10 Future Horizon
인공지능 기반의 비즈니스모델 혁신
글 이성호(과학기술정책연구원 미래연구센터 연구위원)
미래연구 포커스 인공지능 시대의 미래사회 전망, 도전과 기회
들어가며
인공지능 기술은 기업의 비즈니스모델 전반에 혁신을 가져올 수 있다. ‘Osterwalder and Pigneur(2011)’에 따르면 비즈니스모 델은 자원·활동 → 가치 제안 → 관계·채널로 구성되는데, 인공 지능은 이 각각에 영향을 미쳐 새로운 서비스를 창출하거나 비 용을 절감할 수 있다.
첫째, IT기술이 과거에는 주로 고객 접점의 후방 지원(Back- end) 업무를 주로 대체했다면 감성분석이 가능한 인공지능은 고객과 접점(Front-end)의 업무도 대체할 수 있다. 즉, 고객과 의 관계 관리 및 대응을 인간 대신에 휴머노이드 로봇 및 가상 아바타가 수행할 수 있다. 둘째, 인공지능은 개별 고객의 취향과 니즈를 예측함으로써 이를 가장 적합하게 충족시키는 맞춤 서비 스를 제공할 수 있다. 과거의 고객 맞춤 서비스는 소위 VIP 고객 만이 향유할 수 있는 고가의 서비스였으나, 인공지능 기술을 통 해 다수의 중산층 소비자도 저렴하게 개인맞춤 서비스를 이용할 수 있게 해주는 것이다. 셋째, 가치사슬의 후방에서 기업의 장 비, 설비 등을 효율적으로 이용하게 해 줌으로써 유형자본 투자 비를 절감할 수 있다. 특히 공유경제와 결합하여 다수의 소비자 가 차량, 숙박시설 등 자본재를 공유할 수 있게 함으로써 투하자 본의 효율성을 극대화한다. 이상의 비즈니스모델 혁신은 〔그림 1〕처럼 정리할 수 있으며, 지금부터 이를 하나씩 더욱 상세히 살 펴보도록 하겠다.
① 비대면 서비스
과거의 컴퓨팅은 온라인 유통채널의 혁신을 가져왔고 이를 통 해 인건비, 제고보관비 등을 절감함으로써 오프라인 유통채널보 다 저렴한 가격에 상품을 판매할 수 있었다. 하지만 인터넷을 능 숙하게 사용할 줄 아는 사용자들만이 그 혜택을 누릴 수 있었다.
인터넷 이용자들도 기존 시스템의 융통성 부족 때문에 온라인 거래를 진행하면서 답답함과 불편함을 느끼는 경우가 종종 발생 하였다. 인공지능은 자연어를 활용한 자연스런 소통과 유연한 상호작용 능력을 토대로 인간의 개입 없이도 편리하고 친근하게 상품을 구매하고 서비스에 몰입할 수 있도록 할 전망이다. 인공 지능은 온라인 유통과 오프라인 유통에 모두 적용될 수 있으며, 특히 휴머노이드 로봇과 결합될 때 큰 파괴력을 가질 것으로 예 상된다.
로봇같다는 표현은 흔히 융통성 없이 시키는 일만 기계적으로 수행하는 행태를 말한다. 물론 산업 현장에서는 그러한 로봇이 유용하지만, 서비스 업종에서 고객이 감성이 없는 기계와 상호 작용해야 한다는 것은 괴로운 일이다. 컴퓨터는 스스로 감정을 느끼지는 못하지만, 인공지능 기술을 적용하면 고객에게 감성적 인 응대를 제공하는 것은 가능해진다. 똑똑하지만 냉정한 사람 보다는 덜 똑똑해도 마음이 따뜻한 사람과 사귀기를 선호하듯이 고객은 단순히 스마트한 기술을 넘어 친근하고 다정한 서비스를 더욱 선호한다.
소프트뱅크는 감성을 보유한 로봇인 페퍼를 2015년 6월 세계 최초로 상용화하였다. 페퍼는 사람의 감정을 인식할 수 있을 뿐 아니라, 자신 역시 가상의 감정을 가지며 대응을 한다. 사람의 감정은 다양한 호르몬에 영향 받는데, 페퍼는 다양한 호르몬 조 합에 따른 감성의 발현을 시뮬레이션 할 수 있는 것이다. 페퍼가 사람을 처음 만났을 때는 다소 긴장하고 조심스럽게 행동하지 만, 사람과 친숙해지면서 점점 활달하게 상호작용을 수행한다.
