비즈니스의 인공 지능 [최종 가이드]

ChatGPT 도처에 대한 최근의 과대 광고로 인해 우리는 인공 지능 또는 AI의 무한한 기능에 대해 궁금해했습니다.

질문에 답하고, 이메일 또는 코드를 입력하고, 인간과 같은 다양한 대화에 참여하는 AI 기반 자연어 처리 도구입니다.

아직 ChatGPT를 접해보지 못하셨더라도 매일 여러 번 또는 적어도 한 번은 AI와 교류하고 계실 것이라고 확신합니다! 그것은 단지 AI가 우리 삶의 모든 측면에서 널리 퍼져 있고 수백 가지의 예를 분명히 접하기 때문입니다.

어떻게 추측? 음, 우리가 탐색에 사용하는 지도, 키보드의 자동 수정 옵션 또는 Grammarly와 같은 앱, 전자 상거래 사이트의 제품 추천은 오늘날 사용되는 AI의 실제 사례입니다.

AI는 기계가 인간처럼 생각하고 해석하고 행동할 수 있도록 합니다. Siri 또는 Alexa와 같은 스마트 비서에서 Chatbot 및 얼굴 감지에 이르기까지 AI는 어디에나 있으며 지속적으로 발전하고 있습니다. AI는 사람들이 더 똑똑해지도록 도울 뿐만 아니라 우리가 비즈니스를 수행하는 방식도 변화시킵니다.

이제 이것은 비즈니스에서 인공 지능의 역할이 무엇인지에 대한 큰 질문으로 이어집니다. 이 블로그는 이에 대한 답을 제시하고 AI가 인간과 같은 지능으로 모든 비즈니스 부문을 지속적으로 혁신하는 방법에 대해 설명합니다.

확장성, 성장, 의사 결정, 경쟁력 등을 위해 다양한 비즈니스 분야에서 인공 지능이 어떻게 사용되는지 알아보려면 이 포괄적인 블로그를 읽어보세요!

인공 지능이란 무엇입니까?

AI가 비즈니스에 미치는 영향을 살펴보기 전에 AI를 정의하는 것이 무엇인지 배우는 것이 중요합니다.

간단히 말해서 인공 지능 또는 AI는 기계 및 컴퓨터 프로그램과 관련하여 인간처럼 추론하고, 학습하고, 응답하고, 행동하는 기술 분야와 관련됩니다.

즉, 데이터를 수집하고 분석하는 데 도움을 주어 인간 지능을 갖춘 기계를 활성화하고 있습니다. 그래서 '인공지능!'

AI가 기계가 데이터를 분석하고 솔루션을 찾는 방식은 인간이 하는 방식을 능가합니다. 덕분에 이전보다 훨씬 빠르게 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

기술적으로 AI는 머신 러닝(ML)과 딥 러닝(DL)을 기반으로 하는 일련의 기술로, 직관적인 문제 해결을 위해 컴퓨터 과학과 방대한 데이터 세트를 활용합니다.

인간 지능이 필요한 기능을 수행할 수 있는 스마트 기계의 개발에 관한 것입니다.

이제 AI와 AI가 비즈니스를 혁신하는 방법을 더 자세히 이해하기 위해 ML과 DL을 살펴보겠습니다.

기계 학습(ML)

기계 학습은 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간이 하는 방식으로 학습하는 AI의 하위 집합 또는 분기입니다.

학습은 시간이 지남에 따라 개선되고 알고리즘에 더 많은 데이터가 공급됨에 따라 더 정확해지는 경향이 있습니다.

ML과 관련된 역사가 있는 IBM에 따르면 ML은 진화하는 데이터 과학 분야의 중요한 부분입니다. 이 알고리즘은 데이터 마이닝 프로젝트에서 중요한 통찰력을 밝히는 데 도움이 되는 데이터 세트 분류 또는 예측을 돕기 위해 만들어졌습니다.

이러한 통찰력은 비즈니스의 다양한 응용 프로그램 내에서 의사 결정에 유용합니다.
간단히 말해서 ML은 비즈니스의 의사 결정 프로세스를 주도하고 가장 중요한 질문을 식별하고 이에 대한 답을 얻을 수 있는 데이터 통찰력을 찾는 데 유용합니다.

ML용 알고리즘을 만드는 데 사용되는 몇 가지 일반적인 프레임워크는 PyTorch, TensorFlow 및 Torch입니다.

딥 러닝(DL)

딥 러닝(DL)은 3개 이상의 계층을 손상시키는 신경망을 기반으로 작동하는 기계 학습의 하위 집합 또는 특정 버전입니다. 신경망은 인간 두뇌의 지능과 행동을 시뮬레이션합니다.

단일 레이어는 데이터에서 적절한 예측을 하는 데 도움이 되지만 다른 레이어는 정확도를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

DL은 자동화, 데이터 분석 및 추천을 포함하는 애플리케이션 및 비즈니스 운영에서 AI가 작동하는 방식을 정의합니다.

또한 거대한 데이터 세트 및 요인 분석과 관련된 사기 탐지와 같은 많은 고급 기능을 수행하는 데 중요합니다.

음성 지원 TV 리모컨, 앱의 디지털 어시스턴트, 가짜 뉴스 탐지, 개인 정보 침해 경고, 음악 작곡과 같은 일상적인 인스턴스에서 DL 애플리케이션을 볼 수 있습니다.

AI 지원 제품 및 서비스의 8가지 실생활 사례

AI는 기계가 데이터 및 분석을 기반으로 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있게 함으로써 개인과 기업이 다양한 방식으로 활동을 빠르게 추적할 수 있도록 돕고 있습니다.

다음은 방법을 이해하는 데 도움이 되는 AI 지원 제품 및 서비스의 몇 가지 실제 사례입니다.

1. 스마트폰 애플리케이션

스마트폰은 우리 생활에서 없어서는 안 될 존재가 되었고 스마트폰에 내장된 시리, 구글 어시스턴트 등은 AI의 대표적인 사례다. 음성 명령을 받고 AI를 사용하여 응답하는 스마트 가상 비서입니다.

예를 들어 아빠에게 늦을 것이라는 메시지를 보내고 싶다면 구글 어시스턴트에게 “오케이, 구글! 아빠한테 늦겠다 문자 보내" 스마트폰의 Google 어시스턴트가 바로 그 작업을 수행합니다.

게다가 오늘날 모바일에는 AI를 사용하고 배터리 관리, 생일 알림, 일기 예보, 이벤트 제안 등과 같은 기능을 돕는 많은 앱이 있습니다.

2. 지도 및 내비게이션

우리가 매일 사용하는 AI 기반 제품의 또 다른 분명한 예는 내비게이션을 위한 Google Maps 또는 Apple Maps입니다. 오늘날에는 현지인의 길 안내에 의존하는 대신 목적지를 입력하고 출발지에서 최적의 경로를 찾을 수 있습니다.

더 좋은 점은 자동차, 버스, 도보로 이동할 수 있는 경로가 있다는 것입니다. 따라서 여행 모드에 따라 적절한 경로 제안을 받을 수 있습니다.

