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AI의 부상은 의료, 금융, 기술, 판매 및 마케팅 등 주요 산업 전반에서 비즈니스 사용 사례와 AI 애플리케이션의 발견을 촉진하고 있습니다. AI 활용은 이전에 없던 수준으로 도달했으며, 실제 시나리오에서 자동화를 강화하기 위한 상당한 투자와 연구가 진행되고 있습니다.
Statista에 따르면, 현재 약 100억 달러인 AI 시장 가치는 2030년까지 거의 2조 달러로 폭발적으로 증가할 것으로 예상되어 20배의 증가를 나타냅니다.
6개의 주요 산업에서 다른 AI 애플리케이션과 함께 AI 도입을 시작하는 몇 가지 팁을 살펴보겠습니다.
비즈니스에서 AI가 할 수 있는 일
AI는 기계가 전통적으로 인간의 주의가 필요한 반복적인 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 이는 방대한 양의 데이터와 알고리즘을 사용하여 정보를 분석하고 해석하여 정확한 예측과 정보에 기반한 의사 결정을 가능하게 합니다.
AI 도구는 비즈니스에 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다.
- 효율성과 생산성을 높여 인간이 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
- 고속 비즈니스 의사 결정과 운영을 가능하게 하여 개발 주기를 단축하고 개발 비용에 대한 ROI를 빠르게 회수할 수 있습니다.
- 敏捷한 능력과 비즈니스 모델 확장을 가능하게 하여 새로운 수익 흐름을 식별할 수 있습니다.
- 인간의 오류를 줄이고 품질을 개선하여 재무 조정에서 오류 없는 결과를 제공할 수 있습니다.
- 비용이 많이 들고 중단을 일으키는 고장을 방지하기 위한 더 나은 모니터링 능력을 제공합니다.
6개의 주요 산업에서 AI 애플리케이션
인공 지능은 다양한 산업에서 운영을 개선하고 워크플로를 간소화하며 고객 경험을 향상시킵니다. 아래에서 몇 가지를 살펴보겠습니다.
1. 마케팅의 AI 애플리케이션
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마케팅의 글로벌 AI 시장은 2025년까지 400.9억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2020년부터 2025년까지 연평균 29.7%의 성장률을 보일 것입니다.
기업은 고객 참여도를 높이고 마케팅 전략을 개선하기 위해 AI를 사용합니다. 여기에는 맞춤형 콘텐츠, 동적 가격 설정, AI 주도 이메일 전송 시각 및 광고 타게팅 등이 포함됩니다.
마케팅의 AI 애플리케이션은 다음과 같습니다.
개인화된 콘텐츠
AI 기술은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터를 평가하고 소비자 선호도를 예측하여 비즈니스에서 각 고객의 고유한 요구와 관심사에 맞게 콘텐츠를 맞춤설계할 수 있습니다. 예를 들어, BuzzFeed는 콘텐츠를 대상으로 하는 미디어 회사입니다. AI를 사용하여 콘텐츠를 맞춤설계합니다.
대화형 AI
대화형 AI는 사용자가 자연어로 통신할 수 있는 기술인 채팅봇과 가상 에이전트를 말합니다. 이러한 기술은 기계 학습과 자연어 처리를 사용하여 인간과 같은 상호작용을 시뮬레이션합니다. 개인화, 확장 및 사용자와 효과적으로 통신할 수 있는 능력으로 인해 대화형 AI는 비즈니스에서 무결하고 동적인 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
광고 타게팅
AI는 광고 타게팅에 큰 영향을 미쳤습니다. 이는 고객 프로필을 생성하기 위해大量의 데이터를 분석하여 마케터가 광고를 더 정확하게 타게팅할 수 있도록 합니다. 결과적으로 마케터는 더 높은 전환率, 더 낮은 인수 비용 및 더 나은 ROI를 즐길 수 있습니다.
2. 법률 서비스의 AI 애플리케이션
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AI의 채택은 법률 산업을 변革하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 루틴 작업을 자동화하고 비용을 줄이고 정확성을 개선하고 있습니다. Accenture의 보고서에 따르면, 변호사와 법률 전문가가 수행하는 책임의 최대 60%가 자동화될 수 있습니다.
법률 산업에서 AI가 혁신을 일으키는 방법을 살펴보겠습니다.
법률 연구
AI는 법률 전문가가 시간과 노력을 절약하면서 법률 연구를 수행하는 데 도움이 되는 고급 알고리즘을 제공합니다. 법률 전문가는 AI 기반 법률 연구 도구를 사용하여大量의 데이터를 신속하게 평가하고 분석하여 더 나은 선택을 할 수 있습니다.
