비즈니스 소유자를 위한 인공 지능: 궁극적인 가이드

게시 됨: 2021-06-02

인공 지능은 기술 세계의 모든 사람들의 입에서 나오는 용어였습니다. 수년에 걸쳐 우리는 공상 과학 개념에서 실생활 문제에 대한 사용 가능한 솔루션으로 바뀌는 것을 지켜왔습니다. 음성 비서에서 소셜 미디어 알고리즘을 통해 Netflix의 추천 엔진에 이르기까지 AI는 일상 생활에 존재하며 거의 모든 사람이 어떤 방식으로든 AI에 대해 들어본 적이 있습니다.

그러나 최근 몇 년 동안 가장 뜨거운 주제 중 하나는 (매우 당연하게도) 비즈니스에서 인공 지능을 사용하는 것입니다. 경영진의 83% 가 AI를 전략적 우선 순위로 삼고 있기 때문에 기술에 대한 기대치는 매년 커집니다.

그러나 유행어의 이면에는 무엇이 있고, 정확히 어떻게 사용되고 있으며, 가장 중요한 것은 이것이 어떻게 의미 있는 방식으로 비즈니스에 도움이 될 수 있습니까?

이 기사는 이러한 모든 질문에 답하고 귀사에 가장 적합한 AI 솔루션을 선택하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

우선, 기본부터 시작하겠습니다.

AI 란 무엇입니까?

수십 년 동안 몇 가지 다른 정의가 있었지만 짧고 간단하게 유지하려면 다음과 같이 하십시오.

인공 지능은 인간 지능을 모방하고 일반적으로 인간이 수행하는 작업을 수행하도록 기계를 가르치는 것을 목표로 하는 학제 간 과학 분야입니다.

인공 지능을 사용 하면 이전에 수동으로 수행해야 했던 작업을 자동화하는 동시에 프로세스를 보다 효율적이고 최적화할 수 있습니다.

"인공 지능"이라는 용어는 많은 주제를 다루지만 이 간단한 설명은 AI의 하위 집합, 유형 및 다양한 용도, 비즈니스에서의 응용 등 이 기사에서 다룰 모든 내용에 대한 광범위한 기초 역할을 합니다.

그러나 그것에 도달하기 전에 먼저 대답해야 할 긴급한 질문이 하나 있습니다. 정확히 어떻게 작동합니까?

AI는 어떻게 작동합니까?

인공 지능의 주요 목표는 기계가 우리와 비슷한 행동을 하도록 만드는 것이라는 것을 이미 알고 있습니다. 이제 조금 더 깊이 파헤쳐 보겠습니다.

인공 지능이라는 주제에 조금 더 익숙하다면 정의에 완벽하게 부합하는 소위 "진정한 AI"가 실제로 존재하는지에 대한 이따금 논쟁을 우연히 만났을 것입니다.

맞습니다. "AI가 사물인가?"라는 질문입니다. 여전히 논의의 일부입니다.

AI는 현재 기계가 학습하고 그에 따라 행동할 수 있는 방대한 양의 정보와 데이터를 사용하여 작동합니다. 고급 수학적 알고리즘과 계산 덕분에 AI는 인간의 두뇌와 유사한 방식으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 이는 분석할 수 있을 뿐만 아니라 패턴을 통해 학습하고, 결정을 내리고, 복잡한 문제를 해결할 수 있음을 의미합니다.

AI는 분석할 수 있을 뿐만 아니라 패턴에서 학습하고, 결정을 내리고, 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

개념을 더 잘 이해할 수 있도록 현재 금융에서 AI가 어떻게 사용되고 있는지 살펴보겠습니다. AI는 이전 결과에 대한 데이터를 사용하여 위험 평가를 수행하고 비정상적이고 잠재적으로 의심스러운 거래를 감지할 수 있습니다.

간단히 말해서 AI가 작동하려면 일종의 입력이 필요합니다 . 이것이 일부 사람들이 "인공 지능"이라는 용어에 여전히 짜증을 내는 이유입니다. 인간과 똑같이 생각하고 행동하고 수행할 수 있는 기계는 실제로 존재하지 않습니다(아직).

