서비스형 인공지능(AIaaS)이란?

AIaaS(Artificial Intelligence as a Service)는 타사에서 제공하는 인공 지능(AI) 아웃소싱. 개인과 기업이 큰 초기 투자 없이 낮은 위험으로 다양한 목적으로 AI를 실험할 수 있도록 합니다.

AIaaS는 즉시 사용 가능한 플랫폼을 제공하며 설정이 간편하여 다양한 테스트를 간단하게 수행할 수 있습니다. 퍼블릭 클라우드 플랫폼, 서비스 및 기계 학습(ML) 알고리즘.

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AI는 어떻게 작동합니까?

AI는 로봇을 비롯한 다양한 기술을 포괄합니다. 컴퓨터 비전, 인지 컴퓨팅, ML 모델 및 자연어 처리(NLP).

AI에서 사용되는 기본 도구인 기계 학습 알고리즘은 일반적으로 컴퓨터가 문제를 계산하거나 해결하기 위해 적용하는 지침 또는 방법 모음입니다. 컴퓨터가 문제를 해결하거나 의사 결정 기능을 제공하는 데 사용하는 일반적인 방법에는 광범위한 데이터 분석 또는 일반화 및 통계적 예측 생성이 포함됩니다.

AI 알고리즘은 종종 두 가지 범주로 나뉩니다. 깊은 학습 회귀 및 분류와 같은 심층 신경망 및 기계 학습 알고리즘을 사용하는 알고리즘.

AIaaS 플랫폼 사용의 이점

조직은 단일 AI 프로젝트를 개발하거나 유지 관리할 필요 없이 AIaaS 제공 모델을 사용하여 합리적인 비용으로 AI를 실행할 수 있습니다. AIaaS 플랫폼을 통해 조직은 적응 가능하고 확장 가능하며 사용하기 쉬운 맞춤형 AI 서비스를 구축할 수 있습니다.

다음은 AIaaS 시스템의 추가 이점입니다.

• 빠른 배포. AIaaS는 조직에 AI를 도입하는 가장 빠른 방법 중 하나입니다. 설치 및 설정이 쉽습니다. 다양한 AI 사용 사례가 있기 때문에 기업이 각각에 대해 AI 도구를 만들고 유지 관리하는 것이 항상 실현 가능한 것은 아닙니다. 조직이 AI 서비스를 신속하게 배포하고 비즈니스 요구 사항과 제약 조건에 따라 조정할 수 있으므로 사용자 지정 가능한 옵션이 특히 유용합니다.
• 코드가 적거나 없는 기술이 필요합니다. 사내 AI 개발자나 프로그래머가 없어도 AIaaS를 사용할 수 있다. 필요한 것은 다음과 같은 레이어입니다. 기업의 코드 없는 인프라, 일반적으로 설정 프로세스 중에 코딩이나 기술 전문 지식이 필요하지 않습니다.
• 비용 절감. 비용 절감은 IT 산업에서 AIaaS의 확장에 영향을 미치는 주요 요인입니다. AIaaS는 사용 및 AI 기능에 대해서만 비용을 지불하고 상당한 선행 투자를 할 필요가 없기 때문에 비즈니스에 비용 효율적입니다.
• 가격 투명성. AIaaS는 비부가가치 노동력을 줄이는 것 외에도 서비스 요금으로 높은 수준의 투명성으로 AI에 대한 액세스를 제공합니다. 대부분의 AIaaS 가격 구조는 소비를 기반으로 하기 때문에 기업은 사용하는 AI 기술에 대해서만 비용을 지불합니다.
• 확장 성. AIaaS는 확장을 원하는 기업에 매우 적합합니다. 중요한 가치를 추가하지는 않지만 어느 정도의 인지적 판단이 필요한 작업에 이상적입니다. AIaaS는 공업 자동화 사람의 개입 없이 간단한 작업을 완료하기 위해 팀 구성원은 다른 작업에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다.

AIaaS의 과제는 무엇입니까?