AI를 사용하면 지도에서 더 우수하고 사실적인 시각 자료로 향상된 내비게이션을 제공할 수 있습니다. 도로 블록, 교통 혼잡, 거리 이름, 집 번호 등의 정보도 얻을 수 있습니다.

3. 자동 수정 또는 텍스트 편집 도구

Grammarly에 대해 들어 보거나 사용해 본 적이 있다면 AI가 텍스트 편집기에서 철자 및 문법 검사와 같이 텍스트를 수정하기 위해 어떻게 작동하는지 알 것입니다. 쉼표를 잘못 사용하더라도 편집기에서 오류를 찾습니다.

AI 알고리즘은 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리를 활용하여 워드 프로세서든 문자 메시지 앱이든 관계없이 글의 수정 사항을 제안합니다.

4. 챗봇

오늘날 우리가 사용하는 모든 주문형 서비스 또는 제품 기반 앱은 챗봇과 통합됩니다! 그들은 무엇인가?

회사의 고객 서비스 담당자처럼 고객과의 상호 작용을 시작하는 앱이나 웹 사이트에 내장된 간단한 대화 도구입니다.

회사는 고객의 질문, 문제 또는 불만에 응답할 수 있는 연중무휴 24시간 고객 서비스 담당자를 찾는 것이 지겹다는 것을 알게 됩니다.

게다가 비쌌다! 이제 AI를 통해 고객에게 답변하고, 데이터를 수집하고, 우려 사항을 해석하고, 문제를 적절하게 해결하는 챗봇이 있습니다.

5. 스마트 자동차

Tesla와 같은 거대 자동차 회사는 AI를 사용하여 차량에 자동화를 포함하는 방법을 지속적으로 찾고 있습니다. 차량 간 정보 사용 및 공유를 가능하게 하여 교통 상황에서 효율적인 기동으로 서로를 돕습니다.

AI 기반 앱이 탑재된 스마트카는 도로교통정보, 랜드마크, 장소 위치 등의 정보를 실시간으로 제공하여 원하는 위치에 제 시간에 도착할 수 있도록 합니다.

6. 음악 및 비디오 스트리밍

인공 지능의 응용 프로그램은 YouTube, Spotify, Netflix 등을 포함한 음악 및 비디오 스트리밍 앱에서 의심의 여지가 없습니다. 하나를 재생한 후 얻는 추천 재생 목록 또는 영화/시리즈 추천은 AI가 작동하는 방식을 나타냅니다!

특정 장르에 대한 선호도나 취향을 해석하고 동일한 트랙이나 비디오를 더 많이 제공합니다.

7. 보안 및 감시

AI의 사용은 보안 및 감시 서비스에 필요한 애플리케이션에서도 널리 사용됩니다. 인터콤, 스마트 잠금 장치, 침입 경보기, 연기 감지기와 같은 스마트 장치는 AI를 사용하여 얼굴, 물체 및 비정상적인 활동을 감지합니다.

이러한 장치는 AI로 설계되어 입력을 수신하고 분석하여 불규칙한 발생이나 비정상적인 개체가 있는지 알려줍니다.

예를 들어, 스마트 인터콤은 문에 있는 사람과 영상/음성 통화로 대화하고 음성이나 얼굴을 인식하여 자동으로 문을 엽니다.

무단 방문자의 경우 문을 잠근 상태로 유지할 뿐만 아니라 자동으로 소유자에게 경고를 보냅니다.

8. 소셜 미디어

소셜 미디어도 AI를 사용하는 데 있어서 그다지 뒤처지지 않습니다. 사용자의 검색 의도나 선호도를 파악하여 사용자의 선호도에 맞는 콘텐츠를 제공합니다.

트위터는 알려진 최고의 예입니다! 혐오발언, 폭력, 가짜뉴스, 불법 콘텐츠 등을 지능적으로 식별해 차단한다.

의심스러운 활동이 계속되면 계정을 정지시키거나 경고를 보냅니다. 페이스북과 인스타그램도 그렇게 한다.

다양한 유형의 AI는 무엇입니까?

비즈니스에서 AI 또는 인공 지능을 이해하기 전에 AI 유형을 배우는 것이 중요합니다. 비즈니스 응용 프로그램에서 사용되는 AI 유형 또는 범주를 파악하는 데 도움이 됩니다.

다양한 유형의 AI는 수행하는 작업에 따라 분류됩니다. 여기에서 각 유형에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

1. 반응 기계

이것은 처음 존재하게 된 가장 기본적인 유형의 AI입니다! 내장된 프로그래밍된 규칙에 따라 다양한 자극에 반응할 수 있을 뿐입니다. 메모리를 사용할 수 없으므로 새로운 데이터를 학습하고 대응할 수 없습니다.

즉, 반응형 기계는 현재 사용 가능한 정보를 인식하고 그에 따라 반응할 수 있습니다. 따라서 제한된 수의 작업만 수행할 수 있습니다. 그래서 제한된 AI라고도 합니다.

스팸 필터는 Deep Blue(체스 게임 컴퓨터)가 아닌 반응형 기계의 전형적인 예입니다.

2. 제한된 메모리

오늘날 우리가 현대 사회에서 경험하는 모든 인공 지능 사례는 ​​제한된 메모리의 사례입니다.

이러한 형태의 AI는 메모리를 사용하여 상황이나 명령에 따라 행동하거나 대응합니다. 신경망 또는 기타 훈련 모델의 도움을 받아 새로운 데이터로 작업하도록 훈련되었습니다.

제한된 메모리 AI는 이전 데이터와 예측을 저장하여 미래에 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 이 버전의 AI는 과거 경험을 사용하여 미래 예측을 평가합니다.

스마트 드라이빙 카는 제한된 AI의 한 예로서, 현재와 과거에 수집된 데이터를 사용하여 도로에서 즉각적인 결정을 내리는 데 유용한 정보를 제공합니다.

예를 들어, 민간인이 밀집한 지역이나 교통 신호가 많은 지역 등을 예측하여 운전 중 더 나은 결정을 내리고 지연이나 사고를 예방할 수 있습니다.

3. 마인드 AI 이론

이 버전의 AI는 현재 존재하지 않지만 앞으로 발전할 가능성이 많습니다. AI가 인간의 두뇌를 모방하고 우리처럼 결정을 내릴 수 있다면 무한한 기회가 있다고 말합니다.

그것은 인간의 감정을 인식하고 기억하고 다양한 사회적 상황에 반응하는 것 등을 포함합니다.

간단히 말해서, 이 AI는 기계가 직감이나 감정에 따라 인간이 하는 방식으로 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

4. 자기 인식 AI

이것 역시 마음 이론 AI보다 한발 앞선 미래형 AI다. 그것은 자신의 존재를 인식하고 인간의 지성과 감정을 가진 신화적인 기계를 묘사합니다.

즉, 자기 인식 AI는 인간 수준의 의식을 가지고 있으며 주변에서 일어나고 있거나 일어날 일을 스스로 인식하게 됩니다.

기술적으로 자기 인식 AI는 이제 먼 꿈입니다.

AI는 작업 부문에 어떤 영향을 미칩니까?