현재 우리가 실제로 가지고 있는 것과 인공 지능 앞에 무엇이 놓여 있는지 완전히 이해하려면 이 과학 분야가 무엇인지 자세히 살펴봐야 합니다.

AI의 유형

인공 지능을 분류하는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 중요한 세 가지 유형의 AI에 중점을 둘 것입니다.

좁은 인공 지능 – 하나의 작업만 수행하고 특정 제한 사항에서 작동합니다. 우리에게 익숙한 AI이며, 예를 들어 가상 비서나 챗봇과 같이 일상 생활에서 가장 많이 볼 수 있는 AI입니다.
일반 인공 지능 – 강력한 인공 지능으로도 알려진 이것은 훨씬 더 복잡한 형태의 인공 지능으로, 기계가 인간 지능과 동등하게 수행할 수 있습니다. 즉, 스스로 생각하고 문제를 해결할 수 있습니다. 현재로서는 강력한 AI가 아직 개발되지 않았지만 과학자들이 이를 가능하게 하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.
인공 슈퍼 지능 – 기계가 스스로 의식을 얻고 인간의 능력을 능가하며 공상 과학 소설이 현실이 되는 곳. 말할 필요도 없이, 선정적인 헤드라인이 달리 주장하더라도 인공 슈퍼 지능은 현재 불가능합니다.

보시다시피 AI보다 앞서는 많은 가능성이 있으며 그 중 일부는 결코 달성되지 않을 수 있습니다. 지금 우리가 사용할 수 있는 인공 지능은 여전히 매우 인상적이지만 현장에 대한 열망은 그보다 훨씬 더 높습니다.

이 기사의 뒷부분에서 AI의 흥미진진한 미래에 대해 더 자세히 이야기할 것이지만 지금은 현재가 제공해야 하는 것으로 넘어가겠습니다.

AI의 하위 집합

인공 지능은 매우 광범위한 용어입니다. 필드 자체는 다양한 이름으로 불리며 그 중 일부는 다른 이름보다 더 익숙할 수 있습니다. 하위 집합은 모두 인공 지능의 일부이지만 특정 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있으며 AI 자체보다 훨씬 좁은 개념입니다.

AI의 주요 하위 집합을 하나씩 살펴보겠습니다.

기계 학습 – 이름에서 알 수 있듯이 머신 러닝은 경험과 데이터 사용을 통해 학습하도록 머신을 가르치는 것입니다. 간단히 말해서 ML은 데이터의 패턴을 인식하는 것이므로 기계가 관련 출력을 생성할 수 있습니다.
딥 러닝 – 이것은 머신이 구체적이고 복잡한 모델인 심층 인공 신경망 덕분에 학습할 수 있는 ML의 일부입니다. 딥 러닝 덕분에 기계는 인간이 가장 정확하게 생각하는 방식과 유사한 프로세스인 많은 숨겨진 레이어를 통해 데이터를 필터링할 수 있습니다. 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점에 대해 자세히 알아보려면 기사를 확인하세요.
자연어 처리(NLP) – 인간의 언어와 관련된 모든 것을 다룹니다: 문맥 읽기, 쓰기, 말하기, 통역 등. 이것은 서면 또는 구어 형태의 텍스트에 대한 자동 조작 및 이해를 다룹니다. 예를 들어 감정 분석을 위해 자연어 처리가 사용됩니다.
컴퓨터 비전 – 패턴을 찾고 시각 자료에서 정보를 추출하고 이미지 또는 비디오 분석을 기반으로 실행 가능한 통찰력을 얻는 데 중점을 둡니다. 컴퓨터 비전의 가장 인기 있는 응용 프로그램 중 하나인 얼굴 인식에 대해 잘 알고 있을 것입니다.
Cognitive Computing – 이 하위 집합은 사고 과정을 최대한 인간의 두뇌와 유사하게 모방하는 데 중점을 두고 있으며, 기계가 인간과 유사하게 상황을 분석하고 복잡한 문제를 해결하도록 가르치는 것을 목표로 합니다.

AI 대 기계 학습 – 차이점을 기억하십시오!