페퍼는 사용자가 관심을 갖는 주제나 스포츠 등을 파악해 관련 된 최신 뉴스를 알려주고, 비가 올 것이라고 기상정보가 주어지 면 미리 알려줄 수도 있다.
소프트뱅크는 6월에 페퍼를 가정에 판매하기 시작한데 이어
자료: 이성호ㆍ설라영ㆍ김은희(2015), 『신기술 발전에 따른 산업 지형의 변화 전망과 대응 전략 : 제 2권 인지컴퓨팅』, 정책연구 2015-12-02, 과학기술정책연구원.
〔그림 1〕 인공지능이 견인하는 비즈니스모델 변화
자원/활동 가치 제안 관계/채널
공유서비스 개인맞춤서비스 비대면서비스
Spring 2016 11
서 2015년 하반기부터는 페퍼를 기업에 판매하는 “Pepper for Biz” 사업을 개시했다. 페퍼는 딥러닝 기술을 적용해 다양한 물 체를 시각적으로 인식할 수 있기 때문에 상점에서 판매하는 모 든 제품을 눈으로 보고 인식하도록 학습할 수 있으며 인터넷에 서 관련 정보를 획득함으로써 지식 확장이 용이하다. 기업은 페 퍼에게 다양한 직무를 맡길 수 있고, 그 직무를 수행함에 있어 적합한 성격(진지함, 친숙함, 유머러스함 등)을 배정할 수도 있 다1). 네슬레는 일본 전역의 커피머신 매장에 페퍼 로봇을 배치 해 영업에 활용할 계획이다. 야마다전기도 소프트뱅크와 일본 IBM을 파트너로 맞아 전국 점포와 인터넷을 융합해 고객에게 디지털 체험을 제공하는 옴니채널 전략을 구사하려 하며, 특히 점포에서 인공지능을 탑재한 로봇 페퍼가 응대하는 고객 체험을 제공하려고 계획 중이다. 이를 위해 다양한 언어로 고객을 응대 하며 실시간으로 재고 정보를 확인해 가장 적합한 제안을 바로 하는 솔루션을 개발 중이다.
페퍼 로봇의 영업 활동 투입이 추구하는 것은 온라인 전자상거 래에 능숙한 디지털 네이티브 세대 뿐 아니라, 오프라인 거래에 더 익숙한 장년층 이상의 소비자들도 쉽게 휴머노이드 로봇과 상호작용하며 저렴하게 서비스를 이용할 수 있게 되는 것이다.
삼성페이, 애플페이 등 모바일 결제 방식의 확산도 현금 거래의 필요성을 낮추며 결제를 쉽게 만들어 로봇의 서비스 수행을 용 이하게 만드는데 기여할 것이다.
② 예측 기반 개인 맞춤 서비스
과거에는 개인 맞춤 서비스를 제공하기 위해 고객에게 세부적 인 사항들에 대한 선호도 및 취향을 일일히 직접 질문해야 했다.
이는 사용자를 매우 성가시게 만들 뿐 아니라, 많은 사용자는 자
신의 선호를 명확히 정의하는데 어려움을 느낀다. 더욱이 자신 이 의식적으로 생각한 선호가 무의식적으로 행하는 실제 행태와 불일치하는 경우가 많다. 인공지능은 사용자에게 본인의 선호를 명확히 정의해 주기를 요구하는 대신에 사용자의 행태를 지속적 으로 관찰하면서 실제 선호를 파악한다. 구글이 32억 달러라는 거액에 인수해 유명해진 기업 네스트(Nest)는 가족 구성원들이 각각의 방에서 일하거나 자거나 외출하는 등 다양한 상황에 따 라 어떻게 온도를 조절하는지를 스스로 학습하여 구성원 각각의 생활 패턴과 선호에 부합하게 자동으로 온도를 조절한다.
기업의 구매 이력 데이터, GPS의 위치 데이터, SNS의 관계 데이 터 등 다양한 데이터들이 결합되면서 다양한 산업 부문에서 소 비자가 원하는 서비스를 적시·적소에 제안할 수 있는 예측분석 (Predictive analytics)이 가능해지기 시작했다. 고객 반응, 구 매 의사결정, 고객 유치 및 이탈, 제품에 대한 불만 등 다양한 데 이터를 전방위적으로 취합하고 각 개인의 취향과 요구를 예측함 으로써 경쟁우위를 확보할 수 있는 것이다. 예를 들어 아마존의
‘예측 배송(anticipatory package shipping)’ 기술은 소비자의 이전 구매이력, 물품검색, 위시리스트, 장바구니, 마우스 커서가 특정 아이템에 얼마나 오래 머무는지 등을 분석하여 쇼핑몰 이 용자가 구매를 결정하기 전에 실제 결제 여부를 예측해 포장, 선 적, 배송 등의 단계를 미리 시작한다. 소프트뱅크의 로봇 페퍼는 고객이 어느 시간에 방문해 어떤 행동을 하는지와 연령, 성별 등 을 고려하여 고객에게 최적화된 맞춤 대응을 제공한다.