다양한 삶의 영역과 함께 비즈니스에 AI가 적용되면서 많은 사람들이 AI가 인간을 대체하고 일자리를 강제할 것인지에 대해 우려하고 있습니다. AI가 많은 비즈니스 프로세스를 자동화함에 따라 인구의 작업 부문에서 두려움이 분명해졌습니다.

그러나 기술 전문가들은 AI가 일자리를 자동화하는 것에 대해 격렬하게 반대하는 반면 일각에서는 이를 벅찬 문제로 표현하고 있다. 일자리를 없애는 대신 작업자는 AI 기능을 배우고 적응해야 합니다.

AI 도구를 지원하고 비즈니스를 위한 턴키 솔루션으로 만드는 데 필요합니다. 또한 모든 부문에서 끊임없는 혁신을 주도하여 궁극적으로 새로운 일자리 기회를 창출할 것으로 기대됩니다.

인공 지능을 통해 인간은 자동화 기술을 활용하여 작업을 신속하게 추적하고 서비스 제공을 향상해야 하는 완전한 지식 기반 세계를 구축할 수 있습니다.

기술적으로 AI는 인간의 지배를 통해서만 작업을 수행할 수 있습니다. 즉, 결과를 얻고 비즈니스 운영 방식을 개선하려면 기술을 적용하고 지원해야 합니다.

AI가 일자리를 대체할 것인지에 대한 논쟁은 계속될 것이지만 여기서는 이에 대한 명확한 설명을 제공했습니다.

AI의 부상은 사람들이 일하는 방식을 부정할 수 없이 바꾸고 경제에 대대적인 전환을 가져올 것입니다. 그러나 대체하는 것보다 더 많은 기회를 창출할 것으로 예상됩니다.

AI와 오늘날 비즈니스에 미치는 영향

AI는 더 이상 유행어나 예측 가능한 비즈니스 트렌드가 아닙니다. 그것은 모든 산업과 부문에서 명백하며 수백 가지 방식으로 혜택을 주고 있습니다!

프로세스 및 효율성 향상에서 고객에게 더 나은 편의 제공에 이르기까지 비즈니스 성장을 돕기 위해 최선을 다하고 있습니다.

비즈니스에서 AI의 역할을 이해하려면 기술보다는 비즈니스 역량의 관점에서 보아야 합니다.

AI는 주로 세 가지 중요한 방식으로 비즈니스에 영향을 미칩니다.

• 프로세스 자동화
• 데이터 분석 및 인지 통찰력
• 고객 참여

이제 이들 각각을 간략하게 살펴보고 비즈니스용 AI가 무엇이며 비즈니스 세계 운영 방식을 얼마나 빠르게 변화시키고 있는지 알아보겠습니다.

1. 프로세스 자동화

비즈니스에서 AI의 공통적이거나 첫 번째 영향은 지루한 물리적 작업 또는 데이터 입력 활동의 자동화입니다. 일반적으로 관리 및 재무 작업을 포함한 모든 백오피스 작업입니다.

이전 프로세스 자동화 도구보다 훨씬 발전된 로봇 프로세스 자동화 또는 RPA로 알려져 있습니다. '로봇'이라는 서버의 코드가 인간처럼 데이터를 입력하고 다른 IT 시스템에서 정보를 수집하기 때문입니다.

AI가 자동화에 도움이 되는 다른 중요한 프로세스는 다음과 같습니다.

• 이메일 또는 호출 시스템에서 회사의 기록 시스템으로 전송되는 데이터 .
• 거래 후 신용 카드 및 직불 카드 기록을 여러 시스템으로 업데이트합니다 .
• 다양한 문서 유형에서 청구 및 기타 시스템에 대한 정보 추출 .
• 필수 정보 및 조항을 추출하기 위해 사용 설명서, 법률 및 계약 정보를 읽습니다 .

2. 데이터 분석 및 인지 통찰력

비즈니스 세계에서 AI의 두 번째 중요한 영향은 데이터 분석 분야에서 관찰됩니다. 알고리즘은 시간이 지남에 따라 거대한 데이터 세트에서 패턴을 감지하고 추세 또는 패턴을 해석합니다. 대부분의 회사는 기계 학습 애플리케이션을 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 인사이트를 예측합니다.

• 어떤 고객이 구매할 가능성이 있습니까?
• 비정상적인 거래 또는 사기를 식별합니다.
• 제품(전자제품, 자동차 등)의 안전 및 품질 문제를 식별하기 위한 보증 데이터를 분석합니다.
• 개인화된 광고로 타겟팅을 자동화하십시오.
• 보험사에 정확한 계리 모델링을 제공합니다.

AI 기반 애플리케이션의 인지적 인사이트는 프로그래밍 방식의 광고 구매, 고속 데이터 처리 등과 같이 일반적으로 인간의 능력 범위를 벗어난 작업의 성능을 개선하는 데 유용합니다.

3. 고객 참여

AI는 오늘날 비즈니스에서 점진적으로 사용되어 고객 지원 서비스를 개선하고 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다.

챗봇 및 기타 지능형 에이전트 덕분에 회사는 이제 판매 에이전트의 도움 없이 언제든지 고객과 직접 상호작용을 시작할 수 있습니다.

지능형 챗봇 또는 에이전트는 맞춤형 불만, 고충 및 쿼리를 포함하여 무수한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 흥미롭게도 그들은 인간의 자연 언어로 그렇게 합니다.

그러나 고객 지원에 AI를 사용하는 것이 반드시 고객 서비스 임원이나 영업 담당자에게 위협이 되는 것은 아닙니다. 특정 범위의 문제나 대화 유형만 처리하도록 설계되었기 때문입니다. 그 외에도 실제 임원이 필요합니다.

즉, 챗봇이나 AI 기반 앱의 인지적 참여는 문제나 불만이 있을 때 일반적으로 참을성이 없는 고객의 대기 시간을 줄이는 데 유용합니다.

AI가 고객 참여를 향상시키는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 24x7 고객 지원 서비스.
• 개인화에 도움이 되는 회사에 제품/서비스 추천을 제공합니다.
• 가격, 판매 제안, 회사의 고객 정책 등을 포함한 주제에 대해 고객에게 답변합니다.
• 고객에게 개인화된 메시지 또는 알림을 보냅니다(생일, 기념일, 신제품 제안 등).

비즈니스에서 인공 지능의 광범위한 응용

비즈니스에서 인공 지능의 사용 또는 예는 무수히 많습니다. 비즈니스에서 AI의 사용은 가장 빠른 속도로 가속화되고 있으며 모든 부문의 시나리오는 때때로 변화하고 있습니다.

IBM의 보고서에 따르면 비즈니스에서 AI 애플리케이션의 채택은 COVID-19 대유행의 여파로 크게 급증했습니다. 온라인 비즈니스 운영 촉진은 기업이 고객의 요구를 충족시키기 위한 전제 조건이 되었습니다.

AI의 고급 도구 대부분은 오늘날 기업에서 사용할 수 있습니다. 보고서에 따르면 데이터 보안, 고객 지원 서비스 및 운영 자동화는 AI가 큰 영향을 미치기 시작한 세 가지 주요 영역입니다.

그러나 기업이나 회사에서 AI를 사용하는 방법이나 응용 프로그램은 더 많습니다. 그들에 대해 여기에서 알아보십시오.

