통신

구글 클라우드가 통신 보안 및 규제 준수를 지원하는 방법

Thu, 17 Oct 2024 16:00:00 +0000

* 해당 블로그의 원문은 2024년 10월 12일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

통신 네트워크 운영은 단순히 전화 통화를 연결하거나 사람들이 재미있는 영상을 공유하는 것에 그치지 않고, 사회의 중요한 인프라로서 매우 중요한 역할을 합니다. 통신 사업자들은 통신 서비스와 민감한 데이터를 보호하면서, 네트워크 중단, 랜섬웨어 공격, 특정 국가가 배후에 있는 정교한 해킹 등 다양한 위험에 직면해 있습니다.

이러한 위험을 관리하고 해결하기 위한 일환으로 통신 사업자들은 복잡하고 끊임없이 변화하는 보안 및 개인정보 보호 규제를 준수해야 합니다. 일부 사업자들은 이런 규제들이 클라우드 전환의 장애물이 될 수 있다고 생각할 수 있습니다. 그러나 구글 클라우드는 여러 방식을 통해 통신 사업자들이 규제를 쉽게 준수하는 가운데 클라우드로 전환할 수 있도록 돕습니다.

구글 클라우드는 일관된 통합 기술 플랫폼과 함께 공통된 보안 제어와 플랫폼 전반에 걸친 정책 기반 보안 자동화를 지원합니다.
구글 클라우드는 ’클라우드 서비스 설계부터 보안을 고려하는 것(Secure By Design)’과 ‘사용자가 별도의 조치 없이도 보안이 강화된 서비스를 이용할 수 있도록 하는(Secure By Default)’ 접근 방식을 채택하였습니다. 그리고 이를 통해 클라우드를 이용하는 조직들이 암호화, 제로 트러스트, 데이터센터 물리 보안, 조직 정책 등 규제 관련 여러 보안 요구 사항을 바로 충족할 수 있도록 지원합니다.
구글 클라우드는 폭넓은 규제 준수 프레임워크와 고객이 새로운 표준에 적응할 수 있도록 지원한 경험이 풍부합니다.

구글 클라우드는 노키아 등 통신 업계의 여러 파트너들과 협력해 퍼블릭 클라우드에서 통신 관련 워크로드를 지원하고 있습니다. ‘통신 SaaS 보안 이해하기’ 웹 세미나에서는 통신사들이 구글 클라우드와 함께 보안 및 규제 준수 문제를 어떻게 해결할 수 있는지에 대해 다루고 있습니다.

노키아의 SaaS 운영 및 전달 부문 수석 이사인 필립 블랑차르(Phillip Blanchar)는 “구글은 암호화, 익명화, 토큰화 같은 보안 기술에 많은 투자를 해왔습니다. 이를 통해 고객은 클라우드 환경에서도 자연스럽게 규제를 준수하고 개인정보를 보호할 수 있습니다”라고 말했습니다.

구글 클라우드가 전 세계의 통신 사업자들이 관련 규제를 준수할 수 있도록 어떻게 지원하고 있는지 알아보겠습니다.

지역별 규제 가이드라인

구글 클라우드는 미국, 유럽, 중동, 인도, 라틴 아메리카의 통신 규제를 다루는 백서를 발행했습니다. 이 백서는 통신사들이 규제를 준수할 수 있도록 지원하는 방법을 자세히 설명하고 있습니다. 백서에서 다루는 주요 규제와 표준은 다음과 같습니다.

소비자 데이터 개인정보 보호 조치
통신 기밀성 규제
통신 특화 보안 규제 및 지침
주요 인프라 관련 규제
클라우드 보안 관련 국가 규제

또한, 백서는 ISO 27001 같은 글로벌 표준 및 GSMA 기본 보안 통제 같은 통신 산업에 특화된 보안 지침도 다루고 있습니다.