• 가격. 시작하는 데 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 구입 프라이빗 클라우드 컴퓨팅 AI는 비용이 많이 듭니다. 인력 및 유지 관리 비용과 다양한 작업에 필요한 하드웨어 변경 사항을 추가하면 AIaaS는 많은 조직에서 막대한 비용이 듭니다.
• 투명도. 대부분의 AIaaS 플랫폼은 사용자에게 공급자의 서비스에 대한 액세스를 제공하지만 내부 운영에 대한 투명성은 거의 또는 전혀 제공하지 않습니다.
• 보안. 데이터 보안 데이터는 AI의 기반이고 기업은 데이터를 외부 공급업체와 공유해야 하기 때문에 AIaaS의 주요 관심사입니다. 하지만, 데이터 마스킹 및 기타 개인 정보 보호 강화 기술은 조직의 데이터를 보호하도록 설계되었습니다.
• 데이터 거버넌스. 기업은 규제가 심한 산업에서 클라우드 데이터 스토리지에 대한 제한을 엄격하게 적용해야 합니다. 예를 들어 은행 및 의료 부문의 조직은 AIaaS 플랫폼에서 데이터를 저장, 공유 및 사용하는 방법에 대한 제한과 같은 제한에 직면할 수 있기 때문에 AIaaS를 사용하기 어려울 수 있습니다.
• 공급업체 잠금-에. 한 AIaaS 공급자가 회사의 요구 사항을 충족하지 못하는 경우 다른 공급자로 전환하는 것이 어려울 수 있습니다. 이는 다양한 AI 공급자가 서로 다른 응답 스타일과 벤더 종속 계약을 사용하기 때문입니다. 새 프로그램을 처음부터 배워야 하므로 팀 구성원이 전환하는 데 시간이 많이 걸릴 수도 있습니다.

AIaaS의 유형

다양한 AI 공급자 플랫폼은 여러 스타일의 기계 학습 및 AI를 제공합니다. 이러한 변형은 조직의 AI 요구 사항에 적합할 수 있습니다. 기능과 가격을 평가하여 무엇이 적합한지 확인해야 하기 때문입니다. 클라우드 AI 서비스 공급자는 다음과 같은 일부 AI 작업에 필요한 특수 하드웨어를 제공할 수 있습니다. GPU 기반 처리 집약적인 워크로드용.

다음은 인기 있는 AIaaS 유형입니다.

• 봇. 봇과 잡담 모든 산업 분야에서 널리 사용됩니다. 그들은 NLP를 사용하여 실제 사람의 말을 모방하고 일반적으로 고객 서비스에서 고객의 가장 자주 묻는 질문에 관련 답변을 제공하는 데 사용됩니다. 회사는 XNUMX시간 내내 응답하고 직원이 더 어려운 작업에 집중할 수 있도록 하여 시간과 리소스를 절약합니다. AI 제공업체 Tidio가 실시한 연구에 따르면 소비자의 62 % 상담원이 문의에 응답하기를 기다리는 것보다 고객 서비스 챗봇을 사용합니다.
• 기계 학습. 기업은 ML을 사용하여 데이터의 추세를 조사 및 식별하고 예측하며 학습합니다. 이 데이터 처리 기술은 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 실행되어 기업이 전문 기술 없이도 AIaaS를 사용할 수 있도록 합니다. ML은 사전 훈련된 모델에서 특정 사용 사례를 위해 설계된 모델에 이르기까지 다양한 옵션으로 제공됩니다.
• 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API). An API 두 응용 프로그램 간의 통신을 가능하게 하는 소프트웨어 브리지입니다. 예를 들어 Expedia, Kayak 또는 CheapOair와 같은 제XNUMX자 항공사 예약 웹사이트는 여러 항공사 데이터베이스의 정보를 사용하여 모든 거래를 하나의 편리한 위치에 표시합니다. API의 다른 일반적인 용도로는 머신 비전, 대화 형 AI 긴급 감지 또는 심리 분석.
• 데이터 라벨링. 데이터 라벨링은 방대한 양의 데이터에 주석을 달아 효율적으로 정리하는 과정입니다. 데이터 품질 보장, 크기에 따른 데이터 분류, AI 생성 등 다양한 용도로 사용됩니다. 데이터는 인간 참여형(Human-in-the-Loop) 머신 러닝을 사용하여 레이블이 지정되어 있습니다. 인간과 기계가 상호 작용하는 지속적으로 AI가 향후 데이터를 쉽게 평가할 수 있도록 합니다.

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AIaaS 벤더

다음을 포함한 AI 플랫폼 아마존 머신 러닝, Microsoft Azure Cognitive Services 및 Google Cloud Machine Learning은 조직이 데이터로 가능한 것을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 커밋하기 전에 조직은 다양한 공급자의 알고리즘과 서비스를 테스트하여 작동하는 것을 배우고 확장을 활성화할 수 있습니다. 요구 사항에 따라 확장되는 플랫폼이 발견되면 이러한 대규모 공급자의 리소스는 컴퓨팅 용량으로 필요한 확장을 백업할 수 있습니다.

