CHEN Chao

10/13 (화) 14:00 ~ 14:50

[발표제목]
중국의 AI 산업화 현황과 더불어 한국과 중국 간의 협력 기회

[강연내용]
최근 들어 인공지능(AI)은 글로벌 기술 경쟁과 산업 재편의 핵심 변수로 부상하였다. 본 논문은 중국의 AI 산업화 과정을 경험적 대상으로 삼고 한국의 AI 경쟁력에 관한 최신 사실과 결합하여, 비교우위 이론·글로벌 가치사슬(GVC) 위치설정·‘쌍삼각형(dual-triangle)’ 역량 모델을 활용해 AI 대형 모델과 물리적 AI(임베디드 인텔리전스) 등 분야에서 중·한 양국의 구조적 강점과 병목을 규명하고, 이를 바탕으로 중·한 협력 혁신을 위한 상보성 행렬과 협력 메커니즘을 제시한다. 연구 결과는 다음과 같다.
첫째, 중국AI의 진정한 강점은 단일 알고리즘이 아니라 ‘산업화’ 역량—기술을 제품·생산 능력·비즈니스 폐쇄 루프로 전환하는 속도와 규모—에 있으며, 그 병목은 하위 컴퓨팅 파워/프레임워크(즉 ‘뿌리’)와 실제 현장에서의 지속적 검증·전달(즉 ‘실’)에 집중되어 있다.
둘째, 한국은 정책 자극 강도, 인재, 하위 하드테크(반도체·고대역폭 메모리HBM), 창업 역량에서 차별화된 강점을 보유하고 있으나, 자국 시장 규모의 제약으로 ‘스케일업(scale-up) 단계에 머물러’ 있다.
셋째, 양국은 AI 삼각형(시나리오·데이터·기초 역량)과 인간 삼각형(심미·시스템·창의성)에서 자연스러운 맞춤(퍼즐)을 이루며, 물리적 AI는 전략적 가치와 상보성을 겸비한 최적의 결합 지점이다.
넷째, 국경 간 기술 협력의 진정한 병목은 기술의 도입 가능성이 아니라 상업적 검증에 있으므로, 프로토타입에서 수주(주문)에 이르는 주기를 단축하기 위해 ‘중·한AI 공동 검증·육성 채널’을 설계해야 한다. 본 논문의 결론은 중·한 과학기술 협력 심화와 국경 간 기술 거래 인프라 구축에 정책적 시사점을 갖는다.

Noriyuki TAKAHASHI

10/13 (화) 15:00 ~ 15:50

[발표제목]
AI 활용에서 AX 혁신으로: 일본 AX 시장의 현주소와 데이터 병목 과제

[강연내용]
일본의 AI 활용 속도는 이미 세계적인 수준에 올라섰다. 하지만 AI를 통해 실질적인 변화를 만들어내는 단계까지는 아직 도달하지 못했다. 실제로 일본 기업의 86.4%가 최소 하나 이상의 업무에 생성형 AI를 도입해 사용 중이며, 이는 미국 (90.9%)이나 독일 (91.6%)과 거의 비등한 수치다. 반면, 사내 데이터를 AI에 직접 학습시키거나 참조 가능한 데이터베이스를 구축한 기업은 24.5%에 불과하다. 미국 (57.2%)이나 중국 (73.0%)에 비하면 턱없이 낮은 수준이며, 전체 기업의 27.0%는 일하는 방식을 바꾸려는 조직 차원의 시도 역시 없다 (2026년 정보통신백서). 결국 지금 일본이 겪고 있는 병목 현상은 ‘AI 도입’이 아닌 ‘데이터’다.
이번 세션에서는 이러한 격차를 세 가지 축으로 나누어 살펴본다.
첫째, 시장 측면이다. 일본의 AI 시장 지출은 2029년까지 연평균 36.0% 성장해 6조 8,900억 엔 규모에 달할 것으로 전망되지만 (IDC Japan), 기업의 91.6%가 업무 효율화를 경험했다고 답했지만, 실제 매출이나 이익 개선으로 이어졌다고 응답한 비율은 3.9% 비율에 불과하다 (IPA).
둘째, 정책 측면이다. 2026년 7월 내각을 통과한 제2차 AI 기본계획은 ‘Japan AX’라는 부제 아래 버티컬 AI 육성을 핵심에 두고 있으며, 국가 프로젝트인 GENIAC 역시 산업 특화형 모델 개발로 완전히 방향을 틀었다.
셋째, 주요 플레이어이다. 사카나 AI, 프리퍼드 네트워크, NTT, NEC 등 초거대 모델을 개발하는 기업부터 중외제약, 다이킨 공업처럼 현장의 업무 프로세스 자체를 재설계하고 있는 대표 기업들의 움직임을 조명한다.
이어 Insight Technology가 직접 추진한 AX 사례도 공유한다. 당사의 AI 엔진은 콜센터 상담 데이터를 0.1초 만에 비식별 마스킹 처리하여 생성형 AI에 즉시 활용할 수 있도록 변환한다. 전사 차원에서 이 프로젝트를 진행하며 깨달은 핵심 인사이트는, 가장 넘기기 힘든 장벽이 기술이나 도구의 부재가 아니라 ‘과연 어떤 데이터를 써도 되는가?’를 판단하고 결정하는 일이었다.
생산연령인구 감소에 직면한 국가에 AX는 선택이 아닌 필수 전제이다. 한국의 수많은 전문가 및 파트너 여러분과 어디서부터 실질적인 협력을 시작할 수 있을지 함께 고민하고 논의하는 시간이 되길 바란다.

