"AI는 인간 돕는 보조자, 디지털전환 시대 새로운 가치 창출에 기여"

서울디지털재단(이사장 강요식)과 지디넷코리아(대표 김경묵)가 28일 서울 마포구 서울스마트시티센터(에스플렉스센터 스마티움 8층)에서 공동 주최한 제1회 '스마티시티 서울 포럼'이 성황리에 개최됐다.

이날 포럼은 '코로나19 이 후 AI 기술을 활용한 디지털 전환의 현재와 미래'라는 주제로 발표자 강연과 열띤 토론이 이어졌다.

김영현 서울디지털재단 디지털전략팀 팀장이 'AI를 활용한 서울시 시정정책'을, 고재희 카카오엔터프라이즈 이사는 'AI를 활용한 업무방식 변화', 정영환 KT 팀장은 '시민체감형 AI 서비스 사례'를 강연했다.

이어 방은주 지디넷코리아 전문 기자의 사회로 'AI 기술에 대처하는 우리의 자세'에 관한 열띤 토론이 진행됐다. 스마트시티에 관심 있는 시민 30여명도 참석했다.

강요식 서울디지털재단 이사장은 이날 인사말을 통해 "첫번째 포럼을 갖게 된 것을 기쁘게 생각한다"며 "스마트시티센터는 우리 재단의 여러 혼이 담겨진 뜻 깊은 곳으로 기업과 시민이 한 접점에서 서로를 위한 좋은 공간"이라고 말했다. 강 이사장은 이어 "디지털전환의 주체는 시민, 그리고 시정과 기업이다. 재단이 시민에게는 편익을, 또 시정에는 과학 행정, 기업에게는 혁신성장 지원을 통해 모두가 발전할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.

왼쪽부터 김영현 서울디지털재단 팀장, 방은주 지디넷코리아 전문기자, 강요식 서울디지털재단 이사장, 정영환 KT 팀장, 고재희 카카오엔터프라이즈 이사 (사진=지디넷코리아)

■ "AI로 서울시내 건물 항공 사진 5만장 분석...1만Km 하수관 분석해 결함 탐지해"

"인공지능(AI)을 도시 건물 변화와 하수관 결함 탐지에 활용하고 있습니다. 이 서비스로 시민 안전 향상에 기여하고, 축적한 데이터를 공공에게 공개해 민간 비즈니스 활동을 적극 돕고 있습니다."

먼저 김영환 서울디지털재단 디지털전략팀장이 AI를 활용한 서울시 시정 정책을 소개했다. 서울디지털재단은 지난해 서울 시내 건물 모습을 찍은 항공 사진 5만장, 서울시 보유분 8만장 데이터를 통합해 'geoAI 기반 도시 건물 변화 탐지 시스템'을 만들었다. 이 시스템은 과거와 현재 이미지를 대조해 건물의 달라진 점을 분석해 안전 관리를 돕는다. 향후에는 녹지, 도로, 태양광 패널 등까지 인식할 수 있도록 활용 범위를 확대할 예정이다.

'AI 기반 하수 결함 탐지 서비스'는 1만km에 달하는 서울시 모든 하수관 영상을 분석해 결함을 탐지한다. 이 시스템은 사람이 들어갈 수 없을 정도로 작은 하수관로에 CCTV 카메라가 달린 바퀴를 넣어 녹화한 영상 데이터를 바탕으로 한다.

김 팀장은 "AI가 없었다면 사람이 하수관로 밖에서 영상을 하나하나 보면서 결함을 확인해 시간이 많이 걸리고 피곤했을 것"이라며 동영상을 분석하는 AI로 운영 효율성을 높였다고 강조했다.

서울디지털재단은 이 시스템을 만들기 위해 하수관로 동영상 스틸컷 6천 500장을 20개 결함 유형에 따라 분류했다. 지난해에는 동대문구와 광진구에서 시범운영했고, 서울시내 25개 모든 자치구에서 활용할 예정이다.