다음은 AIaaS 서비스를 제공하는 인기 있는 공급업체 플랫폼입니다.

• 아마존 웹 서비스(AWS). AWS 전 세계적으로 여러 클라우드 서비스와 200개 이상의 서비스를 제공하는 플랫폼입니다. AWS는 Amazon SageMaker 및 Amazon Alexa를 포함하여 기계 학습 및 AI의 일반적인 사용 사례를 위한 여러 제품을 제공합니다. 장애가 있는 고객, 회사 및 개인은 모두 이러한 Amazon AI 서비스의 혜택을 받습니다.
• 분석. Anolytics는 ML 및 AI 모델을 위한 아웃소싱 서비스를 제공하는 데이터 주석용 AIaaS 플랫폼입니다.
• 구글 AI. Google Cloud는 다음을 제공합니다. AI 및 기계 학습 도구, AI 모델 교육을 가속화하는 TPU(Tensor Processing Unit)와 같은 개발 프로세스를 촉진하기 위해 Google은 모기지 문서 처리를 자동화하는 Google Lending DocAI를 비롯한 여러 다른 AI 기술도 제공합니다.
• IBM 왓슨. 기업은 다음과 같은 사전 구축된 다양한 앱 중에서 선택할 수 있습니다. IBM Watson, 가상 어시스턴트 생성을 위한 Watson Assistant 및 복잡한 텍스트 분석 작업을 수행하기 위한 Watson Natural Language Understanding을 포함합니다. 데이터 과학 또는 기계 학습에 대한 사전 지식이 필요하지 않으며 개발자는 IBM Watson Studio를 사용하여 모든 클라우드에서 ML 모델을 생성, 교육 및 배포할 수도 있습니다.
• LivePerson. 라이브 퍼슨 LivePerson Conversational Cloud를 사용하는 SaaS 스타트업입니다. 음성, 이메일 및 메시징 고객 경험을 위한 시스템 통합을 가능하게 하고 의도 검색을 사용하여 고객이 원하는 것을 브랜드에 알리는 것을 목표로 합니다.
• 마이크로소프트 애저 AI. 데이터 과학자, 엔지니어 및 기계 학습 전문가가 자주 사용하는 Microsoft Azure 기계 학습 및 AI 플랫폼. 이러한 플랫폼 중 하나는 Azure NLP라는 클라우드 기반 서비스로 텍스트 해석 및 분석을 지원합니다. Python 및 R 언어 지원도 Azure를 통해 사용할 수 있습니다. Microsoft Azure는 대화형 AI 및 Azure Cognitive Services를 포함하여 미리 빌드된 라이브러리, 특수 코드 패키지 및 기타 AIaaS 제품을 제공합니다.
• 서비스나우. ServiceNow에서 제공하는 가장 인기 있는 서비스 중 하나는 AI 작전, IT 운영을 단순화하도록 설계된 인공 지능 플랫폼입니다. AI Contact Center 및 AI Customer Care와 같은 제품을 통해 ServiceNow는 디지털 보안을 위한 선택도 제공합니다.
• SAS SAS는 AI를 사용하여 빅 데이터를 처리하고 다양한 소스에서 데이터를 관리 및 검색하는 AI 기반 분석 플랫폼입니다. 이 회사는 또한 NLP 및 시각적 서비스를 제공합니다. 데이터 마이닝 SAS 언어를 통해 손쉬운 GUI를 제공합니다.

AIaaS의 미래

글로벌 시장 조사 회사인 Market Research Future는 AIaaS 시장이 2030년까지 43.29억 2030만 달러(미화)에 도달하여 매년 복합적으로 확장될 것으로 예상하는 "서비스형 AI 시장 정보, 기술, 산업 및 지역별 - 25.8년 전망"이라는 제목의 보고서를 발표했습니다. 성장률 XNUMX%.

AIaaS는 많은 이점이 있고 빠르게 확장되는 산업이기 때문에 얼리 어답터들이 AIaaS에 끌립니다. 그 단점은 여전히 ​​개선의 여지가 있음을 보여주지만, 개발에 대한 잠재적인 장애물에도 불구하고 AIaaS는 다른 것만큼 중요할 것으로 예상됩니다. 서비스로 제품보기.

여러 측면에서 AI 기술은 인간을 능가하지만 인간의 두뇌는 여전히 타의 추종을 불허합니다. 자세히 알아보기 AI의 네 가지 주요 유형 그리고 그들이 수반하는 것.