의료 및 제약 분야는 개인 맞춤 서비스의 성장이 가장 기대되는 분야이다. 개인의 유전자는 30억 개의 서열로 구성되며 1990년 시작한 휴먼지놈 프로젝트는 13년의 시간과 30억 달러의 비용 을 투입해 1명의 유전체를 해독해냈다2). 그동안 전체 유전체 검 출은 시간과 비용이 많이 들어 유전자 분석의 대표적 기업이던
‘23andMe’도 질환과 관련이 크다고 여겨지는 유전자(소위 ‘바 이오마커’)만을 DNA칩으로 선별적으로 검출해 서비스를 제공 했다. 그런데 개인의 유전체 분석에 필요한 시간과 비용이 2014
인공지능 기반의 비즈니스모델 혁신
〔그림 2〕 네슬레 매장에서 고객을 응대하는 로봇 ‘페퍼’
〔그림 3〕 스스로 학습하는 네스트 온도 조절 시스템
자료: 네슬레 홈페이지, <www.nestle.com/media/news/
nestle-humanoid-robot-nescafe-japan>
자료 : 네스트 홈페이지, https://nest.com/thermostat/meet-nest-thermostat/
12 Future Horizon
년에 일루미나(illumina)사에 의해 드디어 하루의 시간과 1,000 달러의 비용으로 대폭 감소하였다3). PC 가격이 1,000 달러 이 하로 떨어지며 보편화된 것처럼 개인유전체 분석이 1,000 달러 이하에 가능해짐으로써 ‘유전체 맞춤의료’ 혁명이 가능해진 것 이다. 일루미나는 현재 제약회사들과 암환자의 유전자 특성에 따라 가장 적절한 맞춤 치료제를 찾는 연구를 수행하고 있다. 그 런데 거대한 데이터에서 특정 유전자와 질병 간 인과관계를 규 명해 내기 위해서는 강력한 컴퓨팅 파워는 물론 뛰어난 패턴인 식 능력을 갖는 알고리즘 개발이 중요하다.
한편, 이미 인과관계가 어느 정도 규명된 바이오마커의 경우도 아직 의료 현장에 실제 활용되기에는 걸림돌이 많다. 의사들이 연구 논문들을 찾아 환자의 종양에서 발견되는 돌연변이가 암 세포의 생리적 기능을 어떻게 변화시키는지와 어떤 치료법이 효 과적인지 등을 알아내야 하는데, 지놈서열 분석부터 환자에 맞 는 치료법을 결정하는 일련의 과정은 수주 내지 수개월이 소요 된다. IBM은 왓슨 기술을 적용해 분석 시간의 단축을 시도하고 있는데, 생물학 분야의 유전체 데이터와 의료 분야의 환자 데이 터의 융합을 통한 분석이 중요한 역할을 수행할 전망이다4).
③ 공유 방식의 온디맨드 서비스화
2008년 금융위기 이후 적은 돈으로 서비스를 누리고자 하는 수 요자의 니즈와 자신의 자산 및 시간을 이용해 수익을 창출하려 는 공급자의 요구가 서로 부합했고, 이에 스마트폰과 소셜미디 어가 서로 간의 중재를 촉진하며 우버, 집카, 에어비앤비 등의
공유경제 모델이 급성장했다. 2015년 9월 기준으로 우버와 에어비엔비의 기업가치는 무려 510억 달러와 255억 달러에 달하는 것으로 추정되며,5) 포드, 윈덤 호텔, 하얏트호텔 등 대기업들마저도 공유 비즈니스 모델 사업에 참여하고 있다. 처음부터 ‘대여’를 목적 으로 자산을 상업적으로 활용하는 우버, 집카 등의 서 비스는 진정한 의미의 공유경제(‘유·무형의 자산을 타 인과 공유하여, 불필요한 소비와 자원의 낭비를 줄이 고, 궁극적으로 사회 공동의 이익 증가에 기여하는 경 제 활동’)와는 사실 무관하지만6), 많은 소비자가 자산 을 소유하기 보다는 필요할 때만 서비스로서 활용하 는 구매 행위에 익숙해졌다는 점이 중요한 변화이다.
