현재 비즈니스 세계에서 인공지능의 중요성
인간의 통찰력을 모방하도록 코딩된 혁신 기술인 인공 지능(AI)은 비즈니스 세계에 엄청난 영향을 미치고 있습니다. 현재 다양한 유형의 프로그램과 애플리케이션에서 널리 사용되고 있는 인공지능은 업무 방식, 데이터 액세스 및 데이터 분석 방식을 변화시킴으로써 워크플로우, 거래 방식, 비즈니스 전반에 혁신을 일으키고 있습니다. 인공지능은 다양한 부서와 무역 기능에 걸쳐 주목할 만한 이점을 제공할 수 있습니다.
인공 지능의 기능
비즈니스에서의 인공 지능은 기업의 운영과 의사 결정 방식에 혁신을 일으키고 있습니다. 머신러닝과 자연어 처리부터 인공지능 자동화를 위한 딥러닝까지 오늘날 비즈니스를 변화시키는 인공지능의 핵심 기능에 대해 알아보세요. 각각은 의사 결정을 업그레이드하고 운영을 최적화하며 혁신을 주도하는 데 필수적인 역할을 합니다.
머신 러닝
머신러닝(ML) 알고리즘은 정보를 분석하고, 디자인을 구별하며, 그 결과를 바탕으로 예측을 내립니다. 머신러닝 알고리즘은 기업이 다양한 정보로부터 수익성 있는 경험을 얻고 의사결정에 도움을 줄 수 있도록 지원하는 인공지능 장치를 제어합니다. 머신러닝 모델은 정보를 준비하면서 자율적으로 학습하지만, 특정 요구 사항에 따라 물리적으로 업데이트할 수도 있습니다.
네임드 엔티티 인식 및 시맨틱 검색
명명된 개체 인식(NER)은 지역, 브랜드 이름, 유명인 등 비즈니스에 필수적인 것으로 머신 러닝 모델에서 특징지어진 개체를 구별합니다. 시맨틱 검색은 고객의 문의에 대한 관련성 있는 이해를 제공하는 데 도움이 됩니다. 또한 방대한 양의 비정형 정보를 처리하고 분석하여 검색 정확도를 높이고, 정보 처리를 전산화하며, 현명한 의사 결정을 위한 필수 인사이트를 추출하는 데 도움을 줍니다.
자연어 처리 및 감성 분석
자연어 처리(NLP) 및 감정 조사는 기업이 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 지원합니다. 이는 고객의 비판, 소셜 미디어 콘텐츠, 기타 인쇄된 정보를 분석하는 동시에 보고서 생성을 로봇화하는 기본 장치입니다.
인공 지능 자동화를 위한 딥러닝
머신러닝은 알고리즘을 사용하고 자유롭게 학습하지만 실수를 바로잡기 위해 사람의 개입이 필요할 수 있습니다. 반면에 딥러닝(DL)은 신경 시스템을 활용하여 사람의 입력이 거의 또는 전혀 없이도 새로운 정보 설계를 학습하고 조정할 수 있습니다. 딥러닝은 사진 및 담화 인식을 포함한 복잡한 데이터 조사 작업과 양식을 기계화하는 데 사용되며, 이를 통해 기업은 운영을 간소화하고 숙련도를 향상시킬 수 있습니다.
비즈니스에서의 인공 지능
인공지능은 마케팅 절차, 제품 발전, 거래 효율성, 고객 지원, 인적 자산, 운영, 보안 등 다양한 비즈니스 기능에 혁신을 가져왔습니다. 마케터와 무역 전문가들은 인공지능을 활용하여 더욱 활발한 캠페인을 만들고, 더욱 현명한 선택을 하며, 워크플로우를 간소화합니다. 인공 지능은 상거래의 판도를 바꾸고 우수성에 대한 최신 벤치마크를 설정하고 있습니다. 많은 리더들이 고객 경험을 개선하고 운영을 간소화하기 위해 비즈니스에서 인공지능의 잠재력을 탐구하고 있습니다. 비즈니스에서 인공지능의 주요 인사이트에 대해 간단히 살펴보겠습니다.
마케팅에서의 인공지능
인공지능은 홍보를 통해 기업이 고객과 소통하는 방식을 여러 가지 방식으로 변화시켜 기업의 수익에 직접적인 영향을 미치는 상당한 이점을 제공합니다.
소셜 리스닝
Sprout Social과 같은 인공지능 기반 소셜 미디어 관리 디바이스는 소셜 리스닝에 인공지능을 통합하여 소셜 미디어 토론을 분석하고 엄청난 양의 정보를 중요한 경험으로 해석하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 실시간으로 고객의 가정을 조사하고, 브랜드 상태를 점검하고, 시장 패턴에 신속하게 대응하여 궁극적으로 고객과의 관계를 더욱 공고히 하고 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다.
콘텐츠 개인화
인공지능은 고객의 행동, 성향, 인구통계를 기반으로 콘텐츠를 개인화합니다. 예를 들어, 넷플릭스는 인공지능을 활용하여 개인화된 영화 및 출연자 제안을 제공함으로써 고객 경험과 고객 참여를 업그레이드합니다.
