바이브컴퍼니 분기보고서 (2023.09)
1. 사업의 개요

가. 회사의 현황

당사는 2000년 다음커뮤니케이션에서 사내 인큐베이팅을 통해 다음소프트(현 바이브컴퍼니)라는 이름으로 창업을 하게 된 인공지능 전문 기업입니다. 당사가 설립된 1990년대 후반부터 2000년 초반까지는 소위 닷컴 버블로 알려진 시기로, 당사는 인터넷 문서가 기하급수적으로 증가하며 정보가 넘쳐나는 현상에 주목했습니다. 정보가 넘쳐나는 상황에서 정보처리비용은 계속해서 증가할 것이라고 생각한 당사는 자연어처리(NLP)와 인공지능 기술의 중요성을 확신했으며 연구 개발을 시작했습니다.

현재 당사는 인공지능 및 빅데이터 사업을 영위하고 있으며, 제품별로는 썸트렌드, AI Solver, AI Assistant가 있습니다.

당사는 각 제품별로 생성형 AI 솔루션과의 결합 및 구독형 서비스의 강화를 계획하고있습니다.

1) 썸트렌드가) 제품 현황

썸트렌드는 당사의 구독형 빅데이터 분석 플랫폼입니다. 트위터, 인스타그램, 유튜브 등 소셜미디어와 뉴스, 블로그, 커뮤니티 서비스 등의 온라인 데이터에 대한 수집, 저장, 분석 및 시각화 결과를 제공해 고객들은 인사이트를 발굴할 수 있습니다.

데이터 수집량	약 500억 건 - 국내 최대 규모

데이터 수집 기간	22년 (2001년 ~ 현재) - 국내 최장 기간

데이터 수집 채널	뉴스, 블로그, 트위터, 인스타그램, 커뮤니티, 유튜브 등

고객 수	8,000+

주 사용자는 트렌드에 민감한 업종의 기업 및 마케터, 서비스 기획자 등으로 기존에는 공공, 기업들을 대상으로 제공해왔으며, 2021년 누구나 사용할 수 있는 범용 서비스 'Sometrend'(썸트렌드)도 론칭하였습니다. 이를 통해 더 많은 사용자를 대상으로 구독형 서비스를 전개할 수 있게 되었으며, 실제로 'Sometrend'는 9월까지 누적된 월매출 기준으로 매년 106.7% 성장하고 있습니다. 이에 당사는 2023년 'Sometrend'의 데이터 분석 및 활용을 고도화한 'Sometrend US'(썸트렌드 어스)로의 개편을 통해 더욱 가파르게 성장시키고자 합니다. 빅데이터 분석에 대한 니즈는 대기업뿐만 아니라 중소기업, 소상공인, 개인들 모두 꾸준하게 증대하고 있기 때문에 향후 전망이 밝은 시장입니다.

또한 올해 Biz와 Pro의 장점을 결합한 서비스인 썸트렌드 Cloud를 출시해 새로운 성장 동력을 확보할 수 있을 것이라 기대하고 있습니다.

Biz	기업을 대상으로 제공하는 계정 기반의 맞춤 빅데이터 분석 서비스

Pro	기업이나 산업군의 니즈에 맞춰 특화된 맞춤형 분석 서비스

Cloud	Biz와 Pro 서비스의 장점을 극대화하고 통계, 매출 등의 정형 분석 기능을 추가하여 자유로운 대시보드 구성이 가능한 개인화 빅데이터 분석 플랫폼

Us	개인, 중소기업, 소상공인 등 누구나 쉽게 사용할 수 있는 빅데이터 분석 플랫폼

Data+	당사에서 수집, 분석한 소셜/금융/뉴스 데이터 등을 DaaS(Data as a Service) 형태로 제공

나) 향후 추진하려고 하는 사업① 구독형 서비스 강화

썸트렌드 Cloud는 Biz와 Pro의 장점을 결합하고 서비스의 확장성을 확보한 서비스입니다. 개인들은 본인이 원하는 분석 모듈을 선택한 대시보드를 구성할 수 있으며, 각 산업 분야의 비즈니스 특성에 맞는 맞춤형 분석도 가능합니다. 또한 비정형 데이터 뿐만 아니라 통계 데이터와 쇼핑몰 세일즈 데이터 등의 다양한 데이터를 결합할 수 있도록 고도화하고 있으며이며, 이를 통해 고객을 적극적으로 확보하고자 합니다.

