실시간 인공 지능 및 이벤트 처리

실시간 이벤트 처리에 AI를 활용함으로써 기업은 서로 다른 이벤트 간의 연관성을 파악해 새로운 트렌드, 위협 및 기회를 탐지하고 대응할 수 있습니다. 2023년 IBM 기업가치연구소(IBV)가 2,500명의 글로벌 경영진을 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 동급 최고의 기업들이 AI 프로젝트에서 13%의 ROI를 거두고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 평균 ROI인 5.9%의 두 배 이상입니다.

모든 기업이 AI 툴에 대한 최고의 접근 방식을 채택하기 위해 노력하고 있는 지금, 귀사에서 AI를 활용하여 실시간 이벤트 처리 사용 사례를 개선할 수 있는 방법에 대한 모범 사례에 대해 논의해 보겠습니다.

이벤트 기반 아키텍처는 비즈니스 속도를 가속화하는 데 필수적입니다. 이를 통해 조직은 비즈니스 및 IT 팀이 전체 조직에서 발생하는 고유한 상황에 대한 실시간 정보에 액세스하고 이를 해석하여 조치를 취할 수 있는 역량을 갖출 수 있도록 지원할 수 있습니다. 복잡한 이벤트 처리(CEP)를 통해 팀은 원시 비즈니스 이벤트를 관련성 있고 실행 가능한 통찰력으로 변환하고, 중요한 데이터에 대한 지속적인 최신 보기를 확보하고, 필요한 구조에서 필요한 위치로 데이터를 신속하게 이동할 수 있습니다.

인공 지능은 비즈니스 프로세스를 간소화하고 전략적 의사 결정을 개선할 수 있는 능력을 제공하는 데 도움이 되는 비즈니스의 핵심이기도 합니다. 실제로 IBV는 6,700명의 C 레벨 임원을 대상으로 실시한 설문조사에서 AI를 도입한 선진 기업의 85% 이상이 AI를 통해 운영 비용을 절감할 수 있었다고 밝혔습니다. 비기호 AI는 비정형 데이터를 체계적이고 의미 있는 정보로 변환하는 데 유용할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석을 간소화하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 회사의 고유한 과거 데이터에서 학습하여 패턴을 인식하는 AI 알고리즘의 기능을 통해 기업은 새로운 추세를 예측하고 짧은 대기 시간으로 이상 징후를 더 빨리 발견할 수 있습니다. 또한 기호 AI는 사실과 구조화된 데이터에 대해 추론하고 추론하도록 설계할 수 있으므로 복잡한 비즈니스 시나리오를 탐색하는 데 유용합니다. 또한 폐쇄형 및 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)의 개발로 인해 AI의 일반 자연어 이해 능력이 향상되고 있습니다. 챗봇의 최신 진화에서 이러한 사례를 볼 수 있으며, 이를 통해 기업은 고객 경험을 최적화하고 고객 여정의 상호작용에서 인사이트를 빠르게 추출할 수 있습니다.

인공 지능과 실시간 이벤트 처리를 연결함으로써 기업은 두 가지 측면에서 노력을 강화하고 투자가 비즈니스 목표에 영향을 미치도록 도울 수 있습니다. 실시간 이벤트 처리는 더 빠르고 정밀한 AI를 구현하는 데 도움이 될 수 있으며, AI는 기업의 이벤트 처리 작업을 더욱 지능적이고 고객 반응 중심으로 만드는 데 기여할 수 있습니다.

이벤트 처리와 AI를 결합함으로써 기업은 고도로 정밀한 데이터 기반 의사 결정의 새로운 시대를 주도할 수 있습니다. 다음은 이벤트 처리가 AI 기능을 강화하는 데 중추적인 역할을 할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