통신사를 지원하는 ‘공유 운명(shared fate)' 비전

구글 클라우드의 CISO 오피스는 통신사와 직접 협력하며, 필요한 경우 규제 기관과도 협력하여 규제 준수를 평가하고 지원합니다. 이 협력은 구글 클라우드의 ‘공유 운명(shared fate)’ 비전의 일환으로, 클라우드 제공업체가 통신 업계 고객과 함께 보안 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. 구글 클라우드는 변화 워크숍을 주도하고, 고객 팀을 교육 자원과 연결하며, 안전한 시스템 구축과 보안 및 위험 평가를 지원하는 등 통신 산업 전반을 돕고 있습니다.

구글 클라우드는 복잡한 규제 환경을 헤쳐나가려는 통신사들을 지원하며, 통신 네트워크 전체의 사이버 방어 능력을 강화하기 위해 투자하고 있습니다. 덕분에 안전한 통신 네트워크에서 전화 통화뿐만 아니라 고양이 사진이나 강아지 영상을 공유할 때도 통신 서비스 이용자의 데이터가 보호되고 있다고 안심할 수 있습니다.

구글 클라우드의 통신 지원에 대해 더 알고 싶다면, CISO 인사이트 및 이사회 인사이트 허브에서 관련 정보를 확인할 수 있습니다.

생성형 AI: 통신 서비스 제공업체의 클라우드 혁신을 위한 다음 단계

Wed, 17 Apr 2024 01:00:00 +0000

*본 아티클의 원문은 2023년 6월 16일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

통신 서비스 제공업체(CSP)는 변곡점에 서 있습니다. 매출 정체, 5G 수요를 충족하기 위한 네트워크 부담, 혁신적인 고객 경험 제공의 어려움 등 통신 업계는 혁신에 대한 엄청난 압박을 받고 있습니다.

지난 몇 년 동안 전 세계 CSP는 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI)으로 눈을 돌렸지만, 여전히 운영 비용의 대부분은 인프라와 데이터 관리에 사용되고 있습니다. 이로 인해 핵심 데이터 자산을 활용하고 개인의 니즈에 맞는 차별화된 고객 경험을 개발하는 데 한계가 있었습니다.

최근 큰 주목을 받고 있는 머신 인텔리전스의 일종인 생성형 AI를 소개합니다. 생성형 AI는 사람이 작성한 것 같은 텍스트를 생성하고, 새로운 이미지를 만들고, 악보까지 작성하는 놀라운 능력을 발휘합니다. 또한 머신러닝(ML)을 보완하는 것은 물론 패턴을 식별하여 예측을 수행하거나 효율성을 파악하거나 대규모 데이터 세트를 해석하는 머신러닝의 역량을 강화하는 흥미로운 AI 도구입니다.

생성형 AI에 대한 과대광고가 많지만, Google Cloud에서는 통신 서비스 업계 입장에서 훨씬 더 실용적인 시각으로 이를 바라보고 있습니다. 생성형 AI는 CSP가 매일 사용하는 많은 도구와 프로세스를 간소화하고, 사람과 컴퓨터 간에 새로운 차원의 자연스러운 상호작용을 제공하며, 음성 요청에 따라 작업을 수행하고 자연스러운 대화 형식으로 응답하도록 머신을 프로그래밍할 수 있는 잠재력을 바탕으로 이미 진행 중인 혁신을 가속화할 수 있습니다.

생성형 AI는 기존의 Google Cloud 데이터, AI, ML 서비스를 기반으로 합니다. 예를 들어 지난 수년간 CSP는 발신자와 컴퓨터 간의 인간과 유사한 상호작용을 지원하는 Contact Center AI를 성공적으로 도입하여 고객과 콜센터 직원 모두의 만족도를 높였습니다. 이 기술에 생성형 AI를 추가하면 CSP와 고객은 예컨대 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라 고객의 결제와 기타 거래 실행을 돕는 가상 에이전트와 같은 훨씬 더 뛰어난 기능과 영향력을 갖추게 될 것입니다. CSP는 생성형 AI를 통해 고객 통화 요약을 활용하여 고객의 감정을 더 잘 파악하고 크로스셀 및 업셀 기회를 찾아낼 수 있습니다. 또한 고객 대화를 통해 정보를 얻는 가상 에이전트를 쉽고 빠르게 빌드하고 배포하여 보다 혁신적인 맞춤형 고객 상호작용을 촉진할 수 있습니다. 이는 시작에 불과합니다.