LIAN Jye Su

[발표시간]
10/13 (화) 16:00 ~ 16:50

[발표제목]
싱가포르의 AI: 실용적 국가 AI 전략 사례 연구

[강연내용]
본 발표는 싱가포르의 실용적 모델 사례 연구를 다루고자 한다.싱가포르는 AI를 국가 경쟁력 강화와 경제 재도약을 위한 도구로 정의하고, 이 목표를 중심으로 정부기과인프라, 인재, 산업 파트너십을 재편했다.

싱가포르의 정책적 대응은 대기업과 중소기업 간의 격차를 방치하지 않고 전략의 핵심으로 삼았다. 싱가포르 정보통신미디어개발청(IMDA) 데이터에 따르면, 중소기업의 AI 도입률은 2023년 4.2%에서 2024년 14.5%로 3배 이상 증가했으며, 비중소기업의 도입률 역시 44.0%에서 62.5%로 상승했다. 또한 국가 AI 임팩트 프로그램 (National AI Impact Programme)을 통해 1만 개 기업의 AI 도입을 시범 적용해서 실제 운영 단계로 전환하고, 10만 명의 ‘AI 바이링구얼 (AI 전문 역량 보유자)’ 인재를 양성하는 것을 목표로 하고 있다. 이와 함께 정부 차원의 AI 연구 및 인재 육성에는 2025년부터 2030년까지 10억 싱가포르 달러 이상의 예산이 투입되고 있다.

이러한 실용주의는 국가적 자원이 재편된 방식에서도 명확히 나타난다. AI 싱가포르 (AISG), 국가 AI 전략 (NAIS), IMDA는 현재 산업별 우수거점센터 (Centres of Exellence), AI 검증 플랫폼(AI Verify),글로벌 기업들과의 파트너십을 아우르는 체계의 중심 역할을 담당하고 있다. 특히 AISG가 알리바바, AWS, 구글,엔비디아 등과 협력하여 개발한 동남아시아 언어모델 ‘SEA-LIOM’은 이미 의료, 교육, 금융, 공공 부문 등 60개 이상의 현장에 도입되어 활용되고 있다.

싱가포르는 무역의존도가 높은 소규모 국가가 AI 전략을 어떻게 도입하고, 인프라와 규제로 전환해낼 수 있는지 보여주는 훌륭한 사례이다.