② 데이터 사업

데이터는 4차 산업혁명을 견인하는 핵심 동인일뿐만 아니라 최근 초거대 AI로 다시 한번 중요성이 부각되고 있습니다. 데이터가 기존 생산요소인 자본, 노동을 능가하는 경쟁원천으로 부상 할 것으로 예상되며, 대규모 데이터를 보유하고 활용을 잘하는 기업이 시장 혁신을 주도할 것으로 보입니다. 당사는 20년이 넘는 기간동안 데이터를 수집하고 분석해왔으며 500억 건이 넘는 데이터를 보유하고 있습니다.

당사는 이렇게 수집한 빅데이터를 썸트렌드 Data+로 판매하고 있으며, 앞으로 이런 데이터 거래는 더욱 커질 것이라고 기대하고 있습니다. 이런 배경 속에서 당사는 데이터 및 콘텐츠 마켓플레이스 개발을 통해 외부 기업과의 데이터를 연계해 판매하고, 생성된 콘텐츠를 거래 할 수 있도록 할 예정입니다. 또한 썸트렌드 서비스를 통해 내,외부 데이터도 함께 분석하는 것을 계획하고 있습니다. 먼저 매출 데이터를 연계해 판매하는 것을 기획하고 있으며 앞으로 시장은 더욱 커질 것으로 전망됩니다.

2) AI Solver가) 제품 현황

AI Solver는 인공지능 기반 문제 해결 솔루션입니다. 4차 산업 혁명의 도래와 함께 공공 영역 및 기업들이 인공지능과 빅데이터 도입을 활발히 진행하고 있습니다. 이런 배경 속에서 당사는 정부에서 추진 중인 다양한 사업에 이미 주요 플레이어로 참여하고 있을 뿐만 아니라, 민간 기업들 사이에서도 인공지능 업계의 선도적인 기업으로 인정받고 있습니다. 이러한 경험과 노하우를 바탕으로, 당사는 AI 기술 개발 성과를 종합한 'SOFIA'라는 기술플랫폼을 통해 공공과 기업에게 최첨단 AI 기술을 제공하고 있습니다. 최근 챗GPT의 등장으로 생성형 AI, 초거대 AI는 인공지능 산업의 새로운 키워드로 급부상했습니다. 공공과 민간 모든 영역에서 생성형 AI 도입에 대해 검토하기 시작했고 당사는 이러한 환경에 발맞춰 바이브의 Large Language Model (이하 LLM)인 GeM을 개발했습니다. 당사는 VAIV GeM을 기반으로 한국정보화진흥원 (이하 NIA)의 '민간의 초거대 AI활용지원 사업' 공급자로 선정되어 기술력을 인정받았을 뿐만 아니라, 실제로 수십개의 기업과 미팅을 통해 생성형 AI 도입 PoC(Proof of Concept) 및 컨설팅을 진행하고 있습니다. 생성형 AI 시장은 앞으로도 큰 성장을 하게 될 시장으로 전망되며 당사는 생성형 AI 시장에서도 선두주자로써 자리매김하고자 합니다.

나) 향후 추진하려고 하는 사업① 생성형 AI 솔루션 사업

생성형 AI 솔루션 사업은 크게 두 가지로 분류됩니다. 첫 번째는 범용적인 서비스를 제공하는 LLM 기반의 솔루션 사업으로, 챗GPT와 같은 대표적인 예가 있습니다. 두 번째는 특정 산업에 특화된 데이터를 학습하여 서비스를 제공하는 sLLM 기반의 솔루션입니다.

