최근 글로벌 혁신의 트렌드인 AI의 다양한 사례를 살펴보고 단계적으로 어떻게 접근하고 준비해야 할지를 알려드립니다. 이미지/비디오 인식 등 AI 어플리케이션의 유형과 트렌드를 전달드립니다. 특히 AWS AI 서비스를 성공적으로 도입하고 활용하기 위한 전략을 살펴보고 사례를 통한 Use Case를 통해 단계별 접근 전략을 소개드립니다. 이번 세미나를 통해 최신 AI트렌드와 정의, 그리고 사례 기반의 도입 유형, 접근 전략과 방법론 등을 알 수 있습니다. 더 많은 AWS 온라인 세미나 알아보기: https://aws.amazon.com/ko/events/webinars/series

1. AI 비지니스, 무엇을 어떻게 준비하고 해야 하는가
AI Business Strategy & Amazon AI
2018.03
Amazon Web Services
정우진 이사

2. Agenda
AI 비즈니스
Why – 왜?
What – 무엇을?
How – 어떻게?

3. AI 비즈니스 전망
AI 기술은 , 2020 년까지 거의 모든 새로운
소프트웨어 제품에 적용 및 등장. – Gartner
AI는 2020년까지 30% 이상의 CIO에게 투자
우선 순위에 5 위를 차지할 것. - Gartner
인공 지능 솔루션 시장은 2020 년에 연평균 성장률이
55.1 %로 470억 달러를 넘을 것으로 예상– IDC

4. 아마존의 AI 비즈니스 혁신
음성인식 기반 가상 비서 로봇 기반 물류 자동화
이미지 인식 기반 서비스 무인 스토어 ·무인 드론

5. AI 비즈니스가 중요한 이유는?
AI
Artificial Intelligence
혁신을 리딩하는 포지셔닝
- 고객/시장에 주도권 경쟁
Innovation
모든 것을 연결하는 중심
- 서비스를 명령/조종 연결
IoT
결국 데이터 유치 경쟁
- 학습 및 모델링을 위한
Data

6. AI 기술의 성숙도, 그리고 현실
When Jobs/Tasks will be taken over by Machines? AI는 인간을 언제 대체하는지?
옥스포드대와 예일대에서 352명의 인공
지능 연구원에게 설문 조사
미래의 기계가 인간의 다양한 업무로 대체
할 때는 언제인지?
-언어번역은 2024년이 되어야 완전히 대체.
-에세이는 2026년에 고등학생 수준 작성.
-2061년까지 모든 인간 작업을 자동화.
-2136년이 되어야 완전히 인간을 대체.
“AI 기술의 진화와 혁신에 맞춰
기술의 정도와 혁신의 수준을
시장과 고객에게 맞추는 것이 중요”
"이 결과는 연구원과 정책 입안자들 사이에서
AI의 경향을 예측하고 관리하는 것에 관한
논의에 도움을 줄 것임."

7. ‘암흑기’에서 지식기반 시스템에 이르는 AI의 역사
1. 암흑기 : AI의 탄생 (1943년~1956년)
2. AI의 융성 : 큰 기대의 시대 (1956년~1960년대 후반)
3. 이행되지 않은 약속 : 현실의 직면 (1960년대 후반~1970년대 초반)
4. 전문가 시스템의 기술 : 성공의 열쇠 (1970년대 초반~1980년대 중반)
5. 기계가 학습하는 법 : 신경망의 재탄생 (1980년대 중반~)
6. 진화 연산 : 탐색하면서 배우기 (1970년대 초반~)
7. 지식공학의 새로운 시대 : 단어로 계산하기 (1980년대 후반~)
1960년대 1970년대 1980년대 1990년대 2000년대 2010년대
제1차 AI붐
제2차 AI붐
겨울의 시대 겨울의 시대
제3차 AI붐
머신러닝
딥러닝
싱귤래리티

8. 인공지능 기술로드맵
기계학습
뉴럴네트워크(신경망)
웹-빅데이터
구글 딥마인드 인수
페이스북, 바이두
아마존 AI
자율주행, 페퍼
통계적 자연 언어 처리
검색 엔진의 활용
마이신
DENDRAL
웹
왓슨
테스크 온톨로지
LOD –Linked Open Data
이라이자 애플 Siri
대화 시스템의 연구
bot
탐색미로
하노이
계획 체스
장기 바둑
1956 1970 1980 1995 2010 2015
빅데이터
전문가
시스템
온톨로지
제1차 AI붐
(추론·탐색)
제2차 AI붐
(지식)
제3차 AI붐
(머신러닝/딥러닝)