• AI 모델을 위한 연료로서의 이벤트: 인공 지능 모델은 빅데이터를 활용하여 기능의 효과를 개선합니다. 이벤트 스트리밍 플랫폼(ESP)은 기업의 미션 크리티컬 데이터 소스에서 실시간 정보의 지속적인 파이프라인을 제공함으로써 이에 중요한 역할을 합니다. 이벤트 스트림에서 이동 중에 처리되거나 대규모 데이터 세트에 풀링된 최신 데이터에 액세스할 수 있으므로 AI 모델이 보다 효과적으로 학습하고 비즈니스 속도에 맞춰 작동할 수 있습니다.
• 예측 인사이트로서의 집계 비즈니스 환경 전반에서 다양한 소스의 데이터를 통합하는 집계는 머신 러닝(ML) 알고리즘에 유용한 예측 인사이트가 될 수 있습니다. API를 반복적으로 폴링하거나 데이터가 일괄적으로 처리될 때까지 기다리는 것과는 달리, 이벤트 처리는 이러한 집계를 점진적으로 계산하여 원시 이벤트 스트림이 생성되는 동안 지속적으로 작동할 수 있습니다. 스트림 분석을 사용하여 모델의 예측 속도와 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
• AI를 효과적으로 적용하기 위한 최신 컨텍스트: 이벤트 처리는 AI의 힘을 활용하는 데 필요한 실시간 비즈니스 컨텍스트를 형성하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이벤트 처리는 진행 중인 비즈니스 시나리오에 대한 이해를 지속적으로 업데이트하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 머신 러닝 모델(ML 모델) 훈련을 통해 과거 데이터에서 파생된 통찰력이 현재 실용적이고 적용 가능하도록 할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 고객이 이탈하기 직전이라는 예측을 제시하는 경우, 특정 고객에 대한 현재 지식의 맥락에서 이 예측을 고려하는 것이 중요합니다. 이 지식은 정적이지 않으며 새로운 이벤트 데이터는 각 상호 작용을 통해 최신 지식을 발전시켜 의사 결정 및 개입을 안내하는 데 도움이 됩니다.

이벤트 처리와 AI 간의 격차를 해소함으로써 기업은 AI 모델 학습을 위한 실시간 데이터를 제공하고, 동작 중인 데이터 처리를 활용하여 예측을 개선하는 데 도움이 되는 실시간 집계를 계산하고, AI가 최신 비즈니스 컨텍스트 내에서 효과적으로 적용될 수 있도록 보장할 수 있습니다.

인공 지능은 역동적이고 복잡한 환경에서 이벤트 스트림 처리를 더욱 지능적이고 빠르게 처리할 수 있도록 합니다. 다음은 AI가 이벤트 중심 이니셔티브를 개선할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

• 이상 탐지 및 패턴 인식: 이상 징후를 감지하고 패턴을 인식하는 인공 지능의 기능은 이벤트 처리를 크게 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 끊임없는 원시 비즈니스 이벤트 흐름을 선별하여 불규칙성이나 의미 있는 추세를 식별할 수 있습니다. 과거 분석과 라이브 이벤트 패턴 인식을 결합함으로써 기업은 팀이 보다 자세한 프로필을 개발하고 잠재적인 위협과 새로운 고객 기회에 선제적으로 대응할 수 있도록 도울 수 있습니다.
• 상관관계와 인과관계에 대한 추론: 인공 지능은 실시간 이벤트 처리 툴에 주요 지표와 데이터 스트림 간의 상관관계와 인과관계에 대해 추론하는 기능을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 AI가 비즈니스 이벤트 스트림 간의 관계를 식별할 수 있을 뿐만 아니라 이전에 고려되지 않았던 비즈니스 시나리오를 밝힐 수 있는 인과관계 역학을 밝힐 수 있음을 의미합니다.
• 비정형 데이터 해석: 비정형 데이터에는 종종 활용되지 않은 통찰력이 포함되어 있을 수 있습니다. AI는 일반 자연어를 이해하고 들어오는 이벤트에 포함된 비정형 데이터를 해석하는 데 탁월합니다. 이 기능은 겉보기에 혼란스럽거나 정리되지 않은 이벤트 소스에서 귀중한 정보를 추출하여 이벤트 처리 시스템의 전반적인 인텔리전스를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

IBM 전문가와 연결하여 IBM® Event Automation의 맞춤형 데모를 요청해 보세요. 이 솔루션이 비즈니스 이벤트를 활용하고 실시간 데이터 분석을 강화하며 지능형 자동화를 활성화하는 데 어떻게 도움이 되는지 확인할 수 있습니다.

IBM Event Automation은 개방형 기술을 기반으로 구축된 완전 구성 가능한 솔루션으로, 다음과 같은 능력을 제공합니다.

• 이벤트 스트리밍: 엔터프라이즈급 Apache Kafka를 사용하여 실시간 비즈니스 이벤트의 원시 스트림을 수집하고 배포합니다.
• 이벤트 엔드포인트 관리: 비동기 API 사양에 따라 이벤트를 쉽게 설명하고 문서화합니다. 제어 및 거버넌스를 유지하면서 공유 및 재사용을 촉진합니다.
• 이벤트 처리: 직관적인 로우코드 작성 캔버스에서 SQL 스트림 처리 흐름을 빌드하고 즉시 테스트할 수 있는 Apache Flink의 강력한 기능을 활용하세요.

구성 가능한 완전한 전사적 이벤트 기반 아키텍처를 구축하거나 개선하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.