두 사업의 가장 큰 특징은 학습 데이터의 양입니다. LLM은 수천 억 개의 파라미터를 통해 학습하므로 다양한 상황에서 서비스를 제공할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 그러나 이에 따라 언어 모델이 크고 무겁다는 단점이 있으며 추가 학습이 어렵다는 한계가 있습니다. 반면 sLLM은 수십 억에서 수백 억 개의 파라미터를 학습시키지만, 특정 영역에 한정된 깊은 데이터를 학습함으로써 LLM과 유사하거나 때로는 더 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이러한 이유로 기업은 자체 데이터를 언어 모델에 학습시켜 기업에 특화된 언어 모델을 생성하고 서비스 제공의 이점을 누릴 수 있습니다.

이로 인해 sLLM은 저비용으로 학습이 가능하며 다수의 기업이 쉽게 도입할 수 있습니다. LLM의 경우 수천억 개의 파라미터 학습을 위해 다수의 GPU 서버가 필요하기에 학습에 천문학적인 비용이 들어갑니다. 실제로 오픈AI사는 챗 GPT 4 학습에 1억 달러 이상의 비용이 발생했다고 합니다. 이와 반대로 sLLM은 모델에 따라 노트북 한대로도 학습이 가능하며, 데이터브릭스의 '돌리'라는 모델은 학습에 30달러의 비용이 발생했습니다. 이러한 이유로 기업들은 맞춤형으로 언어 모델을 구축하기 위해 sLLM을 활용할 것이라는 평가가 나오고 있습니다.

또 다른 sLLM의 장점은 기업이 자체 서버에 언어 모델을 구축할 수 있다는 것입니다. 이로써 기업은 자사의 내부 데이터를 외부에 노출시키지 않고도 자체 서버에서 모델을 운영할 수 있습니다. 반면 LLM의 경우 모델이 너무 방대하여 기업 내부에 구축하기 어려우며, 외부 서비스 이용 시 보안 문제가 발생할 수 있습니다. sLLM은 가벼운 모델 크기로 인해 기업 내부에서 언어 모델을 구축하고 보안 문제를 해결할 수 있는 이점이 있습니다.

당사가 개발한 바이브 GeM은 sLLM 모델로 챗GPT와 달리 기업에 특화되어 있습니다. 기업의 내부 데이터를 이용해 기업에 특화된 언어 모델로 학습시킬 수 있으며, 자체 서버에 언어 모델을 구축할 수 있습니다.

LLM	sLLM

대표 모델	오픈AI - GPT 4(챗GPT)
구글 - PaLM2(바드)	메타 - LLaMa

장점	- 범용적인 질문 응답 가능
- 다목적 작업 처리가 가능	- 적은 데이터로 학습이 가능함
- 컴퓨팅 자원이 적게 들어감
- 적은 데이터 학습으로도 우수한 성능을 보임
- 내부 서버에 구축이 가능함

단점	- 학습을 위해 많은 데이터가 필요함
- 컴퓨팅 자원이 많이 필요함
- 내부 서버에 구축이 불가함	- 작업 기능이 한정적
- 다목적 작업 처리가 어려움

당사는 기업 특화 sLLM인 바이브 GeM과 최근 기계독해 기술에 기반한 새로운 AI 검색 엔진 'VAIV Search'(이하 바이브 서치)를 결합해 솔루션으로 만들었습니다.

기존의 검색 엔진은 키워드 기반으로 사용자 질의를 키워드로 구분한 뒤, 키워드가 많이 포함된 문서를 상위에 노출시켜주는 형태였습니다. 해당 방식은 사용자가 직접 수십, 수백개의 문서를 확인하고 직접 정답을 찾아야하는 번거로움이 존재합니다.이에 반해 바이브 서치는 사용자 질의를 인공지능 기술로 직접 이해하고 정답을 찾아서 제공합니다. 당사는 바이브 서치에 GeM의 요약 생성 기능을 더해 'VAIV Search GPT'(이하 서치 GPT) 솔루션을 구축했습니다.

