빠르게 구축. 스마트하게 확장. 엔터프라이즈 시장에 진출하세요.

임상 워크플로와 동떨어진 또 하나의 단일 솔루션을 만들지 마세요. 의료 현장이 이미 운영되는 환경에서 구축하세요. Dragon Copilot과 통합하여 차별화된 기능을 문서화, 환자 접수, 진료 조정, 사전 승인, 수익 주기 및 임상 의사 결정 지원에 직접 적용하세요. 임상의가 또 하나의 별도 도구를 새로 익혀야 하는 부담 없이 사용할 수 있습니다. Azure Health Data Services를 FHIR, DICOM 및 MedTech 데이터를 위한 표준 기반 백본으로 사용하여, 제품이 EHR 및 임상 시스템과 연결되는 동시에 상호 운용성, 거버넌스 및 확장성에 대한 엔터프라이즈 요구 사항을 충족할 수 있도록 하세요. 그런 다음 Azure AI Foundry를 사용하여 모델을 선택하고 평가하고, 에이전트를 구축하고 오케스트레이션하며, 의료 데이터를 기반으로 환경을 구성하고, 고객이 기대하는 책임 있는 AI 제어 및 모니터링 기능을 추가하세요. 그 결과 Microsoft가 이미 제공하는 인프라를 다시 구축하는 데 드는 시간을 줄이고, 스타트업만이 제공할 수 있는 혁신적인 환경을 만드는 데 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다. 또한 구매자에게 더 설득력 있는 가치를 제시하고 파일럿에서 엔터프라이즈 배포까지 더 빠르게 진행할 수 있습니다.

헬스케어 및 생명과학 혁신은 가치 사슬의 한 지점에서 멈추지 않으며, 여러분의 목표도 그래서는 안 됩니다. Microsoft Discovery로 시작하여 과학 문헌과 독점 연구 데이터를 종합적으로 추론할 수 있는 전문 AI 에이전트를 구축하세요. 이를 통해 팀은 표적 식별에서 유망한 가설 도출까지 더 빠르게 진행할 수 있습니다. Azure AI Foundry를 사용하여 모델을 선택하고 평가하고, 에이전트를 오케스트레이션하고, 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 환경을 구성하며, 개발 첫날부터 책임 있는 AI 제어를 적용하세요. 치료법과 의료 기기가 임상 개발 단계로 이동함에 따라 Azure Health Data Services는 연구, 임상 시험 및 진료 환경 전반에서 FHIR, DICOM 및 MedTech 데이터를 연결할 수 있도록 지원합니다. MedImageParse, MedImageInsight 및 CXRReportGen과 같은 의료 특화 모델은 영상 워크플로를 가속화할 수 있으며, Dragon Copilot은 스타트업의 차별화된 기능을 임상의의 일상 업무에 직접 적용할 수 있는 기회를 제공합니다. 연구·발견 단계부터 임상 시험, 진료 현장에 이르기까지 Microsoft는 스타트업이 획기적인 아이디어를 확장 가능한 솔루션으로 발전시키고 궁극적으로 고객이 환자 치료 결과를 개선할 수 있도록 필요한 기반 요소를 제공합니다.

의료 및 생명 과학 분아의 스타트업은 엔터프라이즈 배포를 통해 인구 건강, 환자 진료, 의료 서비스 운영 및 임상 연구를 발전시키고 있습니다. CueZen은 싱가포르 보건 진흥 위원회(Health Promotion Board)와 협력하여 AI 기반의 맞춤형 건강 개입 프로그램을 전국적으로 제공하고 있습니다. 싱가포르에서 12주간 진행된 연구를 통해 평가된 이 회사의 ‘NudgeRank’ 시스템은 맞춤형 알림을 받은 대상자들의 일일 걸음 수를 6.17%, 주간 운동 시간을 7.61% 각각 증가시켰습니다. Humata Health는 대형 의료 시스템(국내 5대 의료 기관 중 3곳 포함)과 협력하여 AI와 자동화를 통해 사전 승인 절차를 간소화하고 있습니다. 이 회사의 플랫폼은 요청부터 제출, 진행 상황 모니터링에 이르는 전 과정을 자동화하며, Humata는 임상 번들링 효율이 80% 향상되고, 동료 간 검토 횟수가 60% 감소했으며, 1차 승인률이 96%에 달한다고 보고합니다. Ignite Data는 여러 사이트에서 종양학 임상 시험을 자동화하는 엔터프라이즈 계약을 Mayo Clinic과 체결했습니다. 또한 Memorial Sloan Kettering 및 AstraZeneca와 협력하여 EHR에서 연구로 임상 데이터가 흐르는 방식을 혁신하고 있습니다. Raapid는 M12(Microsoft Ventures)와 UPMC Enterprises의 지원을 받아 Microsoft Healthcare AI Certified Software 자격을 획득했습니다. 또한 의료 보험 플랜 고객을 대상으로 5배의 ROI와 회원당 USD$2,000~USD$4,000의 추가 수익을 보고했습니다. Ema Unlimited는 환자 접수 및 행정 자동화를 위해 Fortune 1000 헬스케어 기업의 워크플로에 AI 직원을 도입하고 있으며, 첫날부터 70% 이상의 워크플로 자동화를 달성한다고 밝혔습니다. 이는 세계적으로 가장 잘 알려진 의료 기관 및 헬스케어 조직에서 실제 운영 환경에 배포된 사례이며, 이는 엔터프라이즈급 규정 준수를 갖춘 AI가 헬스케어 업계의 가장 엄격한 보안 및 개인 정보 보호 표준을 충족할 수 있음을 보여 줍니다.