세 가지 핵심 영역

콜센터는 실용적인 생성형 AI가 새로운 가치를 창출하는 데 도움이 될 영역 중 하나입니다. 오늘날 CSP가 직면한 주요 과제를 생각해 볼 때, 특히 다음 세 가지 영역에서 생성형 AI가 혁신을 촉진할 것으로 기대됩니다.

맞춤형 경험: 생성형 AI는 고객 콜센터 상호작용을 더욱 개선할 뿐만 아니라 전자상거래 상호작용에서 향상된 맞춤설정을 제공하여 고객이 휴대전화와 통화 요금제를 선택하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 맞춤설정은 이탈률을 낮추고, 관련성 있는 새로운 서비스를 제공하며, 고객 수명 주기를 관리하는 데에도 중요합니다. 예를 들어 CSP는 생성형 AI를 사용해 특정 테마에 맞는 맞춤형 마케팅 캠페인 콘텐츠를 제작하고 맞춤 텍스트와 이미지로 개별 고객을 타겟팅할 수 있습니다.
자율 네트워크: 생성형 AI는 네트워크 계획과 운영 전반에 걸쳐 사용되는 여러 복잡한 AI/ML 모델을 네트워크 행동을 이해하고 네트워크 용량 계획, 성능 등의 영역에서 실행 계획을 생성할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM)과 연결하여 자율 네트워크의 기반을 마련하는 데 도움이 될 것입니다. 예를 들어 CSP는 생성형 AI를 사용해 고객 경험과 감정 데이터로 모델을 학습시켜 더 나은 예측 기능을 빌드할 수 있습니다. 중요한 점은 이러한 모델을 조정하는 데 사용되는 고객 데이터 세트가 공개되지 않는, 선별된 내부 고객 데이터라는 것입니다. 따라서 개인 정보 보호, 사실성, 관련성이 크게 향상되는 동시에 지식 재산도 보호할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 높은 수준의 보고와 분석이 필요한 네트워크 계획과 설계에 도움이 될 수 있습니다.
간소화된 운영: 운영 센터 업타임과 현장 서비스 효율성은 모두 비용 관리와 고객 만족도 향상에 매우 중요합니다. 특히 현장 서비스 기기에 생성형 AI를 적용하면 진단과 분석 속도가 빨라지고, 설치, 부품, 문제 해결에도 도움이 될 수 있으며, 기업이 트럭을 보내야 하는 횟수가 최소화되고, 현장 서비스 교육이 개선될 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 코드 생성과 문제 해결을 통해 안정적인 소프트웨어 제품과 서비스를 제공할 수 있도록 지원하여 IT 개발 프로세스의 생산성을 높여 줍니다.

데이터 보안과 신뢰성

생성형 AI에서 잘 논의되지 않는 영역은 기술을 구동하는 대규모 언어 모델(LLM)을 빌드하고 학습시키는 데 있어 데이터 품질과 데이터 보안의 중요성입니다. 많은 CSP는 LLM 안팎으로 지식 재산이 유출되어 시스템과 지적 재산의 보안을 위협하는 상황에 대해 우려하고 있습니다. Google Cloud는 오랫동안 업계를 선도하는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 기술을 제공해 왔으며, Vertex AI와 통합된 생성형 AI를 통해 모든 데이터가 CSP의 환경 내에서 안전하게 보호되도록 합니다.

한편, LLM이 정확한 정보를 생성하도록 CSP는 더 작고 통제된 양의 자체 데이터로 학습을 위한 시나리오와 사용 사례를 구축하고 있습니다. 여기에는 때로 파트너와 기타 업체의 신뢰할 수 있는 소스가 사용되기도 합니다. 또한 Google Cloud는 데이터의 사실성과 신뢰성 강화를 위해 프롬프트 엔지니어링, 조정, 인간 피드백 기반 강화 학습 등의 도구를 제공합니다. 이로 인해 네트워크 토폴로지 최적화와 같은 영향력이 큰 소규모 문제를 대상으로 하는 최초의 생성형 AI 애플리케이션의 등장할 가능성이 높습니다.