인공 지능과 머신 러닝의 정의가 상당히 유사하다는 것을 눈치채셨을 것입니다. 사실, AI라는 용어는 특히 기계 학습이 더 적절한 곳에서 수년 동안 자주 오용 되었습니다.

ML은 처리된 데이터에서 지식을 얻고 이를 기반으로 출력을 생성할 수 있는 기계에 정확히 초점을 맞추는 반면 인공 지능은 인간과 유사하게 "생각"하고 행동할 수 있는 기계를 다룹니다.

머신러닝이 궁금하세요?

더 알아보기

게다가 기계 학습은 실제로 인간의 생각을 모방하는 AI 알고리즘을 만드는 과정에서 가장 중요한 부분입니다.

용어를 서로 바꿔서 사용하는 것이 정확히 잘못된 것은 아니지만 인공 지능은 훨씬 더 넓은 개념이며 기계 학습은 특정 하위 집합이라는 것을 기억할 가치가 있습니다.

우리는 인공 지능 및 관련 용어에 대한 꽤 좋은 개요를 가지고 있습니다(AI가 어떻게 작동하는지 더 자세히 알고 싶다면 기사를 확인할 수 있습니다). 이제 무엇이 무엇인지 이해했으므로 이 기사의 요지를 파악하고 다음 질문에 답할 차례입니다. AI가 기업에 정확히 어떤 이점을 줄 수 있습니까?

비즈니스의 AI

2015년과 2019년 사이 에 인공 지능 솔루션을 구현하는 기업의 수는 270% 증가했으며, 점점 더 많은 기업이 이 기술이 제공하는 기회에 열광하고 있습니다.

이 섹션에서는 AI가 제공하는 주요 가능성과 이점과 대부분의 수요가 많은 산업에서 현재 응용 프로그램을 다룹니다.

AI의 가능성

모든 소란이 무엇인지 자세히 살펴보고 비즈니스에서 AI의 가능한 응용 프로그램을 살펴보겠습니다.

고객 분석

고객을 확보하고 유지하는 데 있어 개인화가 성공의 열쇠라는 것은 속보가 아닙니다. 고객 분석은 특정 고객 그룹에 대한 데이터 기반 통찰력을 얻는 데 중점을 두고 있으며 회사가 사용자 기반의 요구에 정확하게 메시지를 타겟팅할 수 있도록 합니다.

가능한 한 상세하고 관련성 높은 정보를 얻기 위해 예측 분석과 고객 세분화라는 두 가지 ML 기반 솔루션을 결합합니다.

챗봇

웹사이트나 앱에 챗봇을 구현하면 기업에서 직원의 업무량을 덜어주면서도 사용자에게 연중무휴 고객 서비스를 제공할 수 있는 좋은 기회를 얻을 수 있습니다. 얼마나 많은 고객이 "줄을 서서" 기다리고 있더라도 응답은 즉시 옵니다.

그러나 그것이 전부는 아닙니다. 챗봇을 사용하면 서비스에서 개선해야 할 사항에 대해 클라이언트로부터 피드백을 수집할 수 있는 간단하지만 효율적인 방법 도 얻을 수 있습니다.

이미지 인식

우리는 매우 시각적인 세계에 살고 있으며 인공 지능은 우리가 그것을 더 잘 이해하도록 도울 수 있습니다. 이미지 인식은 얼굴 인식에서 액세스 제어를 통해 조직 및 시각적 데이터 분류에 이르기까지 다양한 방식으로 기업에서 사용할 수 있습니다.

이미지 인식을 실제로 사용하려면 포트폴리오에서 Planter 앱을 확인하십시오. 사진만 보고 올바른 식물을 식별할 수 있도록 도와주는 솔루션입니다!

이탈 예측

예측 분석의 일부인 머신 러닝 기반 이탈 예측은 비즈니스 개선이 필요한 부분을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 그것은 기업이 냉혹한 진실을 직시하고 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 어떤 고객이 귀하의 서비스 사용을 중단할 가능성이 있으며 그 이유는 무엇입니까?

