예측 AI란 무엇인가요?

분석가들은 조직 내에서 데이터 기반 의사 결정을 내리기 위해 오래 전부터 예측 분석을 사용했습니다. 그러나 예측 AI 기술은 머신 러닝 알고리즘이 처리할 수 있는 데이터의 양이 방대하기 때문에 통계 데이터 분석의 속도를 높이고 정확도를 높일 수 있습니다. 예측 AI는 수천 개의 요소와 수십 년에 걸친 데이터를 분석하여 결론에 도달합니다. 이러한 예측은 조직이 미래 트렌드에 대비하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예측 AI는 서술적 분석 또는 처방적 분석과 혼동되기도 하는데, 서술적 분석은 과거에 어떤 일이 발생한 이유를 이해하는 데 도움이 되는 반면, 예측 분석은 어떤 일이 발생할 가능성이 있는지 예측하는 데 도움이 됩니다. 처방적 분석은 조직이 이러한 결과의 발생을 보장하기 위해 취할 수 있는 조치를 권장합니다.

예측 AI는 여러 산업 분야에서 고객 행동에 대한 인사이트를 얻고 의사 결정을 최적화하는 데 널리 사용됩니다. 고객 이탈부터 공급망 중단, 기계 고장까지 모든 것을 예측하므로 신뢰할 수 있고 정확한 예측을 활용해 사전 예방적 계획을 수립할 수 있습니다.

예측 AI 모델의 정확성과 성능은 학습 데이터의 품질과 양에 크게 좌우됩니다. 엄격한 데이터 거버넌스 관행, 데이터 정리, 검증 및 데이터 세트에 대한 일관된 업데이트를 통해 사용되는 데이터의 신뢰성을 보장할 수 있고, 이를 통해 예측 모델의 정확성이 높아집니다.

예측 AI 애플리케이션을 구축하려면 기업은 다양한 소스에서 관련 데이터를 수집하고 결측값, 이상값 또는 관련 없는 변수를 정의하여 데이터를 정리해야 합니다. 그런 다음 데이터는 모델을 학습시키는 데 사용되는 학습 세트와 성능을 평가하기 위한 테스트 세트로 분류됩니다. 예측 AI는 빅데이터 분석 및 딥 러닝을 사용하여 과거 데이터, 패턴 및 추세를 조사하며, 머신 러닝 알고리즘에 제공되는 데이터가 많을수록 더 우수한 예측을 생성합니다.

또한 조직은 윤리적 고려 사항을 해결하고 예측 AI 모델의 편향을 완화해야 합니다. 데이터 또는 알고리즘의 편향은 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있으며, 윤리적 AI 관행은 해로운 영향이 발생하지 않게 억제하고 사용자 및 이해관계자와의 신뢰를 구축합니다.

데이터가 준비되면 데이터 과학자들이 예측 AI 모델을 학습시킬 수 있습니다. 선형 회귀, 의사 결정 트리, 신경망 등 다양한 머신 러닝 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 데이터의 특성과 수행되는 예측 유형에 따라 선택해야 할 알고리즘이 달라집니다.

예측 AI는 머신 러닝과 AI 알고리즘의 하위 집합을 사용하여 정확한 예측을 생성합니다.

신경망은 대규모 데이터 세트에서 복잡한 패턴을 학습할 수 있기 때문에 다양한 작업에 폭넓게 사용됩니다.

선형 회귀는 주로 변수 간의 상관관계를 파악하는 데 사용되는 기법이며, 로지스틱 회귀는 데이터를 별개의 그룹으로 분류하는 등의 분류 작업에 유용합니다.

서포트 벡터 머신은 분류에도 사용되며, 마진이 명확히 구분되는 시나리오에서 강력한 성능을 제공합니다.

의사 결정 트리는 특징값을 기반으로 데이터를 가지로 분할하고 결과를 추정하여 분류 정확도를 향상합니다.

K-평균 클러스터링은 유사성을 기준으로 데이터를 그룹으로 분류하는 데 사용되어 데이터 내의 기본 패턴을 발견하는 데 도움을 줍니다.

조직에서 어떤 알고리즘을 사용하든 모델은 학습 중에 데이터의 관계와 패턴을 학습하고 내부 매개변수를 조정합니다. 예측된 출력과 학습 세트의 실측값 사이의 차이를 최소화하려고 합니다. 모델은 최적의 상태에 도달할 때까지 관찰된 오류를 바탕으로 매개변수를 반복적으로 조정하기 때문에 이 프로세스는 종종 반복적으로 일어납니다.

더 다양하고 대표성 있는 데이터를 사용해 학습된 모델일수록 더 나은 예측 성능을 발휘하는 경향이 있습니다. 또한 학습을 위해 선택된 알고리즘 및 매개변수 세트 역시 모델의 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. 머신러닝 모델은 충분한 데이터가 주어졌을 때 정보를 분류하고 데이터를 처리하는 방법을 학습하여 더 정확한 결과를 도출할 수 있습니다.

예측 AI는 임베딩을 사용하여 데이터베이스를 빠르고 효율적으로 쿼리할 수 있습니다. 임베딩은 AI가 유사점과 관계를 식별할 수 있도록 정보를 저장하는 방법입니다. 비지도 신경망 계층에 의해 생성되는 임베딩은 정보를 벡터로 변환한 후 이를 데이터 세트의 다른 모든 정보와 관련된 수학적 공간에 배치합니다. 함께 클러스터링되는 임베딩은 서로 관련이 있는 것으로 간주되므로 AI가 모든 관련 데이터를 빠르게 '읽고' 예측을 수행할 수 있습니다.