바이브 서치와 서치 GPT는 공공 기관 및 민간 기업에서 도입 문의가 지속적으로 발생하고 있습니다. NIA를 통해 컨설팅을 진행하고 있는 기관들도 PoC 이후 솔루션 도입까지 이어갈 계획입니다. 뿐만 아니라 당사의 인공지능 솔루션들과 생성형 AI 기술을 결합한 솔루션을 지속 연구 개발할 것이며, 솔루션 및 SaaS 서비스로 제공할 계획입니다.

3) AI Assistant가) 제품 현황

AI Assistant는 사용자가 보다 편리하게 데이터에 내재된 가치를 찾아 업무를 수행할 수 있도록 도와주는 지능형 에이전트입니다. 대화형 AI 키워드 역시 Chat GPT의 등장으로 관심도가 급증했으며, 당사는 올해 꾸준히 구축해온 대화형 AI의 구독형 서비스를 준비하고 있습니다. 당사는 2005년 국내 최초로 사용자와의 대화를 핵심으로 하는 AI 챗봇을 상용화 했습니다. 또한 국립 암센터 '국가 암 지식정보 중심의 인공지능 기반 상담형 챗봇 서비스 구축' 입찰에서 9명의 전문가들로부터 가장 좋은 평가를 받아 국내 최고의 기술력과 사업 능력을 증명한바 있습니다. 우수한 기술력과 생성형 AI에 기반해 기업 혹은 공공 기관의 사업을 수주해서 구축하는 사업 참여뿐만 아니라 당사의 서버에 구축되어 있는 챗봇 서비스를 구독하여 사용할 수 있도록 확대해 나갈 계획입니다.

나) 향후 추진하려고 하는 사업① 구독형 서비스

당사는 대화형 AI를 구독형 서비스로 전환할 뿐만 아니라 생성형 AI 솔루션과 결합해 사용자들이 더욱 쉽게 챗봇을 구축하고 이용할 수 있도록 할 계획입니다. 산업 또는 특정 도메인별 지식 구축 은 챗봇 운영을 위한 필수적인 단계인데, 획기적으로 시간을 절약하기 위해 지식 구축 자동화 솔루션을 개발하고 있습니다. 지식 구축이란 사용자의 예상 질문과 답변 쌍을 만드는 작업으로, 현재는 사람이 직접 예상 질문과 답변을 만들고 있습니다.

당사는 현재 텍스트를 입력할 경우 자동으로 질문과 답변 쌍을 생성해주는 솔루션을 개발했으며,문서에서 자동으로 텍스트를 추출해 질문 답변 쌍을 생성해줄 수 있도록 고도화하고 있습니다. 또한 바이브 챗봇은 바이브 서치와의 연계가 가능합니다. 기존 챗봇은 시나리오 기반의 정해진 답변만 제공을 해주고 있기에 예상하지 못한 질문이 나오면 제대로 답변을 할 수 없는 한계가 있습니다. 바이브 챗봇은 바이브 서치와의 연계를 통해 구축해놓은 지식이 없어도, 문서에서 자동으로 정답을 찾아 요약해 답변을 제공할 수 있습니다.

위와 같이 당사는 대화형 AI와 생성형 AI 솔루션을 결합해 지속적으로 차별화 포인트를 만들어나갈 계획이며, 챗봇 담당자들은 더욱 쉽고 간편하게 바이브 챗봇을 제작하고 운영할 수 있을 것입니다.