혁신은 평가받는 동안에는 가치를 창출하지 못합니다. 스타트업에게 이는 성장이 뒤로 미뤄지는 것을 의미합니다. 기업 입장에서는 해결되지 않은 문제이자 잠재력을 충분히 발휘하지 못하는 플랫폼을 의미합니다. 어느 쪽도 의지가 부족한 것은 아닙니다. 양쪽 모두 시간이 부족합니다.

Azure를 기반으로 구축하면 고객이 이미 보유하고 신뢰하는 인프라 위에서 엔터프라이즈용으로 준비된 솔루션을 제공할 수 있습니다. 도입이 쉬워져 기술을 엔터프라이즈에 더 빠르게 제공할 수 있습니다. 또한 기존 투자와 별도로 존재하는 것이 아니라 이미 투자한 환경을 확장하기 때문에, 여러분의 혁신은 새로운 문제를 해결하는 데 그치지 않고 기존 투자의 수익성까지 높여 줍니다.

컴퓨팅의 모든 주요 전환은 이전에는 존재하지 않았던 새로운 보안 영역을 만들어 왔습니다. 네트워킹은 방화벽이라는 보안 영역을 탄생시켰습니다. 클라우드는 보안 태세 관리라는 영역을 만들어 냈습니다. AI도 같은 변화를 만들고 있지만, 이번에는 그 보안 영역이 아직 정의되는 중입니다. 조직의 AI 기술 도입 속도가 이를 관리할 도구의 발전 속도보다 빠르며, 바로 그 격차에서 차세대 보안 기업이 탄생할 것입니다.

가까이 있는 것이 중요합니다. Azure에서는 엔터프라이즈가 적용하는 ID, 엔드포인트 및 데이터 제어 기능과 동일한 환경에서 솔루션을 구축할 수 있으며, 기밀 컴퓨팅을 통해 학습에 사용하는 동안에도 필요한 원격 측정 데이터가 암호화된 상태로 유지됩니다. 바로 이것이 문제를 보고하는 제품과 문제를 해결하는 제품을 구분하는 차이입니다. 이를 제대로 해내는 기업은 기존 범주에 속하지 않습니다. 그 범주를 새롭게 정의합니다.

사이버 보안 스타트업들은 Fortune 500 기업, 금융 기관 및 정부 기관 전반에 솔루션을 배포하며 전 세계의 핵심 인프라를 보호하고 있습니다. Silverfort는 Airbus, Ryanair, Rio Tinto 및 UPS를 포함한 1,000곳 이상의 Enterprise 고객을 보호하고, 매일 100억 건의 인증을 분석하며 총 유지율은 94%입니다. Abnormal Security는 4년 만에 ARR USD$1억을 돌파했으며 Xerox, Maersk 및 Mattel을 포함한 Fortune 500 기업의 12% 이상을 보호하고 있습니다. Cyera는 Fortune 500 고객 부문에서 전년 대비 353% 성장했습니다. AT&T, Paramount, Nordstrom, Peloton, Chipotle 및 DocuSign을 고객으로 확보했으며, ARR USD$1억 이상과 USD$60억의 기업 가치에 도달했습니다. Endor Labs는 Atlassian이 기존 공급업체를 교체하도록 설득한 후 OpenAI, Robinhood, Cursor 및 Dropbox와 계약을 체결했으며, Robinhood는 개발자에게 전달되는 보안 결과를 95% 줄였다고 보고했습니다. RegScale은 미국 해군 NIWC Pacific의 규정 준수 자동화에 36주 이상의 시간을 절약했습니다. Blink Ops는 2023년에 매출이 600% 넘게 증가했으며 여러 Fortune 500 고객을 파일럿 단계에서 실제 운영 환경으로 전환했습니다.