9. New Computer Age의 도래
PC-Computer Smart Phone ?Frictionless
Computing
No Display!
No Keyboard/Mouse!
No Touch!
Only Recognition!
출처 http://ben-evans.com/
PC컴퓨터에서 스마트폰, 이제는 Mobile First에서 Next Computing 시대로

10. 결국 기계를 학습시키는 것 Learning의 시대
머신러닝으로 모든 것이 재조명 되고 있는 상황
스마트폰 이후에 다음 세대의 디바이스 서비스로 예상되고 있음
출처 http://ben-evans.com/

11. AI와 IoT의 결합과 융합으로 진화
이미지 출처 : https://www.slideshare.net/muralidhar9s/what-if-things-start-to-think-artificial-intelligence-in-iot
AI + IoT = AIoT

12. 이제 AI는 IoT와 Big Data 없이는 할 수 없는…
IoT : 사물인터넷을 통해 데이터 취합 및 액션
Big Data : 데이터 캡처, 축적, 실시간 분석
AI : 데이터 기반 학습 및 알고리즘 (Machine/Deep Learning)

13. 인공지능의 단계 Level
Level 1 Level 2 Level 3 Level 4
-단순 제어 프로그램
탑재된 디바이스/장비
-제어공학/시스템
공학
-IoT와 머신러닝 결합
-자동 작동/원격 관리
-사전 예측/진단
-퍼즐/진단 프로그램
-행동 패턴 인식/실행
-다양한 경우, 입출력
경우의 수가 많은 경우
-적절한
판단,추론/탐색
기존 지식 기반 판단
-자동적 판단, 검색/
빅데이터 기반
-추론 구조/지식
베이스 데이터 기반
학습
-기계학습, 표본
데이터 규칙/지식을
스스로 학습. 패턴 인식
-딥러닝 적용 (DNN)
-이미지/음성인식,
자연어 처리
-질의/응답/서비스
실행
-지속적인 학습으로
진화하는 러닝 모델.

14. AI 도입은 더 많은 Digital 부문과 Value Chain에서 더 빠르게 진행
The MGI Digitization Index is GDP weighted average of Europe and United
States. See Appendix B for full list of metrics and explanation of methodology.
SOURCE: McKinsey Global Institute AI adoption and use survey; Digital Europe:
Pushing the frontier, capturing the benefits, McKinsey Global Institute, June
2016; Digital America: A tale of the haves and have-mores, McKinsey Global
Institute, December 2015; McKinsey Global Institute analysis
Digital Innovation&Transformation
= AI Business
Smart Factory
Digital Banking
Future Store
Robot Process Automation
····

15. 인공지능 분야 글로벌 비즈니스 투자 현황
Estimates consist of annual VC investment in AI-focused companies, PE investment in AI-related companies, and M&A by corporations. Includes only
disclosed data available in databases, and assumes that all registered deals were completed within the year of transaction.
SOURCE: Capital IQ; Pitchbook; Dealogic; McKinsey Global Institute analysis
글로벌 머신러닝 현황은 머신러닝과 컴퓨터
비전 분야에 투자가 높고 자연어 처리와
자율 주행차는 비슷한 수준임
Machine learning received the most investment,
although boundaries between technologies are
not clear-cut

16. 최근 AI 응용 어플리케이션 분야
수많은 처리 및 예측
A lot of number crunching
컴퓨터 비전 Vision
자연어 처리
Language Processing
지능화된 비즈니스 (BI)
사전인지/예측기반 IoT
탐색 및 맞춤형 추천
미래 예측 모델
자율 주행 및 드론
개인화/추천
로봇 기반 자동화
헬스케어 인식/판단
챗봇 Chatbots
컨텐츠 자동 분류/기획
음성인식 기반 스마트홈
텍스트 자동 분석/번역

