AI 인수: 2024년 통신 산업을 형성하는 5가지 주요 트렌드

 

인공지능(AI)과 제너레이티브 AI(GenAI) 덕분에 통신 산업이 혁신으로 활기를 띠는 2024년을 환영합니다. 기술이 단순한 도구가 아니라 스토리텔러가 되어 우리가 네트워크 및 연결과 상호 작용하는 방식을 바꾸는 세상입니다. 헤드라인을 장식하고 있는 상위 5가지 트렌드를 살펴보고 이것이 어떻게 판도를 바꾸는 것이 아니라 새로운 규칙을 설정하는지 살펴보겠습니다.

알고 계셨나요? 글로벌 Generative AI(일명 GenAI) 통신 시장 규모는 2032년까지 무려 48억 8,378만 달러에 달할 것으로 예상됩니다!

 

 

통신 분야의 AI는 단순한 추가 기능이 아니라 실제로 네트워크 운영, 고객 경험 및 상호 작용의 구조를 재구성하는 근본적인 동인입니다. 이는 전통적인 통신 모델을 역동적이고 지능적이며 적응력이 뛰어난 시스템으로 전환하는 촉매제입니다.

다음은 빠르게 발전하는 이 산업에서 가능한 것에 대한 새로운 벤치마크를 설정하고 통신 영역을 재정의할 것으로 생각되는 상위 5가지 트렌드를 모아 놓은 것입니다.

#1: AI를 통한 개인화된 고객 경험

통신 분야의 일반적인 고객 서비스 시대는 AI 기반의 개인화된 상호 작용으로 빠르게 대체되고 있습니다. 오늘날의 지능형 AI 시스템은 단순히 고객 문의에만 응답하는 것이 아닙니다. 그들은 전례 없는 수준의 정확성으로 개별 소비자의 요구를 예측하고 이해하고 있습니다.

Gartner의 보고서에 따르면 AI를 고객 서비스 플랫폼에 통합한 통신 회사는 평균적으로 고객 만족도가 35% 증가한 것으로 나타났습니다. 이러한 상당한 개선은 시기 적절하고 관련성이 높으며 개인화된 서비스 상호 작용을 제공하는 AI의 능력에 기인합니다.

 

AI를 기반으로 하는 통신 네트워크 제공업체가 서비스 품질 저하를 감지하는 시나리오를 생각해 보세요. 문제를 인지하기도 전에 불편에 대한 해결책이나 보상을 제공하는 알림을 받게 됩니다. 이러한 유형의 사전 예방적 접근 방식은 고객 경험과 신뢰를 완전히 새로운 수준으로 끌어올리는 미래 지향적인 통신 조직에 의해 이미 구현되고 있습니다.

고객 문의의 가장 큰 화두인 결제 문의에 대해 이야기해보겠습니다. 귀하의 질문에 답변하는 것뿐만 아니라 귀하가 처음에 전화하는 이유를 실제로 이해하는 시스템을 상상해 보십시오. 청구서에 대해 무엇이 당신을 괴롭히고 있는지 살펴보고, 청구 내역을 확인하고, 청구서 변경에 대해 전화하기 위해 전화를 얼마나 자주 받는지까지 파악합니다.

이제 이것을 상상해 보십시오. 한 고객의 경우 청구서에 간단한 설명을 추가하면 효과가 있을 수 있습니다. 그런데 다른 사람이요? 그들은 소급 데이터 패키지를 도입하면 더 행복해질 수 있습니다. 그리고 항상 차선책을 찾는 고객이 있습니다. 그들에게는 전화를 받으면 흥미진진한 업그레이드나 경험을 향상시키는 다른 제안을 받을 수 있는 기회가 열릴 수도 있으며 이는 비즈니스에도 좋습니다. 각 고객이 필요로 하는 것이 무엇인지 파악하고 이를 실현하는 것이 중요합니다.

