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버티컬 AI는 특정 산업이나 분야에 특화된 인공지능을 의미합니다. 범용 AI가 다양한 주제를 폭넓게 다루는 것과 달리 버티컬 AI는 의료와 법률 그리고 금융 같은 특정 도메인의 심층 지식을 학습합니다. 산업별 전문 용어와 업무 프로세스 그리고 규제 환경을 이해하여 보다 정확하고 실용적인 결과를 제공합니다. 범용 거대언어모델이 일반적인 질문에는 잘 답하지만 전문 분야에서는 부정확한 정보를 생성할 수 있는 반면 버티컬 AI는 해당 산업의 맥락을 정확히 파악합니다. 의료 영상 판독이나 법률 문서 분석처럼 전문성과 정확도가 중요한 영역에서 활용도가 높습니다.
범용 AI는 광범위한 데이터를 학습하여 다양한 질문에 답할 수 있다는 장점이 있지만, 특정 산업이 요구하는 깊이 있는 이해와 정확성에서는 한계를 드러내고 있습니다. 법률 분야에서 범용 AI가 존재하지 않는 판례를 생성하거나 잘못된 법조항을 제시하는 사례가 보고되고 있으며, 의료 분야에서도 진단 기준이나 치료 프로토콜을 부정확하게 설명하는 경우가 발생하고 있습니다. 금융 영역에서는 복잡한 규제 요건을 제대로 반영하지 못할 수 있는데, 이러한 한계는 모델의 성능 문제라기보다는 학습 데이터의 범용성과 도메인 특화 개념의 부족에서 기인하는 것으로 분석됩니다. 따라서 전문가가 검증한 정제된 데이터로 학습한 버티컬 AI의 필요성이 대두되고 있습니다.
버티컬 AI의 성공은 양질의 도메인 데이터 확보에 달려 있으며, 산업별 전문 용어와 업무 프로세스 그리고 규제 환경을 반영한 데이터셋이 필요합니다. 정부와 기업은 의료와 법률 그리고 금융 등 전문 서비스 영역에서 특화 데이터 구축을 추진하고 있으며, 데이터 양만 늘리는 것보다 전문가가 검증한 정제된 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. 산업 고유의 요구사항과 특성을 반영한 벤치마크 데이터도 필요하며, 데이터의 품질과 전문성이 AI 모델의 신뢰성을 결정하기 때문입니다.
의료 분야는 버티컬 AI가 가장 활발하게 도입되는 영역 중 하나로, 루닛은 AI 기반 유방암 검진 솔루션을 개발하여 영상 판독의 정확도를 높이고 있으며 뷰노는 심정지 발생 위험을 감시하는 의료기기를 선보였습니다. 해외에서는 의사와 환자 상담 내용을 실시간으로 분석하고 요약하는 시스템이 활용되고 있으며, 뇌졸중 초기 징후를 식별하는 AI 영상진단 소프트웨어도 개발되어 의료진의 업무 부담을 줄이고 진단의 정확성을 향상시키고 있습니다. 다만 AI의 판단을 최종 결정으로 삼기보다는 의료진의 진단을 보조하는 도구로 활용하는 것이 바람직합니다.
법률 영역에서도 버티컬 AI 활용이 확대되고 있으며, BHSN은 비즈니스 리걸 AI 솔루션 앨리비를 운영하면서 계약서 작성과 법무 업무를 지원하고 있습니다. 법령 해석과 조항 간 논리 구조 분석처럼 문서의 문맥을 이해하는 기능이 제공되면서 과거 단순 검색이나 판례 조회에 그쳤던 법무 AI가 이제는 실제 업무 프로세스에 도움을 주는 수준으로 발전했습니다. 계약서의 리스크를 자동으로 분석하거나 유사 사례를 빠르게 찾아주는 기능도 제공되고 있으나, 법률 자문의 최종 책임은 여전히 변호사에게 있으며 AI는 효율성을 높이는 보조 도구로 활용되고 있습니다.
금융 산업에서는 이상 거래 탐지와 신용 평가 그리고 자산 관리에 버티컬 AI가 활용되고 있으며, 신한은행은 AI 기반 이상금융거래 탐지 시스템을 구축하여 사기 거래를 조기에 식별하고 있습니다. 올거나이즈는 금융 특화 AI 언어모델을 출시하여 금융 문서 처리와 자문 서비스를 제공하고 있으며, 여러 핀테크 기업들은 AI를 활용한 맞춤형 투자 자문과 대출 심사 서비스를 운영하고 있습니다. 금융 버티컬 AI는 방대한 거래 데이터를 실시간으로 분석하고 규제 요건을 반영하여 리스크를 관리하지만, 금융 의사결정의 투명성과 책임 소재는 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.