1. 자동화된 프로세스

기업은 매일 수백 가지 작업을 수행해야 하며, 그 중 대부분은 직원에게 지루하고 일상적인 반복 작업입니다.

여기에는 데이터 입력, 재고 관리, HR 및 급여 관리 등과 같은 작업이 포함됩니다.

AI 지원 소프트웨어 또는 애플리케이션을 사용하면 직원이 중요한 작업만 강조할 수 있도록 수백 가지 작업을 자동화할 수 있습니다.

일반적인 예는 요즘 고객 서비스 부서가 어떻게 작동하는지입니다. 기본 쿼리로 모든 고객에게 수동으로 응답하는 대신 AI 기반 지능형 챗봇을 사용합니다. 고객 지원 담당 임원은 챗봇의 범위를 벗어나는 복잡한 문제만 담당합니다.

AI는 또한 데이터 입력의 오류를 줄이고 정확성을 확인하는 데 도움이 됩니다. AI가 이러한 방식으로 운영을 계속 자동화한다면 곧 기업은 최대 효율성과 생산성 수준에 도달하게 될 것입니다.

2. 정보에 입각한 의사 결정

AI는 의사 결정과 관련하여 인간보다 훨씬 더 잘 수행합니다! 인력이 방대한 양의 데이터에서 특정 데이터 세트를 읽고 해석하는 것은 거의 불가능합니다. AI 기반 앱은 몇 초 만에 이를 수행합니다.

회사 데이터베이스에서 사용할 수 있는 방대한 데이터를 읽고 분석하여 추세, 미래 시나리오, 위험 및 과제를 식별합니다.

이에 따라 AI는 기업의 목표와 미션에 부합하는 비즈니스에 대한 적절한 실행 계획도 제안합니다.

기업이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 데이터 해석의 경우 AI가 더 정확하다고 생각합니다. 그들은 인간이 결코 읽을 수 없는 데이터에서 패턴과 결과를 추출합니다. 따라서 인력이 수동 의사 결정에 투자하는 시간과 노력을 절약하고 있습니다.

3. 생산성 향상

이는 AI가 광범위한 작업을 성공적으로 자동화한 이후에 발생한 비즈니스에서 주목할 만한 개선입니다. 자동화된 워크플로를 통해 직원들은 쉽고 반복적인 작업에서 시간을 절약하고 중요한 작업을 더 잘 수행할 수 있습니다.

결과적으로 AI 지원 앱과 함께 모든 유형의 작업을 더 빠르게 완료할 수 있습니다. 이를 통해 운영 효율성을 높임으로써 회사의 다양한 생산성을 향상시켰습니다.

4. 채용 및 인재 확보

채용 프로세스에는 채용 공고, 후보 검토, 면접 후보자 정렬 등 일련의 활동이 포함됩니다.

이는 채용과 관련된 초기 단계에 불과하지만 지원자를 선별하여 문서를 처리하는 것과 같은 더 많은 다음 단계가 있습니다.

AI 기반 HR 애플리케이션은 채용 프로세스의 각 단계를 간소화하고 HR 임원이 가장 적합한 후보자를 빠르고 효율적으로 선택할 수 있도록 도왔습니다. 다음은 AI가 어떻게 도움이 되는지에 대한 작은 예입니다. 게시된 채용공고를 유추해 비슷한 채용공고를 찾는 지원자들에게 자동으로 추천해줍니다.

AI는 지원자 선별에도 도움이 됩니다. 지원자의 면접실적, 자질, 스킬 등을 종합하여 해당 직무에 적합한 최적의 후보자 리스트를 제안합니다.

5. 고객 서비스

AI로 인해 점진적인 변화를 겪고 있는 비즈니스 분야가 있다면 바로 '고객 서비스'입니다.

즉각적인 고객 상호작용을 위한 챗봇부터 고객의 선호도/구매 행동을 식별하기 위한 지능형 시스템에 이르기까지 이 분야에서 볼 수 있는 대부분의 사용 사례가 있습니다.

AI는 기업이 개인화된 방식으로 고객에게 더 나은 서비스를 제공하도록 도왔습니다. 영업 담당자가 모든 고객 정보와 구매 세부 정보를 수동으로 수집하여 나중에 개인화된 권장 사항을 제공하는 것은 기술적으로 불가능합니다.

AI는 방대한 고객 데이터와 구매 내역에서 결론을 도출하여 이를 수행합니다. 예측 분석을 통해 고객이 필요하거나 구매하고 싶은 제품을 기업에 제안합니다.

전반적으로 AI는 다음 조치를 결정하고 대상 고객에게 최상의 옵션을 제시하는 데 도움이 되는 고객 지원 시스템을 강화했습니다.

6. 제품 추천

비즈니스, 특히 제품 기반 및 전자 상거래는 AI를 사용하여 교차 판매 및 상향 판매와 같은 제품을 추천하고 있습니다. 구매자의 주문, 위시리스트 또는 구매를 추적하고 고객 행동을 분석합니다.

다음으로 그들이 보거나 구매한 것을 기반으로 제품을 추천합니다. 따라서 고객이 자신의 관심사나 필요에 맞는 제품을 구매할 가능성이 극대화됩니다.

우리가 매일 접하는 제품 추천의 또 다른 인기 있는 예는 YouTube, Spotify, Amazon Prime 및 Netflix와 같은 스트리밍 앱의 재생 목록 또는 비디오 콘텐츠 추천입니다.

7. 사기 및 위협 식별

비즈니스에서 AI 응용 프로그램의 범위는 정말 상상할 수 없습니다. AI가 사기 및 기타 보안 위협을 방지할 것이라고 누가 생각이나 했겠습니까?

의료, 숙박, 부동산을 포함한 여러 산업에서 센서, 동작 감지기, 온도계와 같은 AI 기술이 내장된 장치를 사용하고 있습니다.

카메라 및 알람과 같은 스마트 보안 기기에 데이터가 공급되어 정상을 벗어난 문제를 식별합니다. 여기에는 비정상적인 온도, 연기/화재 위험, 수상한 움직임 등이 포함됩니다. 이를 통해 회사는 모든 구석에서 보안 수준을 높일 수 있었습니다.

사기로부터 우리를 구하는 AI의 또 다른 큰 예는 금융 부문에서 볼 수 있습니다. 많은 금융 회사는 ML 알고리즘을 사용하여 사기 또는 의심스러운 거래를 감지하는 AI 기반 시스템을 보유하고 있습니다.

사기 행위가 감지될 때마다 시스템은 거래를 중지하고 필요한 기관/고객에게 즉시 경고를 보냅니다.

8. 공급망 운영 간소화

기업은 공급 및 배송 기능에서 AI 기반 솔루션의 엄청난 이점을 누리고 있습니다.

재료의 가격과 가용성, 재료가 공급망을 통해 운송해야 하는 거리, 운송 속도를 예측할 수 있습니다.

이러한 모든 유용한 분석 데이터는 회사가 공급망 운영에 대한 정확한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 재료를 조달하고 완제품을 배송하는 최적화된 방법을 찾도록 도와주므로 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

공급망 운영에서 AI를 사용하는 또 다른 기본적인 예는 배송 담당 임원이 목적지까지 가장 적절한 경로를 찾기 위해 사용하는 내비게이션 앱입니다.