심민석

10/13 (화) 14:00 ~ 14:50

[발표제목]
AI 시대의 디지털 트랜스포메이션

[강연내용]
본 발표는 포스코DX의 AI 기반 디지털 전환 방향을 중심으로, 제조 현장과 사무 업무에서 AI가 어떻게 실질적 가치를 창출하는지 소개한다.
핵심 내용은 크게 두 가지이다.
첫째, Physical AI는 제조 설비, 크레인, 물류 시스템 등 현실 세계와 상호작용하며 물리적 제어를 수행하는 AI이다.
포스코DX는 기존 설비를 유지하면서 운영 방식만 AI화하는 AI Operator 개념을 통해 안전성 향상, 생산성 개선, 작업 환경 개선을 추진하고 있다.
둘째, AI Workforce는 사무 영역에서 사람과 AI가 함께 일하는 환경을 의미한다.
ERP, 그룹웨어 등 기존 시스템은 그대로 두고, 문서 관리, 데이터 분석, 지식 검색, 프로젝트 관리 등 업무 프로세스 전반에 AI를 적용해 생산성과 업무 품질을 높이는 것이 목표이다.
또한 포스코DX는 Customer Zero 전략을 통해 그룹 현장에서 AI 기술을 먼저 검증하고, 검증된 솔루션을 산업 현장으로 확산하고자 한다.
본 발표의 핵심 메시지는 AI는 사람을 대체하는 기술이 아니라, 현장과 업무의 간극을 메우고 사람의 역량을 확장하는 도구라는 점이다.

윤대규

10/13 (화) 15:00 ~ 15:50

[발표제목]
Physical AI가 바꾸는 조선 제조의 현황과 미래

[강연내용]
조선산업의 경쟁력은 개별 기업의 자동화 수준을 넘어, 대기업과 중소·협력 기업이 함께 AI와 로봇 기술을 개발하고 산업 전체로 확산하는 AX 생태계에 달려 있습니다.
이번 강연에서는 현대중공업에서 추진해 온 로봇 자동화 및 AX 적용 사례를 통해, 러그 자율 제조, 로봇 용접, AI 기반 검사 등이 생산성, 품질, 안전, 인력 효율을 어떻게 개선했는지 실제 사례 중심으로 소개하고자 합니다.
또한 AX를 대기업만의 혁신으로 보지 않고, 중소·협력 기업의 기술력과 새로운 사업 기회를 함께 만들어가는 협력 모델을 논의하고자 합니다. 대기업은 현장, 데이터, 테스트베드를 제공하고, 중소기업과 스타트업은 로봇, AI, 센서, 소프트웨어 기술을 개발하며, 이를 산업 전체로 확산하는 구조입니다.
궁극적으로 한 기업의 스마트화를 넘어 협력기업의 경쟁력과 조선산업 전체의 경쟁력을 높이는 AX 생태계를 만들고, 나아가 Physical AI와 휴머노이드 기술을 통해 스스로 보고 판단하고 행동하는 미래의 조선소를 함께 만들어가는 방향을 제시하고자 합니다.

박혜준

10/13 (화) 16:00 ~ 16:50

[발표제목]
SK에너지 AX 추진 전략 및 적용 사례

[강연내용]
SK에너지는 국내 최초·최대 정유 화학 Complex를 운영하고 있으며, 60년 이상 된 노후 설비의 안정적 운영, 복잡·다양한 공정의 최적화, 동시다발적 현장 작업의 체계적 관리 등 구조적 한계를 극복하기 위해 AX를 적극 추진하고 있다. 본 발표에서는 SK에너지의 Smart Plant 추진 로드맵과 To-be Model을 통해 정유 화학 산업의 AX 방향성에 대한 인사이트를 제공하고, AI/DT 솔루션의 실제 현장 적용 사례를 함께 공유하고자 한다. 또한 솔루션 공급자가 아닌 현장 사용자의 관점에서 AI/DT 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위한 Lessons Learned를 나누고자 한다.

Simon SEE

10/14 (수) 11:00 ~ 12:00

[발표제목]
새로운 지평: 언어를 넘어 세상으로

[강연내용]
‘다음 단어를 예측한다’는 단순한 원리에서 출발한 대규모 언어 모델은 인공지능이 가진 무궁무진한 가능성을 증명했다. 하지만 과연 언어 모델만으로 범용인공지능에 도달할 수 있는가?
본 강연에서는 기존의 언어 모델을 넘어, 물리적·사회적 세상을 이해하고 추론하며 다각도로 모사하는 ‘세계 모델’로의 진화를 조명한다.
두 패러다임이 가진 강점과 한계를 깊이 있게 비교하고, 생성형 AI와 임베디드 인텔리전스의 최신 연구 성과를 다룬다. 나아가 언어, 추론, 기억, 그리고 통합적 이해가 과연 범용인공지능으로 나아가는 차세대 핵심 축이 될 수 있을지 나누고자 한다. 단순히 ‘다음 단어를 예측하는 단계’를 지나 ‘다가올 세상을 모델링하는 단계’로 거듭나는 과정에서 우리가 맞닥뜨릴 새로운 기회와 과제, 그리고 던져야 할 주요 화두들에 대해 살펴보고자 한다.