17. [Why?] 인공지능은 왜 우리가 지금 해야 하는가?
1. Automation - 자동화
– 현재 프로세스의 최적화 및 제고
– 운영/관리 향상 및 효율화 및 비용 절감
2. Enrichment - 보다 향상된 서비스
– 신규 추가 및 개선된 제품과 서비스 제공
– 고객 또는 현장에 확장된 실시간 바로 대응
3. Invention - 새로운 발명
– 새로운 제품과 서비스 분야 발굴 및 개척
– 산업/업종 전문 역량과 AI 특화 기술이 결합/혁신 주도

18. 인공지능의 정의 - 사전적
‘지능(intelligence)’이라는 단어는 무엇을 의미하는가?
1. 인간의 지능은 무언가를 이해하고 배우는 능력이다.
2. 지능은 본능적 혹은 자동적으로 무언가를 하는 대신 생각하고 이해하는 능력이다.
- Essential English Dictionary, Collins, London, 1990
‘생각(thinking)’이라는 단어는 무엇을 의미하는가?
생각(thinking)이란 문제를 고려하거나 아이디어를 만들기 위해 두뇌를 사용하는 행위다.
- Essential English Dictionary, Collins, London, 1990
생각을 하려면 인간이나 사물에 두뇌, 즉 문제를 풀고 결정을 내리기 위해 무언가를 배우고 이해할 수
있게 해주는 기관이 있어야 한다. 따라서 지능이란 ‘문제를 풀고 결정을 내리기 위해 배우고 이해하는
능력’ 으로 정의할 수 있다.

19. 인공지능의 정의 – 비즈니스 측면
AI 인공지능이란, 인간의 지능이 필요한 작업(Workflow, Process)을 기계도 할 수 있게
만드는 것을 목표로 하는 과학이다. 지능적인 기계를 만들기 위해서는 특정 문제
영역에서 전문가 지식을 획득하고 구성하여 사용할 수 있어야 한다.
[Translation Process의 AI 적용 예시]
https://www.weforum.org/agenda/2017/05/your-next-peer-review-will-be-done-by-a-machine/

20. 인공지능 기술에 대하여
https://www.geospatialworld.net/blogs/difference-between-ai%EF%BB%BF-machine-learning-and-deep-learning/

21. 인공지능 AI 비즈니스 접근 전략 - Approach
1. Business before Technology
 비즈니스 서비스 모델
2. Scenarios to Pattern, Prototype
 프로세스, 워크플로우 (예, 고객 대응 대화)
3. Data Learning model & Algorithm
 데이터 모델링 및 딥러닝 알고리즘
4. Leverage Platform & Build
 데이터레이크, 딥러닝 프레임웍, GPU
인스턴스, 머신러닝, AI 서비스 등
Platform
Learning Model
Business
Scenarios

22. AI/ML Use Case Examples – Manufacturing & Supply Chain
– Predictive Maintenance
– Product Design Assistant
– Work Safety
– Inventory Management
– Pricing Optimization
– Demand / Production Planning
– Robo Pick & Pack
– Demand Forecasting
– Quality Assurance & Forecasting
– Root Cause Analysis
– Anomaly Detection
– Overall Equipment Effectiveness
Common Use Cases

23. AI/ML 분야의 깊은 경험은 아마존의 서비스를 차별화함
Product
recommendation
engine
Robot-enabled
fulfillment
centers
New
product
categories
아마존은 설립 초기부터 AI / ML에 투자했으며
우리는 고객에게 지식과 역량을 공유합니다.
20171995
Natural language processing-
supported contact centers
ML-driven supply
chain and
capacity planning
Checkout-free
shopping
using deep learning
상품 추천 물류센터
로봇
신규 제품
영역
머신러닝
기반 SCM
자연어처리
기반 콘택센터
딥러닝 기반
무결재 쇼핑

24. Amazon AI 사례. Washington Post 사례
2016 브라질 리오 올림픽 사례
인공 지능 기술 활용 2016 년 올림픽에서
경기 결과 및 메달 집계를 비롯한 주요 정보
자동으로 웹 및 소셜상에 게시
지난 미대선 선거 개표/결과 사례
헬리오 그라프 (Heliograf)를 통해 선거일
50 개 주 전체의 하원, 상원, 주지사 개표/
결과 서비스 제공. 거의 다른 500 개
타입의 최신보고, 분석 및 결과를 제공
1 2

