라우드 솔루션에 지속적으로 적용하고 있습니다. 

Google AI 연구부터 클라우드 솔루션, 궁극적으로는 고객 성공에 이르기까지의 과정을 가장 잘 보여주는 분야는 고객 센터의 개선과 관련된 부분입니다. Contact Center AI(CCAI)는 가상 에이전트를 활용해 고객 요청을 빠르게 처리하고, 실시간으로 상담사를 지원하고, 모든 고객 센터의 데이터에 대한 유용한 정보를 제공하여 고객과의 상호작용을 개선할 수 있게 해줍니다. 

전자통신 분야의 선두업체인 Verizon은 CCAI를 선택하여 모든 채널에서 직관적이고 일관된 고객 환경을 구축했습니다. 

Verizon의 SVP 겸 CIO인 샹카르 아루무가벨루는 "Verizon의 규모를 감당할 수 있는 플랫폼이 중요했는데, Google Cloud CCAI는 모든 부문에서 탁월한 성능을 발휘했습니다"라고 말합니다. 

Google은 지속적으로 CCAI에 투자하고 있으며 오늘 보다 직관적인 대화 기능을 갖춘 Dialogflow CX를 발표합니다. Dialogflow의 최신 버전인 Dialogflow CX는 가상 에이전트 부문에서 빠르게 업계의 표준으로 자리잡고 있으며 대규모 고객 센터를 보유한 기업에 적합합니다. 여러 단계의 복잡한 대화를 처리하도록 설계되었으며 한 번 구축하면 고객 센터, 디지털 채널 등 어디에나 배포할 수 있는 완전한 옴니채널 방식입니다.

Randstad(네덜란드)의 수석 솔루션 아키텍트인 우카시 르웨렌다는 "Dialogflow CX는 완전히 새로운 차원의 대화 상태 관리 기능을 제공합니다"라고 말합니다.

CCAI의 추가 개선사항으로는 Agent Assist의 새로운 모듈인 Agent Assist for Chat이 있으며, 이 기능은 인텐트를 파악하고 실시간으로 단계별 지원을 제공하는 방법으로 상담사에게 음성 통화 외에 채팅 중에도 지속적인 지원을 제공합니다. CCAI의 최신 업데이트에 대한 자세한 내용은 고객 환경을 개선하는 대화형 AI를 참조하세요.

Deployed AI로 최대의 가치 제공

Deployed AI의 목표는 전문성의 격차를 해소하는 것입니다. 이를 위해 Google은 AI 전략의 위험을 줄여 구현의 복잡성을 줄여주는 기술 스택에 투자하고 있습니다. Google은 Contact Center AI와 같은 기능 솔루션뿐만 아니라 현재 알파 버전으로 제공되고 있는 Lending DocAI와 같은 업종별 솔루션을 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

Lending DocAI는 주택담보대출 업계를 위해 Document AI를 기반으로 새롭게 개발된 전문 솔루션으로, 대출자의 소득 및 자산에 대한 서류를 처리하여 느리고 복잡하기로 악명 높은 대출 신청 절차를 신속하게 처리해 줍니다. 또한 주택담보대출자가 보다 중요한 결정을 내리는 데 집중할 수 있도록 수많은 정기 서류 심사 과정을 자동화합니다. 주택담보대출 서비스 제공업체인 Mr. Cooper는 Document AI 고객입니다. 

Mr. Cooper의 제품 관리 부문 부사장인 마드하비 벨로레는 "Google Cloud의 Document AI와 자사의 커스텀 솔루션을 통해 방대한 규모의 주택담보대출 및 부동산 서류 모음을 토대로 보다 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 현재 130개가 넘는 중요한 주택담보대출 관련 문서 라벨에 대한 교육을 마쳤으며 지금까지 좋은 결과를 보여주고 있습니다"라고 말합니다.

현재 베타 버전으로 제공되는 Procure-to-Pay DocAI 역시 기업이 가장 규모가 크고 중요한 비즈니스 프로세스 중 하나인 조달 주기를 자동화하는 데 도움을 줍니다. Google은 인보이스 및 영수증 등 다양한 형식의 문서를 가져와 깔끔하게 구조화된 데이터로 반환하는 AI 기반 파서 그룹을 제공합니다. 구매 조달 주기를 해결하기 위해 Workday와 같은 고객 및 파트너와 긴밀하게 협력하고 있습니다.

Google Cloud 업종별 솔루션의 장점 중 하나는 수많은 AI 전문가를 고용하지 않고도 AI를 통해 우수한 비즈니스 성과를 얻을 수 있다는 것입니다.

워크플로에 통합할 수 있는 업종별 기능의 또 다른 예로는 스트리밍 오디오 데이터에서 실시간 음성 번역을 제공하는 Media Translation API가 있습니다. 중국의 스마트폰 제조업체인 OnePlus는 이 API를 사용하여 국가, 시간대, 언어를 뛰어넘는 영상 채팅 앱을 서비스하고 있습니다.

OnePlus의 소프트웨어 제품 책임자인 게리 첸은 "이제 Google Cloud의 Media Translation API를 통해 간단한 API 통합으로 영상 채팅에 실시간 스트리밍 번역을 제공할 수 있게 되었으며 고객은 최소한의 지연 시간으로 손쉽게 연결됩니다"라고 말합니다.

지난 7월 Google은 Recommendations AI의 공개 베타 버전을 발표했으며 소매업체 예측, 자금세탁방지, 고객 유형 파악, 의료 NLP, 미디어 애셋 관리, Industrial Adaptive Controls, 비전 검사 등의 업종별 솔루션에 대한 심도 있는 로드맵도 곧 발표할 예정입니다.

더 다양한 기능 제공 예정

작업을 운영하고 확장할 수 있는 도구와 프레임워크를 찾고 있는 ML 엔지니어 및 데이터 과학자로 구성된 팀을 보유하고 있거나, 특정 비즈니스 문제를 해결하기 위해 AI 기반의 업종별 또는 기능 솔루션을 통합하기를 원하거나, 고객에게 보다 나은 서비스를 제공하기 위해 AI를 적용하기를 원하는 경우 등 Google은 다양한 니즈에 맞는 광범위하고 깊이 있는 AI 및 머신러닝 기능을 갖추고 있습니다.

자세한 내용을 확인하려면 Google Cloud Next OnAir의 Cloud AI 주간에 참여하세요. 수석 소프트웨어 엔지니어인 팅 루와 제품 관리 부문 부사장인 라젠 세스가 Cloud AI를 통한 가치 창출에 대해 발표합니다. 모든 콘텐츠를 지금 바로 이용할 수 있습니다.