미국에서 대표적 차량공유 기업인 집가(Zipcar)는 2000년 창업하여 2007년 플렉스카(Flexcar)사와 합 병했고, 2013년 대형 렌트카 업체인 아비스(Avis)에 인수되었 다. 2007년 10만 명 수준이던 회원 수는 2015년 6월 기준 90 만 명 이상으로 증가했고, 보유 차량도 1만 여대에 이른다7). 또 한 다이믈러벤츠, BMW, 엔터프라이즈 등의 대기업들도 차량공 유 사업(Cars2Go, DriveNow 등)에 속속 진출하고 있다. BMW 는 ‘DriveNow 서비스’를 통해 전기자동차도 공유하고 있는데, 보다 많은 사람들에게 전기자동차를 운전해 보는 체험을 제공함 으로써 수요 확산에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
지금까지는 스마트폰이 차량공유 서비스 확산의 일등공신이었 다면 앞으로는 자율주행 기술이 차량공유 서비스를 더욱 확대시 키는 이차 기폭제가 될 전망이다. 현재의 차량 공유 서비스는 주 차구역까지 이동해야 하는 결정적 불편함이 있지만, 자율운행 기술이 차량 공유 서비스와 결합될 경우 원하는 시간에 문 앞에 차가 와서 대기하는 서비스가 가능해진다. 이처럼 차량 스스로 움직여 사용자가 원하는 시간에 원하는 장소로 올 수 있다면, 현 재처럼 굳이 한 사람이 한 차량을 배타적으로 소유하는 것보다 여러 사람이 차량을 공유하는 것이 경제성, 편의성, 공익성 측면 에서 훨씬 나은 대안이 될 수 있는 것이다.
차량 공유의 활성화는 자동차 소유를 줄일 수 있다. 예를 들어 중대형차와 소형차 등 2대의 차량을 소유하는 가정의 경우, 연 비가 좋은 소형차만 유지하고 중대형차는 필요할 때만 대여해 사용할 수 있을 것이다.8) 차량 공유 서비스 업체인 릴레이 라이 즈와 집카는 공유되는 자동차 1대당 10~13대의 자동차와 그 주 차공간을 줄일 수 있다고 주장한다(박종훈, 2013). 알릭스파트
미래연구 포커스 I 인공지능 시대의 미래사회 전망, 도전과 기회
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Spring 2016 13 미래문해력과 한국의 미래
너스(AlixPartners, 2014)는 미국 10개 대도시의 1,000명의 차 량공유 서비스 이용자와 1,000명의 비이용자를 조사해 신차 구 매 절감 효과를 실증적으로 분석했는데, 공유차량 1대당 무려 32대의 신차 구매가 절감되는 것으로 나타났다. 이에 따라 미 국에서만 차량공유를 통해 누적 50만 대의 차량 구입이 절감되고, 2020년까지는 120만 대의 신차 구입이 절감될 것으로 예측하였다.
차량 활용률이 낮은 사람들이 우선적으로 차량공유 서비스를 이용 했을 것이란 점을 감안하더라도 1:32라는 높은 비율은 상당수가 출 퇴근 등 일상적인 교통수요는 대중교통을 활용하고 비일상적 이동 수요가 필요할 때는 차량공유 서비스를 통해 승용차를 이용했음을 짐작케 한다. 즉 대중교통의 이용률을 제고한다.
자동차 뿐 아니라, 숙박시설, 자전거, 장난감 등도 사물인터 넷과 인공지능을 결합함으로써 상품이 스스로의 상태를 관리 하고 사용자의 이상 행동을 감지해 훼손을 예방할 수 있어 공 유 서비스를 촉진할 수 있다. 로봇청소기, 휴머노이드 로봇 등 이 저렴한 가격에 널리 보급되면 주택 관리가 쉬워져 에어비엔 비와 같은 숙박 공유 사업이 더욱 활성화될 수도 있을 것이다.
‘Pureswaran and Lougee(2015)’의 분석에 따르면 미국의 상 업용 부동산의 절반에 사물인터넷과 인공지능을 적용해 유휴공 간에 대한 실시간 거래시장을 형성한다면 이를 통해 39%의 추 가적인 수용공간이 공급되며 공급 증가로 단위면적당 비용이 42%나 인하되는 효과가 발생한다.