25. Amazon AI 사례 : Expedia
항공 예약 엔진 및 챗봇, 개인화 등으로 AI/ML 서비스도 도입 확대
Trivago 와 Hotels.com 등 여행 관련 12개 회사를
운영 서비스 운영의 핵심은 머신러닝에 있음
항공 예약 검색은 요금과 일정의 자주
변동으로 최상의 요금 검색 (BFS : Best
Fare Search)을 위해 머신러닝 도입
 3초내 1만6천편 항공편 검색 결과 제공
(가격/시간/편의)
챗봇서비스 개인화 부정탐지
Expedia’s first bot is for booking hotels

26. Pinterest Lens
Netflix Recommendation Engine
Amazon AI 사례 : Pinterest/Netflix

27. AI Use Case Examples – bot 도입 유형
정보봇 서비스 - Informational Bots
모든 고객의 매일 일상적 질의에 대한 챗봇 서비스
Chatbots for everyday consumer requests
어플리케이션 봇 - Application Bots
모바일 어플리케이션에 강력한 인터페이스 연계
Build powerful interfaces to mobile applications
• 뉴스 업데이트
• 날씨 정보
• 스포츠 경기
스코어
• 티켓예약
• 식사 주문
• 은행 계좌 관리 등
기업 생산성 봇 – Enterprise Productivity Bots
기업의 업무에서 생산성 향상과 업무 과정상에 지원
Streamline enterprise work activities and improve efficiencies
• 매출 확인
• 마케팅 상황/결과
• 실시간 재고 파악
IoT 봇 – Internet of Things (IoT) Bots
디바이스 상호 작용에서 인터페이스를 통한 대화(컨트롤)가능
Enable conversational interfaces for device interactions
• 웨어러블
• 원격 어플리케이션
• 자동화

28. Bot Dialogue Structure – 대화 시나리오 구조화
Utterances 발화
귀하의 의도를 불러 일으키는 음성 또는
입력된 문장
BookHotel
Intents
관심은 사용자 입력에 자연어 처리에
대한 응답으로 동작을 수행.
Slots 자리
의도를 수행하는 데 필요한 입력 데이터
Fulfillment 이행
귀하의 의도를 위한 실행 메커니즘
호텔예약 관심

29. Machine & Deep Learning Process
1. 데이터
준비
2. 데이터
분석 탐구
3. 데이터
가시화
4. 분류 및
군집
5. 인지/
예측 분석
6. 인공
지능
데이터 디자인,
실험, 비즈니스
문제에 대한
수식화
데이터 분석,
시나리오/
워크플로우
머신러닝/딥러닝
알고리즘, 학습
모델
출처 : http://moolya.com/important-testers-learn-ai/

30. Recommend System – 추천 시스템
My Profile – amazon.co.uk My Profile – amazon.de
Service Category
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Amazon.com product sales are generated
by its Recommendation engine
사람이 아닌 추천엔진에 의해 상품 기획

31. Recommend System – Motivation
• 추천 시스템은 고객 경험을 개인화하고
향상시키는 중요한 메커니즘.
• 추천 시스템을 적용하여 다양한 목표를
달성 할 수 있음.
- 사이트에 머무는 시간 증가
- 제품에 보완/추가적인 부분이 필요할
수도 있음을 고객에게 제공.
• 이 모든 것을 중심으로 시스템과 상호
작용하는 사람에게 가장 관련성 높은
결과와 콘텐츠를 제공하는 것이 목적.

32. © 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
• User based recommenders 사용자 기반
추천은 새 항목을 평가 한 사용자와 "유사한“ 다른
사용자의 짧은 목록을 확인. 그런 다음 해당 사용자의
항목에 대한 등급의 가중 평균을 취하여 해당 항목의
예상 평점으로 예측함.
• Item based recommenders 아이템 항목 기반
추천은 문제의 항목과 "유사한"다른 항목의 짧은 목록을
확인하고 제공 한 가장 적은 항목에 대한 등급의 가중
평균을 취하여 해당 항목의 가능성 등급으로 예측.
https://www.oreilly.com/ideas/deep-matrix-factorization-using-apache-mxnet?cmp=tw-data-na-article-engagement_sponsored+kibird
Recommend System – Collaborative Filtering

33. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved.
Alexa에 들어가는 Machine & Deep Learning
targets:
0 = non-speech/undesired speech
1 = desired speech
anchor word
S P E A K E R A D A P T A T I O N
A N C H O R E D
S P E E C H
D E T E C T I O N

34. AWS AI/ML: Solutions full Stack
PLATFORM SERVICES
APPLICATION SERVICES
FRAMEWORKS & INTERFACES
Caffe2 CNTK
Apache
MXNet
PyTorch TensorFlow Torch Keras Gluon
AWS Deep Learning AMIs
Amazon SageMaker AWS DeepLens
Rekognition Transcribe Translate Polly Comprehend Lex
Amazon Mechanical Turk Amazon ML

35. AWS AI/ML: Solutions for Every Skill Level
Services
• 애플리케이션 개발자를 위한 설계
• API를 통해 제공되는 솔루션 중심의 사전 빌드 된 모델
• 이미지 분석, 텍스트 음성 변환, 대화형 UX
Platforms
• 공통 요구 사항을 해결하기 위해 데이터 과학자를 위한 설계
• 모델 빌딩을 위한 완벽하게 관리되는 플랫폼
• 모델 구축 및 배치에서의 추가적 작업 감소
Frameworks
• 데이터 과학자들의 첨단/신규 요구를 해결할 수 있도록 설계
• 선도적인 AI 프레임 워크에서 개발 할 수 있도록 최대한의 유연성 제공
• Expert AI 시스템 개발 및 구축 가능

36. AWS AI/ML Case study - duolingo
듀오링고(Duolingo)는 사용자들이 무료로
언어를 배우는 동시에 크라우드 소싱의
방식으로 언어를 번역할 수 있는 플랫폼

37. Duolingo 기능 및 서비스
두가지 속도의 음성을
통해서 반복적으로
학습할 수 있습니다.
사용자가 설정한
언어를 간단한
문장으로 학습할 수
있습니다.
사용자가 직접 소리내어
발음을 테스트하고
학습의 효과를 테스트할
수 있습니다.
음성을 듣고, 직접 말하며 학습하는 언어교육 어플리케이션

38. Duolingo 아키텍처
비용 절감과 네트워크 지연 감소 효과

39. Duolingo 주요 AWS 서비스
Amazon Polly
• TTS (Text-to-speech)에 사용
• 원어민 대신하여 꾸준한
퀄리티와 즉각적인 서비스
제공
Amazon DynamoDB
• 310억 항목 저장
• 초당 24,000개 읽기 & 3,300개 쓰기
활동 가능
• 높은 확장성을 기반으로 한 안정성
이미지 관련 데이터 저장용 영구 데이터 저장용컴퓨팅용
핵심서비스
추가서비스
매월 60억 개 이상의 활동을 구동하며, 80개 언어를 제공하는
온라인 학습 사이트/어플리케이션으로 현재 1억7천만명이 이용 중

40. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved.
Alexa 서비스 현황 및 AI 플랫폼
+30,000 이상의 App 연계, 실행/정보 제공 App/Device를 연결하는 플랫폼 (IoT hub)
Dialog
manager
ASR NLU TTS
User
speech
Text Labels Actions
Speech
output
Clarification
dialog
다양한 AI 기반 인식/합성 서비스의 유기적 연결

41. AI 도입 및 적용의 어려움과 AI 서비스 플랫폼의 활용 이유?
AI/ML
expertise is
rare
Building and scaling
AI/ML technology is
hard
Deploying and operating
models in production is
time-consuming and
expensive
A lack of cost-effective,
easy-to-use, and scalable
AI/ML services
전문가
부족
기술/스케일링
어려움
운영시 시간
소모적/고비용
비용 효율적
쉽고 단순한
확장성 있는
서비스 필요

42. AI를 활용/도입하는 체계로 전환하는 것은 디지털 트랜스포메이션과 유사
SOURCE: The age of analytics: Competing in a data-driven world, McKinsey Global Institute, December
2016; McKinsey Global Institute analysis
Use-case를 탐색하여
비즈니스 요구 사항을
명시하고 비즈니스
사례를 만듭니다.
분산된 데이터의 집계
/사전 분석 수준 결정
가치가 높은 데이터 확인
AI 최적화 Tool 확인
역량 부족을 메우기위한
파트너 또는 역량 획득
민첩한 "테스트 및
학습“ 접근 방식
개방적이고 협력적인
문화를 채택.
AI 통찰력에 신뢰 구축
업무 전환 및 역량 향상을
위한 인력 재교육
AI를 업무와 업무현장 및
환경에 통합
인간/기계 인터페이스
(상호작용) 최적화
Use
Cases/
Sources
of Value
Data
Ecosystems
Techniques
and Tools
Workflow
integration
Open culture
and
Organization