② 생성형 AI 솔루션 사업

당사는 바이브 서치 GPT, 지식 구축 자동화 외에 인공지능이 리포트를 작성해주는 AI 리포트를 선보인바 있습니다. 현재 AI 리포트는 미래에셋증권에 공급을 하고 있으며, 리포트 작성에 필요한 목차 생성, 제목 생성 등은 바이브 GeM을 통해 제공하고 있습니다. 당사는 이러한 기술을 결합해 'Report Copilot'(리포트 코파일럿) 솔루션을 만들었으며, 바이브 서치 GPT와 마찬가지로 PoC를 수행 하고 있습니다. AI 리포트는 업무 프로세스의 효율성과 비용 절감에 모두 효과적이기 때문에 지속적인 성장이 기대되는 시장이며 지속 연구 개발할 계획입니다.

나. 시장 현황1) 인공지능 시장 규모와 성장성

인공지능 기술은 수많은 산업 분야에 적용될 수 있기 때문에 전체적인 시장 규모를 특정하기 어렵지만, 전산업에 영향을 끼치며 급격히 성장할 것으로 전망되고 있습니다. 시장 조사업체 한국IDC에 따르면 국내 인공지능 시장은 2023년 2조 6,123억 원에서 연평균 14.9% 성장해 2027년 4조 4,636억 원이 될 것이라고 전망됩니다.

[인공지능 시장 규모]
(단위: 억 달러, 십억 원)

구분	2022	2023(E)	2024(E)	2025(E)	2026(E)	2027(E)	CAGR

글로벌	869	1,183	1,612	2,195	2,989	4,070	36.2%

국내	2,229	2,612	3,066	3,439	3,946	4,464	14.9%

출처) 마켓앤마켓, 한국IDC "국내 인공지능 분석 시장 전망, 2023-2027 "

2) 목표 시장 세분화

당사는 2000년부터 자연어 처리 기술과 인공지능을 연구해오며 국내 최고 수준의 기술력을 확보했습니다. 당사는 인공지능에 대한 기술력을 바탕으로 파급효과가 큰 시장을 세분화했습니다.

[목표 시장의 종류와 규모]
(단위: 억원)

목표 시장	예상 국내 시장 규모 (2027년)

1. 데이터 거래 시장	128,050

2. 빅데이터 및 분석도구 시장	39,771

3. 핀테크 시장	87,866

4. 구독형 SaaS 시장	31,505

5. 생성형 AI 시장	28,355

6. 대화형 AI 시장	5,293

출처) 1. 데이터 거래 시장: 한국데이터산업진흥원 "2021 데이터산업현황조사 보고"의 데이터 판매 중개 서비스업 규모를 토대로 바이브컴퍼니가 추정
2. 빅데이터 및 분석도구 시장: 한국IDC "국내 빅데이터 및 분석 도구 시장 전망 보고서"
3. 핀테크 시장: 코스콤이 추정한 2020년 핀테크 기업 매출액을 토대로 바이브컴퍼니가 추정
4. 구독형 SaaS 시장: 한국IDC "국내 퍼블릭 클라우드 서비스 시장 개요(2023-2027년)"
5. 생성형 AI 시장: Statista "ARTIFICIAL INTELLIGENCE: IN-DEPTH MARKET ANALYSIS"
6. 대화형 AI 시장: 비즈니스 마켓 인사이트가 추정한 글로벌 대화형 AI 시장 규모를
토대로 바이브컴퍼니가 추정 (글로벌 시장 규모 24.5조원 규모의 2.2% - 글로벌 챗봇시장 대비 한국 챗봇 시장 비율)

가) 데이터 거래 시장① 시장 정의

데이터 거래 시장은 다양한 산업과 기업들이 데이터를 구매, 판매, 공유할 수 있는 플랫폼을 포함해 가공된 고품질의 데이터를 판매하는 시장을 의미합니다. 이 시장은 특히 챗GPT의 등장으로 인해 데이터의 중요성이 다시 한번 부각되면서 빠르게 성장하고 있는 상황입니다. 민간 데이터 거래는 아직까지는 활성화되지 않은 상태이나, 다양한 산업 분야에서의 데이터 활용 가능성을 고려할 때 매우 큰 성장 잠재력을 가지고 있습니다. 데이터는 인공지능과 다양한 기술의 발전을 위한 핵심 자원으로서 그 가치가 인정받고 있으며, 이에 따라 데이터를 효율적으로 거래할 수 있는 시장의 필요성이 증가하고 있습니다.