김영현 서울디지털재단 팀장이 AI를 활용한 서울시 하수관로 결함 탐지 시스템을 설명하고 있다. (사진=지디넷코리아)

■ AI 활용해 일하고, 새로운 상품·서비스 창출

고재희 카카오엔터프라이즈 이사는 'AI 기반 기업의 디지털 전환' 사례로 메신저 기반 종합 업무 플랫폼 '카카오 워크(Kakao Work)', 물류 생태 플랫폼 '카카오 아이 라스(i Laas)'를 소개했다. AI를 활용해 업무 효율을 높이고, 새로운 서비스 창출를 목표로 플랫폼이다.

카카오 워크는 기업의 조직도와 시스템을 연동해 모바일 기반 업무를 지원한다. 매일 매출 등 중요한 데이터를 분석해 임직원에게 공유하고, 업무 지원 봇이 의미 있는 데이터를 물으면 언제든지 대답하는 식이다.

고 이사는 "앞으로는 AI 분석으로 임직원 각각이 잘 할 수 있는 역할이 무엇인지 먼저 제안하는 것까지 기대하고 있다"고 말했다.

그는 카카오 i Laas를 '물류계의 에어비앤비'라고 표현하며 강연을 이어갔다. AI로 비어있는 물류센터 정보를 수집·분석해 화주와 연결하는 서비스다. 머신러닝으로 판매 물동량을 예측하고, 재고 회전 상황을 분석해 알맞은 전략도 추천한다.

고재희 카카오엔터프라이즈 이사가 AI 재난 방송을 설명하고 있다. (사진=지디넷코리아)

고 이사는 이처럼 AI를 업무에 활용하기 위해서 데이터가 가장 중요하다고 강조했다. 예컨대 구매, 제조, 마케팅, 영업 등 각각 단절된 채 쌓인 데이터를 AI가 쉽고 빠르게 융합·분석하면 고객 분석, 경영 효율화에 기여할 수 있다고 강조했다.

■ 콜센터에 AI 도입하자 생산성↑, 비용↓

시민이 체감할 수 있는 AI 서비스 사례로 정영환 KT CCaaS 사업팀장은 자사 고객센터의 변화된 모습을 예로 들었다. KT는 100번 고객센터에 AI 챗봇, AI 보이스봇을 구축했다. 상담사 7천여명이 일하는 KT 고객 센터에는 월 평균 600만 콜이 들어온다. 이 중 200만 콜은 보이스봇이 사람 상담사보다 먼저 대응하고 있다. 챗봇은 월 100만 건을 처리한다.

정영환 KT CCaaS 사업팀장이 시민이 체감할 수 있는 AI 서비스 사례로 자사 고객센터의 변화된 모습을 예로 들고 있다.(사진=지디넷코리아)

이를 통해 KT는 상담 후 처리 시간을 15초, 목소리 인증 시간은 19초 단축했다. AI가 일을 보조하자 상당사들은 더 복잡한 상담에 집중할 수 있게 됐다는 것이다. 기업 입장에서 생산성은 향상되고, 비용은 줄었다.

정 팀장은 최근 단순 키워드가 아닌 고객 상황에 맞춘 상담 스크립트를 추천하는 AI 서비스, 문자·발화로 피상담자의 의도를 분석하는 음성 데이터 자산화 등도 나오는 추세라고 부연했다.

그는 "AI 서비스 도입 뒤에는 활용성이 중요하다"며 "음성인식, 음성·텍스트 분석 등 AI 학습이 지속돼야 한다"고 말했다. AI가 신제품, 상품 정책 개정에 관한 내용을 업데이트하고, 적용 환경을 최적화해야 한다는 설명이다.

■ "AI, 일자리 대체 아닌 보완해야"

이어 'AI 기술 발전에 대처하는 우리의 자세'에 관해 토론을 진행한 방은주 지디넷코리아 기자는 'AI 발전의 부작용인 일자리 감소에 대응하는 방법'을 의제로 제시했다.

정영환 KT CCaaS 사업팀장은 "AI는 일자리를 대체하기 보다 보완하는 방향으로 가야한다"고 말했다. KT 고객 센터를 예로 들면, 언어학습으로 고도화된 AI가 기존 상담사의 감정노동을 줄인다는 설명이다. 이러한 AI 도입은 고강도 노동 때문에 지속된 콜센터 구인난 해결에도 기여한다. 그는 오히려 AI 언어학습 인력 등 기술발전에 따라 새로 생기는 일자리도 많을 것이라고 예측했다.