금융 서비스에서는 통합 위험이 곧 비즈니스 위험입니다. 은행은 새로운 공급업체를 도입할 때 결제 인프라의 다운타임, 사기 탐지의 지연 증가, 감사 추적 중단과 같은 위험을 감수해야 합니다. 그래서 금융 기관이 스타트업을 평가할 때 가장 먼저 확인하는 요소 중 하나가 솔루션의 통합 방식입니다. 질문은 즉각적이고 구체적입니다. “우리의 코어 뱅킹 플랫폼을 지원하는가?” 트랜잭션 처리량을 유지할 수 있는가? 규정 준수 로깅을 그대로 유지할 수 있는가? Azure를 기반으로 구축한 스타트업은 처음부터 Temenos, FIS, Jack Henry와 같은 코어 뱅킹 플랫폼, SWIFT, ACH 및 카드 네트워크를 포함한 결제 네트워크, 그리고 사기 탐지 시스템과 통합할 수 있습니다. 암호화, 트랜잭션 모니터링, API 기반 통합 및 포괄적인 감사 로깅 지원을 통해 금융 기관은 규제 요구 사항을 충족하면서 기존 워크플로 내에 솔루션을 배포할 수 있습니다. 솔루션은 결제 인프라 및 결제 정산 시스템에 통합되는 동시에 성능, 감사 및 인프라 요구 사항을 충족합니다.

규칙 기반 시스템은 트랜잭션을 처리합니다. AI 기반 시스템은 트랜잭션을 이해합니다. 금융 기관은 정적인 규칙 기반 방식에서 적응형 인텔리전스 모델로 전환하고 있습니다. 이러한 모델은 행동을 기반으로 사기를 탐지하고, 대체 데이터 신호를 바탕으로 신용 위험을 평가하며, 개인별 패턴에 따라 맞춤형 금융 지침을 제공합니다. 하지만 금융 서비스 규모에서 AI를 구축하려면 수십억 건의 트랜잭션으로 학습하고 1초 미만의 지연 시간으로 모델을 배포할 수 있는 인프라가 필요합니다. Azure의 AI 인프라는 금융 스타트업이 제품 스택 전반에 인텔리전스를 구축할 수 있도록 지원합니다. 사기 탐지 모델은 계좌 개설 시 합성 신원 사기를 식별하고, 자금 이체 전에 계정 탈취를 탐지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 신용 모델은 신용 이력이 부족한 신청자를 실시간으로 평가하여 실시간 대출 의사 결정을 지원합니다. 개인화 엔진은 지출 인사이트를 제공하고 트랜잭션 이력을 기반으로 상품을 추천합니다. 문서 처리 모델은 KYC 검증을 자동화하여 며칠이 걸리는 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 기능은 동일한 인프라에서 실행되며, 트랜잭션 규모의 데이터 세트로 학습되고 금융 상품에 필요한 낮은 지연 시간으로 배포됩니다. 이를 통해 피해가 발생한 후 위협을 기록하는 데 그치지 않고 선제적으로 탐지할 수 있습니다.

금융 기관은 세계에서 가장 엄격한 규제 및 보안 표준을 준수하면서 현대화해야 한다는 압박을 받고 있습니다. Microsoft와 함께 구축된 스타트업은 글로벌 은행, 혁신적인 핀테크 기업 및 전문 서비스 기업 전반에서 이 두 가지 요구를 모두 충족하며 성장하고 있습니다. Laure는 Ernst & Young, Grant Thornton, Crowe& Moring을 포함한 100곳 이상의 주요 법률, 회계 및 컨설팅 회사를 고객으로 확보했으며, 12개월 동안 ARR이 300%, 사용량이 500% 증가한 뒤 1억 달러 규모의 Series C 투자를 유치했습니다. Endor Labs는 Robinhood를 고객으로 확보했으며, Robinhood는 개발자에게 전달되는 보안 발견 항목을 95% 줄였다고 밝혔습니다. Wonderful은 Banco Caja Social 및 Bank Hapoalim의 실제 운영 환경에 AI 에이전트를 배포했습니다. Banco Caja Social에서는 이 회사의 수금 에이전트가 연락 후 지급 약속 전환율을 45%에서 65%로 높였습니다. Ema Unlimited는 TrueLayer 및 Moneyview를 포함한 Fortune 1000 핀테크 기업에서 워크플로를 자동화하고 있으며, 티켓 해결의 최대 80%를 자동화하는 배포 사례를 보유하고 있습니다. Moderne는 북미 주요 은행 5곳을 고객으로 확보했으며, 2024년 고객 기반을 250% 확대했습니다. 또한 금융 인프라를 뒷받침하는 수백만 줄의 레거시 코드를 현대화하고 있습니다.