제조 산업에서는 생산 효율화와 품질 관리에 버티컬 AI가 도입되고 있으며, 마키나락스는 철강과 반도체 산업에 특화된 AI 플랫폼을 제공하면서 공정 최적화를 지원하고 있습니다. AI는 생산 라인의 데이터를 분석하여 불량을 조기에 감지하고 설비 고장을 예측하며, 슈퍼브에이아이는 비전 AI 기술로 영상 관제와 불량 검수를 자동화하고 있습니다. 제조 설비 데이터와 제어 시스템 지식을 결합하여 실제 공정에서 활용 가능한 솔루션을 개발하는 것이 중요하며, 도메인 데이터의 표준화와 제어 코드 호환성 향상을 통해 스마트 팩토리 고도화의 기반을 마련하고 있습니다.
뷰티와 미디어 분야에서도 버티컬 AI가 주목받고 있으며, 로레알은 생성형 AI 기반 뷰티 어시스턴트를 통해 개인 맞춤형 제품 추천과 메이크업 시뮬레이션을 제공하고 있습니다. 시세이도는 AI와 증강현실 기술을 결합한 뷰티 네비게이션을 출시했으며, 미디어 콘텐츠 제작에서는 생성형 AI가 영상 제작과 편집 과정을 변화시키고 있습니다. 일부 제작사는 AI를 활용하여 특수 효과나 배경 장면을 생성하며, 디에이징 기술로 배우의 나이를 조정하거나 가상 환경을 구현하는 사례도 나타나고 있습니다. 한국의 K-뷰티와 K-미디어 산업은 버티컬 AI 개발에서 경쟁력을 가질 수 있는 영역으로 평가받고 있습니다.
자동차 산업에서는 차량 내 AI 에이전트가 등장하고 있습니다. 메르세데스-벤츠는 구글의 제미나이 모델 기반 AI 에이전트를 차량 인포테인먼트 시스템에 적용했습니다. 자연스러운 대화와 개인화된 추천 그리고 차량 정비 알림 기능을 제공하며, 스마트홈 연동 기능으로 차 안에서 집안 기기를 제어할 수도 있습니다. 자율주행 기술에서도 버티컬 AI가 활용되어 주행 환경을 인식하고 최적의 경로를 판단하고 있으며, 안전성과 신뢰성이 중요한 자동차 산업 특성상 도메인 특화 학습이 중요한 요소로 작용하고 있습니다.
버티컬 AI 시장은 빠르게 성장하고 있으며 시장조사 기관들은 산업별 특화 AI 애플리케이션의 도입률이 크게 증가할 것으로 전망하고 있습니다. 투자 측면에서도 버티컬 AI 기업에 대한 관심이 높아지고 있는데, 특정 산업의 문제를 정확히 해결하는 솔루션이 범용 AI보다 명확한 비즈니스 모델을 제시할 수 있기 때문입니다. 기존에 해당 산업 데이터를 축적해온 기업들이 AI 기술을 결합하여 경쟁력을 확보하는 사례가 늘고 있고 한국은 의료와 뷰티 그리고 반도체 제조 등 특정 분야에서 강점을 살린 버티컬 AI 개발이 가능할 것으로 보입니다.
기업이 버티컬 AI를 도입할 때는 몇 가지 사항을 검토해야 하는데, 첫째는 명확한 비즈니스 목표 설정으로 AI를 도입하는 것 자체보다 어떤 문제를 해결하고 어떤 성과를 달성할 것인지 구체적으로 정의해야 합니다. 둘째는 데이터 준비로, 산업 특화 AI는 해당 분야의 전문 데이터가 필요하므로 데이터 수집과 정제에 투자해야 하며, 셋째는 규제 준수로 의료와 금융 같은 규제 산업에서는 AI 사용에 대한 법적 요건을 충족해야 합니다. 넷째는 전문가 협업으로 AI 개발자만으로는 부족하며 해당 분야 전문가의 참여가 요구되며, 다섯째는 단계적 접근으로 처음부터 모든 업무를 자동화하려 하지 말고 명확한 성과를 낼 수 있는 영역부터 시작하는 것이 안전합니다.
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