(사람중심) 인공지능 핵심원천기술 연구개발 동향과 시장ㆍ사업화 전망(2023)

IRS Global 편집부

Ⅰ. AI(인공지능) 기술 이슈 및 생태계별 시장 전망

1. AI(인공지능) 시장 동향과 전망
1-1. AI 시장 동향과 전망
1) AI 개요
(1) 정의 및 분류
(2) AI의 3대 주요 요소
(3) AI 개발 이력
2) 글로벌 시장 동향과 전망
(1) AI 시장 동향 및 전망
(2) 주요 사업자의 변화
3) 국내 시장 동향 및 전망
4) AI 향후 전망
(1) 머신러닝, 심층학습(딥러닝) 기술의 진화와 심화
(2) 컴퓨터 처리 성능의 향상
(3) 빅데이터의 시민권 확립과 인공지능에 대한 활용
1-2. AI 기술 이슈
1) 지적 활동을 실현하는 기초 기술
2) 향후 주목할 첨단기술
3) 자연어 처리
(1) 파라미터 수의 확대
(2) 언어 모델
(3) Zero(Few) Shot 학습
4) AI의 도입ㆍ운용이 용이한 기술
(1) API화
(2) AutoML(Automated Machine Learning)
(3) MLOps
5) 연합 학습과 분산 학습
(1) 연합 학습(Federated Learning)
(2) 분산 학습
6) 양자 기계학습
7) 노코드(NoCode)
(1) 개요
(2) 노코드가 널리 활용되는 이유
(3) DX 시대의 중요한 솔루션
(4) 노코드를 활용할 때의 장점
(5) 노코드를 활용할 때 주의할 점
(6) 시스템 개발에 추천하는 무료 노코드 앱
(7) 업무 효율화에 추천하는 무료 노코드 앱
(8) 웹사이트 개발에 추천하는 무료 노코드 앱
(9) 스마트폰 앱 개발에 추천하는 무료 노코드 툴
1-3. AI 윤리와 신뢰성
1) 최근 주목받게 된 배경
2) AI 신뢰성의 개념 및 필요성
(1) 개념
(2) 필요성
3) AI 신뢰성 관련 주요 이슈 사례
(1) 데이터 편향
(2) 인권 침해
(3) 정치적 혼란 야기
(4) 사회적 편견 악화
(5) 안전성 미흡
4) 해외 정책 환경 분석
(1) EU
(2) 미국
(3) 영국, 프랑스, 일본
5) 국내 현황 및 대응방향
(1) 기술
(2) 제도
(3) 윤리

2. AI 생태계별 시장 동향과 전망
2-1. 테크놀로지(Technology)
1) 머신러닝(Machine learning)
2) 로봇공학
3) 인공신경망
4) 자연언어 처리
2-2. 트렌드
1) 인공 공감 지능
(1) Drive.ai
(2) Cogito Corporation
(3) Nuralogix
(4) Affectiva
(5) Huawei
(6) Beyond Verbal
(7) Receptiviti
(8) BRAIQ
(9) CrowdEmotion
2) 순차적 학습
3) 강화 학습
4) 딥 러닝
(1) 농업
(2) 자율주행차
(3) 사이버 보안
(4) 의료 서비스
(5) 보험
5) 중국의 부상
(1) AI 연구의 글로벌 리더로 평가
(2) 바이두
(3) 텐센트
6) 하드웨어 및 소프트웨어의 성장
7) AI 전이 학습
2-3. 주요 동인(drivers)
1) 벤처 캐피털(VC) 투자
(1) Alphabet
(2) Apple
(3) Facebook
(4) Intel
(5) Microsoft
(6) SoftBank
2) 컴퓨팅 파워
(1) Google
(2) Intel
(3) IBM
(4) Microsoft
(4) NVIDIA
3) 개방형 플랫폼(1/2)
4) 빅 데이터
2-4. 애플리케이션(Application)
1) 자동차 산업
(1) 개요 및 시장규모
(2) 자율주행
(3) 클라우드 컴퓨팅
2) 헬스케어
(1) 개요
(2) 새로운 시장 창출
(3) 조기 진단
(4) 로보틱스
(5) 신약 개발
(6) 정밀 의학 및 개인 유전학
(7) AI가 노동에 미치는 영향
3) 테크놀로지
4) 교육
(1) 개요
(2) 지능형 튜토링
5) 금융
(1) 개요
(2) 자산관리
(3) 이상금융거래탐지
(4) 은행, 개인 재무 관리
6) 엔터테인먼트
2-5. 스타트업(펀딩 및 M&A)
1) 개요
2) AI 기업의 투자 현황
3) AI 기업의 성장
4) 인수 및 합병
5) 글로벌 기업의 AI 기술업체 인수 현황
6) 최근 M&A 거래
2-6. 업체간 경쟁 환경 및 구도
1) 아마존(Amazon)
2) 애플(Apple)
3) 바이두(Baidu)
4) 이베이(eBay)
5) 메타(Meta, 舊 Facebook)
6) 구글(Google)
7) IBM
8) Microsoft
9) Salesforce
10) 우버(Uber)