ML 알고리즘을 사용하여 모든 관련 데이터를 분석함으로써 고객 유지율을 크게 높이고 고객과 비즈니스 전체에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

가격 예측

제품에 올바른 가격표를 부착하는 데 문제가 있습니까? AI 기반 가격 예측 을 통해 제품 비용을 평가하여 시장과 대상 고객에 맞도록 할 수 있습니다 . 예측은 고객 행동, 경쟁업체의 제안, 제품에 대한 수요 등에 대한 철저한 분석을 기반으로 합니다.

가격 예측을 사용하여 기업은 적시에 가장 합리적인 제안을 제공함으로써 고객과의 신뢰와 참여를 구축할 수 있습니다. 이 AI 솔루션은 예를 들어 비행기 티켓 예측에 사용하는 항공 여행 회사 사이에서 매우 인기가 있습니다.

텍스트 분석

많은 양의 문서나 구조화되지 않은 텍스트는 무엇을 찾아야 할지 모를 경우 매우 빠르게 혼란스러워질 수 있습니다. 여기에서 텍스트 분석이 필요합니다. 정리되지 않은 단어 혼란에서 귀중한 통찰력과 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다.

텍스트 분석의 가장 인기 있는 용도 중 하나는 단어 뒤에 숨겨진 의미와 감정을 감지하는 감정 분석이며 기업에서 고객의 생각과 의견을 더 잘 이해하는 데 사용합니다.

귀하의 비즈니스에 가장 적합한 AI 솔루션이 무엇인지 알고 싶다면 주저하지 말고 당사 전문가에게 문의하십시오!

AI의 이점

이러한 가능성은 모두 멋지고 흥미롭게 들리지만 비즈니스 소유자는 이를 구현하여 무엇을 얻을 수 있습니까?

글쎄, 많이있다!

자동화된 프로세스 및 운영

이것은 아마도 가장 명백하고 동시에 AI가 기업에 가져올 수 있는 가장 중요한 이점일 것입니다. AI는 이전에 수동으로 수행되었던 작업을 최적화하고 자동화함으로써 기업이 보다 효율적으로 작업하고 결과적으로 귀중한 시간을 절약하도록 도울 수 있습니다 .

데이터 기반 비즈니스 통찰력

데이터 분석은 회사의 고충에 대한 올바른 솔루션을 찾고 비즈니스 성장을 확보하는 데 매우 중요합니다. 그러나 많은 양의 데이터를 이해하는 것은 수동으로 수행하는 지루하고 어려운 작업일 수 있으며, 바로 이것이 인공 지능이 구출하는 곳입니다. 기업이 새로운 기회를 식별하고 탁월한 개선을 위한 길을 만드는 데 도움이 됩니다.

개인화된 사용자 경험

타겟 고객을 더 잘 이해하고 싶으십니까? 고객 행동 분석, 제품 추천, 고객 세분화 및 더 나은 타겟팅 - AI로 구동되는 이 모든 솔루션 은 고객이 원하는 것을 적시에 정확하게 제공받을 수 있도록 합니다.

향상된 고객 서비스

이미 언급했듯이 챗봇은 항상 이용 가능하고 사용자가 제기하는 질문에 답할 준비가 되어 있기 때문에 고객 서비스 개선과 관련하여 진정한 AI 영웅입니다. 그러나 행동 분석은 올바른 메시지를 형성하고 마케팅 효과를 높이는 데에도 도움이 된다는 사실을 잊지 마십시오.

더 나은 정확도

AI로 회사 프로세스를 자동화하면 인적 오류 가능성을 줄일 수 있습니다. 기계가 실수를 덜 저지르는 것으로 판명될 수 있을 뿐만 아니라 AI 솔루션을 사용함으로써 실제 직원이 일상적인 작업에 더 적은 시간을 할애하고 더 긴급한 문제에 집중할 수 있기 때문입니다.

산업 전반에 걸친 AI 애플리케이션

좋습니다. 우리는 기본 원칙, 가능성, 이점을 알고 있습니다. 이제 AI가 다양한 산업 분야에서 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다!