9. 잠재고객 세분화

AI는 브랜드가 고객을 하이퍼 타게팅할 수 있도록 합니다. 즉, 적절한 메시지로 적시에 적절한 청중에게 도달할 수 있습니다.

방법을 알고 싶으십니까? 판매 및 소셜 미디어 플랫폼을 포함하여 다양한 소스에서 비즈니스가 수집하는 고객 데이터를 분석합니다. 고객의 특정 선호도를 이해하고 별도의 그룹으로 분류하는 데 도움이 됩니다.

각 고객 그룹의 요구 사항을 이해함으로써 마케팅 캠페인을 적절하게 타겟팅하여 적합한 고객에게 도달할 수 있습니다. 즉, AI는 기업의 마케팅 캠페인 효과를 높이는 데 도움이 되었습니다.

10. 사이버 보안

사이버 보안은 웹 및 소프트웨어 애플리케이션 전반에 걸친 방대한 공격 위협으로 인해 많은 문제로 가득 차 있습니다. AI는 네트워크 환경을 이해하여 취약성 관리 및 위협 최소화에 도움을 줍니다.

또한 데이터 센터 프로세스를 모니터링하여 위협을 식별하고 방지하며 데이터 보안 수준을 개선하는 데 유용한 통찰력을 제공합니다.

기업은 최대 데이터 양을 클라우드에 저장하므로 사이버 위협의 위험이 증가합니다. AI 기반 사이버 보안 시스템은 이제 클라우드 네트워크 시스템에서 데이터 침해를 방지하고 있습니다.

따라서 Microsoft 및 Google과 같은 기술 대기업은 클라우드 플랫폼의 위협으로부터 데이터를 보호하기 위해 RiskIQ 및 Mandiant와 같은 AI 기반 사이버 위협 인텔리전스를 배포하고 있습니다.

11. 고객 관계 관리(CRM)

우리는 이미 AI가 고객 지원 서비스를 변경하고 구매자의 만족도를 향상시킨 방법에 대해 논의했습니다.

따라서 오늘날 비즈니스에서 고객 경험을 개선하기 위해 사용하는 필수 도구인 CRM에도 영향을 미칩니다.

CRM은 POS, 이메일, 소셜 미디어의 사용자 생성 콘텐츠, 전자 상거래 등에서 수집한 방대한 고객 데이터를 사용하여 기업이 판매 및 마케팅을 위한 다음 단계를 계획하는 데 도움을 줍니다.

AI가 CRM에 통합되는 것은 오늘날이지만 초기 단계에서는 많은 변화를 기대할 수 있습니다.

자동화된 통찰력과 예측 분석을 사용하여 판매 주기를 개선하고, 리드를 생성하고, 개인화된 마케팅 캠페인을 관리하고, 고객 불만/환불/제품 리콜을 줄이는 데 도움이 됩니다.

12. 디지털 어시스턴트

비즈니스에서 AI의 눈에 띄는 응용 프로그램 중 하나는 기업이 일정에 이벤트 추가, 비용 추적, 고객 쿼리 제출 등과 같은 광범위한 기본 작업을 보다 쉽게 ​​수행할 수 있도록 하는 디지털 개인 비서입니다.

많은 디지털 비서 또는 IPA(지능형 개인 비서)는 고객의 이름과 연락처 정보를 저장하지만 구매 행동도 기억합니다.

이를 통해 기업은 고객 참여를 높여 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.

주요 산업 분야에서 널리 사용되는 AI 사용 사례

비즈니스에서 인공 지능의 무수한 이점 또는 사용으로 인해 미래에 인공 지능이 없는 세상을 상상하기는 어렵습니다. AI 지원 도구와 애플리케이션은 이전과는 전혀 다른 방식으로 비즈니스 생산성을 향상시키고 있습니다.

최적화된 워크플로 관리부터 정확한 예측, 보안 위협을 방지하는 고객 대응에 이르기까지 AI는 비즈니스를 다방면으로 변화시키고 있습니다. 다음은 AI의 개입으로 일부 부문에서 널리 혜택을 받은 방법입니다.

1. 의료

AI는 진단 및 치료 절차에 큰 변화를 가져와 의사와 의료 서비스 제공자가 서비스를 개선할 수 있도록 지원합니다.

AI 및 ML 도구는 공급자가 환자의 건강 기록에서 수집한 데이터를 분석하도록 지원합니다. 이를 통해 환자의 질병이나 상태를 보다 빠르게 평가하고 보다 적합한 맞춤형 치료 계획을 제공할 수 있습니다.

진단 센터는 환자를 보다 정확하게 검사하고 선별하고 의사에게 정확한 추론을 제공하는 다양한 AI 지원 기계를 사용하고 있습니다.

현재 유행하고 있는 의료 분야에서 AI의 가장 일반적인 응용 분야는 다음과 같습니다.

• 의료 영상 분석
• ICU 및 CCU에서 환자 모니터링을 위한 더 스마트한 기기
• 스마트 웨어러블을 통한 건강 매개변수 모니터링
• 예측 분석을 강화하여 패혈증과 같은 상태에 대한 조기 경고 전송

2. 금융 서비스

오늘날 AI는 대부분의 기업이 기계 학습 도구를 사용하여 현금 흐름을 분석하고 사기를 감지하고 신용 점수를 향상시키는 등 금융 부문에 큰 영향을 미치고 있습니다.

또한 금융 회사는 고객의 각 거래의 적법성을 이해할 수 있어 대출 승인, 포트폴리오 관리, 거래 등에 관한 중요한 의사 결정에 도움이 됩니다.

AI는 금융 회사 전체를 도울 뿐만 아니라 개인의 재정 관리를 돕습니다.

이제 잔액을 확인하고, 즉시 지불하고, 월 청구서를 예약하고, 투자에 대한 개인화된 추천을 받을 수 있습니다.

요컨대, 재무 포트폴리오를 개선하는 데 도움이 됩니다.

오늘날 금융 부문에서 AI를 사용하는 몇 가지 일반적인 예는 다음과 같습니다.

• 고객의 포트폴리오를 평가하고 재무 자문 서비스를 제공합니다.
• 대규모 데이터 세트의 패턴을 분석하여 거래 결정을 내립니다.
• 고객의 지출 패턴을 조사하여 대출 행동을 예측합니다.
• 엄청난 양의 데이터 세트를 시스템에 공급할 때 발생하는 인적 오류를 줄입니다.
• 고객 상호 작용을 시작하고 고객의 긴급 요구에 응답합니다.

3. 산업 유지 보수

오늘날 대부분의 산업은 AI를 사용하여 예측 기계 유지 보수를 개선하고 있습니다.

그들은 AI 지원 도구를 사용하여 기계와 자산의 현재 상태를 조사하여 서비스 가능한 시간을 예측하고 있습니다. 결과적으로 기계 수리 또는 유지 보수가 필요한 적절한 시간을 알 수 있습니다.

