SMU

SMU와 NUS / NTU의 차별화:

• SMU는 순수 기초연구를 하지 않습니다(NeurIPS / ICML에 논문을 내보내지 않습니다)
• SMU는 응용 AI + 비즈니스 AI를 합니다: SCIS는 현지의 금융, 소매, 정부 부서와 많은 횡단적 프로젝트를 진행합니다
• SMU는 AI 정책 연구를 보유합니다: 법학대학, 사회과학대학은 AI 거버넌스, AI와 노동시장 등 의제를 다룹니다

대표 방향:

• AI for Business: 의사결정 지원, 고객 분석, 운영 최적화
• AI Ethics & Governance: 사회과학 관점의 AI 정책 연구
• Behavioural AI: 인간-기계 상호작용, 사회서비스에서의 AI 응용
• FinTech AI: MAS, 싱가포르 금융기관과의 협력

SMU의 AI에서의 역할은 「응용연구의 수용자」입니다——선도적인 기술을 내놓지는 않지만, 현지 기업과 정부 부서가 AI를 실제로 사용하도록 도울 수 있습니다.

대표적 기여:

• DBS, UOB 등 은행과의 AI 응용협력
• IMDA, PDPC와의 AI 정책 연구협력
• 공공서비스(교육, 사회복지, 취업상담)에서의 AI 배치 연구

기술적으로는 SMU의 강점이 아니지만, SMU의 특색은 「비즈니스 언어를 이해하면서 기술도 이해」하는 혼합 인재 양성——이런 「번역층」 인재는 싱가포르 AI 착지에서 매우 부족합니다.

SMU는 싱가포르 AI 전략에서 「비즈니스 AI + 정책 AI의 다리」입니다.

「일곱 가지 전도 레버」 속에서:

• 레버 3(산업응용): 비즈니스 AI 응용 연구의 주력
• 레버 4(거버넌스): AI 정책 및 사회영향 연구

관점: SMU는 AI 혁신의 원천이 아니지만, 「기술을 비즈니스 가치로 번역」하는 핵심 노드입니다. 싱가포르 AI 착지에 부족한 것은 기술이 아닙니다(NUS / NTU / AISG / A*STAR가 이미 보유). 기술을 비즈니스 시나리오에 대접할 수 있는 인재가 부족합니다——SMU가 양성하는 것이 바로 이런 인재입니다.