이 기술은 기본적으로 모든 산업에서 어떤 방식으로든 적용될 수 있지만 인공 지능의 도움으로 진정으로 혁명을 일으킨 일부가 있습니다. 이 기사에서는 다음에 중점을 둘 것입니다.

우리는 많은 산업 분야에서 일합니다

당신을 찾아라!

보건 의료
전자상거래
재원
오락
여행하다
마케팅

우리 모두에게 가장 중요한 것부터 목록을 시작합시다…

보건 의료

AI는 이미 의료 산업을 크게 변화시키는 데 도움이 되었으며 미래의 기술 사용에 대한 기대는 날로 커지고 있습니다.

의료 산업이 머신 러닝 알고리즘을 통해 실제로 혜택을 받은 것 . 예를 들어, 병변을 암성 또는 비암성으로 분류하기 위해 방사선학 분야에서 사용됩니다.

대규모 의료 데이터 세트를 처리할 수 있는 능력 덕분에 이 알고리즘은 질병을 조기에 발견하고 예측하고 개인화된 치료법을 개발하는 데에도 사용할 수 있습니다.

전자상거래

제품 추천 시스템 은 전자 상거래의 진정한 혁신이며 eBay 또는 Amazon과 같은 업계 최대 플레이어가 최대한 활용하는 시스템입니다.

하지만 그것이 전부는 아닙니다. 인공 지능은 고객 행동(예: 카드 포기)을 분석하고 , 제품 설명을 자동으로 생성하고, 가격을 최적화 하고, 물론 챗봇을 통해 고객 서비스와 경험을 개선하는 데도 사용됩니다.

재원

AI가 금융 산업에 가져온 개선 사항 중 가장 중요한 것은 보안입니다.

인공 지능 솔루션을 구현함으로써 금융 기관은 이제 의심스러운 활동 감지의 이점을 누릴 수 있으며, 특히 고위험 지역에서 은행에 수억 달러를 절약할 수 있습니다.

여기서 가장 큰 승자는 아마도 인공 지능이 정확한 신용 점수 와 즉각적인 재산 피해 평가와 함께 제공되는 보험 분야일 것입니다.

오락

...예, 우리는 그 추천 시스템을 다시 언급해야 할 것입니다!

엔터테인먼트 서비스는 사용자의 참여를 유지하는 데 중점을 두고 있으며 책, 음악, 영화 등에 대한 타겟팅된 제안 이 바로 그러한 역할을 합니다. Spotify 또는 Youtube와 같은 즐겨 사용하는 앱을 탐색하는 동안 이러한 문제가 발생했을 수 있습니다.

엔터테인먼트 애플리케이션의 경우 AI 솔루션을 사용하면 콘텐츠 관리 에 큰 이점이 있습니다. 알고리즘은 공격적이거나 부적절한 콘텐츠를 찾아내고 자동으로 플래그를 지정하거나 삭제할 수 있습니다.

엔터테인먼트는 또한 진정한 사용자 감정과 태도를 아는 것이 가장 매력적인 경험을 만드는 데 도움이 되기 때문에 감정 분석 의 가장 큰 혜택을 받는 산업입니다.

여행하다

전자 상거래와 마찬가지로 여행 산업은 챗봇 을 사용하여 많은 것을 얻었습니다. 고객은 가능한 한 빨리 여행 정보를 원하고 24/7 고객 서비스 가용성은 양 당사자에게 매우 환영합니다.

개인화도 여기서 핵심입니다. 여행 산업은 AI를 최대한 활용하여 고객을 위한 개인화된 여행 계획과 호텔 추천 을 개발합니다. booking.com 플랫폼은 AI 및 ML 솔루션을 사용하여 개별 여행자에게 적합한 서비스를 제공하는 업계 리더의 아주 좋은 예입니다.

마케팅

자동화는 마케팅 업계의 모든 사람이 염두에 두고 있으며 그럴 만한 이유가 있습니다. 지난 몇 년 동안 AI와 ML은 마케터가 데이터 기반 통찰력을 사용하여 사용자를 더 잘 타겟팅하고, 자동화된 A/B 테스트 를 수행하고, Google에서 수행한 것처럼 PPC 광고를 만드는 데까지 사용할 수 있도록 도왔습니다.

