인공지능(AI) 분야는 빠르게 성장하여 기업이 더 정확하게 이벤트를 예측하고, 절차를 자동화하며, 더 빠르고 정확하게 선택할 수 있게 되었다. 그러나 데이터 유출, 변조, 악의적인 공격과 관련된 잠재적인 위험은 AI의 잠재적인 힘과 함께 존재한다. 기업은 AI 앱과 서비스를 보호하고 AI가 안전하고 윤리적으로 사용되도록 보장하기 위해 기존의 보안 보호 장치를 뛰어넘는 기술과 관행을 확립해야 한다. 여기에서는 AI 신뢰, 위험 및 보안 관리가 AI를 안전하고 효과적으로 적용할 수 있도록 해주기 때문에 중요한 역할을 한다.

AI 신뢰, 위험 및 보안 관리는 다양한 AI 수명주기 구성요소를 의미한다. 이러한 구성 요소는 AI 애플리케이션의 생성, 도입 및 지속적인 활용에 영향을 미친다.

팬데믹 상황에서 증가한 원격 근무 형태는 생산성 문제 외에도 상당한 보안 위험을 초래하고 있다. 또한 헬스케어, 자동차 산업 등 다양한 산업에서 사물인터넷(IoT)과 AI 등 최신 기술들을 도입하고 있다. 이러한 상황에서 많은 기업들이 AI 기술을 도입하고 데이터를 안전하고 편리하게 저장하기 위해 AI 신뢰, 위험, 보안 관리 솔루션을 주목하고 있다.

시장조사 전문 기관인 AMR(Allied Market Research)에 따르면, 전 세계 AI 신뢰, 위험, 보안 관리 시장은 연평균 16.2%씩 성장해 2032년에는 74억 달러 규모를 형성할 것으로 전망된다.

Al 신뢰, 위험 및 보안 관리의 주요 목표는 윤리적 책임과 기술 발전 격차를 해소하는 것이다. 시장 확장을 촉진할 것으로 예상되는 주요 요인으로는 AI 기술을 활용하려는 정부 시도 증가, 신뢰할 수 있는 AI 시스템에 대한 수요 증가, 명확한 AI 결정에 대한 수요 증가 등이 있다.

하지만 AI에 대한 높은 윤리적 기준과 지식 부족으로 인해 시장 확장이 저해될 수 있을 것으로 예상된다. 그러나 예측 기간 내에 Al 기술의 광범위한 사용과 발전으로 인해 이러한 요인은 크게 줄어들 것으로 예상된다.

주요 성장 요인

향상된 Al TRiSM을 위해서는 연구원과 엔지니어에게 더 나은 데이터가 필요한다. 학습 알고리듬(예: 심층 신경망 모델)과 해당 알고리듬을 훈련하고 테스트하는 데 사용되는 데이터 세트는 모두 AI 솔루션의 성능에 영향을 미친다. 알고리듬과 데이터세트는 그 중요성으로 인해 역사적으로 AI 연구에서 훨씬 더 많은 관심을 받아왔다. 다양한 부문에서 Al TRiSM을 사용하여 온라인 및 오프라인 데이터 저장 기능을 구축하고 실시간 제안 관리, 자동화된 체크아웃 시스템 및 데이터베이스 분석 보안을 강화했다. 데이터 스토리지 애플리케이션에서 Al TRiSM에 대한 필요성도 데이터 세트에 대한 보안 액세스로 인해 지난 몇 년 동안 급격히 증가했다.

전 세계 기업과 정부는 AI 및 ML 기술을 채택하고 AI의 이점 확대에 따라 시장 리더로 자리매김하기 위해 다양한 프로젝트를 시작했다. 수많은 국가의 정부 기관에서는 Al TRiSM 솔루션을 구현하기 위해 협의회, 새로운 법률 및 규정, 프레임워크를 구축하고 있다. AI 기술에 대한 대중의 신뢰를 높이고 시민의 자유와 개인 정보를 보호하는 것은 정부가 AI TRiSM 솔루션을 배포하는 주요 목표이다. AI 기술의 위험 문제를 파악하기 위해 많은 기업에서는 AI 솔루션 공급업체, 학술 기관, 연구 센터와 협력하여 위원회를 구성했다. 예를 들어, 2021년 3월 인도-US가 미국-인도 인공지능 이니셔티브를 출범시켰다.

AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 기술은 인공지능 시스템의 안전하고 책임감 있는 개발, 배포 및 운영을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. AI 시스템은 훈련된 데이터에 존재하는 편견을 영속시켜 차별적인 결과를 초래할 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 위험 관리 기술은 교육 데이터의 편향을 식별하고 완화하는 데 중점을 두고 다양한 인구통계학적 그룹에 걸쳐 공정성과 평등한 대우를 보장한다.

또한 시간이 지남에 따라 위험, 취약성 및 성능 저하를 식별하려면 AI 시스템에 대한 지속적인 모니터링 및 감사가 필수적이다. 이러한 기술에는 모델 동작 추적, 이상 징후 감지, 잠재적인 보안 침해 또는 위험에 대한 경고 제공을 위한 메커니즘 구현이 포함된다.

결과적으로, 시장의 주요 업체들은 AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 시장에서 서비스를 강화하기 위해 서비스를 업그레이드했다. 이러한 혁신은 조직이 간단하고 규범적이며 통합된 서비스를 통해 클라우드 배포 및 애플리케이션을 쉽게 보호할 수 있도록 더욱 도움이 될 것으로 예상된다.

시장 현황

구성 요소별로는 솔루션 부문이 2022년 시장의 1/3을 차지했다. 이는 조직이 민감한 정보를 보호하면서 AI를 활용할 수 있도록 지원하는 개인 정보 보호 기술을 제공하기 때문이다. 또한 차등 개인 정보 보호, 안전한 다자간 계산, 암호화 등의 기술을 통해 개인의 개인 정보를 침해하지 않고 데이터를 분석할 수 있다. 서비스 부문은 AI 관련 보안 조치의 평가, 구현, 관리를 지원함으로써 18.4%의 가장 빠른 연평균 성장률을 보일 것으로 관측된다. 이 서비스는 AI 채택과 관련된 문제와 위험을 해결하는 데 필요한 지침과 전문 지식을 지원한다.

구축 방식별로는 온프레미스 부문이 2022년 가장 높은 점유율을 보였다. 데이터 개인 정보 보호, 규정 준수 및 규제 요구 사항과 내부자 위협에 대한 보호 때문인 것으로 분석된다. 이는 강력한 백업 전략, 재해 복구 계획, 복원 조치를 구현하여 비즈니스 연속성을 보장해준다. 한편 클라우드 부문은 AI 시스템과 데이터의 무결성, 기밀성, 가용성으로 인해 19.4%의 가장 빠른 연평균 성장률을 보일 것으로 예상된다. 이 시장에서 클라우드 부문과 관련된 주요 요소는 스토리지, 데이터 보호, 보안 인프라, ID 및 액세스 관리 등이다.

기업 규모별로는 대기업이 약 2/3를 차지했다. 책임이 강화되고 내부 정책, 업계 표준 및 규정 준수를 보장할 수 있기 때문이다. 이를 통해 대기업들은 AI 시스템의 신뢰성과 보안을 강화하고 AI 채택과 관련된 위험을 완화하고 있다. 중소기업들은 AI 시스템의 신뢰성과 보안을 위해 관리 솔루션을 도입하고 있으며 18.4%로 가장 빠른 성장률을 보이고 있다.

업종별로는 IT 및 통신 부문이 2022년 시장의 약 2/5를 차지했으며 5G의 견고성, 가용성 및 탄력성으로 인해 2032년까지 상승세를 주도할 것으로 예상된다. 제조 부문은 예측 기간 동안 20.4%의 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 전망된다.  

지역별로는 북미 지역이 전 세계 시장의 1/3을 차지하고 있다. 클라우드 컴퓨팅, AI, 머신 러닝과 같은 최신 기술의 채택 증가와 성장으로 인해 2032년까지 이 지역의 점유율이 가장 클 것으로 예측된다. 아시아 태평양 지역은 AI, ML, 자동화, IoT와 같은 첨단 기술에 대한 도입이 활발해짐에 따라 18.6%의 높은 성장률을 기록할 것으로 예상된다.

이 시장의 주요 업체로는 IBM, SAP, 오라클, 래피드7, AT&T 지적재산권(AT&T Intellectual Property), 로직매니저(LogicManager), 서비스나우, 무디스 애널리틱스, RSA 시큐리티 등이 있다.