오늘날 대부분의 공장에서는 데이터를 처리하고 공장 성능을 예측하며 장비 안정성을 향상시키기 위해 기계 학습과 함께 AI를 배포하고 있습니다. 이는 가동 중지 시간이나 프로세스 지연을 피하고 전반적인 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

전반적으로 AI는 기계 자산의 수명 주기를 예측하고 교체 또는 신규 구매를 예약하며 총 유지보수 비용을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

4. 교통수단

운송 부문에서 AI 적용의 첫 번째 사례는 탁월한 내비게이션 경험을 제공하는 자율 주행 스마트 자동차이지만 다른 많은 적용 사례도 있습니다.

스마트 시티에서 교통 흐름을 최적화하는 데 사용되는 AI 교통 관리 시스템이 최근 등장하여 운전자와 보행자가 최적의 경로를 찾고 시간을 절약할 수 있도록 도왔습니다.

오늘날 눈에 띄는 AI의 다른 독점적 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 공항에서 얼굴 스캔
• AI 승차호출 서비스
• 항공편, 기차 등의 지연 예측
• AI 기반 주차 관리
• 도로 상태 모니터링

인공 지능이 귀하의 비즈니스에 어떻게 유용하게 사용되었습니까?

비즈니스에서 인공 지능의 영향은 모든 소규모 또는 대규모 기업에서 채택함에 따라 널리 느껴집니다. 더 현명한 결정을 내리고 고객과 더 잘 소통하며 관리를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

전체적으로 기업이 다양한 방식으로 성장을 가속화하는 데 도움이 된 것은 엄청난 기술 발전입니다. AI로 비즈니스를 혁신적으로 개선하려면 최고의 기술 회사 중 한 곳에서 전담 AI 개발자를 고용하세요.

더 깊이 파고들어 비즈니스 운영에서 인공 지능의 사용을 배우고 싶습니까? Here we have explained how it's making remarkable advancements in each field of business.

1. Artificial Intelligence in Marketing

AI is helping businesses of all types to enhance their marketing efforts and reach the maximum audience. It is firstly enabling companies to automate their day-to-day marketing tasks such as scheduling emails, predicting and analyzing campaign performance, and tracking social media activities.

Apart from these, a big role that AI plays in marketing is content moderation and creation. It is helping businesses to produce content faster and promote them in the right way.

It is assisting content marketers big time to improve their marketing campaigns and heighten their campaign successes.

A few noteworthy ways AI is aiding businesses in their marketing aspect are:

Ad targeting and performance analysis

Effective AI platforms are helping businesses to create and target ads for the right audience. Most of them, such as the Levity.ai tool analyze the ad performance according to the targeted customer segment and hence, predict their success accurately.

Content creation and moderation

AI-powered tools help in generating content based on keywords, business area, and target audience. It also moderates user-generated content on social media platforms and prioritizes them based on your business.

SEO(검색 엔진 최적화)

With the help of Machine Learning algorithms, AI is assisting marketing teams to identify the intent behind buyers' searches as well as search trends. This enabled them to make better strategies for SEO.

Predictive customer analysis

By analyzing the data of previous purchases and interactions of customers, AI helps to understand your customers better. Subsequently, you can engage in a way to improve your relationships with them.

이미지 인식

Many platforms, including Google Lens and FaceApp, can now read digital images, videos, or graphic inputs, and infer meanings from them due to AI.

This is helping marketers to deduce useful insights from thousands of pictures posted daily on social media and know how their products/services are used.

2. Artificial Intelligence in Sales

Most salespeople or executives struggle to meet their monthly or annual targets. To meet their targets, they are keen to adopt any technologies or solutions that look promising. While nothing was really that effective, AI-based solutions worked much better.

The success rate in the sales field grew exponentially. This poses a risk to firms or companies that are not adopting AI tools.

A recent Harvard Business Review revealed how AI has been constantly facilitating sales and assisting businesses to improve their bottom line.

From providing sales managers with self-assessment tools to accurate sales forecasting and augmenting customer engagement, AI has facilitated sales functions in many ways.

Here are some prevalent ways AI is assisting businesses to improve sales.

Targeting well by adapting to the buyers' needs

Sales teams can quickly collect customer data and process insights to know about the intention and interests of buyers. So, they can adjust their services or modify products according to the buyers' needs.

Enhanced personalization

AI tools helps the sales team to send personalized notifications or targeted messages to specific buyers after gleaning insights from the huge customer data. This helps them in prioritizing leads and generating more sales.

Access to real-time information or data

AI gives salespeople access to accurate real-time data anytime, which helps them in making informed decisions.

Track progress in sales

AI-enabled tools aid the sales team to monitor their progress across various sales channels by gathering information from multiple sources.

Demand forecasting

Sales teams can now forecast sales precisely with the help of AI-powered tools based on current sales and customer behavior patterns.

3. Artificial Intelligence in Customer Support

When it comes to understanding the relationship between AI and business, customer support services are a primary link.

All thanks to AI, companies can now better interpret customers' emotions, predict their behavior, and solve their issues instantly. It not only escalated the level of customer experience but also helped enterprises to grow loyalty in their customers.

AI-powered apps like MonkeyLearn and IBM Watson Tone Analyzer are assisting companies in customer sentiment analysis and further improving their customer services.

A great example is how TripAdvisor is using its customer data from feedback and social media interactions to depict customer emotions, future trends, and opportunities for improving its services.

A few prominent ways AI is benefiting businesses by improving their customer services are:

Chatbots engaging in excellent customer interactions

From responding to the customers' queries faster to reminding customers to order items left in the carts, collecting reviews, and asking them to rate, Chatbots are doing everything!

Enhances lead generation

AI tools facilitate the generation of leads by allowing companies to determine what customers want or what their pain points are.

For instance, AI is useful for companies to analyze the browsing trends of websites to determine what customers are looking for and subsequently, guide them to buy that.

Identify urgency and initiate actions

Using AI, companies are analyzing the interactions with their clients and potential leads to recognize the urgency. AI tools pick critical words like “I'd like to order” and frustrating phrases like “I am highly disappointed”, and “Won't buy from you anymore” to handle customers' concerns like a professional sales representative.

Stellar customer care services

With the help of AI-powered bots, companies are facilitating excellent customer care or support services.

An AI bot is available 24X7 to provide resolutions to customer complaints or grievances real quickly. Some of the bots even have multilingual support to help solve issues of global customers.

4. Artificial Intelligence in Operations

To understand why is artificial intelligence important in business, learn how it is transforming every field, including operations management. It is firstly reducing the workload of manual processes with machine learning.

AI-enabled tools do a lot in streamlining business operations. From automating repetitive tasks to eliminating human errors, creating predictive data models to making tasks efficient, they help businesses in their routine operations in many ways.

Workflow automation is a vital improvement AI brings in the aspect of business operations.

It raises the accountability of companies by facilitating centralized communications and allowing employees to access the real-time status of the operations. This reduces downtime and enhances the response time!

ML algorithms are also built to respond to data, and they tend to improve when fed more data.

Thus, when it comes to business operations, the ML algorithms identify patterns from the data and group them into separate clusters. This helps companies to make better decisions whether it's about processes, product development, supply chain operations, and delivery.

These are the two critical ways AI helps improve operations in business.

Automation of routine operations

AI-enabled devices or smart machines are simplifying processes and doing mundane tasks freeing up personnel for more productive activities.