무엇 향후 계획? AI의 미래

인공 지능은 시시각각 진화하고 있으며 실제로 미래가 어떨지 예측하기 어렵습니다. 즉, 우리가 이미 정확히 지적할 수 있는 몇 가지 매우 분명한 경향이 있습니다.

아직 자율주행 자동차 의 약속에 대해 들어본 적이 없다면 가까운 장래에 듣게 될 가능성이 큽니다. 2021년에는 ALKS(자동 차선 유지 시스템)가 장착된 자동차가 영국 도로에 진입할 수 있도록 승인되었습니다. 그러나 운전 면허증이 필요하지 않고 운전대를 AI에게 맡기는 데는 여전히 몇 년이 걸릴 것입니다.

우리는 이전에 의료가 AI에 대한 희망이 가장 높은 산업이라고 언급했습니다. 기술이 발전함에 따라 진단은 더 빠르고 정확해지며 치료는 개인에게 가장 적합할 것이며 관리 작업은 완전히 자동화될 수 있어 의료 전문가의 기쁨이 될 것입니다. AI가 강화된 로봇 이 언젠가는 수술을 할 수 있다는 희망도 있지만, 현재로서는 미래에 대한 희망에 불과하다.

AI는 가정, 직장, 여가 시간을 보내는 방식에 더욱 얽히게 될 것입니다.

우리의 일상은? AI가 가정, 직장, 여가 시간을 보내는 방식에 더욱 얽히게 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. AI 기반 음성 비서는 훨씬 더 발전되고 널리 사용될 것이며 '스마트 홈'이 표준이 될 것 입니다. 결국 인공 지능은 우리의 삶을 더 편안하게 만드는 것을 목표로 할 것입니다.

세계화 시대에 AI가 미래에 우리에게 가져다 줄 가장 흥미로운 약속 중 하나는 다른 언어로 의사 소통을 쉽게 하는 것입니다. 이 기술이 문맥과 뉘앙스를 더 잘 이해하고 정확한 번역을 하는 법을 배우게 됨에 따라 우리는 오해를 받을 염려 없이 서로 다른 두 언어로 대화할 수 있게 될 것 입니다.

비즈니스를 위한 내용은 무엇입니까?

AI는 이미 비즈니스 세계를 변화시키고 있으며 현재 추세가 가까운 미래에도 계속될 것이라고 기대할 수 있습니다 . 데이터 기반 통찰력 덕분에 회사의 대부분의 관리 프로세스와 반복적인 작업이 자동화되고 마케팅 활동이 모든 세부 사항을 고려하는 세상을 생각해 보십시오.

당신은 미래에 대해 훨씬 더 정확한 예측을 할 수 있고 당신이 부족한 부분을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 끊임없이 진화하는 기술이 뛰어난 디지털 제품 아이디어를 제공한다는 점은 말할 것도 없고 항상 새로운 AI 가능성에 주의해야 합니다!

요약

이 기사에서는 AI가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 주요 유형과 하위 집합이 무엇인지 정의했습니다. 우리는 비즈니스에서 AI의 주요 용도, 기업가에게 제공하는 가능성과 이점, 그리고 현재 여러 산업에 AI가 적용되는 방법을 살펴보았습니다. 또한 인공 지능의 미래와 우리 앞에 놓여 있는 기회에 대해서도 살펴보았습니다.

전문가와 함께 AI 기반 솔루션 구축

같이 일하자

기업이 디지털화 시대에 번창하기 위해서는 최신 기술 동향을 파악해야 한다는 점에는 의심의 여지가 없습니다. AI가 기술 분야에서 가장 뜨거운 주제 중 하나이기 때문에 이를 최대한 활용하여 서비스를 개선하고 경쟁자를 훨씬 뒤쳐지게 해야 합니다.

이미 인공 지능 프로젝트를 염두에 두고 있다면 Miquido 전문가에게 문의하십시오! 우리는 귀하의 요구와 기대에 맞는 솔루션을 만들고 AI 가능성을 최대한 활용하는 제품을 만들 것입니다.