② 시장 분석

데이터 거래 시장은 마이 데이터 개방, 데이터 댐, 데이터 3법 개정 등 정부의 적극적인 지원 속에서 연평균 35.4%의 빠른 성장을 하고 있는 시장입니다. 데이터의 중요성이 부각되는 만큼 다수의 기업이 시장에 참여해 경쟁할 것으로 예상되며, 양질의 데이터 공급 여부가 데이터 거래 시장에서의 성공을 결정할 것입니다. 당사는 20년이 넘는 기간동안 양질의 데이터를 수집해 제공해온 경험이 있으며, 다른 회사와의 협업을 통해 양질의 데이터를 공급 및 판매하고자 합니다.

나) 빅데이터 및 분석도구 시장① 시장 정의

빅데이터 및 분석도구 시장은 데이터 플랫폼 구축 및 빅데이터 분석 솔루션 등의 데이터를 활용하기 위한 소프트웨어, 하드웨어 시장을 의미합니다. 데이터는 4차 산업혁명을 견인하는 핵심 동인으로 모든 산업의 발전과 새로운 가치 창출의 촉매 역할을 하는 '데이터 경제'로 패러다임이 전환하고 있습니다. 데이터가 기존 생산 요소인 자본, 노동을 능가하는 경쟁원천으로 부상할 것으로 예상되며, 대규모 데이터를 보유하고 활용을 잘하는 기업이 시장 혁신을 주도할 것으로 보입니다. 국내에서는 데이터를 활용한 의사결정에 대한 수요에 힘입어 성장하고 있으며, 특히 차별화된 고객 경험을 제공하기 위해 고객의 데이터를 다각도로 분석하고 고객 경험을 강화하기 위한 자체 데이터 플랫폼 구축, 분석 시스템 도입이 늘어나고 있습니다.

② 시장 분석

빅데이터 및 분석도구 시장은 데이터 산업으로 IT 핵심 산업 분야 중 하나입니다.연평균 10.6%의 성장률을 보일 것이라 전망되며 공공, 기업, 개인들에게 빅데이터 분석 서비스를 제공하기 위해 다양한 기업들이 경쟁할 것으로 예상됩니다.

공공 기관의 경우 '디지털 플랫폼 정부'를 핵심 키워드로 빅데이터 플랫폼 구축, 공공 빅데이터 구축 등 정부 주도 투자가 이루어지고 있습니다. 당사는 이미 정부 주요 부처의 빅데이터 플랫폼 구축 사업을 성공적으로 수주하여 구축하고 있으며, 공공 기관의 사업에 참여하기 위해서는 사업 경험과 노하우가 중요한 요소로 작용할 것입니다.

또한 기업들은 고객 확보를 위해 소비자들의 니즈와 유형, 생활양식의 변화와 패턴을 분석해주는 솔루션에 대한 지출을 늘리고 있습니다. 데이터 3법의 개정으로 빅데이터 수집 및 분석을 위한 법적, 제도적 장치는 마련되었으며, 당사는 2000년부터 개발해온 빅데이터 수집 및 분석 기술을 활용하여 시장에서 포지셔닝하고자 합니다.

