서비스형 기계 학습(MLaaS) 시장 규모, 구성요소별(솔루션 및 서비스), 조직 규모, 애플리케이션, 업종별 - 성장 추세, 지역 점유율, 경쟁 정보, 예측 보고서 2025~2037년

서비스 시장으로서의 기계 학습: 성장 동인 및 과제

성장 동력

• 클라우드 컴퓨팅의 발전: 클라우드 플랫폼은 확장 가능한 인프라를 제공하므로 기업은 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 확장하거나 줄일 수 있습니다. 이를 통해 상당한 초기 비용 없이 기계 학습 모델을 더 쉽게 훈련하고 배포할 수 있습니다. 클라우드 기반 MLaaS는 고가의 온프레미스 하드웨어가 필요하지 않아 운영 및 유지 관리 비용이 절감됩니다. PAYG(종량제) 가격 모델을 통해 모든 규모의 기업이 고급 기계 학습 도구에 액세스할 수 있습니다.
  
  클라우드 컴퓨팅을 사용하면 인터넷 연결을 통해 어디서나 MLaaS 솔루션에 액세스할 수 있으므로 글로벌 기업이 분산된 팀과 지역에 기계 학습 모델을 배포할 수 있습니다. 또한 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 클라우드 제공업체는 일반적인 기계 학습 작업을 위해 사전 구축된 도구, API 및 프레임워크를 제공하여 기업과 개발자의 진입 장벽을 낮춥니다. 2024년 현재, 클라우드 컴퓨팅의 새로운 발전으로 유연성, 확장성, 지속 가능성이 전례 없는 수준으로 향상될 것으로 약속되었습니다. 2022년 1분기에는 AWS가 클라우드 인프라 서비스 시장 점유율 33%로 가장 큰 점유율을 차지했습니다. 2022년 1분기에는 Microsoft Azure가 22%의 시장 점유율을 차지했고, Google이 10%, 나머지 회사가 35%를 차지했습니다.
• 비용 및 시간 효율성: MLaaS를 사용하면 전통적으로 머신러닝 작업을 지원하는 데 필요했던 서버, GPU 등 값비싼 온프레미스 하드웨어가 필요하지 않습니다. 대신 기업은 클라우드 제공업체에 의존합니다. PAYG 가격 책정 모델을 통해 자본 지출을 대폭 절감합니다. 클라우드 기반 MLaaS 플랫폼은 소프트웨어 업데이트, 시스템 모니터링, 확장성 등의 작업을 서비스 제공업체에 오프로드하여 지속적인 유지 관리 및 운영 비용을 절감합니다. 또한 플랫폼이 사전 구축된 알고리즘과 모델을 제공하므로 사내 기계 학습 전문 지식의 필요성도 줄어듭니다.
  
  사전 구성된 도구, API 및 프레임워크를 통해 기업은 시스템을 처음부터 구축하지 않고도 기계 학습 모델을 빠르게 개발, 교육 및 배포할 수 있습니다. 이를 통해 AI 기반 솔루션을 구현하는 데 필요한 시간이 크게 단축됩니다.
• 자동화에 집중: MLaaS를 사용하면 데이터 입력, 고객 서비스(챗봇을 통해), 공급망 관리 등 반복적인 작업을 자동화하여 사람의 개입과 오류를 줄일 수 있습니다. 자동화된 기계 학습 모델은 대규모 데이터 세트를 실시간으로 처리할 수 있으므로 금융, 의료, 소매 산업에서 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 기업은 예측 분석을 위해 MLaaS를 활용하여 장비 이상 징후를 자동으로 감지하고 선제적인 유지 관리를 지원합니다. 이를 통해 가동 중지 시간이 줄어들고 자산 수명이 연장됩니다.
  
  지능형 자동화는 기계 학습(ML) 및 기타 인지 기술을 사용하여 지속적으로 데이터를 수집, 처리 및 분석합니다. 지능형 자동화는 다양한 산업 분야에 적용됩니다. 예를 들어 금융 및 은행 부문에서는 계정 조정 작업의 수동 작업이 70% 감소하고 고객 온보딩을 위한 거래 처리 시간이 90% 개선된 것으로 기록되었습니다.

도전과제

• 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제: 클라우드 기반 MLaaS 플랫폼에 있는 고객 데이터, 재무 기록, 의료 세부정보와 같은 매우 민감한 정보는 사이버 공격에 대한 취약성을 높입니다. 또한 유럽의 GDPR 및 CCPA와 같은 엄격한 데이터 개인 정보 보호법에 따라 기업은 강력한 데이터 보안 조치를 보장해야 합니다. 규정을 준수하지 않을 경우 막대한 벌금이 부과되고 명예가 훼손될 수 있습니다. 많은 조직이 규정 준수 실패를 두려워하여 MLaaS 사용을 주저합니다.
• 데이터 가용성 및 품질 문제: 많은 조직에는 데이터가 충분하지 않거나 구조화되지 않거나 불완전하거나 일관성이 없는 데이터 세트가 있어 모델 성능이 최적화되지 않습니다. 적절한 데이터 사전 처리가 없으면 머신러닝 모델이 정확한 예측과 유용한 정보를 제공하지 못합니다.