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Azure

AIaaS란?

AIaaS(서비스로서의 인공 지능)이 무엇인지 알아보고 사용의 이점을 살펴보세요.

AIaaS란?

AIaaS(서비스로서의 인공 지능)는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 통한 AI(인공 지능) 서비스 및 도구의 프로비전을 의미합니다. AIaaS를 사용하면 사용자가 기본 인프라에 투자하고 유지 관리할 필요 없이 AI 기능에 액세스하고 활용할 수 있습니다. 따라서 기업과 개발자는 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리 및 API 또는 기타 클라우드 기반 서비스를 통해 Computer Vision 같은 AI 기술을 사용할 수 있습니다. 조직에서 애플리케이션 및 프로세스에 AI를 도입할 수 있는 보다 액세스 가능하고 비용 효율적인 방법을 제공합니다.

AIaaS는 어떻게 작동하나요?

IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service) 및 SaaS(Software as a Service)와 마찬가지로 AIaaS는 클라우드 서비스 모델을 따릅니다. 사용자는 API를 통해 AIaaS 솔루션과 상호 작용하여 AI 기능을 애플리케이션, 웹 사이트 또는 서비스에 원활하게 통합합니다. AIaaS를 호스트하는 클라우드 플랫폼은 사용자가 애플리케이션 요구에 따라 사용량을 조정하고 최적의 성능을 보장할 수 있는 확장성 있는 솔루션을 제공합니다.
또한 AIaaS에는 모델 학습을 위한 큰 데이터 세트의 스토리지 및 처리와 같은 데이터 처리 관리가 포함될 수 있습니다. 또한 AIaaS 공급자는 이미지 인식 및 언어 번역과 같은 작업에 미리 학습된 모델을 제공하여 사용자가 광범위한 교육이나 전문 지식 없이 정교한 모델에 액세스할 수 있도록 합니다.
또한 사용자는 AIaaS 플랫폼에서 자신의 모델을 사용자 지정 및 학습하고 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 많은 AIaaS 플랫폼은 종량제 비용 구조를 제공하므로 대규모 사전 투자의 필요성을 없애고 인공 지능 기능을 애플리케이션에 통합하기 위한 비용 효율적인 솔루션이 됩니다.

AIaaS의 유형

각 유형의 AIaaS는 특정 용도로 사용되며 다양한 애플리케이션 시나리오를 충족합니다. 기업과 개발자는 챗봇과의 고객 상호 작용 강화, 예측 분석에 기계 학습 적용, 애플리케이션에 인지 기능 통합 또는 AI 기반 데이터 분석을 통해 대규모 데이터 세트에서 인사이트를 얻는 등 요구 사항에 맞는 AIaaS 유형을 선택합니다.

로봇의 줄임말인 봇은 자동화된 작업을 수행하도록 설계된 소프트웨어 애플리케이션입니다. AIaaS의 컨텍스트에서 봇은 자연어 처리 및 기계 학습을 사용하여 사용자와 상호 작용하고 정보를 제공하거나 작업을 수행하는 경우가 많습니다. 봇의 예로는 고객 지원 챗봇, 가상 도우미, 소셜 미디어 봇 및 기타 대화형 에이전트가 있습니다.

기계 학습 프레임워크

기계 학습 프레임워크는 기계 학습 모델의 개발, 학습 및 배포를 용이하게 하는 도구 및 라이브러리입니다. AIaaS는 이러한 프레임워크를 서비스로 제공하여 사용자가 기본 인프라를 관리하지 않고 모델을 빌드하고 배포할 수 있도록 합니다. 기계 학습 프레임워크에 대한 몇 가지 일반적인 사용 사례에는 예측 모델링, 이미지 인식, 자연어 처리 및 권장 사항 시스템이 포함됩니다.

인지 컴퓨팅 API

인식 컴퓨팅 API는 개발자에게 음성 인식, 언어 이해, 컴퓨터 비전 및 의사 결정과 같은 고급 인지 기능에 대한 액세스를 제공합니다. 개발자는 이러한 API를 사용하여 복잡한 인지 기능을 수행하는 애플리케이션을 쉽게 빌드합니다. 인식 컴퓨팅 API의 일반적인 용도로는 언어 번역, 감정 분석, 이미지 인식 및 음성 인식이 포함됩니다.

AI 기반 데이터 분석 및 인사이트

AI 기반 데이터 분석 및 인사이트 서비스는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 의미 있는 인사이트를 추출합니다. 이러한 서비스는 조직에서 데이터 기반 의사 결정을 내리고 기존 분석을 통해 명확하지 않을 수 있는 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다. 조직은 이러한 서비스를 사용하여 예측 분석, 변칙 검색, 패턴 인식, 권장 사항 엔진 및 기타 데이터 기반 애플리케이션을 지원합니다.

