지능형 애플리케이션이란 무엇인가요? 이점 및 사용 사례

지능형 애플리케이션은 기존 재무, 공급망, HR 등의 애플리케이션에 내장형 AI를 결합해 비즈니스 사용자들에게 최적의 조치를 제안합니다. 또한 지능형 애플리케이션에 내장된 생성형 AI 기능은 채용 공고 작성, 환자에게 권장되는 치료 방식 요약, 공급망 신규 경로 확정 후 물류 입찰 요청 등 다양한 비즈니스 활동에 수반되는 업무들을 지원합니다.

지능형 애플리케이션이란 무엇인가요?

지능형 애플리케이션은 AI로 비즈니스 사용자들의 의사결정 및 실행을 지원하고 다양한 프로세스를 개선하는 애플리케이션입니다. 과거의 규칙 기반 분석 애플리케이션과 달리, 지능형 애플리케이션은 과거 데이터를 학습하고 새로운 상황에 적응할 수 있는 수학 기반 학습을 통해 기업의 의사결정을 돕습니다.

예를 들어, 과거의 재고 관리 소프트웨어는 니트 스웨터와 같은 제품의 수요 예측량 대비 재고 부족분을 파악하는 데 사용되었습니다. 지능형 재고 관리 애플리케이션은 거기서 한 걸음 더 나아가 이전 시즌의 판매 데이터 분석 결과를 바탕으로 사용자에게 재고 부족 현상의 원인을 추정해 주고, 제3자 기상 예보 데이터와 디자인 트렌드 분석을 기반으로 향후 수요를 예측할 수 있습니다.

핵심 요점

• 지능형 애플리케이션은 기존 엔터프라이즈 소프트웨어의 강점을 AI 및 타사 데이터와 결합하여 비즈니스 사용자가 보다 시기적절하고 더 나은 결정을 자신있게 내릴 수 있도록 지원합니다.
• 또한 기업은 지능형 애플리케이션을 사용해 워크플로를 구성하는 단계를 줄이고 수작업에 따른 오류를 줄여 효율을 향상시킬 수 있습니다.
• 지능형 애플리케이션은 시간이 지남에 따라 학습하며 기업이 변화하는 시장에 적응하도록 돕습니다.
• 지능형 애플리케이션의 사용 사례는 산업 설비 예지보전, 환자에게 치료 방식 추천하기와 같이 매우 광범위합니다.

지능형 애플리케이션 알아보기

지능형 애플리케이션은 공급망 관리(SCM), 인적 자본 관리(HCM), 전사적 자원 관리(ERP) 및 기타 기존 엔터프라이즈 애플리케이션에 내장된 AI를 사용해 비즈니스 리더 및 프로세스 소유자의 의사 결정을 지원합니다. 내장된 AI는 규칙 기반 알고리즘이 아닌 수학적 알고리즘을 사용해 시간이 지날수록 계속해서 학습합니다.

지능형 앱은 외부 데이터를 활용해 더 많은 정보를 바탕으로 실시간에 가까운 결정을 내립니다. 예를 들어 지능형 SCM 앱은 제3자 날씨 데이터를 이용해 대규모 기상 이슈의 영향을 덜 받는 운송사를 추천함으로써 신속한 물류 의사결정을 돕습니다.

또한 지능형 애플리케이션은 비즈니스 사용자가 자신이 내린 의사 결정에 대한 후속 조치를 취할 수 있도록 지원합니다. 앞선 공급망 예시의 애플리케이션에 내장된 생성형 AI는 물류 관리자가 한 번의 버튼 클릭만으로 RFP를 생성하고 선택한 운송업체에 전자적으로 전송할 수 있도록 지원함으로써, 관리자가 직접 적절한 물류업체들을 식별하고, RFP를 작성하고, 이메일을 작성할 필요가 없도록 만들어 줍니다.

기업의 AI 활용은 계속 증가하고 있습니다. 2024년 McKinsey 설문조사에 따르면 응답자 중 72%는 소속 조직이 AI를 어떤 형태로든 채택했다고 답했으며, 이는 지난해의 50%와 비교했을 때 AI의 사용이 보편화되고 있음을 보여 줍니다.