AI 모델의 설명 가능성과 투명성은 신뢰를 구축하고 규정을 준수하는 데 매우 중요합니다. 설명 가능한 AI는 이해관계자가 예측 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다. 투명성은 특히 금융 및 의료와 같은 민감한 분야에서 사용자의 신뢰를 얻고 법적 및 윤리적 기준을 충족하는 데 매우 중요합니다.

예측 분석 애플리케이션은 판매 수치, 센서 판독값, 재무 기록과 같은 구조화된 데이터를 회귀 또는 의사 결정 트리와 같은 머신 러닝 알고리즘에 입력하여 실시간 분석을 제공합니다. 알고리즘은 결과 이전의 변수 간의 과거 상관관계를 분석합니다. 이러한 패턴은 정량적 모델에 정보를 제공하여 새로운 조건에서의 이벤트를 예측합니다. 모델이 오랜 기간에 걸쳐 관련성이 더 높고 정제된 데이터를 수집하여 상관 관계를 개선함에 따라 정밀도가 계속 향상됩니다. 성공 사례가 쌓일수록 예측에 대한 신뢰도가 높아집니다.

외부 요인이 영향을 미칠 수 있기 때문에 예측 AI는 확실한 결과가 아니라 잠재적 결과를 측정합니다. 그러나 예측에 너무 의존하고 인간의 판단을 배제하면 편향의 위험이 발생할 수 있습니다. 또 인간의 행동을 예측하는 것은 윤리적인 문제도 제기할 수 있으므로 조직은 이러한 예측에 지나치게 의존하지 않도록 주의해야 합니다. 

예측 AI와 생성형 AI는 둘 다 머신 러닝과 빅데이터 활용을 결합합니다. 예측 AI는 머신 러닝을 사용해 미래를 예측합니다. ChatGPT 또는 Llama 3와 같은 생성형 AI 도구는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 자연어 프롬프트에서 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 생성형 AI 모델은 통계 분석을 사용하여 예측 유형을 생성하지만, 그 목표는 올바른 단어, 코드 세그먼트 또는 시각적 예술성을 예측하여 생성하는 것입니다.

예측형 AI 모델 또는 생성형 AI 사용은 엄밀히 말해 이분법적이지 않습니다. 많은 기업이 둘 중 하나를 선택하기보다는 생성형 AI와 예측 AI를 함께 채택함으로써 전략적 이점을 얻을 수 있습니다. 이 전문 기술을 신중하게 결합하면 서로를 보완할 수 있습니다.

예측 AI에서 최대의 가치를 얻으려면 기존 비즈니스 프로세스 및 워크플로에 예측 AI를 통합해야 합니다. 이러한 통합은 AI 시스템에서 생성된 인사이트와 예측이 실행 가능하고 가치를 제공할 수 있도록 도와줍니다. 조직이 예측 AI의 이점을 충분히 활용하려면 예측 AI를 전략적 목표 및 운영 상의 필요에 맞게 조정하는 데 집중해야 합니다.

예측 AI는 소비자 수요가 가장 높고 매장에 더 많은 상품을 준비해야 하는 시기를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 허리케인과 같은 자연 재해가 발생하면 매장에 생필품 재고를 확보해야 합니다.

예측 AI는 도로 혼잡이 언제 발생할 가능성이 가장 높은지 판단하여 상품에 대한 사용자 수요 급증을 충족하기 위한 트럭 운행 계획을 세우는 데도 도움이 됩니다.

예측 AI는 서비스 제공업체가 사용자 요청을 예측하고, 고객 경험을 개선하며, 고객 데이터와 과거 활동을 기반으로 행동을 예측하는 데 유용합니다.

충분한 데이터를 갖춘 예측 AI는 환자의 병력을 기반으로 해당 환자의 잠재적인 건강 상태를 예측할 수 있습니다.

예측 AI는 마케팅 팀이 사용자 행동을 예측하여 잠재 고객이 관심을 가질 수 있는 콘텐츠, 제품 및 메시지를 개발하도록 지원합니다.

예측 AI는 시장의 움직임을 예측하고 거래 데이터를 분석하여 비정상적인 기기 로그인, 새로운 위치 또는 특정 사용자의 일반적인 행동에 맞지 않는 요청과 같은 향상된 사기 탐지를 수행할 수 있습니다.

예측 AI는 판매 데이터, 계절성 및 비재무적 요인을 조사하여 가격 전략을 최적화하고 소비자 수요를 예측하거나 향후 시장 트렌드를 예측할 수 있습니다.

예측 AI는 청구 관리를 간소화하고 잠재적 손실을 예측할 수 있습니다.

예측 AI는 기계의 진동, 온도 및 기타 센서 데이터를 모니터링하여 고장 위험이 있는 장비를 정확히 찾아내므로 사전 예방적으로 장비를 보수하여 가동 중지 시간을 방지할 수 있습니다.

스트리밍 플랫폼은 시청 및 청취 이력을 기반으로 사용자의 취향에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 제안하기 위해 예측 모델을 적용합니다.

예측 AI를 사용해 업무 프로세스를 자동화하면 데이터를 분석할 때 짧은 시간 안에 작업을 완료할 수 있어 자동화가 더욱 향상되고 직원이 의사 결정과 창의적인 선택에 에너지를 집중할 수 있습니다.