SAS "산업 특화 생성형 AI 구현할 것"
SAS는 11일부터 14일까지(현지시간) 미국 라스베이거스에서 개최하는 사용자 대상 글로벌 연례 행사 'SAS 익스플로어 2023'에서 생성형 AI 기술 전략 로드맵과 최신 SaaS 제품을 발표했다. SAS는 지난 5월 산업별 솔루션 개발에 향후 3년간 10억 달러를 투자한다는 계획을 발표했으며 그 일환으로 생성형 AI 기술 개발에 주력하고 있다. 금융 및 의료 산업 분야에서 SAS는 합성 데이터 생성을 위해 고객과 협업해 나가고 있으며, 제조 및 물류 산업 분야에서 디지털 트윈 기반의 시뮬레이션 환경을 구축하기 위해 고객과 지속적으로 협력하고 있다. 산업에 특화된 생성형 AI를 지원하고 대규모언어모델(LLM)을 적용해 고객에게 안전하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 방안을 폭넓게 연구하고 있다. 브라이언 해리스 SAS 수석 부사장 겸 최고기술책임자(CTO)는 “생성형 AI의 가치를 실현하려면 산업 분야에 대한 심층적인 전문성, 첨단 AI 기술 및 포괄적인 거버넌스를 갖춰야 한다”며 “SAS는 이 모든 것을 제품 포트폴리오를 통해 제공하고 있다”고 설명했다. 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. SAS는 머신러닝 학습용으로 실제 환경의 복잡성을 반영하는 데이터 생성을 위해 '생성적 적대 신경망(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. 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, 위너버거 등과 협력하며 운영 최적화, 문제 진단 향상 및 선제적인 유지보수 조치를 개선하고 있다. 대규모언어모델(LLM)은 생성형 AI의 핵심 요소이다. 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' 내에 생성형 AI 모델을 통합하는 기능을 제공해 마케팅 담당자가 기획, 콘텐츠 제작 및 운영안 설계 등을 간소화하도록 지원한다. SAS와 마이크로소프트는 고객에게 생산성 향상을 제공하는 동시에 AI 개발에 있어 안전하고 신뢰할 수 있는 보안책을 제공하기 위해 최선을 다하고 있다. 대규모언어모델은 대규모 데이터를 활용해 대화의 경험을 제공할 수는 있지만, 기업 시스템의 정량적 계산을 통합하도록 설계되지 않은 상태다. SAS는 이 문제를 해결하기 위해 마이크로소프트와 긴밀히 협력해 나갈 계획이다. SAS와 마이크로소프트는 마이크로소프트 애저 오픈AI 서비스와 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. SAS는 이번 행사에서 AI 및 분석 플랫폼 'SAS 바이야'의 확장된 기능을 공개했다. 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 워크벤치는 클라우드 네이티브 방식으로 코드를 신속하게 스핀업하고 실행하는 경량 개발 환경으로, 다중 언어 아키텍처를 제공해 사용자가 파이썬, R, SAS 등 자신이 선호하는 언어로 모델을 쉽게 개발하고 신속하게 운영환경에 적용할 수 있도록 한다. 향후 주피터 노트북, 비주얼 스튜디오 코드, SAS 엔터프라이즈 가이드 등 3종의 클라이언트가 추가될 예정이다. 'SAS 바이야 워크벤치'는 내년 초 정식 출시된다. SAS 앱 팩토리는 AI 기반 애플리케이션을 저비용으로 신속하게 개발할 수 있는 애플리케이션 개발 환경이다. 이 플랫폼은 리액트(React), 타입 스크립트, 포스트그레스 기반 환경에서 클라우드 네이티브 기술 스택의 설정과 통합 과정을 자동화해개발자들이 모델과 AI 기반 애플리케이션의 제품화에 집중할 수 있도록 한다. 'SAS 앱 팩토리'는 내년 정식 출시될 예정이다. 풍력, 태양광 등 신재생 에너지원의 활용도가 높아짐에 따라 공공설비 기업은 다각화된 에너지 포트폴리오에 대한 공급의 균형을 맞춰야 하는 상황이다. 'SAS 에너지 예측 클라우드'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 최대 규모의 지방 공공서비스 기관인 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 되었으며, 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 강조했다.