For instance, the RPA (Robotic Process Automation), a critical component of AI is using software robots or simply 'bots' for complete back-office jobs, which include filling in forms, feeding and retrieving data, and forming predictions based on the data.

Predictive analysis of various datasets

This is perhaps the most vital way for AI in business operations that help in determining any anomalies or abnormalities in functions.

So, technically, it helps to avoid any critical situation or catastrophe in your business!

Streamline supply chain operations

A majority of business, including retail manufacturers, uses AI-powered tools to keep track of every aspect of their value chain, starting from manufacturing and distribution to resource deployment and shop floor management.

재고 관리

Using image recognition, an ML ability of AI assists businesses in inventory management. It uploads image data of the products, categories/labels them, and even identifies defective items.

5. Artificial Intelligence in Human Resources

When it's about using AI for business, organizations are continuously employing AI-based technologies to source the right talents efficiently.

It helps in virtual recruiting (which became common in business after the COVID-19 pandemic) as well as in the usual recruitment processes.

From analyzing the profiles of suitable candidates to finding the best candidates from applications, AI undertakes a whole lot of functions that help Human Resources (HR) managers source talents efficiently.

AI helps HR teams to overcome common challenges of sourcing, which include employee retention, determining wages or compensations according to workforce expectations, and assuring learning opportunities for career growth.

Some of the key ways AI is aiding companies in HR management are:

소싱

ML algorithms pick up relevant words from resumes submitted on online job portals to help companies find candidates that are suitable for the jobs. It also recommends that prospective candidates apply for vacant positions according to their job preferences.

Screening and interviewing

AI benefits companies largely during the interview process reminding them about scheduled interviews, providing details of candidates, assessing the skillsets of candidates, and preparing a questionnaire for the HR managers.

선택

AI-based applications also help HR recruiters to compare candidates based on their interview performance, prepare individualized job offers, and anticipate candidates' intentions regarding the job offer.

온보딩

The last step of talent acquisition ie, the onboarding process also gets easier due to AI.

It helps recruiters ease their onboarding processes which involve loads of documentation, signatures, access and authorization, and orientation.

6. Artificial Intelligence in Accounting

One of the remarkable advantages of AI in business as mentioned earlier is the automation of tasks that results in better accuracy and efficiency of operations.

Accounting is a crucial field in business that involves a lot of repetitive tasks like uploading files, entering data (cash flow, expenses, sales, etc.), classifying data according to correct accounting codes, and so on. Since AI promises to make no errors, it has a demanding role in accounting processes.

AI-empowered tools are using ML to enhance the practices for accounting. It aids in almost all types of accounting processes including the generation of financial statements, payroll, taxation, and auditing by enabling automation.

Some of the prevalent use cases of accounting in business are:

Performing repetitive accounting tasks

AI assists the finance and accounting personnel to avoid tedious tasks like data entry, recording day-to-day transactions and classifying them, reconciling accounts, correlating data from invoices or receipts, evaluating operational and employee expenses, tracking sales, and generating annual reports.

Semi-automation of critical processes

AI-based tools are likely to change the future of critical processes in accounting, such as payroll. With brilliant software applications that are mostly cloud-based, AI is making the tasks of payroll easier, such as checking working hours, making monthly payments, calculating overtime, issuing tax forms, etc.

7. Artificial Intelligence in Business Analytics

Most modern businesses are driven by the huge amount of complex data, which resulted in the adoption of AI-based analytical tools.

They are assisting businesses to have an intuitive risk management model, determine customer engagement, analyze risks in the supply chain, and created targeted campaigns based on customer data.

AI in business analytics is indeed a product of automation of data analysis, which is a usually time-consuming and resource-intensive task. It not just seamlessly analyzes the structured dataset of a business but also the unstructured or raw data using NLP (Natural Language Processing), image/video analytics, and speech analytics.

Some of the commendable ways AI supports business analytics are:

Driving innovation

Analytical tools are performing a comparative analysis of products that will drive innovation and improvements in the existing products.

This helps in creating new products that are better than the rivals and can attain a competitive edge in the industry.

위기 관리

No businesses operate without risks or uncertainties. Companies can predict risks and prevent operational disruptions and hence subsequent losses. AI analytical tools perform big data analysis and enhance their risk management model.

So, you can make smarter decisions to avert or minimize risks and save costs.

Customer sentiment analysis

It is an automated AI-enabled process that helps you to discover what customers perceive about your brand, products, or services.

Seamless supply chain management

Supply chain managers and executives use AI tools to extract data about various processes. They use data-driven information to identify challenges and solve them to streamline operations and make their supply chain efficiency.

Challenges to Overcome in AI

While the benefits of AI in business are far-reaching, never overlook the challenges that come across while adopting or implementing AI-driven tools.

That's why many companies are still reluctant about using AI in their operations.

Here are a few common hurdles that you can come across while adopting AI technology in your business.

1. Lack of awareness

While AI is the recent buzzword everywhere, many businesses, especially small enterprises are still not aware of AI applications in business. For them, identifying the benefits of AI and quantifying them is a major challenge.

When they are fully not aware of the advantages of AI, they become non-interested to learn how is artificial intelligence used in various aspects for improving their business.

2. Inadequate skills

One of the major hurdles to adopting artificial intelligence in business is the lack of skills and knowledge. You need technically competent and knowledgeable professionals who can operate AI-powered tools and get the desired job done.

For instance, AI is now able to interpret a vast amount of sales data and predict trends or patterns in the market. It helps them in discussing future scenarios or outcomes and make decisions based on them.

Thus, your employees must know how to feed the AI-powered tools with the data and make them capable of interpreting data just like they do.

3. Preparing the right dataset

If you are ready to fully explore the capabilities of AI, it is necessary to ensure that you have the right or required data set on your end. The dataset should be properly classified or structured, secured, and accessible.

Unfortunately, many businesses still lack proper resources for data management. They generate clusters of data that are not arranged. So, it becomes impossible for AI algorithms to provide accurate insights or formulate decisions based on disordered datasets.

4. Bias problem

AI systems work based on certain datasets that they are trained for. Those are good data, and hence, artificial intelligence services depend on them. When your company lacks good data, it can fail to implement its AI tools.

Low-quality data produced based on assumptions are never appropriate for AI analysis resulting in anomalies in the predictions or outcomes.

Low-quality data are often developed based on bias. It's essential to eliminate any such biases and make AI only responsive to unbiased data.

5. 데이터 보안

대부분의 AI 애플리케이션은 방대한 양의 데이터를 기반으로 작동합니다. 이러한 데이터 덩어리는 상황 예측이나 의사 결정에 있어 비즈니스에 유용하지만 데이터 보안 문제도 야기합니다.

비즈니스에서 AI를 적용하기 위해 생성하는 데이터가 많을수록 더 많은 사용자/시스템이 데이터에 액세스할 수 있고 데이터 보안 침해 또는 개인정보 도용의 가능성이 커집니다.

그렇기 때문에 비즈니스 운영에 AI 애플리케이션을 사용하려면 적절한 데이터 보안 관리가 있어야 합니다.

