오늘날의 선도적인 조직은 기계 학습 기반 도구를 사용하여 의사 결정 프로세스를 자동화하고 디지털 혁신을 위해 인공 지능(AI)을 보다 발전된 방식으로 실험하기 시작했습니다. 인공 지능에 대한 기업 투자는 2017년에 세 배 증가하여 2025년에는 1,000억 달러 규모의 시장이 될 것으로 예상됩니다. 지난해에만 기계 학습 벤처 투자가 50억 달러에 달했습니다. 최근 설문 조사에서 응답자의 30%는 AI가 향후 5년 내에 업계에 가장 큰 파괴자가 될 것이라고 예측했습니다. 이는 의심할 바 없이 직장에 심각한 영향을 미칠 것입니다 복합기렌탈.
머신 러닝을 통해 기업은 매출 성장을 확대하고 프로세스를 최적화하는 동시에 직원 참여도를 높이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 다음은 오늘날 기업에서 AI와 머신러닝이 어떻게 가치를 창출하는지에 대한 몇 가지 구체적인 예입니다.
고객 서비스를 개인화합니다. 비용을 낮추면서 고객 서비스를 향상시킬 수 있는 잠재력은 이 분야를 가장 흥미로운 기회 영역 중 하나로 만듭니다. 과거의 고객 서비스 데이터, 자연어 처리, 상호 작용을 통해 지속적으로 학습하는 알고리즘을 결합하여 고객이 질문하고 고품질 답변을 얻을 수 있습니다. 실제로 미국 소비자의 44%는 이미 고객 관계를 위해 인간보다 챗봇을 선호합니다. 고객 서비스 담당자는 예외를 처리하기 위해 개입할 수 있으며, 알고리즘은 어깨 너머로 다음에 수행할 작업을 학습할 수 있습니다.
고객 충성도 및 유지율 향상. 기업은 고객 행동, 거래, 사회적 정서 데이터를 마이닝하여 떠날 위험이 높은 고객을 식별할 수 있습니다. 수익성 데이터와 결합된 이를 통해 조직은 “차선책” 전략을 최적화하고 엔드투엔드 고객 경험을 개인화할 수 있습니다. 예를 들어, 부모의 휴대폰 요금제를 파기한 젊은 성인들은 종종 다른 통신업체로 이동합니다. 통신업체는 기계 학습을 사용하여 이러한 행동을 예측하고 개인의 사용 패턴을 기반으로 경쟁업체로 전환하기 전에 맞춤형 제안을 제공할 수 있습니다.
적합한 사람들을 고용합니다. 기업 채용에는 각각 약 250개의 이력서가 필요하며, 조사에 참여한 채용 담당자 중 절반 이상이 자격을 갖춘 후보자를 최종 후보로 선정하는 것이 업무에서 가장 어려운 부분이라고 말합니다. 소프트웨어는 수천 개의 입사 지원서를 신속하게 선별하고 회사에서 성공할 가능성이 가장 높은 자격을 갖춘 후보자를 최종 후보로 선정합니다. 사전 채용에 내재된 인간적 편견을 강화하지 않도록 주의해야 합니다. 그러나 소프트웨어는 직무 설명에서 편향된 언어를 자동으로 표시하고 전통적인 기대에 맞지 않아 간과되었을 수 있는 우수한 자격을 갖춘 후보자를 찾아냄으로써 인간의 편견에 맞서 싸울 수도 있습니다.
금융 자동화. AI는 많은 금융 프로세스에서 “예외 처리”를 신속하게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 주문 번호 없이 결제를 받은 경우 결제가 어떤 주문에 해당하는지 분류하고 초과 또는 부족에 대해 어떻게 처리할지 결정해야 합니다. AI는 기존 프로세스를 모니터링하고 다양한 상황을 인식하는 방법을 학습함으로써 자동으로 일치시킬 수 있는 송장 수를 크게 늘립니다. 이를 통해 조직은 서비스 센터에 아웃소싱되는 업무량을 줄이고 재무 직원이 전략적 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다.
브랜드 노출을 측정합니다. 자동화된 프로그램은 제품, 사람, 로고 등을 인식할 수 있습니다. 예를 들어 고급 이미지 인식을 사용하면 농구 경