원격이지만 참여도 높은 비즈니스 상호작용: AI와 함께 다시 상상해 보기 – 사고 지도자들

Gary Bhattacharjee, Infosys AI Practice 리드

비즈니스 거래를 진행하는 데 개인 상호작용의 힘은 종종 간과되어 왔습니다. 그러나 2020년 COVID-19 팬데믹은全球 비즈니스에서 모든 물리적 접촉점을 폐쇄하여 지도자들이 비즈니스 규범을 재고해야 했습니다. 비즈니스 간(B2B) 상호작용에서 인간 상호작용이 복잡해지는 요인과 인공 지능(AI)의 원칙이 이를 어떻게 완화하는지 살펴보겠습니다.

협업

원격 작업 환경에서 물리적 상호작용 없이 팀을 구성하기가 어렵습니다. 팬데믹 이전에 가상 회의 기술이 이미 존재했지만, 폐쇄로 인해 협업을 위한 유일한 방법이 되었습니다. 이는 기존 기능을 개선하고 확장할 수 있는 혁신의 기회를 열어주었습니다.

전사

신경망 기술을 사용하는 AI는 가상 회의에서 음성-텍스트 기술을 사용하여 자동으로 회의록을 생성할 수 있습니다. 또한 분석, 추적, 참조를 위해 자동으로 전사를 생성할 수 있습니다.

번역

AI의 전이 학습 기술을 사용하여 다국어 참가자가 있는 가상 회의에서 자동으로 대화 번역을 할 수 있습니다.

감정

대면 회의에서 우리는 무의식적으로 몸 언어를 읽고 응답을 설계합니다. 그러나 비디오 통화에서는 이것을 하기가 어렵습니다. 그러나 제스처 분석과 마이크로 얼굴 분석 기술을 사용하여 인간의 감성보다 더 정확하게 감정을 식별할 수 있습니다.

서류

비즈니스-소비자(B2C) 거래를 위한 서류는 디지털 세계에서 크게 감소했습니다. 그러나 비즈니스 간(B2B) 상호작용은 여전히 서면 문서, 인쇄 양식 및 手書き 문서의 정보를 해석하는 데 크게 의존합니다. 주요 이유는 다양한 거래의 비즈니스 규칙이 고유하고 복잡하여 컴퓨터화가 불가능하기 때문입니다.

자연어 이해(NLU)

온톨로지 및 신경망 기반 알고리즘을 사용하여 контек스트를 합성하여 비즈니스 문서(예: 계약서)를 이해하는 분야에서 발전이 이루어지고 있습니다. NLU를 사용하는 플랫폼은 사람의 손을 사용하여 문서를 처리할 필요성을 대체하여 무접촉 비즈니스 운영을 지원할 수 있습니다.

필기 인식

많은 내용이 아직 手書き 노트에 기록되어 있습니다(예: 계약서上的 법적 노트, 임상 노트, 처방전 등). 이미지 처리, 패턴 인식 및 스타일 분류의 발전으로 手書き 텍스트의 정확도와 이해도가 향상되었습니다. 이것은 인간의 접촉을 제거하고 手書き 통신에서 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.

기원

현실 세계에서 우리는 다른 사람의 정체성을 당연하게 생각합니다. 그러나 가상 세계에서는 우리가 상호작용하는 实体의 정체성을 검증하고 인증해야 합니다.

디지털 정체성

인간 사용자는 디지털 공간에서 남긴 전자적 흔적(電子足跡)으로 식별될 수 있습니다. 봇은 인간을模倣할 수 있지만, 행동 분석을 사용하는 AI 기반 기계는 非人間을 식별할 수 있습니다. 또한 제3자 데이터 소스에서 프로필 정보를 수집하여 시스템은 사람을 인증하고 자격을 검증하여 인간의 심사 필요성을 제거할 수 있습니다.

제3자 검증

공증 서비스와 에스크로 서비스는 비즈니스 거래에서 제3의 实体가 정체성이나 거래를 검증하기 위해 만들어졌습니다. 그러나 디지털 서명, 생체 인증 및 기타 AI 기반 기술의 발전으로 공증은 완전히 가상으로 만들 수 있습니다. 따라서 인간 공증人の 필요성을 제거할 수 있습니다.

블록체인

블록체인 기술은 비즈니스에서 거래, 계약 또는 자산의 진위를 확립합니다. AI의 기계 학습 기술을 사용하여 비즈니스 контек스트에서 파생될 수 있지만 변경할 수 없는 고유 식별자를 생성할 수 있습니다.

보안

가상 공간에서 보안은 물리적 공간에서 당연하게 생각하는 것을 발견하고 관리해야 합니다. 이러한 위협은 종종 보이지 않습니다.

주변 보호

가상 작업장에서 사용자는 일반적으로 다단계 인증된 ‘게이트’를 통해 입장하며 모든 통신은 암호화되어 있습니다. 그러나 이러한 보호 방법은 해킹의 대상이 될 수 있습니다. AI의 발전은 즉시적인 위협 감지와 격리를 지원합니다.

내부 위협

보다陰險한 위협은 인증된 사용자가 비정상적인 행동을 할 때입니다. 예를 들어, 사용자는 원격 컴퓨터 화면에서 민감한 데이터를 쉽게窃取할 수 있습니다. AI의 행동 분석 기술을 사용하여 이러한 행동을 식별하고 추론할 수 있습니다.

몰입

원격으로 일하는 사람들은 작업장에서의 대화와 상호작용을 놓치게 됩니다. 또한, 재택근무자의 주의력은 종종 개인적인 트리거로 인해 약해집니다. AI의 비전 분석과 비디오 지능 기술은 다음 기술을 가능하게 합니다.

증강 현실(AR)

AR은 가상 객체를 실제 객체와 결합하여 홈 오피스에 물리적 感覺을 주는 인터랙티브 작업 공간을 제공합니다. AI의 비전 지능 기술을 사용하여 이러한 현실을 변경하여 작업자를 참여시키는 확장된 작업 공간을模倣할 수 있습니다.

가상 현실(VR)

VR에서 작업자는 완전히 비전, 음성 및 觸覺으로 투영된 현실에 몰입됩니다. 특정 비즈니스 작업장에서 고급 VR 시스템과 디지털 트윈을 렌더링할 수 있습니다. 이것은 데이터와 행동의 복잡한 구성과 실시간으로 감지된 아날로그 트윈의 디스플레이입니다.

이러한 AI 기반의 증강된 능력은 원격으로 일하는 작업자의 ‘현실 세계’ 참여 필요성을 완화할 수 있습니다. 그러나 아직도 현재의 AI 발전이 도달하지 못하는 한 가지 것이 있습니다. 즉, 직감입니다. 이것은 인간이 느끼는第六感이거나, 아직 수학적으로 표현되지 않은 것일 수 있습니다. 성공적인 결과에 대한 인식은 아직도 직감 기반의 의사 결정을 선호합니다. 이것은 우리의 직감에 대한 깊은 의존성 때문입니다. 그러나 시간이 지나면 vielleicht 우리는 기계 기반의 제어를 신뢰하고 직감을 극복할 수 있을 것입니다. 직감은 인간의 마음의 일시적이고 허구의 構造일 수 있습니다. 또는 이것은 실제로 계산되고 모방되고 증폭될 수 있는 것입니다. AI가 계속 발전하면 우리는 결국 직감을 신뢰할 수 있는 기계를 만들 수 있을 것입니다.