New SAP on AWS : AI 서비스로 SAP 비즈니스 프로세스를 자동화하기 - 이상규 (AWS 파트너 솔루션즈 아키텍트)

New "SAP on AWS”
AWS AI 서비스로 SAP 비즈니스 프로세스를 자동화하기
이상규
SAP Solutions Architect

2
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고지 사항(Disclaimer)

3
SAP on AWS 도입 여정
프로젝트 시작
Value
Time
끊임없는
혁신 시도
기초작업
마이그레이션
클라우드 네이티브
레거시 어플리케이션 &
데이터
아키텍쳐/비즈
니스 프로세스
현대화

4
이노베이션의사 결정 경쟁적 우위비즈니스
오퍼레이션
고객 경험
of digital transformation initiatives
supported by AI in 201940%
AWS AI 서비스를 통한 디지털 트랜스포메이션

5
APIs
파트너 직원
Websites
Services
IoT
AR/VR
Voice
Chatbots
고객
Mobile
AWS AI 서비스는 API
형태로 제공되며, 민첩성,
유연성, 보안, 확장성 을
기반으로 다양한 비즈니스
어플리케이션과 쉽게
결합할 수 있으며 이를
위해 사용자 중심의 UI를
제공합니다.
AWS AI 서비스의 장점

6
R E K O G N I T I O N
I M A G E
P O L L Y T R A N S C R I B E T R A N S L A T E C O M P R E H E N D L E XR E K O G N I T I O N
V I D E O
Vision Speech Language Chatbots
A M A Z O N
S A G E M A K E R
B U I L D T R A I N
F O R E C A S T
Forecasting
T E X T R A C T P E R S O N A L I Z E
Recommendations
D E P L O Y
Pre-built algorithms & notebooks
Data labeling (G R O U N D T R U T H )
One-click model training & tuning
Optimization (N E O )
One-click deployment & hosting
F r a m e w o r k s I n t e r f a c e s I n f r a s t r u c t u r e
E C 2 P 3
& P 3 D N
E C 2 C 5 F P G A s G R E E N G R A S S E L A S T I C
I N F E R E N C E
Reinforcement learningAlgorithms & models ( A W S M A R K E T P L A C E
F O R M A C H I N E L E A R N I N G )
NEW NEW NEW
NEW
NEW
NEW
NEW
NEW
NEW
I N F E R E N T I A
NEW
NEW
AI SERVICES
ML SERVICES
M L F R A M E W O R K S &
I N F R A S T R U C T U R E
App 개발자용
ML 개발자 및
데이터
사이언티스트용
ML 연구자 및 학계용
The Amazon ML Stack: 가장 넓고 깊은 기능 지원

7
SAP AI 인터페이스 데모
1. SAP 챗봇 데모 : Amazon Lex
2. SAP OCR 데모 : Amazon Textract
3. SAP 시계열 데이터 예측 데모 : Amazon Forecast
4. SAP 자연어 Sentimental 분석 데모 : Amazon Comprehend
5. SAP 민감 정보 관제 데모 : Amazon Macie

8
고품질 음성 인식
및 자연어 처리
AWS
Lambda와
통합
멀티-스텝
대화
여러 플랫폼에 1-
Click 배포
엔터프라이
즈 시스템에
연결
완전 관리형
서비스
Amazon Lex : 딥런닝 기반의 챗봇 서비스
Alexa와 동일한 딥런닝 기술로 구동되는 챗봇 인터페이스입니다.

9
Amazon Lex : 구현 방법
챗봇 개발을 위한 텍스트 및 음성 인터페이스를 제공합니다. AWS의 서버리스 서비스와 다양한
서비스와 쉽게 결합될 수 있습니다.

10
Utterances
Spoken or typed phrases that invoke your
intent
BookHotel
Intents
An intent performs an action in response
to natural language user input
Slots
Slots are input data required to fulfill the
intent
Fulfillment
Fulfillment mechanism for your intent
Amazon Lex : 사용 방법
모바일 및 웹 환경에서 대화형 인터페이스를 구축할 수 있습니다.