비즈니스에서 AI를 적용하기 위해 생성하는 데이터가 많을수록 더 많은 사용자/시스템이 데이터에 액세스할 수 있고 데이터 보안 침해 또는 개인정보 도용의 가능성이 커집니다. 그렇기 때문에 비즈니스 운영에 AI 애플리케이션을 사용하려면 적절한 데이터 보안 관리가 있어야 합니다.

AI의 미래에서 무엇이 우리를 기다리고 있습니까?

인공 지능에 관한 현재의 시나리오가 무엇이든, 미래에는 AI가 지배하게 될 것이 분명합니다. AI가 기술을 더욱 발전시키면서 기업과 스타트업은 AI 도구를 자신들에게 유리하게 구현하고 있습니다.

차세대 소비자 경험에서 개인화된 권장 사항, 복잡한 문제 해결, 콘텐츠 생성에 이르기까지 모든 작업을 수행합니다.

AI는 데이터 세트를 해석 및 분석하고 심지어 패턴을 발견하는 전례 없는 능력 때문에 오늘날 기업에서 탐색되고 있습니다. 더 현명한 결정을 내리고, 고객 상호 작용을 분석하고, 판매를 예측하고, 시장 추세를 예측하고, 데이터 자동화 등을 수행하도록 지원합니다.

즉, 빠르게 변화하는 비즈니스 세계에서 기업이 경쟁력을 갖출 수 있도록 다양한 방법으로 지원하고 있습니다. 이 시나리오를 고려할 때 기업은 가까운 장래에 더 많은 AI를 사용할 가능성이 높습니다!

많은 사람들이 AI가 인간과 같은 지능으로 노동력을 대체할 것이라고 우려하지만 그렇지 않습니다. AI는 미래 경제의 큰 부분을 차지할 것이지만 가능한 한 효과적이기 위해서는 인간의 개입이 필요할 것입니다.

인공 지능은 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 지능을 다양하게 강화하여 그 어느 때보다 생산성을 높일 것입니다.

인공 지능이 귀하의 비즈니스에 적합한지 결정하십시오!

AI는 그들이 속한 산업에 관계없이 비즈니스에 다양한 방식으로 도움이 됩니다. 비즈니스에서 인공 지능의 힘이나 유용성을 활용하기 위해 기술적으로 업그레이드되거나 전문가가 될 필요조차 없습니다.

크든 작든 수천 개의 회사가 오늘날 데이터를 분석하고, 프로세스를 빠르게 추적하고, 반복 작업을 줄이고, 보다 현명한 결정을 신속하게 내릴 수 있는 자체 AI 플랫폼을 개발하고 있습니다.

간단히 말해서 AI는 직원의 업무량을 줄이면서 영업 및 마케팅에서 회계 및 데이터 분석에 이르기까지 여러 측면에서 비즈니스를 지원하고 있습니다. 또한 오류를 방지하고 위기를 방지하며 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다!

비즈니스에서 AI의 전반적인 이점에 감격한다면 Webskitters Technology Solutions Private Limited에 문의하십시오. 우리는 미국의 선구적인 앱 및 소프트웨어 개발 회사이며 AI 기술을 활용하여 즉시 사용 가능한 비즈니스용 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 방법을 알고 싶다면 연락하세요!

자주 묻는 질문

1. AI의 핵심 속성은 무엇입니까?

AI 또는 인공 지능은 Data Ingestion, Adaptive, Reactive, Forward-Looking 및 Concurrent의 5가지 주요 속성으로 구성된 광범위한 기술 개념입니다.

데이터 수집은 AI가 데이터 덩어리를 처리하기 때문에 속성이지만 AI는 적응하는 기계 학습으로 인해 상황에 지속적으로 적응해야 합니다.

또한 AI 도구는 주변 환경과 상황에 따라 변경해야 하기 때문에 반응형입니다. 미래 지향적 속성은 가능한 시나리오를 기반으로 결과를 예측하는 경우가 많기 때문에 AI에서도 고려됩니다.

마지막으로, AI 도구는 한 번에 여러 데이터, 여러 사람, 여러 시스템을 처리할 수 있으므로 동시 속성은 고려해야 할 필수 요소입니다.

2. 가장 일반적인 AI 모델은 무엇입니까?

AI 모델은 특정 작업을 수행하고 데이터 세트를 기반으로 몇 가지 일반적인 패턴을 식별하는 것과 같은 결과를 제공하도록 설계된 소프트웨어 프로그램입니다.

일반적으로 AI에는 여러 모델이 있지만 오늘날 알려지고 적용되는 가장 일반적인 모델은 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 심층 신경망, 의사 결정 트리 및 지원 벡터 머신입니다.

3. 가장 발전된 AI는?

오늘날 가장 발전된 AI가 무엇인지 궁금하다면 딥 러닝입니다! 엔지니어나 프로그래머가 방대한 양의 데이터를 입력하여 기계나 시스템을 훈련시키는 AI의 한 형태입니다.

기계는 데이터를 사용하여 문제를 해결하고, 상황을 예측하고, 결정을 내리고, 유용한 작업을 수행합니다.

4. 우리는 매일 어떤 AI를 사용합니까?

AI는 어디에나 있습니다! 우리는 전화기의 음성 어시스턴트, Siri/Alexa와 같은 디지털 어시스턴트, 얼굴 인식 잠금 해제, 내비게이션용 Google 지도, 쇼핑 앱의 유사한 제품 추천, 월 청구서 지불/청구 주기 알림, 스팸/사기 감지와 같은 매일 수백 가지의 예를 접하게 됩니다. .

5. AI가 해결할 수 있는 주요 문제는 무엇입니까?

AI가 해결하는 데 도움이 되는 비즈니스 문제뿐만 아니라 실제 문제 중 일부는 다음과 같습니다.

• 고객 문제
• 거대한 데이터 세트 분석
• 수요 예측
• 이미지/비디오 인식
• 고객 행동 또는 문제점 예측
• 질병의 정확한 진단
• 소셜 미디어에서 증오심 표현 또는 음란물 제거

6. 최근 AI 트렌드는?

대부분의 조직은 AI 기술을 수용하고 여러 가지 방법으로 수익을 점점 더 개선하고 있습니다. 오늘날 널리 퍼져 있고 널리 퍼질 주요 AI 트렌드 중 일부는 다음과 같습니다.

• 텍스트 편집/수정, 음성 및 이미지를 위한 AI
• 예술과 콘텐츠를 위한 생성 AI
• 고객 경험 향상을 위한 적응형 AI
• AI 기반 어시스턴트
• 맞춤형 학습
• 사기 방지

7. AI가 소기업을 어떻게 도울 수 있습니까?

오늘날 AI와 비즈니스는 밀접한 관련이 있습니다. 기업이 기하급수적으로 확장하고 성장할 수 있도록 지원해 왔습니다.

모든 규모와 유형의 기업은 AI의 이점을 누리고 있으며 오히려 업계에서 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. AI는 소기업이 성장하고 비즈니스를 다음 단계로 끌어올릴 수 있도록 지원합니다.

1. 고객 서비스 개선
2. 프로세스 자동화
3. 사이버 보안 강화
4. 더 나은 마케팅 캠페인 개발
5. 고객 관계 육성

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