기업이 AI에 적응해야 하는 이유

AI, 빅데이터, 머신러닝 기술은 점점 우리 일상에 스며들고 있습니다. 그것은 더 이상 미래가 아니라 오히려 현재의 현실입니다. AI를 사용하면 이전보다 훨씬 빠르고 정확하게 결정을 내릴 수 있습니다. 아직 참신한 아이디어지만 이미 많은 기업에서 사용하고 있습니다.

그것은 일을 하는 방식을 바꾸고 사람들을 더 생산적으로 만들고 있습니다. 실제로 CEO의 86%는 2021년 현재 직장에서 AI가 핵심이라고 말합니다. AI는 고객 행동 예측에서 데이터 입력 감소에 이르기까지 예상치 못한 방식으로 중요해지고 있습니다.

AI에 대한 개인의 의견이 엇갈린다고 해도 엄청난 전망을 제공한다는 점은 부인하기 어렵습니다. 영리 기업과 정부 기관이 이 분야에 관심을 갖고 있기 때문에 재정적 관점에서 특히 그렇습니다.

기업이 AI에 적응해야 하는 이유를 고려하기 전에 인공지능이 무엇인지 살펴보자.

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능(AI)은 동적 컴퓨팅 환경에서 알고리즘을 개발 및 배포하여 인간의 사고 기능을 시뮬레이션하기 위한 기반입니다. 컴퓨터는 이러한 알고리즘을 평가하고 최상의 결정을 내리는 데 매우 능숙합니다. 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 상업적 의사 결정의 핵심 미래입니다.

머신 러닝 알고리즘은 AI를 구축하고 배포하는 데 사용됩니다. ML은 패턴을 식별하는 모델을 만드는 데 사용되는 도구와 기술을 나타냅니다. 여러 모델이 배포되는 비즈니스에서는 기계 학습 모델 작업이 필요합니다.

예측 모델을 개발, 분석, 변경 및 구현하는 것은 기계 학습 모델 작업의 일부입니다. 반복 테스트를 보장하기 위해 검사, 일시 중지, 루틴, 통계 및 버전 관리를 추적합니다. 머신 러닝 수명 주기를 훨씬 더 단순하게 만듭니다.

모든 모델링 작업은 ML 모델을 가능한 한 효율적이고 생산적으로 만들려고 합니다. 우리가 기계 학습 모델 유지 관리의 두 가지 다른 측면을 다루고 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. AI는 다양한 영역에서 사용되어 우리의 삶이 그 어느 때보다 쉽게 ​​접근할 수 있게 해줍니다. 인공 지능은 다음과 같은 방식으로 모든 회사에 도움이 될 수 있습니다.

• 프로세스 관리 최적화
• 시장 조사를 사용하여 통찰력 얻기
• 제조 공정에 모델 포함
• 조사 결과에 이해 관계자 참여

AI가 기업에 제공할 수 있는 이점

1. 고객 서비스 개선

채팅은 앞으로 몇 년 안에 다른 모든 고객 지원 플랫폼을 능가할 것입니다. AI 기반 챗봇은 고객 연락처를 자동화함으로써 기업이 연중무휴 고객 지원을 제공할 수 있도록 합니다. AI의 발전으로 봇은 대화의 뉘앙스를 포착하고 인간의 언어를 정확하게 모방할 수 있습니다.

AI 지원 챗봇은 고객 관리 직원을 고용할 자금이나 인적 자원이 없는 소규모 조직의 고객 서비스 공백을 메울 수 있습니다.

AI는 또한 특정 사용자에게 맞춤화된 알림을 제공할 수 있습니다. 개인화를 통해 특정 사용자에게 맞춤화할 수 있으므로 적시에 가장 적합한 응답을 얻을 수 있습니다.

기계 학습 기술은 이제 SEO 서비스에서도 사용되고 있습니다. 쿼리 구문 선택의 목적과 쿼리 내용을 분석하는 데 사용됩니다.

2. 시간과 자원 절약

기업은 수동 프로세스에 시간과 비용이 소요되기 때문에 AI의 향상된 효율성과 생산의 이점을 누릴 수 있습니다. 자동화는 반복적이고 지루한 프로세스를 줄이고 시간과 자원을 절약함으로써 모든 기업 부문에 상당한 영향을 미쳤습니다. 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

• 제조 로봇 라인 운영
• 창고 잔액 모니터링
• 결제 처리
• 고객 질문에 응답

AI는 누구도 달성할 수 없는 속도와 수준으로 작업을 완료할 수 있습니다. 인간은 반복적이고 지루한 작업을 수행할 의무가 없을 때 기계와 컴퓨터가 할 수 있는 더 높은 가치의 활동에 집중할 수 있습니다.