11
AWS Cloud
AWS Lambda
Mobile
Text / Voice
VPC
SAP ERP
Amazon Lex
RFC /
Odata
AWS의 챗봇 서비스인 Amazon Lex를 SAP ERP 와 연계하여 사용자가 음성이나
챗팅을 통해 주문을 하거나 정보를 조회할 수 있게 만들 수 있습니다.
SAP 챗봇 주문 시스템 아키텍쳐

12
코드 또는 템플릿을 유지
관리할 필요가 없음
문서 처리 비용 절감
(1,000 페이지 당 $1.50)
K E Y F E A T U R E S
문서 및 양식으로부터
데이터를 빠르고
정확하게 추출
광학글자인식
(OCR)
Key-value pair
detection
신뢰도 기준 조절 가능테이블 인식 테두리 박스 검출 ML 전문 지식이
필요 없음
Amazon Textract : 이미지에서 텍스트 추출
사실상 모든 문서에서 텍스트와 데이터를 손쉽게 추출하고 OCR 및 양식의 필드 콘텐츠와
테이블에 저장된 정보를 식별합니다.

13
the 137 protein structures
The performance of the various clusterings was evalu-
MethOd Num' C'USte'S Rand mdex ated using two types of measures.
The first is the average
TM~score 8 89.7% silhouette width itself, which is a measure of the clus-
ppm 9 39,396 ter compactness and separation. In general, clustering is
305C 9 895% based on the assumption that the underlying data form
compact clusters of similar characteristics. Larger aver-
R50 7 92.096
age Silhouette Width means that the result of a clustering
기존 OCR 솔루션의 한계
기존 OCR 솔루션들은 단순히 문자 묶음만 추출 가능합니다.

14
Method Num. clusters Rand index
TM-score
FPFH
3DSC
RSD
VFH
Combined silhouette weights
Combined equal weights
8
9
9
7
8
7
7
89.7%
89.3%
89.5%
92.0%
85.3%
92.2%
90.2%
JSON
표 인식
Amazon Textract : 구획/테이블 인식 기능
Amazon Textract는 구획을 구분하고 테이블을 자동 인식하여 추출합니다.

15
Presley, Elvis AaronN A M E
Graceland, Memphis, TN
12-12-1234
TCB Limited
Graceland, Memphis
Presley
TCB Limited
12-12-1234
TN
901 987-6543
3765 Elvis Presley Blvd.
38116
Elvis
Elvis.Presley@yahoo.com
양식으로부터 입력 값 추출
A D D R E S S
I D
C O M P A N Y
Amazon Textract : Key와 Value값을 인식하여 추출
Amazon Textract는 키-밸류를 인식합니다.

16
AWS Cloud
VPC
Textract
RFC /
Odata
API GatewayS3 Lambda
AWS의 AI OCR 서비스인 Amazon Textract를 SAP ERP 와 연계하여 사용자가
세금 계산서나 문서 수신 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
SAP OCR 시스템 아키텍쳐
SAP ERP

17
콘솔 및 API를 활용해서
쉽게 사용하실 수
있습니다
어떠한 시계열
데이터에도 동작합니다
K E Y F E A T U R E S
외부 데이터를 결합한 더
정확한 예측
여러 시계열
데이터를 한번에
고려합니다
자동화된
머신 러닝
콘솔 상의 예측
결과 시작 화 및
비즈니스 앱으로의
결과 전송
콘솔을 통해 모델
정확도 평가 가능
예측 및 모델
재교육 스케쥴링
기존 알고리즘을
SageMaker에서
적용 가능
Amazon Forecast : 시계열 예측 서비스
Amazon.com의 물류센터에 사용된 것과 동일한 기술에 기반을 둔 시계열 예측 서비스입니다.

18
제품 수요 계획
• 다양한 스토어 위치에
적합한 인벤토리 수준
예측
• 판매량 기록, 가격,
스토어 프로모션, 등 예측
정보를 Amazon S3에
제공
• 웹사이트 트래픽 로그,
날씨, 배송 일정 등의
관련 데이터와 결합
금융 계획
• 모든 비즈니스 성공의 근간에는
판매액 예측 등의 정확한 금융
정보 예측 필요
• 매출, 경비, 현금 흐름 등의 주요
금융 지표를 예측
• 예측 정보를 그래프로 시각화할
수도 있으므로 정보를 토대로
하여 적절한 결정
리소스 계획
• 직원 수준, 광고 인벤토리,
제조용 원자재 등 사용
가능한 리소스의 적절한
수준을 계획
• 정기적으로 모델을
재교육하면 지역별 기본
설정이 적용되어 모델이
개선
Amazon Forecast : 사용 예시