 

#2: 예측 AI를 통한 네트워크 최적화

AI를 통신 세계의 새로운 슈퍼 히어로로 생각하십시오. 그러나 악당과 싸우는 대신 네트워크 문제를 다루고 있습니다. AI는 네트워크 운영 방식을 혁신하고 고객 서비스를 넘어 성능을 향상시키고 있습니다. 여기서 진정한 판도를 바꾸는 것은 성가신 가동 중지 시간을 대폭 줄이는 예측 유지 관리입니다.

이는 단순히 중단을 방지하는 것만이 아닙니다. IDC의 연구에 따르면, 네트워크 유지 관리에 AI를 도입한 통신 회사는 유지 관리 비용이 무려 20% 절감되는 것으로 나타났습니다. 이는 AI가 단지 멋진 추가 기능이 아니라 네트워크 운영의 효율성과 안정성에 대한 확실한 투자임을 입증하는 상당한 비용 절감입니다. 이러한 AI 시스템은 또한 더 나은 리소스 할당, 에너지 절약(일부 보고서에서는 에너지 비용을 최대 15% 절감할 수 있다고 제안함) 및 향상된 네트워크 용량 계획을 가능하게 합니다.

 

#3: AI 기반 동적 가격 모델

모든 경우에 적용되는 단일 가격 모델이 통신 산업을 지배하던 시대는 지나갔습니다. 개별 고객 사용 패턴에 맞게 가격을 조정하는 스마트하고 유연한 접근 방식인 AI 기반 동적 가격 책정 시대를 맞이하세요. 이것은 단지 미래 지향적인 개념이 아닙니다. 그 일이 바로 지금 일어나고 있습니다. 통신사들은 AI를 활용해 고객 데이터를 분석하고, 사용 습관과 데이터 소비 선호도를 파악한 뒤, 꼭 맞는 맞춤형 가격과 데이터 요금제를 제공하고 있습니다.

실질적인 예를 살펴보겠습니다. 업계의 한 유명 통신사가 AI 기반의 유연한 과금 시스템을 출시했습니다. 고객 데이터를 분석하여 사용자 요구 사항에 더 잘 맞는 맞춤형 계획을 제공할 수 있었습니다. 결과는? 고객 유지율이 눈에 띄게 10% 증가했습니다. Deloitte의 사례 연구에 문서화된 이 성공 사례는 고객 경험을 맞춤화하는 데 있어 AI의 실질적인 이점을 보여줍니다.

그럼에도 불구하고 AI 기반 동적 가격 책정의 이점은 고객 만족 그 이상입니다. PwC를 포함한 업계 분석가들은 이 접근 방식이 잠재적으로 통신 수익을 최대 15% 증가시킬 수 있다고 추정합니다. 이러한 수익 증대는 더 많은 고객을 유지하는 것뿐만 아니라 기존 가격 모델이 제공하지 않는 계획을 찾는 새로운 고객을 유치하는 데서 비롯됩니다.

 

이러한 추세는 더욱 경쟁적이고 고객 중심적인 시장을 육성하고 있습니다. 고객은 가치 기반 서비스에 대해 점점 더 인식하고 요구하고 있습니다. AI 기반 가격 책정 모델을 통해 통신 회사는 이러한 시장 역학에 효과적으로 대응할 수 있습니다. 또한 이 접근 방식은 고객이 자신의 특정 요구 사항에 맞는 계획을 가지고 있을 때 공급자를 변경할 가능성이 적기 때문에 이탈률을 줄이는 데 도움이 됩니다.

 

앞으로 나아갈수록 AI 기반의 동적 가격 책정이 더욱 정교해질 것으로 예상됩니다. 이로 인해 가격이 사용량뿐만 아니라 네트워크 수요, 시간, 심지어 고객 충성도와 같은 요소에 따라 결정되는 시나리오가 발생할 수 있습니다. AI 기반의 동적 가격 책정 모델은 통신 산업을 더욱 적응력 있고 고객 중심적이며 수익성 있게 만들고 있습니다.  