초기 시작 비용이 충당되면 활동을 자동화하면 노동 시간이 줄어들고 서류 작업이 줄어들며 고객 만족도가 향상됩니다. 결과적으로 수익성을 높이고 현금을 재할당하여 더 많은 수익을 창출할 수 있습니다.

3. HR 프로세스 지원

선택 프로세스는 인공 지능이 생산성을 향상시킬 수 있는 또 다른 장소입니다. AI는 통화 필터링 및 지원자 제출 검토를 자동화하여 지원자 평가 프로세스를 가속화할 수 있습니다. AI는 또한 직원 참여에 긍정적인 고용 전 점검에서 인간의 편견을 제거하는 데 도움이 됩니다.

인적 자원은 종종 내부 직원 자산을 관리합니다. 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)에 따르면 IT 및 인사 규정의 문제를 해결하기 위한 내부 서비스는 인공 지능으로 더 쉬워질 수 있습니다.

그 원인 중 하나는 인공 지능이 특정 질문에 대한 답변을 찾기 위해 자연어 검색을 유도하는 데 사용될 수 있다는 것입니다. AI는 매번 개선되어 요청에 더 빠르고 정확하게 응답할 수 있습니다.

4. 사이버 보안 개선

인공 지능은 인간의 이해를 모방하려는 시도입니다. 사이버 보안 분야에서는 엄청난 가능성을 가지고 있습니다. AI 플랫폼은 위협 경고를 제공하고 잠재적인 맬웨어를 발견하며 기업의 중요한 데이터를 보호하도록 훈련될 수 있습니다.

사이버 위험 및 잠재적으로 위험한 행동을 감지하는 데 사용할 수 있습니다. 기존의 소프트웨어 솔루션은 매주 출시되는 많은 양의 새로운 맬웨어를 따라잡을 수 없습니다. 따라서 이것은 인공 지능이 도움이 될 수 있는 영역입니다.

시스템은 맬웨어를 식별하고 정교한 알고리즘을 사용하여 예측 모델링을 실행하도록 훈련됩니다. 새로운 변칙, 사이버 공격 및 대응책에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 결국, 해커는 일반 대중과 동일한 트렌드에 종속되기 때문에 해커의 트렌드는 정기적으로 바뀝니다.

5. 쉬운 통찰력

놀라운 양의 기업이 아직 풍부한 데이터를 활용하지 못하고 있습니다. 기업은 일반적으로 소비자에 대한 모든 정보를 가지고 있지만 이 정보로 무엇을 해야 하는지 알지 못하거나 필수적인 통찰력을 끌어내지 못합니다.

AI는 기업이 방대한 양의 복잡한 데이터를 결합하고, 분석하고, 패턴을 인식하고, 통찰력을 발견함으로써 지능적이고 전략적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

예를 들어, AI는 금융 서비스 산업에서 방대한 양의 경제 데이터를 구성, 분류 및 패턴화하는 데 사용되고 있습니다. 목표는 고객에게 보다 개인화되고 맞춤화된 조언을 제공하는 것입니다. AI는 몇 분 안에 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.

마지막 생각들

강조 표시된 모든 이점이 다소 광범위하다는 것을 관찰했을 수 있습니다. 다양한 산업의 여러 회사에서 AI를 사용하여 실제로 여러 목표를 달성할 수 있습니다. AI는 효율성, 신뢰성 및 고객 지원을 높이고 패턴을 발견하고 판매 전망을 최대화하여 회사가 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

회사에서 인공 지능의 또 다른 이점은 마케팅 개인화입니다. 알고리즘은 잠재 사용자와 실제 사용자의 행동에서 상호 연결과 반복 패턴을 발견할 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 특정인에게 특정 제안을 하면 실현 가능합니다.

목록은 무기한 계속될 수 있습니다. 그러나 AI의 진정한 이점은 대부분의 사람들이 믿는 것에 포함되지 않습니다. 따라서 AI가 회사에 구체적으로 어떤 이점이 있는지 파악하는 것이 중요합니다.

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