인간적인 요소

콜센터에서 문제를 해결하는 콜센터 직원, AI 정보를 자신의 노하우와 결합하는 현장 서비스 직원, 새로운 프레젠테이션과 마케팅 자료를 만들기 위해 생성형 AI로 브레인스토밍하는 마케팅팀과 크리에이티브팀, AI 제안을 보강하고 승인하는 운영 엔지니어 등 생성형 AI의 성공에는 사람의 역할이 매우 중요합니다. Google Cloud는 수백만 개의 기록과 소스를 종합하여 새로운 워크플로 개발과 생산성 향상을 돕는 등 사람이 할 수 없는 일을 보조하는 놀라운 기술을 많이 개발해 왔습니다.

통신은 빠르게 변화하는 산업으로, 기술에 정통하고 생성형 AI 등의 가능한 최고의 신기술을 배우고 배포하고자 하는 욕구가 강한 분야입니다. CSP와의 회의는 새로운 아이디어에 영감을 주고, 더 많은 사용 사례의 발굴을 촉진하며, 업계를 변화시키는 더 많은 이니셔티브로 이어집니다. 이러한 변화의 속도를 지켜보는 것은 매우 흥미진진한 일이며 이는 이제 시작에 불과합니다.

다음 블로그 게시물에서 흥미로운 CSP 업계의 사용 사례 몇 가지를 자세히 살펴보면서 더 많은 내용을 다루겠습니다. 또한 Google Cloud가 어떻게 전 세계 CSP와 협력하여 종합적인 클라우드 혁신을 제공하는지 자세히 알아보세요.

Google Cloud에 접속하는 안전한 피어링 방법: 피어링 이중화

Mon, 07 Nov 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 10월 18일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

피어링은 일부 클라우드 고객에게 특히 복잡하고 미묘한 주제로 여겨지는 경우가 많습니다. 이번 블로그 포스팅은 피어링의 내부 작동 원리를 설명하고 전 세계 각지 피어링 접속점의 이중화(redundancy)를 요건으로 하는 피어링 정책 업데이트가 이용자와 고객의 안정성을 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지 공유하고자 합니다. 이중화는 안정성을 향상시키는 방법으로 익히 잘 알려진 입증된 개념입니다. Google은 최근 인프라 및 피어링에 대한 상당한 투자를 통해 인터넷 콘텐츠가 이용자에게 도달할 수 있도록 지원하고 피어링을 보다 안전하게 만드는 방법에 대해 소개한 바 있습니다.

인터넷 상의 Google Cloud

Google Cloud 고객은 매일 Workspace를 사용해 동료와 협업하고 Google Cloud CDN을 활용해 전 세계 이용자에게 콘텐츠를 제공하며, Global Cloud Load Balancer를 배포해 Anycast IP를 활용하기도 합니다. 각 사례에는 공통점이 있습니다. 다양한 Google 제품이 피어링 방식으로 Google의 글로벌 네트워크를 전 세계 ISP에 연결해 이용자에게 도달한다는 점입니다.

인터넷 트래픽을 전달하는 피어링

피어링은 네트워크 간 물리적 광섬유 기반의 상호접속을 의미하며 전 세계 다양한 시설에서 이뤄지고 있습니다. Google과 인터넷서비스제공사업자(ISP) 간 네트워크 연결, 또는 Google과 클라우드 고객 간 네트워크 연결 등이 피어링에 해당합니다. 피어링을 하는 목적은 네트워크 간 퍼블릭 인터넷 트래픽을 교환해 비용과 성능을 최적화하는 것입니다. Google은 크고 작은 네트워크와 피어링할 수 있도록 전 세계 100개 이상의 시설에 네트워크를 구축했습니다. 이것은 Google이 모든 이용자에게 훌륭한 경험을 제공하고 ISP가 비용을 절감할 수 있도록 하며, 클라우드 고객이 Google 네트워크에 접속할 수 있는 여러 방법 중 하나입니다. 기업이 구글 클라우드에 접속하는 다른 여러 방법 중 피어링과 자주 혼동되는 방식이 있는데, 바로 온프레미스 환경과 구글 클라우드 간 프라이빗 접속을 제공하는 Dedicated Interconnect입니다.