#4: GenAI: 새로운 콘텐츠 제작자

콘텐츠 제작 세계는 GenAI(Generative AI)의 출현으로 혁명적인 변화를 목격하고 있습니다. 더 이상 콘텐츠 자동화에만 국한되지 않습니다. 개인의 취향에 맞는 매력적인 맞춤형 자료를 제작하는 것입니다. 이 기술은 고급 알고리즘의 힘을 활용하여 고객 데이터를 분석하고, 선호도를 이해하며, 관련성이 있을 뿐만 아니라 시의적절하고 매력적인 콘텐츠를 생성합니다.

통신업체는 GenAI를 활용하여 마케팅 전략을 점검하고 있습니다. 고객 데이터와 참여 지표를 스마트 GenAI 시스템에 제공함으로써 고도로 개인화된 마케팅 캠페인을 생성하고 있습니다. 결과는? 고객 참여가 엄청나게 증가했습니다.

 

Forrester를 포함한 업계 전문가들은 GenAI가 마케팅 비용을 30% 절감할 수 있다고 제안합니다. 이러한 비용 효율성은 콘텐츠 생성 프로세스를 자동화하고 고객 선호도를 이해하는 데 있어 추측을 없애는 데서 비롯됩니다. GenAI의 잠재력은 마케팅을 넘어 확장됩니다. 맞춤형 업데이트, 알림은 물론 고객 경험을 향상시키는 대화형 콘텐츠까지 제공하여 고객 커뮤니케이션을 변화시키고 있습니다.

GenAI는 효율성, 개인화, 참여를 결합하여 통신 업계의 콘텐츠 제작 환경을 재정의하여 통신사가 고객과 소통하는 방식을 변화시키고 있습니다. 이는 AI가 단순한 자동화 도구가 아니라 통신 회사의 비즈니스 성장과 고객 만족을 주도하는 파트너임을 보여주는 명확한 지표입니다.

 

#5: AI로 보안 강화

데이터 유출과 사이버 위협이 점점 더 일반화되는 디지털 시대에 사이버 보안을 강화하는 데 있어서 AI의 역할은 특히 통신 부문에서 매우 중요해졌습니다. 광대한 네트워크와 풍부한 고객 데이터를 통해 통신 회사는 방어선뿐만 아니라 디지털 인프라의 사전 예방적 수호자로서 AI를 활용하고 있습니다. 신속하게 패턴을 분석하고, 이상 징후를 탐지하고, 위협에 실시간으로 대응하는 AI의 능력은 네트워크 보안 환경을 변화시키고 있습니다.

 

통신 네트워크 전체에 AI 기반 보안 프로토콜을 통합하면 데이터 트래픽을 지속적으로 모니터링하고 잠재적인 위협을 즉시 식별하고 무력화하는 데 도움이 됩니다. IBM의 연구에 따르면 AI 기반 사이버 보안 솔루션은 침해 탐지 시간을 최대 70%까지 줄일 수 있습니다. 이는 침해 탐지에 훨씬 더 오랜 시간이 걸리고 종종 피해 증가와 비용 증가로 이어질 수 있었던 기존 방법에 비해 크게 개선된 것입니다.

사이버 보안에서 AI의 역할은 단순한 탐지 그 이상입니다. 여기에는 AI 기반 위협 인텔리전스와 알고리즘이 잠재적인 취약점과 위협이 구체화되기 전에 예측하는 예측 위협 모델링이 포함됩니다.

미래에는 사이버 보안에서 AI의 역할이 더욱 중요해질 것으로 예상됩니다. 5G의 출현과 IoT 및 연결된 스마트 장치의 수가 증가함에 따라 통신 네트워크의 복잡성과 규모는 기하급수적으로 증가할 것입니다. AI는 이렇게 증가하는 복잡성을 관리하고 끊임없이 변화하는 사이버 환경에 적응할 수 있는 확장 가능하고 동적인 보안 솔루션을 제공하는 데 매우 중요합니다.