3. AI(인공지능) 특허 동향 분석
3-1. 분석절차
3-2. 연도별 특허 동향
3-3. 국가별 출원 동향
3-4. 기업별 출원 동향
3-5. 인용 상위 특허
1) User behavior segmentation using latent topic detection
2) Apparatuses, methods and systems for a digital conversation management platform
3-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
3-7. 주제 분석
3-8. 평균 인용 수
3-9. 주제별 전망

Ⅱ. 주요 산업별 AI 기술개발과 활용 동향 분석

1. 주요 산업별 AI 활용 동향과 전망
1-1. 은행ㆍ금융서비스ㆍ보험 분야
1) 금융 업계의 가능성
(1) 은행과 금융 서비스
(2) 보험 업계
2) 은행ㆍ금융서비스ㆍ보험 분야의 AI 비즈니스
(1) 은행ㆍ금융 서비스의 거시적인 가능성의 개요
(2) 은행ㆍ금융 서비스ㆍ보험에서 AI를 도입하는 이유
(3) AI가 도움을 주는 은행ㆍ금융 서비스ㆍ보험의 비즈니스 모델
(4) 은행ㆍ금융 서비스에 대한 AI 도입의 과제
3) 은행ㆍ금융서비스ㆍ보험 분야의 새로운 디지털 기술
(1) 소비자와 가까이 가는 기술
(2) 디지털 인터페이스
4) 은행 업무에서의 사용 사례와 솔루션
(1) 은행 거래용 로봇 조언 서비스
(2) 자산 관리 알고리즘
(3) 생체 인증
(4) 전문 애널리스트 지원
(5) 알고리즘 거래, 거래 처리를 위한 AI
(6) 예를 들어, 맞춤 서비스와 프론트오피스
(7) 개인 맞춤 접근
(8) 대화형 AI를 통한 은행 거래
(9) 인터페이스 수요 예측
(10) 부정 방지와 미들오피스
(11) 컴플라이언스
(12) 윤리적 AI
(13) 융자와 리스크 관리
5) 보험 업계의 기회와 비즈니스 케이스
(1) AI가 보험 업계에 주는 이익
(2) 트렌드와 베스트 프랙티스
(3) 보험 분야의 기술 이노베이션
(4) 보험 회사의 과제
6) 보험의 유스케이스와 솔루션
(1) 솔루션과 유스케이스
7) 은행ㆍ금융서비스ㆍ금융 분야의 향후 변화
(1) 공통된 새로운 테마
(2) 보험 업계의 미래
1-2. 헬스케어/의료 분야
1) 의료 AI의 개요
(1) AI(인공지능)
(2) 심층학습(딥러닝)
(3) 의료 AI의 현황
2) AI를 활용할 수 있는 의료 영역
(1) 영상 진단에서의 AI 활용
(2) 질환 진단에서의 AI 활용
(3) 수술에서의 AI 활용
(4) 의료를 둘러싼 문제들에서의 AI 활용
3) 의료 AI의 문제점 및 과제