안종훈

10/14 (수) 13:00 ~ 13:50

[발표제목]
AI가 바꾸는 아름다움의 경험과 뷰티 산업 패러다임 전환

[강연내용]
소비자 접점 산업은 AI 전환의 효과가 가장 빠르게, 그리고 가장 직접적으로 검증되는 영역이다. 상품 기획부터 마케팅, 판매, 고객 케어에 이르는 전 밸류체인이 소비자 데이터와 맞닿아 있기 때문이다. 본 발표는 아모레퍼시픽이 실제로 운영 중인 AI 뷰티 서비스 Beauty Concierge를 중심 사례로, AI가 (1)소비 경험을 어떻게 개인화·지능화하고 있는지, (2)그 변화가 기업의 운영 방식과 조직 구조를 어떻게 재편하는지를 다룬다. 기술 도입 자체가 아니라 '검증된 가치 창출'과 '조직의 실행 역량'이 AX의 성패를 가른다는 점을 중심 메시지로 제시한다.

허원진

10/14 (화) 14:00 ~ 14:50

[발표제목]
AI 네이티브 여행 플랫폼, 고객이 직접 만나는 경험

[강연내용]
마이리얼트립은 2012년부터 항공과 숙박, 투어와 액티비티 등 여행 과정의 모든 서비스를 한 곳에서 제공해 온 플랫폼입니다.
마이리얼트립은 조직 전체가 AI로 일하는 방식으로 옮겨 왔습니다. 이 변화를 고객이 직접 체감하는 영역 중 하나가 고객 응대입니다. 여행은 고객마다 일정과 조건이 달라 문의 유형이 다양합니다. 구매 시점과 이용 시점이 떨어져 있어, 상품을 고르는 단계부터 여행을 마칠 때까지 문의가 들어옵니다.
고객 경험을 전담하는 자회사 AICX와 함께 응대 접점을 다시 설계했습니다. 채팅과 전화 응대, 상담 담당자가 쓰는 도구까지 한 번에 바꾸지 않고 검증할 수 있는 범위부터 단계적으로 넓혔습니다.
얼마나 정확해야 하는 일인지, 같은 질문에 같은 답이 나오는지, 고객에게 내보내기 전에 확인할 수 있는지를 먼저 살폈고, 이 조건이 갖춰진 업무부터 AI가 맡았습니다. 자동화 범위를 넓히는 동안에도 응대 품질은 유지됐습니다. 같은 방식이 다른 기업의 고객 경험 전환에도 적용되고 있습니다.

전준희

10/14 (화) 15:00 ~ 15:50

[발표제목]
패션 이커머스의 AI 대전환

[강연내용]
AI의 발전이 온라인 패션 커머스 업계에 미치는 영향을 고객 경험 혁신 관점, 및 패션 브랜드들 운영 서비스 효율화 관점과 사내 커머스/마케팅 등 업무 효율화에 미치는 영향을 사례 중심으로 발표

석지운

10/14 (수) 13:00 ~ 13:50

[발표제목]
AI를 도입하는 조직과, 업무로 정착시키는 조직은 무엇이 다른가
— 율촌 ‘아이율(AI:Yul)’ 사례로 본 버티컬 AI의 실행 조건