다) 핀테크 시장① 시장 정의

핀테크(Fin Tech)는 Finance(금융)와 Technology(기술)의 합성어로 금융 서비스와 정보기술(IT)의 융합을 통한 금융서비스 및 산업의 변화를 통칭합니다. 최근 급속히 확산되고 있는 모바일뱅킹과 앱카드 등이 대표적인 핀테크이며 이외에도 예금, 대출, 자산관리, 결제, 송금 등 다양한 금융 서비스가 ITㆍ모바일 기술의 발달과 함께 새로운 형태로 진화하고 있습니다. 이러한 서비스 외에도 관련 소프트웨어나 솔루션, 플랫폼을 개발하기 위한 기술과 의사 결정, 위험관리, 포트폴리오 재구성, 성과관리, 시스템 통합 등 금융 시스템의 전반을 혁신하는 기술도 핀테크의 일부입니다. 금융권에서의 데이터 및 인공지능 활용 사례는 점점 많아지고 있는 추세로 해당 기술이 가장 많이 활용되고 있는 영역이기도 합니다. 당사는 핀테크 관계사 퀀팃과 함께 금융권 레퍼런스를 구축한 상태이며 B2B 영업을 강화하고 있습니다. 또한 2022년 12월 자산관리 로보어드바이저 '올리'를 출시했으며 본격적으로 B2C 시장에 진출할 계획입니다.

② 시장 분석

현재까지 핀테크는 결제, 송금 등 특정 분야에 집중되어 있었지만 토스, 핀트, 파운트 등 자산관리 쪽으로도 점차 확산되고 있습니다. 해당 시장은 기술과 금융 두 분야 모두 전문적인 지식이 필요하기 때문에 높은 진입장벽이 존재하며 99%의 투자자들은 자산관리 서비스를 제공받지 못하고 있습니다. 당사는 자산운용에 필요한 금융 모델 및 솔루션을 제공하는 B2B 분야 신규 Player로서 주요한 공급 실적 레퍼런스를 만들어 가고 있습니다. 또한 글로벌 금융시장 뉴스 기반으로 시장 위기를 조기에 감지해 내는 차별화된 기술에 기반해 종합 자산관리 핀테크 기업으로 포지셔닝 할 것입니다.

라) 구독형 SaaS 시장① 시장 정의

구독형 SaaS는 사용자들이 소프트웨어를 구입하는 대신 일정 기간 동안 사용료를 지불하며 서비스를 이용하는 모델을 말합니다. 구독형 SaaS는 초기 비용 부담이 적고, 접근성이 좋아 다양한 기업들이 업무용 소프트웨어로 채택하고 있으며, 업데이트와 유지보수가 용이한 장점이 있습니다. 이러한 초기 비용 부담의 감소는 기업의 디지털트랜스포메이션 전략과, 코로나 19로 인한 비대면 서비스의 활성화에 힘입어 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다.

② 시장 분석

구독형 SaaS 시장은 다수의 사업자들이 참여해 경쟁이 치열한 분야로, 인공지능, 머신러닝, 블록체인 등 신기술의 통합이 SaaS 서비스의 혁신과 진화에 기여하고 있습니다. 기업들은 운영 비용 절감 및 효율성 향상을 이유로 SaaS 서비스를 도입하고 있으며, 인공지능과 같은 기술들은 서비스의 가치를 높이는 데 사용되고 있습니다.

당사의 대표 SaaS 서비스 썸트렌드는 국내 최대 규모의 소셜 빅데이터를 분석해 제공하고 있으며, 클라우드로의 전환을 통해 사용자들은 더욱 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다. 뿐만 아니라 챗봇 솔루션을 SaaS로 전환해 새로운 구독 모델을 준비하고 있으며 추가적으로 구독 서비스를 개발할 예정입니다.

마) 생성형 AI 시장① 시장 정의

생성형 AI는 인공지능의 한 분야로서, 기계가 데이터를 학습하여 새로운 정보나 내용을 생성하는 기술을 말합니다. 이는 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 포함하며, 예를 들어 이미지 생성, 텍스트 작성, 음악 및 영상 생성 등의 작업이 해당됩니다. 생성형 AI 기술은 주로 콘텐츠 생성, 디자인, 엔터테인먼트, 광고 등의 분야에서 활용되며, 이를 통해 인간의 창의성을 보완하고 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다.

