문항 1. 정보화 사업의 성과 평가 모델인 균형성과표와 비용효과 분석을 비교 설명

정보화 사업의 성과 평가모델인 균형성과표는 로버트 카플란과 컨설턴트인 데이비드 노튼에 의해 개발된 표로서, 전통적인 재무지표와 기업의 핵심성공요인·핵심성과지표와 관련된 제반 운영상의 지표들을 의미있게 결합하여 조직의 효과성을 측정할 수 있도록 만든 것이다.

균형성과표는 조직의 전략으로부터 도출되어 선택된 평가지표들의 합을 의미한다.

균형성과표로 선택된 지표들은 조직의 미션과 전략적 목표를 달성하기 위한 성과 요인들과 그 결과를 종업원과 외부 이해관계자들에게 제공하는 정보들로 구성되어 있다.

균형성과표는 조직의 성과를 평가함에 있어 재무적 측면, 고객측면, 내부 프로세스 측면, 학습 및 성장 측면 등 4가지 관점에 주목한다.

즉 조직 차원의 비전과 전략적 목표 달성 여부를 중시하며 조직의 비전과 목표를 달성하기 위한 핵심적인 사항들을 종합적이고, 다각적으로 보여줌으로써 조직의 성과와 역량을 관리하는데 용이하도록 한다.

재무적 관점(financial perspective)은 전통적인 측정치인 기업의 이익, 매출액, 투자수익률, EVA, 매출총이익률, 활동원가, 품질원가, 부가가치원가/ 비부가가치원가 등의 회계학적 측정치들을 사용하여 평가하게 된다. 재무관점에서의 성과지표들은 다른 관점과 관련된 성과지표들을 이용해서 실행한 전략이 향상된 결과를 낳는지 알려준다.

고객 측면(customer perspective) 관점은 시장과 목표 고객관점에서 기업의 경영성과를 평가하는 것으로, 고객들은 우리 회사를 어떻게 보는가의 문제로서 고객만족도, 재구매율, 고객충성도 등의 척도로 평가하게 된다.

내부 프로세스 측면(internal perspective)의 관점은 고객과 궁극적으로 주주에게 가치를 지속적으로 제공하기 위해서 기업이 어떤 프로세스에서 보다 탁월해야 하는가를 의미하며 지표 개발 방법으로서는  제품개발, 생산, 품질, 원가 등을 통해 혁신프로세스, 운영프로세스, 판매후 서비스 프로세스 3단계를 걸쳐 내부프로세스를 특정하게 된다.

학습 및 성장 측면의 관점은 기업이 지속적으로 가치를 개선하고 창출할 수 있는가의 문제로서 부족한 조직역량을 개선하고 조직의 학습과 성장을 실행하기 위한 목표와 성과지표를 개발을 말하며 성과측정지표로서 직원숙련도, 직원만족, 정보획득 가능성, 연구개발 등이 있다.

한편, 비용효과분석은 효과를 화폐가치로 환산하기 어려울 때 이용되며 비용과 효과의 직접 비교 곤란하고 이종사업간 비교가 곤란하다.

문항 2. 정보화 성공 모델의 주요 이슈를 3가지

첫번째는 인공지능이 발화자의 의도를 얼마나 잘 파악하고 이해하느냐다. 최근에는 AWS, Watson AiBril, Azure 등과 같은 AI 플랫폼들이 인공지능을 매우 쉽게 구현하는 도구를 지원하고 있다. 이 때문에 플랫폼 위에 챗봇이 구현되기만 하면 인공지능이 완성된 것으로 착각하는 경우가 종종 있다. 인공지능의 핵심 기능은 사람의 일상적인 자연어를 읽고 발화자의 의도를 정확히 파악하는 것이다.

그러나 사람간의 대화는 다양한 구조와 형태로 발화되고, 빈번하게 형식을 파괴하고 생략하며, 맥락을 뛰어넘는 등 그 활용이 기존의 룰 방식 대화 모델로는 한계가 있기 때문에 이를 분석하고 이해할 수 있는 인공지능의 역할에 큰 기대를 하는 것이다. 때문에 인공지능은 화자의 의도를 잘 파악할 수 있도록 대화모델이 설계되어야 하고 다양한 형태의 발화에도 대응할 수 있도록 다양한 시나리오로 대화학습이 되어 있어야 자연스러운 자연어 대화가 가능해지는데, 그렇지 않을 경우에는 도통 사람 말을 못 알아 듣기 때문이다. 고객에게 제공하고자 하는 정답들이 어느정도 존재하는 비즈니스 측면에서는 고객의 질문 의도를 제대로 파악하기만 한다면 훨씬 자연스럽고도 만족스러운 응대가 가능할 수 있다.

다음으로는 사용자 식별과 관련된 보안 이슈가 존재한다. 인공지능을 통한 대고객 서비스의 범위가 확장 될수록 사용자가 누구인지를 식별하는데 있어 검증된 보안인증 절차가 요구된다. 예를 들어 스마트폰 뱅킹에서는 은행 계좌의 잔액조회와 송금서비스를 이용한다면, 공인인증을 통한 로그인 또는 생체인식 보안 로그인, 휴대폰 실시간 본인인증 등과 같은 여러가지 보안절차와 시스템이 적용된다. 인공지능 역시 송금 서비스를 가능하게 하려면, 먼저 본인확인을 통해 계좌가 개설되어 있는지, 비대면 계좌이체를 위한 송금 서비스 권한이 존재하는지, 계좌 이체에 따른 비밀번호 입력 및 확인과정에서의 해킹 또는 피싱이 발생하지는 않는지 등등 고도화된 서비스에 합당한 사용자 식별과 보안 프로세스가 동반되어야 할 것이다.

마지막으로 고려되어야 할 것은 대화에서 나타나는 여러가지 민감 정보들을 어떻게 보호할것인가이다. 여기에는 서비스를 이용하는 고객의 개인정보보호도 있지만, 인공지능을 통해 노출되는 기업의 민감정보 또한 그 대상이라 할 수 있다. 고객은 이용 편의를 위해 기업용 인공지능이 아닌 공용 플랫폼을 선호하는 경우도 빈번한데, 이때 공용 플랫폼에서 고객의 개인정보나 기업의 민감정보가 노출될 위험이 존재한다.

또한, 기업 전용 인공지능에서도 정보 유출의 우려가 존재하는데, 인공지능이 방대한 양의 데이터 학습과 효과적인 알고리즘 활용을 위해 클라우드 환경의 AI 플랫폼에서 구현되고 구동되는 경우가 일반적이기 때문이다. 이때도 AI 플랫폼으로 개인정보와 기업 민감정보가 유출될 우려가 없는지, 또는 이를 예방할 수 있는 아키텍처와 정보보호 방안이 고려되어야 한다.

이상으로 인공지능 서비스 구현시 고려되어야 할 3가지 이슈로서 대화모델 학습, 사용자 식별 보안인증, 민감정보 보호에 대해 간략히 기술했다. 인공지능이 이러한 기술적 제약과 지능형 진화의 과정이 수반되는 한계를 가지고 있음에도 불구하고 앞으로 그 필요성이나 니즈는 계속해서 커져갈 것이 틀림없다. 그러므로, 인공지능을 도입하고자 하는 곳에서는 처음부터 이를 검토하고 반영하여 처음에는 다소 제한된 고객 응대 서비스에서 어눌하게 응답을 시작하더라도 점차 서비스 범위를 확장하고 고객 질의를 잘 이해하고 대응할 수 있도록 진화해가는 진정한 인공지능을 검토하는 것이 장기적인 성공전략이 될 것이다.