엔비디아, SAP와 비즈니스에 인공지능 도입을 위해 협력

엔비디아의 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)이 현지시간 5월 10일 미국 캘리포니아 산호세 맥에너리 컨벤션센터에서 진행된 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference, 이하 GTC)의 기조연설에서, SAP와 협력을 통해 비지니스 애플리케이션에 대한 인식을 변화시키고 기업들의 인공지능 활용 부문을 지원하겠다고 발표했습니다.

양사는 협력을 통해 엔비디아 인공지능 컴퓨팅 플랫폼 및 SAP의 선도적인 엔터프라이즈 소프트웨어의 강점을 결합시킬 예정입니다.

위르겐 뮬러(Juergen Mueller) SAP 최고 혁신 책임자(CIO)는 오늘 공개된 블로그 포스팅에서 “엔비디아와 같은 든든한 협력사와 함께라면 가능성은 무한대입니다. 새로운 애플리케이션 도입, 기존 애플리케이션의 가치 재발견, 머신 러닝 서비스에 대한 높은 접근성은 기업을 보다 스마트하게 만들 수 있습니다.”라고 말했습니다.

SAP는 엔비디아가 GPU, 시스템, 소프트웨어에 걸쳐 이룬 발전을 활용하고 있는데요. 엔비디아는 2십억 달러를 투자하여 테슬라(Tesla) GPU 컴퓨팅 플랫폼을 개발하였습니다. 약 1년 전에 발표된 엔비디아 DGX-1는 8개의 GPU를 탑재하였으며 하드웨어 및 소프트웨어가 통합된 슈퍼컴퓨터로 엔지니어링 12개 팀의 노력을 통해 탄생했지요.

DGX-1는 엔비디아 딥 러닝 SDK (NVIDIA Deep Learning SDK)로 최적화된 선도적 딥 러닝 프레임워크 등이 포함된 통합 소프트웨어로 구성되어 있습니다.

GTC에서 엔비디아는 다음과 같은 SAP와의 협력 사례를 소개했습니다.

 

브랜드 임팩트 ROI 측정

많은 브랜드들이 TV 프로그램 광고를 진행하고 있지만, 이를 통한 광고 효과를 추적하기는 매우 어렵습니다. 현재의 매뉴얼화 된 과정에서는 브랜드 임팩트(Brand Impact) ROI 보고에 최고 6주, 이에 따른 브랜드 마케팅 지출 조정에 1분기가 소요됩니다.

엔비디아 딥 러닝으로 구동되는 SAP 브랜드 임팩트(SAP Brand Impact)는 인간의 한계에 따른 제약이 없는 인공지능의 힘을 기반으로, 로고 등 브랜드의 특징을 인간 이상의 정확성과 거의 실시간에 가까운 속도로 측정해냅니다. 비디오 추론 분석을 위해서 엔비디아 DGX-1와 텐서RT(TensorRT)로 트레이닝한 딥 뉴럴 네트웍스가 활용됐습니다.

따라서 측정 결과는 시의성, 정확성, 검증 가능성을 갖춘 것은 물론 하루 만에 도출이 가능합니다.

 

아우디(Audi) 스포츠 마케팅 글로벌 책임자인 토마스 글라스(Thomas Glas)는 SAP의 오랜 고객으로서 아우디가 엔비디아 딥 러닝으로 구동되는 최신 SAP 솔루션에 사전 얼리 액세스(Early Access)를 진행하게 되었다고 설명했습니다.

그는 “아우디의 스폰서십 팀은 SAP 브랜드 임팩트 솔루션이 매우 유용한 툴이라고 생각합니다. 높은 수준의 운영 우수성 및 투명성을 바탕으로 스폰서십 노출 평가를 할 수 있습니다. 아우디 FIS 알파인 스키 월드컵(Audi FIS Alpine Ski World Cup)의 촬영 화면에 기반한1차 PoC(proof-of-concept)의 역량 및 결과는 인상적이었지요. 아우디는 아우디 컵(Audi Cup)과 아우디 바이에른 서머 투어(Audi FC Bayern Summer Tour)를 위해, SAP 브랜드 임팩트와 아우디의 미디어 분석 워크플로우와의 결합 가능성을 적극적으로 고려하고 있습니다.”라고 말했습니다.

SAP 브랜드 임팩트 – 브랜드 로고 간접광고를 거의 실시간으로 캡처합니다 (출처: SAP)

 

매입채무(AP)의 미래

회계에는 증빙 서류가 필수적이며, 일반적인 제조사의 경우 해마다 8백만건의 청구서를 처리하고 있는데요. 세계 곳곳에서 기업들은 수작업이 필요한 종이 청구서를 받습니다. 이러한 수작업 과정은 비용과 시간이 많이 들고, 반복적이며 실수가 자주 발생합니다.

SAP는 사람의 개입이 없이 청구서에서 관련 정보를 자동으로 추출하고 분류하는 어카운트 페이어블(Accounts Payable, AP) 애플리케이션을 딥 러닝을 사용하여 트레이닝 했으며, 이러한 맞춤형 솔루션을 만들기 위해 RNN(Recurrent Neural Network)가 엔비디아 GPU상에서 트레이닝 됐습니다. 이를 통해 기록은 거의 초 미만으로 처리되고, 현금 흐름 도출이 가속화됐으며 오류를 줄일 수 있었습니다.

어카운트 페이어블(AP) – 벤더 매입 채무 내역을 자동으로 로딩합니다. (출처: SAP)

 

고객 만족도 향상

기업 중 약 81%는 고객 경험을 경쟁 차별화 요인으로 인식하고 있는 반면에, 10점 만점의 만족도 평가에서 9점 이상을 주는 고객의 비중은 13%에 불과합니다. 따라서 기업들은 한정된 자원으로 고객 불만 처리와 고객 지원을 위해 고군분투할 수 밖에 없지요.

SAP 서비스 티켓팅 애플리케이션(Service Ticketing Application)은 엔비디아 GPU 플랫폼에서 자연어 프로세싱 및 딥 러닝 기술을 사용하는데요. 기업들은 SAP 서비스 티켓팅 애플리케이션을 통해 비구조화된 데이터를 분석해서, 서비스 티켓을 정확하게 분류하고 라우팅하는 자동 규칙을 설정합니다. 그 결과 고객 반응율은 증가했고, 고객 경험은 개선되었습니다.

 

다양한 채널 통해 인공지능을 비즈니스에 도입하는 방법 소개

엔비디아는 GTC 기간 동안 118번 부스에서 SAP 시연에 대해 상세히 안내 하고 있습니다. 엔비디아는 다음 주 올란도에서 개최되는 SAP SAPPHIRE에도 참여하여 애플리케이션 5개를 추가로 선보일 예정입니다.

더불어 6월 15일 오전 1시(한국 시간 기준)에는 라이브 웨비나(webinar)를 진행하는데요.인공지능을 엔터프라이즈에 도입하는 방법에 관해 소개할 예정입니다.

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