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SAS, ‘SAS 익스플로어 2023’ 개최생성형 AI·SaaS 기술 및 사례 발표
김동기 기자  |  kdk@bikorea.net
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승인 2023.09.13  09:28:28
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“산업별 솔루션에 신뢰할 수 있는 생성형 AI 구현해 나갈 것”

SAS(쌔스)코리아(지사장 주재영)는 13일 본사 발표를 인용, 9월 11~14일까지(현지시간) 미국 라스베이거스에서 개최하는 사용자 대상의 글로벌 연례 행사 ‘SAS 익스플로어 2023(SAS Explore 2023)’에서 생성형 AI(Generative AI) 기술 전략 로드맵 및 최신 SaaS(Software as a Service) 제품과 비즈니스 사례를 대거 발표했다.

◆SAS, 산업별 특화 솔루션 통해 생성형 AI 가치 강화 = 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지 & 컴퍼니(McKinsey & Company)는 생성형 AI가 은행, IT, 생명 과학 및 소매와 같은 산업에서 연간 수십억 달러의 매출 성장을 이끌어 갈 것이라고 예측하고 있다.

산업 분야용 분석 솔루션에 중점을 두고 있는 SAS는 지난 5월 산업별 솔루션 개발에 향후 3년간 10억 달러(한화 약 1조 3264억원)를 투자한다는 계획을 발표했으며, 그 일환으로 생성형 AI 기술 개발에 주력하고 있다.

금융 및 의료 산업 분야에서 SAS는 합성 데이터(synthetic data) 생성을 위해 고객과 협업해 나가고 있으며, 제조 및 물류 산업 분야에서는 디지털 트윈 기반의 시뮬레이션 환경을 구축하기 위해 고객과 지속적으로 협력하고 있다.

또한, 산업에 특화된 생성형 AI를 지원하고 대규모언어모델(LLM)을 적용해 고객에게 안전하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 방안을 폭넓게 연구하고 있다.

브라이언 해리스(Bryan Harris) SAS 수석 부사장 겸 최고기술책임자(CTO)는 “생성형 AI의 가치를 실현하기 위해서는 산업 분야에 대한 심층적인 전문성, 첨단 AI 기술 및 포괄적인 거버넌스를 갖춰야 한다”면서 “SAS는 이 모든 것을 제품 포트폴리오를 통해 제공하고 있다”고 설명했다.

이어 그는 “산업별 솔루션에 10억 달러를 투자해 정확하고, 설명 가능하며, 신뢰할 수 있는 생성형 AI를 통합해 나갈 것이며, 이를 통해 SAS 제품을 사용하는 고객들이 자사의 주요 업무 처리에 있어 정확도 높은 정보를 활용할 수 있도록 지원할 것”이라고 덧붙였다. 

   
▲ SAS 익스플로어 2023(SAS Explore 2023)에서 발표하는 브라이언 해리스(Bryan Harris) SAS 수석 부사장 겸 최고기술책임자(CTO).(출처 : SAS코리아 제공)

'SAS 익스플로어 2023'에서 SAS가 발표한 생성형 AI를 위한 혁신을 보면…

◆합성 데이터 생성 = SAS는 머신러닝 학습용으로 실제 환경의 복잡성을 반영하는 데이터 생성을 위해 ‘생성적 적대 신경망(Generative adversarial networks, GAN)’에 대한 확장 기능을 개발했다.

특허를 받은 이 기능은 개인정보 보존, 편향성 완화 및 희귀 이벤트 기반의 모델링을 가능하게 하며, 디지털 트윈의 기반이 된다.

합성 데이터 생성 관련 SAS의 혁신 기술은 예측 모델을 현저하게 개선하는 한편 의료, 생명 과학, 은행, 보험, 소매 및 제조 산업 전반에서 인사이트를 찾아내는 비용을 절감한다.

◆디지털 트윈 = 기업은 공급망 및 제조 현장과 관련된 복잡한 시스템을 시뮬레이션 및 최적화함으로써 업무 중단 상황에 대비하고 회복탄력성을 개선할 수 있다.

물리적인 시스템에 대한 디지털 트윈을 구축하면 기업은 만약의 사태를 준비하고 미래를 빠르게 예측할 수 있다.

이를 통해 보다 전략적인 의사결정을 내리고, 비즈니스 가치를 높이며, 위험과 손실을 줄일 수 있다. SAS는 연방재무공공서비스(Federal Public Service Finance), 위너버거(Wienerberger) 등과 협력하며 운영 최적화, 문제 진단 향상 및 선제적인 유지보수 조치를 개선하고 있다.

◆대규모언어모델(LLM) = 대규모언어모델은 생성형 AI의 핵심 요소.

생성형 AI가 기업에 실질적인 가치를 제공하기 위해서는 업계 사례에 맞게 기초 모델을 세밀하게 조정함과 동시에 프라이버시를 보호할 수 있어야 한다.

SAS는 신경망, 딥러닝, 강화 학습, 자연어 처리 분야의 전문 역량을 갖춰 생성형 AI를 통해 실질적인 비즈니스 성과를 도출할 수 있는 기반을 제공한다.

예를 들어, SAS는 통합 마케팅 솔루션인 ‘SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360)’ 내에 생성형 AI 모델을 통합하는 기능을 제공해 마케팅 담당자가 기획, 콘텐츠 제작 및 운영안 설계 등을 간소화하도록 지원한다.