예를 들어, ROSS Intelligence는 여러 법률 회사, 예를 들어 Dentons를 도와 연구 절차를 자동화하고 생산성을 향상시키는 AI 기반 플랫폼입니다.
전자 발견
전자적으로 저장된 정보(ESI)를 법적 요청에 응하여 찾고, 수집하고, 생성하는 것을 전자 발견이라고 합니다. 전자 발견은 기존의 수동적인 방법보다 더 빠르고, 더 정확하게, 더 저렴하게 AI를 사용하여 수행할 수 있습니다. Relativity의 AI 기반 기술을 사용하여 법률 전문가는 수집에서 생산까지의 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
판사 봇
AI가 주목받고 있는 분야 중 하나는 판사 봇의 개발입니다. 판사 봇은 법적 전례와 데이터 분석을 기반으로 더 나은 판단을 도와주는 AI 기반 시스템입니다. 판사 봇은 판사에게 법적 문제에 대한 더 깊은 이해를 제공하고 더 정확하고 일관된 판단을 내리도록 도와줄 수 있습니다.
중국은 최초의 판사 봇을 도입했습니다. Xiozhi라는 이름의 이 봇은 특정 민사 사례를 심판을 통해 효과적으로 처리할 수 있습니다.
3. 판매의 AI 애플리케이션
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판매 부문은 데이터 기반의 의사 결정과 리드 생성 및 고객 참여를 통해 성능을 향상시키는 데 AI를 사용하여 큰 변화를 겪고 있습니다. McKinsey의 보고서에 따르면, 리드 생성과 기회 식별을 위해 AI를 사용하는 판매 팀은 생산성을 최대 50%까지 향상시킬 수 있습니다.
판매에서 AI의 몇 가지 애플리케이션은 다음과 같습니다.
대화 지능
대화 지능은 판매 에이전트와 고객 사이의 대화를 녹음하고 분석하여 데이터 기반의 통찰력을 추출하는 데 AI를 사용합니다. 비즈니스에서는 고객 행동과 선호도에 대한 정보를 수집하기 위해 대화 지능을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 기대에 부응하는 판매 전략을 맞춤설계할 수 있습니다.
대화 지능은 인간의 의사 소통 패턴에 대한 통찰력을 제공하고 일반적인痛点을 식별하여 대화형 AI 시스템을 개발하여 고객의 요구를 더 잘 충족하도록 합니다.
AI 아바타
AI 아바타는 시장에서 새로운 물결을 일으키는 최신 AI 기술 중 하나입니다. 이러한 가상 비서들은 기계 학습 알고리즘과 자연어 처리를 사용하여 개인화된 고객 서비스와 판매 지원을 제공합니다. AI 아바타를 사용하여 판매 팀은 반복적인 작업을 자동화하여 비즈니스에 중요한 작업에 집중할 수 있습니다. 예를 들어, Synthesia.io는 전문 비디오를 만들기 위한 AI 아바타를 생성할 수 있는 AI 비디오 생성 플랫폼입니다.
리드 생성
AI가 발전한 또 다른 분야는 리드 생성입니다. 비즈니스에서는 기계 학습 알고리즘과 예측 분석을 사용하여 전환 가능성이 높은 고품질 리드를 식별하고 우선순위를 지정할 수 있습니다.
자동화된 리드 스코어링 프로세스는 판매 직원에게 귀중한 시간을 절약하여 잠재 고객과 의미 있는 관계를 구축할 수 있도록 합니다. 이를 통해 비즈니스에서는 판매 노력을 최적화하고 거래를 체결할 가능성을 향상시키며 리드 관리 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
예를 들어, Leadzen.ai는 프로스펙팅 프로세스에서 비즈니스에 실시간 업데이트를 제공하는 AI 기반 리드 생성 도구입니다.
4. 기술의 AI 애플리케이션
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IDC는 2024년까지 세계는 AI에 1,100억 달러를 지출할 것으로 예상했으며, 기술 부문이 지출의 대부분을 차지할 것으로 예상됩니다.
기술 부문에서 AI의 최신 애플리케이션은 다음과 같습니다.
머신 러닝 소프트웨어 개발
머신 러닝 소프트웨어 개발은 데이터에서 학습하고 시간이 지나면서 개선할 수 있는 지능형 시스템을 개발하는 것을 말합니다. 이는 자동화된 머신 러닝 작업(MLOps), 백엔드 개발, 데이터 엔지니어링 및 머신 러닝 모델 배포를 포함합니다.