전화, 컴퓨터, 데이터센터 등으로 유입되는 데이터를 ‘물’이라고 가정해보면 광섬유 케이블은 파이프라고 볼 수 있고, 피어링은 일종의 도시 상하수도 시스템으로 볼 수 있습니다. 수도 시스템이 집 배관까지 연결돼 있어야 하는 것처럼, Google의 글로벌 네트워크가 모든 유형의 Google 트래픽을 제공하기 위해서는 이용자 근처에 있는 ISP와 서로 연결되어야 합니다. 싱크대 수도꼭지에서 물이 나오는 것은 가정의 Wi-Fi에서 Google 서비스를 사용할 수 있는 것과 비슷한 개념입니다.

피어링 인프라

구글을 포함한 수천 개의 네트워크가 매일 전 세계에서 서로 피어링하고 있습니다. 피어링하는 네트워크 사이에는 트래픽 수요와 비용, 성능을 처리할 수 있는 위치 및 용량에 대해 상호 동의가 필요합니다. 그런데 전 세계에 굉장히 많은 네트워크가 존재하기 때문에 모든 네트워크가 서로 피어링하는 것은 실용적이지 않습니다. 따라서 대부분의 네트워크는 이용자가 인터넷 전체에 도달할 수 있도록 지원하는 IP 전송(IP transit) 방식을 유지하고 있습니다. IP 전송은 네트워크에 제공되는 유료 서비스로, 인터넷 전체에 도달하기 위해 잘 구축된 다른 네트워크를 중계해 트래픽을 ‘전송’하는 방식입니다. 이러한 전송은 피어링 연결을 사용할 수 없는 경우 장애 극복 기능(failover path) 역할을 겸하며, 인터넷 상의 모든 엔드포인트에 대한 보편적 연결 가능성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 전송 방식의 한 가지 잠재적 단점은 트래픽이 최종 이용자에게 도달하기 위해 간접적이고 비용이 많이 발생하는 경로를 통과할 수 있어, 피어링에 비해 성능이 저하될 수 있다는 것입니다. Google은 성능을 극대화할 수 있도록 모든 트래픽을 최적의 피어링 경로로 전달하는 것을 선호합니다.

피어링이 중단되었을 때

모든 유형의 물리적 인프라는 구성 요소가 오작동하거나 유지 관리를 위해 서비스를 중단해야 하는 경우가 발생할 수 있습니다. 피어링을 지원하는 인프라 역시 마찬가지입니다. 가동 중단 시간은 원인 및 수리에 소요되는 시간에 따라 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 이 기간 동안 Google에서 주고 받는 인터넷 트래픽은 장애 극복 기능 경로로 다시 라우팅됩니다. 때때로 이러한 경로는 같은 도시 안에 있는 다른 피어링 지점이 되기도 하고, 수백 또는 수천 마일 떨어진 다른 도시나 국가의 피어링으로 변경될 수도 있으며, 다른 피어링 연결이 아예 불가능한 경우 IP 전송 연결 방식으로 변경되는 경우도 있습니다. 대부분은 네트워크가 Google과 피어링되는 방법과 위치에 따라 결정됩니다. 트래픽이 의도한 피어링 연결에서 물리적으로 더 멀리 라우팅되고 IP 전송 연결이 트래픽 경로에 있는 경우 데이터 통신 지연 및 패킷 손실(packet loss) 등 지터(jitter) 현상이 증가할 가능성이 높아지며, 이는 곧 이용자 경험의 문제로 이어질 수 있습니다.

깊고 다양한 피어링 범위

수년에 걸쳐 우리는 모든 Google 서비스에서 최적의 이용자 경험을 보장하기 위해 물리적 이중화와 지리적 다원화 방식을 통해 ISP 및 클라우드 고객과의 피어링을 구축해 왔습니다. 이는 곧 전 세계 네트워크 및 고객과의 깊고 다양한 피어링 상호접속 범위를 의미합니다. Premium Network Tier, Cloud VPN, Workspace 등의 구글 클라우드 서비스는 피어링을 사용해 최종 이용자에게 도달하기 때문에 이러한 계획은 앞서 언급한 이용자 경험 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다.