◆SAS, 전략적 파트너 마이크로소프트(MS)와 생성형 AI의 생산성 향상에 주력 = SAS와 MS는 고객에게 생산성 향상을 제공하는 동시에 AI 개발에 있어 안전하고 신뢰할 수 있는 보안책을 제공하기 위해 최선을 다하고 있다.

대규모 언어모델은 대규모 데이터를 활용해 대화의 경험을 제공할 수는 있지만, 기업 시스템의 정량적 계산을 통합하도록 설계되지 않은 상태다.

SAS는 이 문제를 해결하기 위해 MS와 긴밀히 협력해 나갈 계획이다. 

SAS와 MS는 MS 애저 오픈AI 서비스(Microsoft Azure OpenAI Service)와 SAS의 엔터프라이즈 작업 오케스트레이션 및 기업 의사 결정에 사용하는 분석을 결합하는 생성형 AI 통합 기술을 공동 개발 중으로 2023년 4분기에 비공개 미리 보기로 제공될 예정이다.

◆SAS, 신속한 AI 애플리케이션 개발을 지원하는 SaaS 제품 출시 = SAS는 이번 행사에서 AI 및 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야(Viya)’의 확장된 기능을 공개했다.

이번에 발표된 새로운 기능은 AI 모델 및 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있는 가벼운 개발 환경을 제공하고, 다수의 프로그래밍 언어를 지원하며, 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅을 즉각적으로 이용할 수 있게 해준다. 

‘SAS 바이야’ 생태계에서 제공하는 신제품은…

- SAS 바이야 워크벤치(SAS Viya Workbench)는 클라우드 네이티브(cloud-native)의 방식으로 코드를 신속하게 스핀업하고 실행하는 경량 개발 환경이다. 

다중 언어 아키텍처를 제공해 사용자가 파이썬(Python), R, SAS 등 자신이 선호하는 언어로 모델을 쉽게 개발하고 신속하게 운영환경에 적용할 수 있도록 한다. 

‘SAS 바이야 워크벤치’에는 향후 주피터 노트북(Jupyter Notebook), 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 및 SAS 엔터프라이즈 가이드(SAS Enterprise Guide) 등 3종의 클라이언트가 추가될 계획이다. ‘SAS 바이야 워크벤치'는 2024년 초에 정식 출시될 예정이다.

- SAS 앱 팩토리(SAS App Factory)는 AI 기반 애플리케이션을 저비용으로 신속하게 개발할 수 있는 애플리케이션 개발 환경이다.

이 플랫폼은 리액트(React), 타입 스크립트(TypeScript), 포스트그레스(Postgres) 기반 환경에서 클라우드 네이티브 기술 스택의 설정과 통합 과정을 자동화해개발자들이 모델과 AI 기반 애플리케이션의 제품화에 집중할 수 있도록 한다.

‘SAS 앱 팩토리’는 2024년에 정식 출시될 예정이다.

◆AI 및 분석을 서비스 형태로 제공 = 풍력, 태양광 등 신재생 에너지원의 활용도가 높아짐에 따라 공공설비 기업은 다각화된 에너지 포트폴리오에 대한 공급의 균형을 맞춰야 하는 상황이다. 

‘SAS 에너지 예측 클라우드(SAS Energy Forecasting Cloud)’는 ‘SAS 앱 팩토리’를 활용해 개발된 첫 제품으로, 공공설비 기획자와 관리자가 방대한 양의 데이터를 통합해 전력 수요 공급에 대한 예측 인사이트를 제공하는 AI 및 분석 기반 모델을 생성하도록 지원한다.

이를 통해 공공설비 기업은 비용을 절감하면서 에너지 공급을 안정적으로 유지할 수 있게 된다.

일례로, 미국 지방 공공서비스 기관 로스앤젤레스 수도전력국(LADWP)은 극심한 기후 변화가 고객 에너지 수요에 미치는 영향을 효과적으로 평가할 수 있는 방법이 필요했다.

LADWP는 관리자, 기획자, 엔지니어가 기후 변화와 미래 기상 시나리오의 영향을 평가할 수 있도록 ‘SAS 에너지 예측 클라우드’를 도입했다.

이를 통해 LADWP는 필요에 따라 소프트웨어의 사용을 높이거나 낮출 수 있게 됐으며, 인하우스 컴퓨팅 요구량을 줄여 나가는 동시에 최대 에너지 수요에 대한 보다 정확한 예측을 할 수 있게 됐다.

브라이언 해리스 CTO는 “오늘날의 치열한 경쟁 환경은 기업에게 더욱 성과 중심의 결과를 지향하도록 요구하는 가운데, AI는 인간의 생산성을 확장시킬 수 있는 매우 중요한 요소로 자리잡고 있다”며 “SAS는 생산성과 혁신 속도를 향상할 수 있도록 데이터 과학자 및 개발자의 수요를 충족하는 다양한 제품으로 ‘SAS 바이야’ 생태계를 지속적으로 발전시켜 나갈 것”이라고 말했다.  

SAS는 신뢰할 수 있는 AI(Trusted AI)에 대한 SAS의 입장을 표명하기 위해 생성형 AI의 사용법을 기술한 회사 정책도 발표했다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net

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