생성형 AI 기술은 사용자의 경험을 직접적으로 변화시키며, 데이터 생산 비용의 감소로 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 이유로 기업들은 생성형 AI 도입을 적극적으로 검토하고 있으며 앞으로 지속적인 성장이 기대되는 시장입니다.

② 시장 분석

생성형 AI 시장은 연평균 26% 성장하고 있는 기술 분야 중 하나로, 많은 기업들이 이 시장에 진입하려고 하고 있습니다. 챗GPT로 인해 촉발된 생성형 AI 시장의 성장은 다양한 산업에서의 활용 및 기술의 발전에 기인하고 있습니다. 다만, 이 시장은 아직 초기 단계에 있어 기술의 표준화와 법규 제약, 윤리적 고려 사항 등이 주요 과제로 남아 있습니다. 생성형 AI 기술을 성공적으로 적용하려면 기술 연구와 개발에 대한 지속적인 투자가 필요하며, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 AI 분야의 기술을 복합적으로 활용할 수 있는 능력이 요구됩니다. 또한, 생성된 콘텐츠의 품질과 다양성, 그리고 윤리적인 사용을 보장하는 기술과 프로세스 또한 중요한 고려 사항입니다.

당사는 이러한 시장의 트렌드와 과제를 충분히 이해하고, 시장의 기회를 최대한 활용하려고 노력하고 있습니다. 기존의 경험과 노하우를 바탕으로, 시장의 변화와 사용자의 요구에 빠르게 대응하며, 지속적인 기술 혁신과 서비스 개선을 통해 시장의 선두주자로서의 위치를 강화할 계획입니다.

바) 대화형 AI 시장① 시장 정의

대화형 AI란 디바이스, 챗봇과 같은 앱에서 자연어를 사용하여 사람들과 대화할 수 있는 일련의 기술을 활용한 AI를 뜻합니다. 대화형 AI 시장은 크게 IVA(Intelligence Virtual Assistant) 가상비서와 AI 챗봇 두가지로 구분되며, 시장 성장을 주도하는 주요 요인은 인공지능(AI) 기반 고객 지원 서비스에 대한 수요 증가, 코로나로 인해 비대면 서비스(챗봇, 상담 등)의 수요 증가 등이 있습니다.

또한 국내에서는 AI를 통한 업무 프로세스의 효율성 증가, 비용 절감을 목적으로 챗봇을 적극적으로 도입해왔습니다. 실제로 국내에서 AI를 챗봇 형태로 가장 많이 도입했으며, 챗GPT로 인해 대화형 AI의 관심은 앞으로 더욱 커질 것으로 기대됩니다.

② 시장 분석

대화형 AI 시장은 많은 기업들이 경쟁하고 있으며, 진입장벽이 높지 않습니다. 그러나 대화형 AI를 도입하는 주요 요인인 고객 경험 및 업무 자동화에 대한 요구가 광범위하고 복잡하기 때문에 시장이 포화하거나 일반화되지 않아서, 다양한 기업들에게 기회가 열려있는 시장이기도 합니다. 또한 다양한 오픈소스 개발 도구를 활용해 시장에 쉽게 진입할 수 있지만, 해당 시장에서 성공하기 위해서는 다른 공급자들과 차별화될 수 있는 요소, 서비스의 정확도가 중요할 것으로 생각되며, 이를 충족시키는 것은 높은 기술 난이도를 요구합니다.

당사는 기계 독해(MRC- Machine Reading Comprehension)라는 주어진 문서에서 사용자가 던진 질문에 대한 답을 추출하여 보여주는 차별화된 기술 요소를 챗봇에 적용할 계획입니다. 또한 사용자의 질의에 대한 정확한 인식, 질의에 대한 정확한 답변 등 국내 최고 수준의 챗봇 기술력을 보유하고 있습니다. 당사는 챗GPT 열풍으로 다시금 주목받는 대화형 AI 시장에서 선두주자로 자리매김하고자 합니다.