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Digital transformation 사례 연구 (실제 사례분석)

"Digital transformation 사례 연구 (실제 사례분석)"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2023.10.15 최종저작일 2022.09
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Digital transformation 사례 연구 (실제 사례분석)
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    소개

    "Digital transformation 사례 연구 (실제 사례분석)"에 대한 내용입니다.

    목차

    1.SK 뇌출혈 영상 의료 솔루션 사례
    2.백화점 내 현금/결재 무인화/자동화 시스템
    3.머신러닝 기반 고난도문제 자동 분류시스템 구축(현대차Dlogger)
    4.우비톡(우리은행)
    5.땡겨요(신한은행)

    본문내용

    2. 추진 배경 및 History
    추진 배경
    Technology → Pain point 해결 분야 선정
    ’19년 영상기반 AI를 이용한 Use Case Study 중 의료영상 AI 분야 선정
    뇌출혈은 질병 특성상 골든 타임 준수가 중요한 질병이나, 뇌 영상 전문의가 상주할 수 없는 의료현장 다수 → 의료진에게 빠른 도움을 제공하여 병원과 환자 모두에게 도움이 되는 사회적 가치가 높다고 판단
    뇌출혈에 대한 AI 연구 시작

    참고자료

    · 없음
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 의료 AI 기술 및 뇌출혈 진단 솔루션
      의료 AI 기술, 특히 뇌출혈 진단 솔루션은 매우 긍정적인 발전이라고 생각합니다. AI 기반 진단 시스템은 의료 전문가의 판단을 보조하여 진단 정확도를 높이고 진단 시간을 단축할 수 있습니다. 뇌출혈은 시간이 매우 중요한 질환이므로, AI를 통한 신속한 진단은 환자의 생존율과 회복률 향상에 직결됩니다. 다만 AI 진단 결과에 대한 의료진의 최종 판단이 필수적이며, 데이터 보안과 개인정보 보호, 그리고 의료 윤리 문제에 대한 충분한 검토가 선행되어야 합니다. 또한 AI 기술의 신뢰성 검증과 지속적인 개선을 통해 의료 현장에서의 신뢰도를 높이는 것이 중요합니다.
    • 2. 소매 산업의 자동화 및 무인화 시스템
      소매 산업의 자동화 및 무인화 시스템은 효율성 측면에서 긍정적이지만, 신중한 접근이 필요합니다. 자동화를 통해 운영 비용 절감, 24시간 운영, 인적 오류 감소 등의 이점이 있습니다. 그러나 대량의 일자리 감소, 저소득층의 경제적 어려움, 그리고 인간적 서비스 경험의 상실이 우려됩니다. 무인화 시스템 도입 시 근로자 재교육 프로그램, 사회 안전망 강화, 그리고 기술과 인간 서비스의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 또한 소비자 편의성과 보안 문제도 함께 고려되어야 합니다.
    • 3. 머신러닝 기반 자동차 고장 진단 시스템
      머신러닝 기반 자동차 고장 진단 시스템은 자동차 산업의 혁신적인 기술이라고 평가합니다. 이 시스템은 차량의 다양한 센서 데이터를 분석하여 잠재적 고장을 사전에 감지하고, 정비 시간을 최적화하며, 운전자의 안전성을 향상시킵니다. 예측 정비를 통해 예상치 못한 고장으로 인한 비용과 시간 손실을 줄일 수 있습니다. 다만 시스템의 정확성 검증, 데이터 보안, 그리고 기술 신뢰도 구축이 필수적입니다. 또한 정비 기술자의 역할 변화에 대한 교육과 지원도 함께 이루어져야 합니다.
    • 4. 금융 산업의 디지털 혁신 및 비금융 사업 진출
      금융 산업의 디지털 혁신은 필연적이며 긍정적인 추세입니다. 디지털 기술을 통해 금융 서비스의 접근성이 높아지고, 거래 속도가 빨라지며, 비용이 절감됩니다. 그러나 비금융 사업 진출은 신중하게 접근해야 합니다. 금융기관이 핵심 역량을 벗어나 다양한 사업에 진출할 경우, 리스크 관리 능력 분산, 규제 회피 우려, 그리고 금융 시스템 안정성 저해 가능성이 있습니다. 금융 규제 당국의 감시와 투명한 지배구조가 필요하며, 소비자 보호와 금융 시스템 안정성을 최우선으로 고려해야 합니다.
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