AI 및 빅 데이터: 인공 지능이 비즈니스 환경을 변화시키는 방법 – DATAVERSITY

사람들이 사업을 하는 동안 그들은 기술을 사용하여 노력을 향상시켜 왔습니다. 18세기 후반, 산업 기술은 비즈니스 성장을 가속화하는 혁명적인 시대를 열었습니다. 그리고 20세기 후반에 디지털 혁명은 AI와 빅 데이터를 활용하여 효율성을 높이고 새로운 시장에 도달함으로써 비즈니스 세계를 다시 변화시켰습니다.

오늘날의 비즈니스 세계에서 인공 지능은 인간 지능을 시뮬레이션하는 강력한 기술 도구를 구동하기 위해 컴퓨터 기술과 빅 데이터를 결합하여 비즈니스 환경을 변화시킬 것을 약속하는 파괴적인 기술입니다. 비즈니스 애플리케이션과 관련하여 AI의 잠재력은 사실상 무한합니다.

AI와 빅 데이터를 결합하여 비즈니스 성과 향상

AI와 빅 데이터를 결합하여 새로운 비즈니스 인사이트를 제공하는 애플리케이션은 비즈니스 환경에 가장 큰 영향을 미칠 것입니다. 영업 및 마케팅 분야에서 AI 기반 도구를 사용하여 인간이 달성할 수 없는 효율성과 정확성으로 고객 데이터를 분석할 수 있습니다. AI는 대량의 데이터에 압도당하기보다 데이터의 가치가 커질수록 성능이 좋아집니다. AI가 고객 데이터에서 도출한 인사이트는 개인화된 제품 추천을 제공하고 대상 마케팅 캠페인을 생성하여 영업 및 마케팅의 효율성을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

AI는 또한 빅 데이터와 협력하여 예측 분석을 수행할 수 있습니다. 여기에는 대규모 데이터 세트를 분석하여 추세와 패턴을 식별하고 미래 결과를 예측하는 작업이 포함됩니다. 기업은 예측 분석 결과를 사용하여 공급망 최적화, 재무 모델링 및 위험 평가를 비롯한 다양한 비즈니스 기능에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

사기 탐지 및 사이버 보안은 AI가 데이터 분석을 통해 비즈니스 성과를 향상할 수 있는 다른 영역입니다. AI 시스템은 온라인 거래와 관련된 데이터를 분석해 사기 거래를 식별 및 방지하고 보안 위협을 실시간으로 탐지할 수 있다. AI는 이미 FinTech 산업에서 감소를 위해 사용되고 있습니다. 신분 도용 및 기타 형태의 불법 활동.

AI를 활용하여 비즈니스 효율성 향상

AI 기반 잡담 인간의 대화를 시뮬레이션하는 방식으로 쿼리에 응답합니다. 온라인 고객 지원을 제공하고, 질문에 답변하고, 제품 관련 문제를 지원하는 데 자주 사용됩니다. 챗봇은 직원 교육이나 HR 상호 작용 관리와 같은 내부 기능을 제공할 수도 있습니다. 인간이 제공해야 하는 지원의 양을 줄임으로써 비즈니스 효율성을 향상시킵니다.

AI는 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 결합하여 지능형 자동화 시스템을 만들 수도 있습니다. RPA는 일반적으로 컴퓨터 프로그래밍을 사용하여 인간의 움직임을 시뮬레이션하여 작업을 자동화하는 반면, AI는 시뮬레이션된 지능을 프로세스에 도입하여 이러한 자동화를 향상시킵니다. AI와 RPA를 결합하면 생산성, 효율성 및 정확성이 크게 향상될 수 있습니다.