자연어 처리
자연어 처리는 기계가 인간의 언어를 읽는 것을 넘어서 이해하고 해석하는 것을 가능하게 합니다. 자연어 처리의 힘을 활용하여 기계는 텍스트에서 의미를 추출하고 음성 인식, 감정 분석, 자동 텍스트 요약 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
자연어 처리에서 GPT 개발은 GPT-3와 GPT-4를 기반으로 하는 텍스트 생성 모델을 개발하는 것을 말합니다. 이는 사용자 경험을 개선하고 프로세스를 자동화하며 서비스를 개선하기 위해 비즈니스에서 제품과 서비스를 개선하는 데 도움이 됩니다.
5. 의료의 AI 애플리케이션
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AI는 의료 산업을 지원하여 진단을 빠르게 하고 환자 결과를 개선합니다. 의료에서 AI의 몇 가지 애플리케이션을 살펴보겠습니다.
신약 개발
임상 시험마다 평균 13억 달러의 비용이 소요되며, 개발된 약물 중 10%만 시장에 출시됩니다. 그러나 AI는 약물의 부작용과 효능을 분석하고 예측하여 신약 개발을 가속화합니다. 또한 AI는 치료에 중요한 약물의 시장 출시 시간을 단축합니다.
예를 들어, Therapeutics Data Commons는 약물 개발의 모든 단계에서 데이터 세트 큐레이션 및 알고리즘 설계를 제공하는 개방형 플랫폼입니다.
로봇 수술
로봇은 수술 절차에서 빠르게 普及되고 있으며, 병원에서는 최소 침습적 절차와 개방형 심장 수술에 의존하고 있습니다. 로봇 보조 수술은 합병증이 줄어들고, 통증이 줄어들고, 회복이 더 빠르다는 결과를 나타냅니다.
예를 들어, 미국의 Mayo Clinic은 정밀도, 유연성 및 제어력을 인간의 능력을 초월하는 로봇 보조 수술을 수행합니다.
AI 기반 가상 치료사
AI 기반 가상 치료사는 일상적인 정신 건강 도전에 대한 혁신적인 솔루션을 제공하여 의료 접근성을 개선하고 디지털 환자 참여도를 높입니다. 또한, 의료 챗봇은 실시간으로 인간 치료사와 협력하여 피드백이나 제안을 제공할 수 있습니다.
6. 금융의 AI
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AI는 다양한 산업을 혼란시키고 있지만, 은행과 금융을 포함한 산업에 더 큰 영향을 미치고 있습니다. 금융 서비스 보고서에 따르면, 은행은 2023년까지 AI 애플리케이션을 사용하여 4470억 달러를 절약할 수 있습니다.
그것의 몇 가지 애플리케이션을 살펴보겠습니다.
AI 기반 개인화된 뱅킹
AI 기반 개인화된 뱅킹은 산업을 혁신하고 있습니다. 모바일 뱅킹 앱에 통합된 기계 학습 알고리즘은 고객의 지출 패턴을 식별하고 가치 있는 팁을 제공하여 고객이 더 나은 금융 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
예를 들어, Tally는 고객이 신용 카드 부채를 상환하도록 도와주는 핀테크 회사입니다. 그것은 부채를 먼저 상환해야 하는지 그리고 언제 상환해야 하는지에 대한 지침을 제공합니다.
행동 기반 투자 예측
행동 기반 투자 예측은 투자자 행동에 따라 시장 동향을 예측하는 투자 전략입니다. 이러한 전략은 금융 및 비금융 데이터의 조합, 즉 뉴스 기사, 소셜 미디어 감성, 투자자 감성을 사용하여 패턴과 동향을 식별하여 미래의 시장 움직임을 예측합니다.
마이크로 투자 앱인 Acorns는 사용자의 지출 패턴을 분석하여 사용자가 일상적인 비용에 영향을 미치지 않고 작은 금액의 돈을節約하거나 투자할 수 있는 시기를 예측하는 데 AI를 사용합니다.
머니 로ンダ링 방지
AI의 도움으로 금융 기관은 실시간으로 사기 활동을 감지하여 거짓 양성을 줄이고 의심스러운 거래와 행동을 식별하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이는 AI 알고리즘이 인간이 놓칠 수 있는 패턴을 감지하기 위해大量의 데이터를 분석할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, Feedzai는 금융 기관이 금융 위험을 관리하도록 도와주는 사기 감지 소프트웨어입니다.
비즈니스에서 AI 채택
조직에서 AI 채택을 시작하는 것은 압도적일 수 있습니다. 시작하는 데 몇 가지 팁이 있습니다.
- AI 솔루션이 혜택을 받을 수 있는 비즈니스 문제를 식별하기 시작합니다.
- 데이터 품질, 기술 인프라, 직원 기술 세트를 포함하여 조직의 AI 채택 준비도를 평가합니다.
- AI 채택 프로세스를 감독하기 위한 IT, 비즈니스 및 데이터 과학 대표로 구성된 크로스 기능 팀을 설정합니다.
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