지능형 애플리케이션의 이점

지능형 앱은 비즈니스 리더의 더 빠르고 효율적인 의사결정 및 실행을 돕는 다양한 이점을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 자동화 : 지능형 애플리케이션은 비즈니스 사용자가 수행해야 하는 여러 수동 작업을 자동화하고, 비즈니스 의사 결정을 제안하고, 문서를 더 빠르고 정확하게 생성합니다. 예를 들어, 지능형 HCM 애플리케이션은 과거의 직무 설명을 참고해 비즈니스 리더가 동일한 역할에 대한 설명을 업데이트하는 데 도움을 줍니다. 적절한 워크플로의 비용 보고서를 자동 승인하는 것과 같이 인간의 업무 전체를 대체할 수도 있습니다.
• 실시간 의사 결정: 기업은 장비 고장을 나타낼 수 있는 이상 징후에 대한 센서 데이터를 해석하는 것과 같이 AI 시스템이 제공하는 인사이트를 활용해 더 실시간에 가까운 의사 결정을 내릴 수 있습니다. AI 분석은 향후 생산 수요를 고려한 뒤 고장난 장비를 대체해 생산 기한을 충족할 수 있는 다른 생산 라인이나 자원을 제안할 수 있습니다. AI를 활용한 접근 방식은 서로 다른 데이터 및 요인에 대한 분석 결과를 활용하므로 비즈니스 사용자는 권장 조치의 안정성에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다.
• 지속적인 학습: AI 모델은 시간이 지날수록 과거 상황에서 학습한 내용을 새로운 상황에 적용해 인사이트를 고도화합니다. 예를 들어, 지능형 수요 위험 관리 애플리케이션은 극한의 기상 조건이 해상 운송에 영향을 미쳤음을 식별하고, 운송사의 과거 운송 데이터를 분석하여 해당 상품의 대체 공급처를 제안할 수 있습니다.
• 개인화: 지능형 애플리케이션은 최종 사용자들의 고유한 요구 사항에 부합하는 의사 결정 지원 및 기타 서비스를 제공합니다. 예를 들어, 마케팅 애플리케이션에 내장된 생성형 AI는 특정 유형의 수신자에 대해 마케팅 관리자가 선호하는 어조와 스타일로 이메일을 생성할 수 있습니다.
• 예측 분석: 지능형 애플리케이션은 AI를 활용하여 기업이 수요 예측, 고객 이탈률, 공급망 차질, 채용 수요 및 기타 비즈니스 의사 결정과 운영에 영향을 미칠 수 있는 트렌드를 파악하는 데 도움을 줍니다.
• 효율성 향상: 지능형 애플리케이션은 기업이 챗봇을 사용하여 고객의 일반적인 문의를 처리하는 것과 같이 다양한 워크플로를 자동화함으로써 인력들은 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다. 또한 자동 작업 라우팅, 회의 요약본 작성 등을 통해 팀 멤버 간의 협업 효율도 높입니다.
• 비용 절감: 지능형 애플리케이션은 불필요한 단계를 제거하고 워크플로를 간소화해 기업의 비용 절감을 지원합니다. 또한 특정 수작업과 워크플로를 자동화함으로써 비용이 많이 드는 오류를 줄일 수 있습니다. AI 기반 개인화는 마케팅 효율을 향상시킵니다.
• 고객 경험 개선 : 지능형 고객 경험 애플리케이션은 고객 서비스 상담원이 고객 문의에 더 적합한 답변을 제공하도록 돕고, 경우에 따라서는 비밀번호 재설정, 주문 조회 같은 단순 반복적인 문의를 자동화 봇으로 신속히 처리함으로써 인간 상담원을 대체하기도 합니다.

지능형 애플리케이션의 사용 사례 및 예시

지능형 애플리케이션은 다음과 같은 다양한 비즈니스 프로세스 및 업무 개선을 지원합니다.