[강연내용]
버티컬AI의 성패는 모델의 성능만으로 결정되지 않습니다. 조직의 업무를 잘 아는 도메인 전문가가 활용 업무, 데이터 범위, 접근 권한, 검증 기준과 책임 체계를 직접 정의해야 합니다.
법무법인 율촌의 법률AI '아이율(AI:Yul)'은 법률 전문가의 실무 지식과 내부 데이터를 바탕으로 구축·고도화된 법률 검색 및 질의응답 시스템입니다. 이 세션에서는 현업 변호사가 도메인 설계와 검증 기준을 주도적으로 정립하며 이를 조직 역량으로 내재화한 과정과, RAG 구조, 권한 통제, 출처 및 원문 확인 체계 등 폐쇄형 AI의 핵심 통제 체계를 살펴봅니다.
마지막으로 교육, 사용자 피드백, 지속적인 데이터 관리와 기능 개선을 통해 AI를 일회성 PoC가 아닌 실제 업무 시스템으로 정착시킨 과정을 공유합니다. 이를 바탕으로 규제 산업의 조직이 직접 주도해야 할 영역과 외부 기술 기업에 맡길 수 있는 영역을 구분합니다.

박철우

10/14 (수) 14:00 ~ 14:50

[발표제목]
대한민국 금융 AX 방향과 사례

[강연내용]
생성형 AI와 Agentic AI의 발전은 금융산업의 업무 방식과 고객 경험 전반을 변화시키며 금융 AX(AI Transformation)를 가속화하고 있다. 금융회사는 생산성 향상을 넘어 고객 상담, 심사·언더라이팅, 리스크 관리, 내부 업무 혁신 등 전 영역에서 AI를 활용한 경쟁력 확보를 추진하고 있으며, 이에 따라 AI 활용 단계를 넘어 기업 운영 전반을 AI 중심으로 재설계하는 Enterprise AX가 새로운 핵심 과제로 부상하고 있다.

본 발표에서는 글로벌 금융산업의 AX 추진 동향과 국내 금융권의 AX 추진 방향성을 살펴보고, 대한민국 금융산업이 가진 법령 및 규제 환경, 금융 보안 요구사항, 데이터 주권 및 소버린 AI 등 국내 금융 AX의 주요 특징과 고려 사항을 공유하고자 한다.

또한 KT의 금융 AX 구축 사례를 통해 금융권 AI 플랫폼 구축, 생성형 AI 서비스 도입, Agentic AI 기반 업무 혁신 등 실제 적용 사례와 구축 경험을 소개하고, 금융기관이 AX를 성공적으로 추진하기 위한 핵심 성공 요인과 시사점을 제시하고자 한다. 마지막으로 대한민국 금융산업의 지속 가능한 AI 혁신을 위한 발전적 제언과 금융 AX 성공 전략에 대한 인사이트를 공유하고자 한다.

손명희

10/14 (수) 15:00 ~ 15:50

[발표제목]
병원을 위한 AX 프레임워크: 글로벌 사례와 삼성서울병원의 경험

[강연내용]
의료 분야의 AI 전환(AX)은 전 세계적으로 이제 본격적인 시작 단계에 있다. 병원은 진료, 간호, 검사, 영상, 약제, 운영 등 다양한 전문 영역과 복잡한 업무 흐름이 긴밀하게 연결된 유기적인 도메인으로, 성공적인 AI 전환을 위해서는 개별 AI 기술의 도입을 넘어 데이터와 인프라, 업무 프로세스, 조직 역량, 검증, 안정성과 거버넌스를 함께 고려해야 한다.
본 발표에서는 주요 글로벌 병원의 AI 전략과 적용 사례를 살펴보고, 이를 삼성서울병원의 경험과 함께 분석하여 병원을 위한 AI 전환 프레임워크를 제안한다. AI 과제를 어떻게 발굴하고 우선순위를 정할 것인지, 적절한 기술과 데이터를 실제 업무에 어떻게 통합할 것인지, 그리고 그 가치와 안전성을 검증하며 조직 전체로 확산할 것인지를 주요 단계로 다룬다.
삼성서울병원은 지난 십여 년간 병원 전 영역의 디지털 전환(DX)을 추진하며 인프라, 데이터, 업무 프로세스, 조직 역량이 연결된 디지털 에코시스템을 구축해 왔다. 이러한 경험을 바탕으로, 본 발표에서 축적된 DX 역량이 어떻게 AX의 기반이 될 수 있는지를 살펴보고 향후 병원 및 국가 차원의 Vertical AI 생태계 구축을 위한 시사점을 공유하고자 한다.