보다 안정적이고 예측 가능한 피어링 상호접속

모든 Google 이용자에게 안정적인 환경을 제공한다는 목표를 달성하기 위해 최근 피어링 정책을 업데이트하고 Google의 모든 프라이빗 피어링 연결 지점에 관해 동일한 대도시 지역 내 물리적 이중화를 갖추도록 했습니다. 이 업데이트로 Google과 ISP는 대부분의 상황에서 피어링 인프라 중단 및 유지보수 중에도 로컬에서 트래픽 교환을 지속할 수 있습니다. 이는 고객과 이용자에게 보다 예측 가능한 트래픽 흐름, 일관되고 안정적인 지연 시간, Google 서비스에 대해 전반적으로 보다 예측 가능한 경험을 제공하는 동시에 ISP의 비용을 절감해주는 보다 효과적인 피어링 가용성을 제공합니다. 애플리케이션 성능에 영향을 줄 수 있는 여러 가지 요소가 인터넷 상에 존재하지만, 이번 정책 업데이트는 피어링 인프라의 중단 및 유지 보수가 이용자 경험에 미치는 영향을 최소화하도록 설계되었습니다. 변경 사항에 대한 자세한 내용은 피어링 페이지에서 확인할 수 있습니다.

그림 A - 대도시 지역 피어링 이중화의 두 가지 예. 동일한 대도시 지역 내 피어링 이중화 링크(녹색)는 피어링 인프라의 유지 보수 또는 가동 중단 시간 동안 로컬에서 트래픽 교환을 유지하는 데 도움이 됩니다.

피어링 파트너 및 고객과의 협력

우리는 로컬에서 이중화된 피어링 상호접속을 구축할 수 있도록 기존 및 신규 Google Cloud 고객, ISP 파트너와 긴밀하게 협력하고 있습니다. 또한 많은 네트워크가 이 구성을 구축하는 데 어려움이 있다는 것을 알고 있으므로 이러한 구성을 하는 방법을 파악하고 있습니다. Google Cloud 고객 및 Google과 함께 이중화 토폴로지(topology)를 검토하는 데 관심있는 ISP는 Google에 문의 가능하며, Google의 피어링 모범 사례도 함께 참고해 주시기 바랍니다. 피어링 웹사이트에서 피어링에 대해 더 자세히 알아보고 Google에 피어링을 요청할 수 있습니다.

비즈니스 성과 달성을 앞당길 수 있는 새로운 AI 에이전트: Translation Hub, Document AI, Contact Center AI

Fri, 14 Oct 2022 00:00:00 +0000

* 본 아티클의 원문은 2022년 10월 11일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

인공지능(AI) 도입은 이제 전환점을 맞았습니다. 한때 소수에게만 허락되었던 기술이 광범위하게 사용되면서 AI 투자의 폭발적인 증가로 이어졌습니다. 하지만 McKinsey의 연구에 따르면 AI가 기업의 이익에 실질적으로 기여하기 위해서는 "전사적으로 기술을 확장하여 핵심 비즈니스 프로세스의 일부로 만들어야" 합니다. Google 역시 고객과의 대화를 통해 같은 결론을 내리고 있습니다.

순수한 데이터 과학에 대한 투자가 많은 영역에 필수적인 한편, AI의 광범위한 도입과 함께 AI 에이전트로 불리는 카테고리의 애플리케이션과 서비스가 사용되는 경우도 늘고 있습니다. AI 에이전트는 고객이 최고의 AI 기술을 일반적인 비즈니스 문제 해결에 적용할 수 있는 기술로, 직원이 제한된 기술 전문성을 갖추고 있어도 활용할 수 있습니다. Document AI와 Contact Center AI 같은 Google Cloud 제품이 여기에 해당됩니다. 오늘 Google Cloud Next ‘22에서는 기존 AI 에이전트의 새로운 기능과 Translation Hub와 관련된 새로운 기능을 발표합니다.