시장 조사
인공지능 디바이스는 방대한 데이터 세트를 분석하여 쇼케이스 패턴, 고객 성향, 경쟁 장면을 파악하여 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
콘텐츠 생성
비즈니스에 인공 지능을 도입하면 효율성을 높이고 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 인공 지능은 콘텐츠 제작과 구성 방식에도 영향을 미칩니다. 예를 들어, Sprout의 AI 도움말을 통한 메시지 아이디어는 매력적인 콘텐츠 제안을 생성하여 마케터가 브랜드 보이스와 고객 인터페이스에 맞는 메시지를 신속하게 만들 수 있도록 도와줍니다. 이 디바이스는 콘텐츠 제작 프로세스를 간소화하여 고객이 캠페인의 핵심 각도에 집중할 수 있도록 지원합니다.
경쟁사 분석
인공지능을 활용한 경쟁사 분석은 경쟁사의 기술과 고객 인지도에 대한 상세한 경험을 제공합니다. 마케터는 다양한 시스템에서 오디언스 개발, 참여도, 게시물 양과 같은 기본적인 측정치를 통해 경쟁사와의 소셜 근접성을 벤치마킹할 수 있습니다. 목소리 점유율, 참여도, 가정, 노출 수 등을 계산하는 이 종합적인 조사를 통해 브랜드가 돋보이거나 개선이 필요한 주요 범위를 파악할 수 있습니다.
글로벌 마케팅
다국어 정서를 분석하고 번역하는 인공지능 기능은 언어 지원, 사회적 적응, 시장 조사 및 고객 경험을 제공함으로써 기업이 보편적인 홍보의 복잡성을 탐구하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 기업은 다양한 전 세계 고객을 대상으로 보다 실용적이고 집중적인 홍보 기술을 개발할 수 있습니다.
타겟팅 결정
인공지능은 광범위한 고객 정보를 필터링하여 가장 적합한 오디언스를 정확히 찾아냄으로써 타겟팅 선택의 폭을 넓혀줍니다. 인공지능은 고객 내부의 디자인과 성향을 직관적으로 구분하여 기업이 참여 가능성이 가장 높은 그룹에 제품이나 관리를 집중할 수 있도록 해줍니다. 인공지능 딥러닝 기능을 기반으로 하는 이러한 타겟팅 접근 방식은 효과와 전환 가능성이 가장 높은 곳에 마케팅 노력을 집중할 수 있도록 합니다.
미디어 바잉
폭스바겐과 같은 기업은 인공지능을 활용하여 프로모션 절차를 최적화합니다. 인공지능은 방대한 양의 정보를 분석하여 가장 실행 가능한 채널과 광고 배치를 결정함으로써 미디어 지출의 생산성과 실행 가능성을 업그레이드합니다. 미디어 구매에 인공지능을 활용하면 캠페인 실행을 진행하고 구매자 행동과 미디어 활용 패턴에 대한 수익성 있는 경험을 제공할 수 있습니다.
상품 개발에서의 인공지능
상품 개발의 인공지능은 그룹이 기존의 계획과 고객 성향을 뛰어넘을 수 있도록 도와줍니다. 인공지능의 기능은 정보와 개발을 통해 보다 자연스럽고 고객 중심적인 제품을 만들어야 할 필요성을 증폭시킵니다.
이 주제와 관련하여 가장 자주 묻는 질문과 그에 대한 답변을 준비했습니다
비즈니스에서 인공지능은 어떻게 활용되나요?
조직은 데이터 분석과 의사 결정을 강화하고, 고객 경험을 개선하고, 콘텐츠를 생성하고, IT 운영, 영업, 마케팅, 사이버 보안 관행을 최적화하는 등의 목적으로 인공 지능을 사용합니다. 인공지능 기술이 개선되고 발전함에 따라 새로운 비즈니스 활용 방안이 등장하고 있습니다.
비즈니스 개발에 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을까요?
생산성 향상을 위한 가장 두드러진 인공지능 활용 사례 중 하나는 자동화입니다. 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 자동화함으로써 기업은 직원들의 시간을 확보하여 보다 창의적이거나 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 할 수 있습니다.
인공지능이 비즈니스의 미래에 중요한 이유는 무엇인가요?
인공지능을 도입함으로써 조직은 번영과 지속 가능성을 촉진할 수 있는 잠재력을 발휘할 수 있습니다. 데이터 기반 의사 결정, 고객 경험 향상, 운영 최적화 등 인공지능은 비즈니스의 미래를 만들어가고 있습니다.
인공지능은 비즈니스 문제 해결에 어떤 도움을 줄 수 있을까요?
인공지능 시스템은 데이터 분석과 패턴 인식을 활용하여 주어진 상황이나 도메인 내에서 문제를 파악합니다. 이 시스템은 관련 데이터를 처리하고 분석하여 인사이트와 상관관계를 도출하여 문제 해결 프로세스에 정보를 제공합니다.