• 공급망 관리: 지능형 SCM 애플리케이션은 기업이 수요를 예측하고, 보다 효율적인 공급 경로를 계획하고, 날씨 및 기타 공급망 중단 요인을 예측할 수 있도록 지원합니다.
• 인사 및 인재 관리: 인사팀들은 AI가 적용된 HCM 애플리케이션이 제공하는 기술 격차 파악, 성과 평가 정보 제공 및 요약 지원, 직무 기술서 작성 지원, 맞춤형 학습 프로그램 설계 지원, 직원 피드백 분석 및 요약 등의 다양한 기능을 활용하기 시작했습니다.
• 챗봇 및 가상 어시스턴트: 기업은 챗봇을 도입해 고객 서비스의 특정 요소를 자동화할 수 있습니다. 반품 라벨 작성 방법과 같은 일반적인 문의에 답변하고, 주문을 처리하고, 기본적인 문제 해결을 수행하는 등의 업무가 그 좋은 예입니다. 인사 관리 분야에서는 챗봇을 활용해 직원들의 기본적인 복리후생 및 정책 관련 질문에 답변할 수 있습니다.
• 예측 유지보수: 지능형 예측 유지보수 애플리케이션은 센서 측정값과 과거 기록으로부터 학습한 내용을 결합하여 장비 고장이 발생하기 전에 이를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기업은 대규모 가동 중단 또는 사고가 발생하기 전에 고장 가능성이 있는 장비를 계획적으로 중지하고 정비할 수 있습니다.
• 사기 탐지: 지능형 재무 애플리케이션은 패턴 인식 및 이상 탐지 기능을 사용하여 결제, 신용카드, 신원, 제품 반품 사기와 같은 사기 활동을 나타내는 데이터 흐름을 분석할 수 있습니다.
• 개인화된 제안: 지능형 마케팅 및 고객 서비스 애플리케이션은 마케터가 보다 광범위한 인구 통계 세그먼트가 아닌 개별 고객과 공감할 수 있는, 개인화되고 타기팅된 콘텐츠 및 제안을 제공할 수 있도록 지원합니다.
• 의료 진단: 지능형 의료 애플리케이션은 전자 건강 기록, 의료 연구 저장소, 정부 규제 라이브러리 및 기타 소스의 방대한 데이터를 분석하여 진단 및 치료 계획의 개인화를 지원합니다. 예측 분석으로 방대한 데이터를 해석해 의료진의 판단을 지원하고 치료 성과를 향상시킵니다.
• 자율주행 차량: 지능형 주행 애플리케이션은 이미지 인식 및 기타 AI 기능을 활용하여 자율주행 및 반자율주행 차량이 노면 표시, 장애물, 도로 표지판 및 기타 데이터를 이해하도록 지원합니다.
• 금융 거래: 다양한 트레이딩 애플리케이션은 AI를 활용하여 투자 포트폴리오 정형화, 주식 및 기타 투자 상품 선정, 포트폴리오 매니저의 위험 관리 등을 위한 지원을 제공합니다.

지능형 애플리케이션의 미래

현재 대부분의 지능형 애플리케이션은 과거 데이터 분석에만 사용되어 악성 해킹 시도를 기업에 경고하거나, 임박한 장비 고장을 예측하거나, 실시간으로 상품 가격 변동을 식별하는 것과 같은 실용적인 인사이트를 제공하는 능력을 제한받고 있습니다. 미래의 지능형 애플리케이션은 가격, 센서, 경비 보고서, 인력 역량 및 기타 다양안 데이터를 분석하고, 비즈니스 사용자의 승인을 득한 뒤 권장되는 작업을 수행하기 위해 거래 또는 작업 실행 시스템과 직접 상호작용할 것입니다.

Oracle이 지능형 애플리케이션을 지원하는 방식은 무엇인가요?

기업은 Oracle Fusion Data Intelligence를 통해 지능형 애플리케이션을 바로 사용할 수 있습니다. Oracle Fusion Cloud ERP, SCM, HCM 및 기타 Fusion 애플리케이션과 Oracle 산업 애플리케이션을 위해 구축된 Fusion Data Intelligence는 즉시 사용 가능한 분석 기능과 사전 구축된 AI 및 머신러닝 모듈을 제공함으로써 비즈니스 의사 결정 가속화를 지원하고 다양한 도메인을 넘나들며 더욱 심층적인 인사이트를 확보합니다.

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지능형 애플리케이션 FAQ

지능형 애플리케이션과 기존 AI의 차이점은 무엇인가요?

지능형 애플리케이션은 비즈니스 사용자가 AI 도구를 새로 개발하고, 애플리케이션 데이터를 추출하여 관련 도구에 로드할 필요 없이 그간 사용해 온 기존의 애플리케이션에 내장된 AI 기능을 바로 사용할 수 있도록 만들어 줍니다.

지능형 애플리케이션은 어떤 기능을 제공하나요?

지능형 애플리케이션은 공급망, 인재 관리, 재무 관리 등 특정 사용 사례에 부합하는 AI를 활용한 더 빠르고 더 나은 의사결정을 지원합니다.

지능형 애플리케이션으로 고객 서비스를 개선하는 방법은 무엇인가요?

지능형 애플리케이션은 상담원에게 실시간으로 정보를 제공할 수도 있고, 고객들이 자주 묻는 질문이나 단순 문의에는 직접 응답할 수도 있습니다.