IDC의 그룹 부사장으로 전 세계 AI 및 자동화 연구를 이끄는 리투 조티는 "AI는 많은 기업에 있어 장기적인 성공을 위한 핵심 투자처가 되고 있습니다. 하지만 대부분의 기업은 AI를 실험하는 단계에 머물러 있고 긴 배포 시간, IT 인력 확충 등의 문제 때문에 기술이 프로덕션 단계에 완전히 이르지 못한 상태입니다."라고 이야기하며 다음과 같이 덧붙입니다. "조직에는 즉시 적용하여 프로세스를 자동화하고 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 AI 제품이 필요합니다. Google Cloud는 신속하게 배포하고 즉각적인 결과를 가져올 수 있는 완전 관리형의 확장 가능한 AI 에이전트를 제공하여 이 문제에 답을 제시하고 있습니다."

Translation Hub: 엔터프라이즈급 번역 AI 에이전트

올해 I/O에서 발표된 바와 같이 Google 번역에 24개의 언어가 새로 추가됨에 따라 더 많은 지역의 소비자, 특히 대부분의 기술에서 소외된 언어의 사용자가 대화의 장벽을 낮추는 데 번역의 힘을 빌릴 수 있게 되었습니다. 많은 비즈니스가 같은 목표를 추구하고 있지만 번역 규모를 확장하는 데 따르는 많은 비용 때문에 엄두도 내기 힘든 경우가 많습니다.

이러한 비즈니스를 위해 오늘 Google Cloud에서 발표하는 Translation Hub는 고객에게 셀프서비스 문서 번역을 제공하는 AI 에이전트입니다. Translation Hub는 135가지 언어를 지원할 뿐 아니라 몇 번의 클릭만으로 효과와 포용성, 비용 효율성을 두루 갖춘 글로벌 커뮤니케이션을 실현할 수 있습니다.

Translation Hub의 도움으로 연구자는 연구 결과를 즉시 전 세계에 공유하고, 상품 및 서비스 제공업체는 미개척 시장에 도달하며, 공공 기관은 더 많은 지역 사회 구성원에게 그들이 이해할 수 있는 언어로 다가갈 수 있습니다. 궁극적으로 Translation Hub는 더 연결되고 포용적인 세계에 이바지하는 것입니다.

Translation Hub는 인공신경망 기계 번역과 AutoML 같은 Google Cloud AI 기술을 총동원하여 Google Docs, Slides, PDF, Microsoft Word와 같이 가장 흔히 사용되는 기업 문서 유형의 콘텐츠를 쉽게 수집해 번역할 수 있도록 지원합니다. 이 기술은 문서의 레이아웃과 서식을 유지할 뿐 아니라 후편집 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 피드백 및 문서 검토 지원 같은 세부적인 관리 제어 도구도 제공합니다.

재료과학 회사인 Avery Dennison에서 디지털 혁신 및 직원 경험팀을 이끌고 있는 무랄리 네이선은 "Translation Hub와 AutoML 번역 모델을 사용한 지 단 3개월 만에 번역 페이지 수가 700% 증가했고 번역 비용은 90% 줄었습니다."라면서 "Google의 엔터프라이즈 번역 기술은 숫자로 보이는 결과 외에 직원들이 회사의 포용성을 높이 평가하게 되는 결과도 가져왔습니다. 모든 Avery Dennison 직원은 필요할 때마다 광범위한 용도로 기업 맞춤 번역 서비스를 이용할 수 있습니다. 이제 영어 실력이 더 이상 소통의 걸림돌이 되지 않으며 직원들은 바로 자신의 모국어를 사용해 의견을 표현하기 시작했습니다."라고 이야기합니다.

Document AI: 워크플로 자동화를 위한 문서 처리 AI 에이전트

모든 조직에는 문서를 처리하고, 문서 내용을 이해하며, 적절한 사람에게 제공해야 할 필요성이 있습니다. 인보이스와 영수증이 오가는 구매 과정, 거래를 체결하는 계약 프로세스는 물론, 전반적인 효율성 증대의 목적에 있어서도 Document AI는 다양한 문서 처리를 간소화하고 자동화합니다. Document AI는 오늘 새로 출시되는 2가지 기능을 통해 직원이 더 중요한 업무에 집중하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 지원하게 되었습니다.