AIaaS의 이점

AI를 서비스 환경으로 사용하는 조직은 효율성, 혁신 및 의사 결정을 개선했습니다. AIaaS를 통해 조직은 경쟁력을 유지하고, 혁신을 주도하며, AI 이니셔티브에서 운영 효율성을 달성합니다. 인프라 관리의 부담 없이 AI 기술을 채택할 수 있는 기능을 통해 기업은 새로운 가능성을 탐색하고 인공 지능의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

다음은 몇 가지 주요 이점입니다.

비용 효율적인 구현

AIaaS를 사용하면 조직이 AI 인프라를 구축하고 유지 관리하는 데 많은 투자를 할 필요가 없습니다. 이 비용 효율적인 모델을 통해 기업은 상당한 사전 비용 없이 고급 AI 기능에 액세스할 수 있습니다.

최첨단 기술에 대한 액세스

조직은 사내 전문 지식 없이도 AIaaS 플랫폼에서 제공하는 최신 AI 기술 및 고급 기능에 액세스할 수 있습니다. 그러면 최신 모델, 알고리즘 및 도구에 액세스할 수 있습니다.

신속한 개발 및 배포

AIaaS 플랫폼은 미리 빌드된 모델 및 API를 제공하여 AI 애플리케이션의 개발 및 배포를 가속화합니다. 이 속도는 조직이 경쟁력을 유지하고 시장 요구에 신속하게 대응할 수 있도록 돕는 데 매우 중요합니다.

확장성

AIaaS 공급자는 확장성 있는 솔루션을 제공하므로 조직은 필요에 따라 리소스를 조정할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 기업이 AI 이니셔티브를 키움에 따라 다양한 워크로드 및 확장성을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

안정성

AIaaS 솔루션은 클라우드 인프라에서 호스트되므로 일관된 안정성과 가용성을 제공하며 사용자 작업을 방해하지 않고 업데이트됩니다.

핵심 역량에 집중

조직은 AI 인프라 관리를 AIaaS 공급자에게 아웃소싱하여 핵심 비즈니스 활동에 집중할 수 있습니다. 이를 통해 전략적 이니셔티브와 전문 지식이 있는 영역에 집중할 수 있습니다.

향상된 의사 결정

AI 기반 분석 및 인사이트 서비스는 조직에서 데이터 기반 인사이트를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이는 더 나은 전략적 계획, 리소스 할당 및 전반적인 의사 결정 프로세스에 기여합니다.

향상된 고객 환경

AI 기반 챗봇 및 가상 도우미는 즉각적이고 개인 설정된 응답을 제공하여 고객 상호 작용을 개선합니다. 이로 인해 고객 만족도와 참여가 향상되고 대량의 조회를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

혁신 및 실험

AIaaS는 조직에 광범위한 리소스 없이도 AI를 사용하여 실험하고 혁신할 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 통해 혁신 문화를 조성하여 기업이 새로운 AI 기반 애플리케이션 및 서비스를 탐색할 수 있습니다.

기존 시스템 및 애플리케이션과의 통합

AIaaS를 통해 사용자는 AI 솔루션을 기존 시스템 및 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 이러한 접근성을 통해 기업은 광범위한 점검 없이도 솔루션에 강력한 AI를 도입할 수 있습니다.

출시 시간 단축

미리 빌드된 모델 및 API를 사용하여 조직은 AI 애플리케이션을 개발하고 배포하는 데 걸리는 시간을 크게 줄입니다. 이러한 민첩성은 제품 및 서비스를 더 빠르게 출시하는 데 매우 중요합니다.

보안 및 규정 준수

AIaaS 공급자는 종종 사용자 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 조치를 구현하여 개인 정보 보호 규정을 준수합니다. 이는 엄격한 데이터 보안 요구 사항이 있는 업계에서 운영하는 조직에 특히 중요합니다.

AIaaS 채택 모범 사례

올바른 공급자 식별

적합한 서비스로서의 인공 지능 공급자를 식별하려면 조직은 제공된 AI 서비스 유형, 확장성, 가격 책정 모델, 보안 조치 및 기존 시스템과의 통합 용이성과 같은 요소를 고려하여 특정 요구 사항을 평가해야 합니다. 공급자 신뢰도, 고객 지원 및 제공된 AI 솔루션과 조직의 목표와의 호환성을 평가하는 것이 중요합니다. 철저한 조사를 수행하고, 권장 사항을 찾고, 평가판 버전을 테스트할 수 있으므로 조직의 요구 사항 및 우선순위에 맞는 적절한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 요구 사항 및 데이터 품질 평가

AIaaS에 대한 데이터 요구 사항 및 품질을 평가하는 조직은 먼저 AI 애플리케이션에 필요한 특정 데이터를 정의해야 합니다. 데이터의 볼륨, 다양성 및 관련성을 평가하는 것이 중요합니다. 다음으로 정확도, 완전성 및 일관성을 검사하여 기존 데이터의 품질을 고려합니다. 데이터 원본을 이해하여 조직의 목표 및 윤리적 고려 사항에 부합하는지 확인합니다. 철저한 데이터 감사를 수행하고 데이터 품질 보증 조치를 구현하면 AIaaS 시스템에 공급되는 데이터가 신뢰할 수 있고 효과적인 기계 학습 모델 학습 및 성능에 도움이 되도록 할 수 있습니다.