43. AI POC를 위한 평가 기준 항목
실용적 예술의 인지
Identifying the “Art of the Practical”
정보/데이터 소스가 모두 사용 가능하고 액세스 가능한지
Data
Availability
Business
Value
Ability to
Execute
결과는 측정 가능하며 성공 메트릭스는 명확한지
성과는 프로젝트(사업)에 의해 실제적으로 사용될 수 있는지

44. POC 기준 : Business Value
• 기준 & 입력 항목
• 사업 & 운영 목표
• 매출 향상 Revenue Improvement
• 비용 절감 Cost Reduction
• 위험 가능성 Risks Averted
• 경험 개선/향상 Improved Experience
• 투자 대비 효과-입력 ROI Inputs
• 비용 단위 Unit Costs
• 현재 결과 Current Results (e.g., response rates, volumes, etc.)
• 투자 대비 효과-결과ROI Outputs
• 사업 가치 Business Value
비즈니스 가치

45. POC 기준 : Ability to Execute
실행의 가능성
• 기준 & 입력 항목
• 사업 & 운영 목표
• 목표가 식별되고 따라 할 수 있는지
• 실행을 전달할 수있는 방법이 있는지.
• 실행 결과를 모니터링하는 수단이 있는지
• 결과는 측정 가능한지
• 실행을 위한 입력
• 필수 시스템 및 API에 대한 접근
• 실행 결과
• 작업 전달 및 확인
• 결과 피드백 캡처

46. POC 기준 : Data Availability
데이터 가용성
• 기준 & 입력 항목
• 사업 & 운영 목표
• 결과를 행동으로 변환 할 수 있는지.
• 최종 사용자는 기본 규칙을 액세스하고 조작 할 수 있는지.
• 사용 가능한 기록 데이터 또는 시간에 따라 캡처하는 기능
• 데이터 입력
• 데이터 타겟팅 (real-time, near-real-time, batch, etc.)
• 데이터 출력
• 결과를 백엔드 시스템에 전달하여 반영할 수 있는지

47. POC 기준 : 자격 대상 확인 목록
Checklist Question Common Answers
어떤 비즈니스 또는 운영상의 이점을 추구하고 있습니까?
• Customer Retention
• Quality Assurance Improvement
• Root Cause Identification
• Fraud Detection
• Sentiment Identification
• Image Analysis
결과를 어떻게 이용하고 작동하게 할 것인가?
• Using fraud detection to stop
suspect transactions
• Enabling tagged images to be searched
within a repository
현재 어떤 유형의 데이터를 사용할 수 있습니까? 현재
AWS에있는 각 데이터 카테고리의 양은 어느 정도입니까?
• Customer information
• Financial transaction data
• Photo Libraries
• Clinical Forms
• Free-form Surveys
• User-generated Content
오늘날 어떤 유형의 분석 및 기계 학습이 사용되고 있습니까?
• Business Intelligence
• Rules-based Processing
• Predictive Modeling
• Deep Learning
현재이 활동을 지원하는 직원 및 또는 컨설턴트는 누구입니까?
• Data Engineers
• Data Scientists
• Statisticians
• Econometricians
• App Developers
현재 이러한 활동을 지원하는 소프트웨어는 무엇입니까?
• TensorFlow / Caffe
• DataRobot / Dataiku
• R / R-Studio
• IBM Watson
• SAS
• Tableau
이러한 비즈니스 목표를 달성하기위한 이상적인 시나리오는
무엇입니까?
• Automate all manual processes
• Eliminate fraudulent transactions
• Enable content searching via voice
commands
AI를 도입 할 때 고객이 겪었던 문제점과 격차는 무엇입니까?
• Access to Data
• Data Quality
• Resource Skills
• Inability to Operationalize
• Sufficient Resources
• Limited Historical Results
• Limited Business Adoption
• Difficulty Measuring Results

48. Q & A

49. 감사합니다.