일례로 결제 시스템 공급자인 Libeo는 Document AI를 통해 인보이스 파서를 1,600개 문서로 업트레이닝한 결과, 테스트 정확도를 75.6%에서 83.9%로 높일 수 있었습니다. Libeo의 최고기술책임자인 피에르 앙투안 글랑디에는 "업트레이닝 덕분에 Document AI 결과는 경쟁업체의 결과를 넘어서며 장기적으로는 Libeo에서 전체 모델 학습 비용을 약 20% 절감해 줄 것으로 전망합니다."라고 이야기했습니다.

오늘 Google Cloud에서는 기존 Document AI 에이전트에 다음과 같은 새로운 기능이 추가된다는 소식을 발표합니다.

Document AI Workbench: 커스텀 문서 파서를 구축하는 데 방해가 되는 요소를 제거하여 조직이 고유한 비즈니스 니즈에 맞는 관심 항목을 추출하는 데 도움을 줍니다. 기존의 개발 방식과 비교할 때 학습 데이터가 더 적게 필요하고 데이터 라벨 지정과 원클릭 모델 학습에 모두 단순한 인터페이스를 제공합니다.
Document AI Warehouse: Google의 검색 기술을 Document AI에 통합함으로써 많은 대기업이 문서에서 태그를 지정하고 데이터를 추출할 때 겪는 어려움을 해소할 수 있습니다. 이 기능은 인보이스 처리, 계약, 승인, 커스텀 워크플로가 반영되도록 워크플로를 제어하는 등, 문서 검색과 관리를 더 단순하고 쉽게 만들 수 있습니다.

Contact Center AI: 고객 경험을 개선하는 Contact Center AI 에이전트

콜센터 지원 확장에는 많은 비용과 어려움이 수반되는데, 특히 고객 담당자 지원을 위한 AI 기술을 구현하는 경우라면 더욱 그렇습니다. Contact Center AI는 지능형 고객 라우팅부터 가상 고객 지원 담당자와 실제 고객 지원 담당자 간의 작업 전달 지원, 콜센터 스크립트 분석을 통한 추세 파악에 이르기까지 사실상 모든 고객센터 니즈를 위한 AI 에이전트입니다.

며칠 전에 Google Cloud에서 발표한 바와 같이 Contact Center AI Platform은 이제 정식 버전으로 출시되어 더 많은 배포 환경을 유연하게 지원하게 되었습니다. Contact Center AI 성능을 강화함에 따라 Google Cloud는 조직이 고객센터의 신속한 확장을 통해 고객 경험을 개선하고 데이터 중심 결정을 통해 가치를 창출하도록 지원하는 AI 에이전트를 제공하겠다는 목표에 한걸음 더 나아가게 되었습니다.

KeyBank의 최고정보책임자인 딘 콘툴은 Google Cloud의 Contact Center AI를 통한 고객센터 강화와 관련해 "Google Cloud와 Contact Center AI를 사용해 고객센터를 클라우드로 신속하게 이전하여 업계 최고의 고객 경험 혁신 기술로 고객과 상담사를 지원하는 한편 효율성이 높아진 고객 지원 업무를 통해 업무 효율화를 실현할 것입니다."라고 밝혔습니다.

AI 에이전트를 통해 오늘부터 비즈니스 성과를 높여 보세요

Translation Hub를 사용해 볼 준비가 되었다면 이번 Next ‘22 세션에서 자세한 정보와 함께 Avery Dennison의 AI 에이전트 사용 사례를 자세히 살펴보세요.

Document AI와 관련된 발표 내용을 자세히 알아보려면 Commerzbank와 함께하는 'AI 를 사용한 문서 효율성 개선' 및 'Google AI 기반 검색 및 추천을 통한 디지털 경험 혁신' 세션을 확인해 보세요.

또한 Contact Center AI Platform을 살펴보려면 KeyBank의 사용 사례를 자세히 소개하는 'Contact Center AI로 고객과의 모든 상호작용에서 만족도 높이기'를 시청하세요.

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