다만, 효율성 극대화에 따른 부작용으로 고용 감소와 자본재 생 산 기업의 매출 감소라는 새로운 문제를 낳을 수도 있다. 이미 공유경제 모델의 서비스는 근무조건의 열악화라는 부작용을 낳 고 있다. 즉 전통적인 운송업, 숙박업의 정규직 근로자들이 우 버, 에어비엔비를 통해 부업으로 일하는 임시직 노동으로 대체 되고 있다. 미래에 공유경제 모델에 인공지능 기반의 무인제어 기술이 적용되면 임시직 노동마저 소멸하게 되면서 고용 감소가 확대될 것이다. 또한 자본재 활용의 효율성이 급격히 개선됨에 따라 자본재를 생산하는 기업의 매출에는 부정적인 영향을 미 칠 것이다. 자본재의 운영 효율이 증대될 뿐 아니라, 사고, 파손 감소로 자본재의 수명이 증가하여 자본재 수요는 더욱 감소하 게 되는 것이다. 비용 감소에 따라 자본재의 이용자가 증가하기 는 하지만, 동일 수준의 서비스 제공을 위한 자본재 요구의 감소 율이 이용자 증가율을 넘어서게 되면 결국 자본재 판매가 감소 하게 되는 것이다. 또한 자본재의 사고 감소는 상해 보험 산업의 매출도 감소하게 만들 것이다.
글을 마치며
이상 살펴본 바와 같이 인공지능이 비즈니스모델 혁신과 결합되면 다양한 산업에서 파괴적 변화를 야기할 것이다. 사물인터넷과 인지 컴퓨팅 기술의 결합이 확대되면서 자율주행 자동차와 같이 제품이 인간의 조종 없이 스스로 서비스를 제공할 수 있게 되면 제조업과 서비스업의 융합이 더욱 가속화될 것이다. 한편 과거 노동집약적인 산업은 인력 및 조직 관리의 어려움 때문에 규모의 경제를 구현하기 가 힘들었는데, 노동을 인지컴퓨팅 기술로 대체하게 되면 규모의 경 제 구현이 용이해 진다. 예를 들어 택시 운수업의 경우, 대부분 지역 단위의 중소기업들이 영업을 수행해 왔다. 그러나 무인택시 기술이 등장한다면 우버의 등장에서 이미 그 가능성을 볼 수 있듯이 단일 기업이 전 세계를 상대로 영업을 전개할 수도 있을 것이다. 또한 인 공지능 기술을 활용해 공유경제 비즈니스모델이 확산되면 공유재화 를 생산하는 기업이 고정비 비중이 큰 생산구조를 갖췄을 경우 경영 위기에 직면하게 된다. 이에 영향받을 수 있는 대표적인 예가 자동 차 산업이 될 것이며, 자가용을 이용하던 많은 사람들이 무인택시를 이용하게 되면 도심의 주차장 수요가 감소하게 된다. 기존의 주차장 공간이 다른 용도로 전환되면 상업용 부동산 산업도 공급 증가로 임 대료가 감소하고 수익이 악화될 것이다. 결국 토지, 건축물, 장비·설 비 등 유형의 자본재가 중심이 되는 기업은 경영이 어려워지는 반 면, 인공지능이란 무형의 자본재를 확보한 기업은 기존의 노동집약 적 업종으로 확장해 가는 새로운 산업구조가 등장할 것이다.
이처럼 다양한 산업이 인공지능에 의해 영향받을 수 있기 때문 에 기업들은 자신이 속한 산업의 비즈니스모델을 살펴보며 그 중 일부가 인공지능에 의해 대체될 때 가치사슬 전반에 어떠한 연쇄적 파급효과를 미칠지를 예상해 보아야 할 것이다. 그리고 이러한 전망 결과를 토대로 인공지능이 야기하는 미래의 산업구 조에서 자사의 피해는 최소화하고 수혜는 극대화할 수 있도록 선제적인 대응에 착수해야 할 것이다.
인공지능 기반의 비즈니스모델 혁신
1) Softbank World 2015 컨퍼런스(2015.7.30., Tokyo) 발표내용; https://softbankworld.com/
keynote/
2) 위키피디아 휴먼지놈프로젝트 정의, https://en.wikipedia.org/wiki/Human_Genome_
Project (2015.10.25.)
3) 위키피디아 illumina 정의, https://en.wikipedia.org/wiki/Illumina_(company) (2015.10.25.)
4) IBM Research 홈페이지 “Doctors will routinely use your DNA to keep you well”, http://
www.research.ibm.com/cognitive-computing/machine-learning-applications/
targeted-cancer-therapy.shtml#fbid=A8hd7djFNvP
5) The Wall Street Journal 홈페이지 The Billion Dollar Startup Club 소개, http://graphics.
wsj.com/billion-dollar-club/(2015.12.26.) 6) 정훈, 2015
7) 위키피디아 Zipcar 정의, https://en.wikipedia.org/wiki/Zipcar 8) 박종훈, 2013