AI의 규정 준수 및 윤리적 사용 보장

조직은 관련 법률 및 규정, 특히 데이터 개인 정보 보호 및 AI 윤리에 대한 정보를 유지하여 AIaaS의 규정 준수 및 윤리적 사용을 유지합니다. 강력한 데이터 거버넌스 사례를 구현하고, AI 의사 결정 프로세스의 투명성을 보장하고, 편견 및 공정성에 대한 AI 시스템을 정기적으로 감사하는 것은 필수 단계입니다. 조직 내에서 명확한 지침과 윤리적 프레임워크를 수립하고 개발팀 간에 책임 있는 AI 사례를 촉진하면 규정 표준 및 윤리적 고려 사항에 부합하는 AIaaS 프로그램을 만드는 데 기여하게 됩니다. 진화하는 규정 및 윤리적 표준에 대응하여 정책을 정기적으로 검토하고 업데이트하는 것도 중요합니다.

기존 시스템과 원활한 통합 프로세스 만들기

기존 시스템과 AIaaS 솔루션의 원활한 통합을 보장하기 위해 조직은 현재 인프라에 대한 철저한 분석을 수행하고, 잠재적 통합 지점을 식별하고, 여러 구성 요소 간에 명확한 통신 채널을 설정해야 합니다. 표준화된 API 및 프로토콜을 구현하면 원활한 데이터 교환이 가능하지만, 포괄적인 테스트 및 유효성 검사 프로토콜은 통합 프로세스 초기에 호환성 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 잘 정의된 마이그레이션 전략과 결합된 IT 팀과 AIaaS 공급자 간의 정기적인 협업을 통해 통합된 전환을 보장하고 중단을 최소화하여 AI 기능을 기존 조직 프레임워크에 성공적으로 통합할 수 있습니다.
리소스

지식을 확장하고 기술 향상

자주 묻는 질문

  • 서비스로의 인공 지능은 구독을 기반으로 AI 도구 및 기능에 대한 액세스를 제공하는 클라우드 기반 모델입니다. 이를 통해 사용자는 상당한 사전 투자나 전문 지식 없이도 인공 지능의 이점을 누릴 수 있으므로 다양한 애플리케이션에서 고급 AI 솔루션에 쉽게 액세스하고 확장할 수 있습니다. 서비스로의 인공 지능 플랫폼은 일반적으로 기존 시스템 및 애플리케이션과의 통합을 용이하게 하기 위해 미리 빌드된 다양한 모델, API 및 도구를 제공합니다. 

  • AIaaS가 적용되는 방법의 한 가지 예는 고객 지원 서비스입니다. 이러한 예로는 자연어 처리를 사용하여 고객 조회를 분석하고, 자동화된 지원을 위해 챗봇을 배포하고, 티켓 분류를 자동화하고, 고객 감정을 이해하기 위한 감정 분석을 활용하고, 자동화된 업데이트를 통해 기술 자료를 향상하고, 사용량이 많은 기간 동안 확장성을 보장합니다. 고객 지원에 AIaaS 접근 방식을 사용하는 조직은 비용이 많이 드는 광범위한 AI 인프라를 개발하고 유지 관리할 필요 없이 효율적이고 응답성이 뛰어난 고객 서비스를 제공합니다.

  • 예, Microsoft의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 Azure는 포괄적인 AI 서비스 및 도구 집합을 제공합니다. Azure AI는 기계 학습, 자연어 처리, Computer Vision 및 음성 인식에 대한 서비스를 포함합니다. 개발자에게 클라우드에서 AI 솔루션을 빌드, 배포 및 관리하는 기능을 제공하여 Azure를 뛰어난 AI 클라우드 서비스 공급자로 만듭니다.

  • AI(인공 지능인공 지능)는 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행하는 컴퓨터 시스템 개발을 의미합니다. 이러한 작업에는 학습, 추론, 문제 해결, 인식 및 언어 이해가 포함됩니다. AI 기술은 인간 인지 능력을 시뮬레이션하여 머신이 데이터를 분석하고, 변화하는 환경에 적응하고, 적절한 작업을 제안할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.