매장 운영 팀은 새로운 기술을 한 가지 기준으로 평가합니다. 기존 시스템과 함께 모든 매장에서 매일 안정적으로 작동할 수 있는가? 자율 결제, 로보틱스 및 AI 계획 엔진은 수천 개 매장에서 거래나 인력 운영 워크플로를 방해하지 않으면서 POS, 재고 및 인력 관리 시스템과 안정적으로 통합되어야 합니다. Azure를 기반으로 구축한 스타트업은 SSO 및 SAML 인증, 역할 기반 액세스 제어, 그리고 POS, 재고 및 ERP 시스템과의 API 통합을 지원할 수 있습니다. 다중 지역 배포는 글로벌 운영을 지원하며, 가동 시간 SLA와 공급업체 위험 평가 준비를 통해 IT 팀이 평가 절차를 더 원활하게 진행할 수 있습니다. 이를 통해 소매업체는 스타트업과 협력하기 위해 기술 기반을 다시 구축할 필요 없이 기존 운영에 새로운 경험을 연결할 수 있습니다.

대규모 옴니채널 소매업체는 AI 혁신에 이상적인 조건을 갖추고 있습니다. 방대한 트랜잭션 규모, 풍부한 운영 데이터, 복잡한 매장 네트워크를 보유하고 있어 작은 효율성 개선도 상당한 마진과 수익 향상으로 이어질 수 있습니다. AI가 수백 또는 수천 개 매장의 재고, 인력 및 가격을 최적화할 수 있다면 그 효과는 빠르게 누적됩니다. Azure 및 Microsoft AI를 기반으로 구축한 스타트업은 소매업체의 기존 데이터와 시스템에 연동하여 이러한 가치를 더욱 원활하게 실현할 수 있습니다. POS, 재고, 전자상거래 및 센서 데이터를 통합하여 수요 예측을 개선하고, 재고 보충을 자동화하며, 예상 효과를 기준으로 매장 작업의 우선순위를 지정하는 모델을 학습할 수 있습니다. 실제로는 AI를 통해 주요 상품의 재고를 유지하고, 불필요한 직원 이동을 줄이며, 가격 및 프로모션을 정교화하고, 결제 과정을 단축할 수 있습니다. 이러한 효과는 현대 옴니채널 소매의 규모에 따라 더욱 커집니다.

리테일은 그 어느 때보다 빠르게 변화하고 있습니다. 자율 매장부터 AI 기반 기획 및 매장 현장의 로보틱스까지, Microsoft와 함께 구축된 스타트업은 세계 최대 소매업체들이 대규모로 고객 경험과 운영을 혁신하도록 지원하고 있습니다. Auger는 Meta Reality Labs, Fanatics 및 Kimberly-Clark의 공급망에 에이전트형 AI를 도입하고 있습니다. Fanatics에서는 Auger가 관리하는 프로세스의 의사 결정 중 약 85%가 자율적으로 이루어집니다. AiFi는 Microsoft와 Smart Store Analytics를 공동으로 진행하고 Carrefour, Albert Heijn 및 Żabka를 비롯한 소매업체에 자율 매장 기술을 배포했습니다. 또한 Ford Field의 Detroit Lions에도 이 기술을 적용했으며, 이곳에서는 평균 거래 시간이 50% 감소하고 1인당 매출이 170% 증가했습니다. Toolio는 Microsoft for Startups 페가수스 프로그램에 참여하고 Microsoft for Retail AI 인증을 획득했습니다. Boll & Branch, MeUndies, Magnolia 및 Rothy’s를 비롯한 브랜드에 서비스를 제공하며 Dynamics 365 및 Power BI와의 통합도 지원합니다. Typeface는 Microsoft, ASICS, Marks & Spencer 및 Johnson Controls를 비롯한 고객을 지원합니다. General Robotics는 GRID를 통해 AI를 물리적 운영으로 확장하고 있습니다. 회사에 따르면 GRID는 새 로봇의 온보딩 기간을 약 한 달에서 최단 2시간으로 단축한다고 합니다.