‘알고리즘’을 비즈니스에 적극 활용하는 국내외 기업이 늘고 있습니다. 알고리즘은 ‘문제 해결을 위한 순서화된 절차나 방법’을 의미합니다. 이와 같은 알고리즘은 거래비용 절감, 정보공유 활성화 등에 기여하며, 공급자와 소비자의 후생을 증진시키는 방향으로 발전하고 있습니다.

기업의 경우, 반복적 업무나 중요한 의사결정을 내리는데 알고리즘을 활용하면서 거래비용을 줄이고 활발한 정보 유통을 하며 고객에게 보다 양질의 상품을 제공할 수 있게 되었습니다. 최근 알고리즘은 가격 민감도가 서로 다른 고객들에게 실시간으로 차별화된 가격을 제시하는 ‘다이내믹 프라이싱’과 ‘알고리즘을 활용한 추천시스템’ 등에 적극 활용되고 있습니다.

하지만 다른 한편에서는, 고도화된 인공지능(AI) 알고리즘이 다양한 영역에 활용되면서 전통적인 경제에서는 생소했던 이슈가 제기되고 있습니다. 대표적으로 알고리즘을 이용해 시장에서의 경쟁 강도를 약화시키는 ‘알고리즘 담합’이 있을 수 있습니다. 아울러 EU의 GDPR(개인정보보호 규정)과 같은 새로운 정책은 알고리즘 규제로도 이어져 기업의 경영환경을 변화시킬 수 있습니다.

본 보고서에서는 AI알고리즘이 기업에서 어떻게 활용되고 있는지를 살펴보고, AI알고리즘을 둘러싼 주요 쟁점을 짚어보고자 합니다. 이를 통해 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation) 시대의 기업 대응 전략과 정책적 시사점을 도출하고자 합니다.

AI알고리즘의 부상과 배경 

∙AI알고리즘을 둘러싼 논쟁

∙알고리즘이란 무엇이며 어떻게 진화하고 있는가?

∙증대되는 AI알고리즘의 역할과 활용

 

기업의 AI알고리즘 활용

∙알고리즘을 활용한 최적의 가격 결정: 다이내믹 프라이싱

[사례] 공유경제 기업의 다이내믹 프라이싱 전략

∙알고리즘을활용한 추천시스템

[사례] 넷플릭스, 모델 기반 협력 필터링 도입

[사례] 스포티파이, 음원 추천 서비스에 딥러닝 적용

∙금융업계에 확산되는 AI알고리즘

[사례] 골드만삭스, 켄쇼의 AI분석 시스템 활용

[사례] 핀테크 기업의 신용평가 알고리즘

 

AI알고리즘 관련 주요 이슈와 쟁점

∙반경쟁적인시장을 초래할 수 있는 알고리즘 담합

[사례] 포스터 레볼루션, 병행 알고리즘으로 가격 담합

[사례] 이투라스, 암묵적 동의하에 이루어진 담합

[사례] 우버, Hub-and-Spoke 모델로 가격 담합 논란

∙ EU의 GDPR(개인정보보호 규정) 도입과 알고리즘 규제

∙윤리적 AI: 알고리즘의 윤리성, 공정성, 편향성 문제

[사례] 포털사의 알고리즘 기반 뉴스 추천시스템

 

결론 및 시사점

∙ AI알고리즘 시대의 기업 경영∙기술 전략

∙ AI알고리즘 시대의 정부 정책과 역할