19
Amazon Forecast : 작동 원리
딥런닝에 대한 전문 지식 없이도 딥런닝 기반의 예측 시스템을 구현할 수 있습니다.

20
AWS Cloud
VPC
SAP ERP
S3
AWS CLI
S3 Forecast
AWS의 AI 시계열 예측 서비스인 Amazon Forecast를 사용하면 원자재, 재고의
수요 예측을 가능하게 하고 이를 통해 생산성을 높이고 비용을 줄일 수 있습니다.
SAP 시계열 DATA 예측 시스템 아키텍쳐

21
감정 분석 엔터티 추출 언어 핵심 문구 주제 모델링
!
고객 상호작용 분석, 지식 관리 및 검색, 자체 데이터에 대한 훈련 모델
Amazon Comprehend : 자연 언어 처리 서비스
Amazon Comprehend는 Deep Learning 기반의 NLP 엔진이 탑재된 완전 관리형 자연 언어
처리 서비스입니다.

22
A m a z o n . c o m , I n c . i s l o c a t e d i n
S e a t t l e , W A a n d w a s f o u n d e d J u l y
5 t h , 1 9 9 4 b y J e f f B e z o s . O u r
c u s t o m e r s l o v e b u y i n g e v e r y t h i n g f r o m
b o o k s t o b l e n d e r s a t g r e a t p r i c e s
Document Topic Proportion
Doc.txt 0 .89
Doc.txt 1 .67
Doc.txt 2 .91
Topic Term Weight
0 Washington .89
1 Silicon Valley .67
2 Roasting .91
Keywords Topic Groups Document Relationship to Topics
TOPIC MODELING
Named Entities
• Amazon.com : Organization
• Seattle, WA : Location
• July 5th, 1994 : Date
• Jeff Bezos : Person
Key Phrases
• Our customers
• books
• blenders
• great prices
Sentiment
• Positive
Language
• English
Amazon Comprehend : 텍스트 분석 예제
Amazon Comprehend는 텍스트에서 통찰력 확보 및 관계 파악을 합니다.

23
AWS Step Functions workflow
SAP Sentimental 데모 : Amazon Comprehend

24
Amazon
Macie
Amazon Macie : 민감한 정보의 감지, 분류, 보호
Amazon Macie는 기업이나 개인정보등의 민감한 정보를 자동 감지, 분류, 보호하는 딥런닝
기반의 서비스입니다.
기업의 수많은 데이터와 트랜잭션 속에서 기업이나 개인의
민감한 정보를 수작업으로 관리하는 것에는 한계가 있습니다.
Amazon Macie는 딥런닝 기반의 Data Loss Preventtion (DLP)
솔루션으로서, 기업의 비즈니스에 민감한 정보를 발견하고
보호하며 관리자에게 자동으로 경고를 줄 수 있는 서비스입니다.

25
AWS Cloud
VPC
SAP ERP
Textract
Odata
Lambda
SAP Macie 민감 정보 자동 감지 시스템 아키텍쳐
CloudWatch
S3
Macie
Amazon Macie를 이용하여 기업의 텍스트/이미지 정보에서 민감한 정보를 찾아내어
관리자에게 경고를 주는 시스템입니다.

26

27
Non-SAP Applications
http(s)
SaaS
Applications
http(s)
On-Premise
Applications
http(s)/
ODataIoT Devices
Apps
Voice
Amazon API
Gateway
Amazon
Cognito
AWS
Lambda
OAuth
Tokens
Lambda
Proxy
JWT
Tokens
http(s)
SAP Gateway SAP
Applications
RFC
aws
SAP on AWS 인터페이스 플랫폼

28
AWS
Lambda
AWS
Fargate
Amazon
API Gateway
Amazon
Simple
Notification
Service
Amazon
Simple
Queue
Service
AWS
Step Functions
COMPUTE
DATA STORES
INTEGRATION
Amazon Aurora
Serverless
Amazon
S3
Amazon
DynamoDB
AWS
AppSync
AWS Serverless 서비스
AWS 서버리스 서비스는 컴퓨팅, 데이터베이스, 스토리지, 메시지 큐, BPM 등의 다양한
카테고리의 서비스를 망라하고 있습니다.

29
Resources
SAP and Amazon Web Services - https://aws.amazon.com/sap/
SAP on AWS blogs - https://aws.amazon.com/blogs/awsforsap/

30
AWS Migration 웨비나에 참석해주셔서 대단히 감사합니다.
저희가 준비한 내용, 어떻게 보셨나요?
더 나은 세미나를 위하여 설문을 꼭 작성해 주시기 바랍니다.
aws-korea-marketing@amazon.com
twitter.com/AWSKorea
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slideshare.net/awskorea
twitch.tv/aws

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