AI가 비즈니스에 미치는 영향 추적

AI의 많은 잠재력이 아직 활용되지 않았지만 이미 비즈니스 세계에 몇 가지 주목할만한 변화를 가져왔습니다. AI가 비즈니스에 영향을 미치는 최고의 방법 중 향상된 의사 결정 권한 부여. 보다 생산적인 마케팅 전략을 알리는 것부터 이상적인 구직자를 식별하고 사이버 보안 프레임워크의 약점을 발견하는 데 도움이 되는 것까지 빅 데이터와 함께 작동하는 AI는 비즈니스 리더에게 이전에는 액세스할 수 없었던 비즈니스 통찰력을 제공합니다.

AI는 이미 기업이 효율성을 크게 향상할 수 있도록 지원합니다. 예측 분석은 AI의 이러한 이점에 기여하며 이를 통해 자동화할 수 있습니다. 생성 AI 도구, ChatGPT와 같은 블로그 게시물, 마케팅 카피 및 컴퓨터 코딩과 같은 콘텐츠 생성에 기여하여 프로세스를 간소화하고 직원 성과를 높입니다.

AI 애플리케이션이 계속 발전함에 따라 기업은 고급 기능을 제공하여 성능을 더욱 향상시킬 것으로 기대할 수 있습니다. 데이터 분석. 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터를 빠르고 정확하게 처리하고 분석함으로써 AI는 비즈니스에 경쟁 우위를 제공하는 데이터 기반 의사 결정 유형을 강화할 것입니다. 이는 연구 및 개발 관행을 완전히 바꾸어 더 많은 기업이 훨씬 적은 위험으로 신속하게 기회를 실험하고 탐색할 수 있도록 합니다.

자연어 처리 (NLP) 고객 감정을 분석하고 사용자 피드백을 이해하는 기업의 능력을 극적으로 향상시키기 때문에 비즈니스 세계에 큰 영향을 미칠 것을 약속하는 또 다른 AI 기반 기술입니다. 이 애플리케이션에서 얻은 통찰력을 통해 고객 만족도와 브랜드 충성도를 높이는 제품 및 서비스를 개선할 수 있습니다.

AI 채택의 위험 이해

모든 이점 외에도 AI 기반 도구는 해결해야 하는 비즈니스 세계에 새로운 위험을 초래합니다. 가장 분명한 것 중 하나는 데이터 프라이버시 및 보안과 관련된 위험입니다. 

기업이 데이터 수집 및 AI 분석을 증가함에 따라 민감한 정보를 보호하고 관련 개인 정보 보호 규정을 준수해야 합니다. 경우에 따라 데이터 거버넌스 및 액세스 제어를 조정하여 회사 데이터에 대한 책임 있는 참여를 유도해야 합니다.

지속적인 편향은 비즈니스 애플리케이션에서 AI를 사용하는 것과 관련된 또 다른 위험입니다. AI 알고리즘은 편향된 데이터에 대해 교육을 받으면 부주의하게 기존 편향을 영속화하여 불공정한 결과와 잠재적인 법적 문제로 이어질 수 있습니다. 한 회사는 이미 소송 AI 기반 스크리닝 도구가 채용 편향을 가능하게 한다고 주장합니다.

AI와 관련하여 더 많이 언급되는 위험 중 하나는 작업장 이동과 관련이 있습니다. AI의 능력이 향상되면서 공포 비즈니스 세계에서 사용하면 많은 사람들이 일자리를 잃게 될 것입니다. AI 지지자들은 이를 실직 직원의 재교육 및 재교육과 결합하면 비즈니스 생산성과 혁신을 강화할 수 있다고 말합니다. 기업이 단순히 직원을 AI 시스템으로 대체하는 것보다 그 과정을 선택할지 여부는 여전히 남아 있습니다.

아마도 AI와 관련하여 대답해야 할 가장 큰 질문은 그것이 지속적으로 비즈니스 가치를 제공하는 데 있어 얼마나 신뢰할 수 있는가 하는 것입니다. AI의 능력은 분명히 입증되었습니다. 그러나 그 취약점은 아직 완전히 테스트되지 않았습니다. 이 시점에서 AI의 이점을 활용하려는 기업에게 가장 좋은 조언은 신중하게 진행하라는 것입니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/ai-and-big-data-how-artificial-intelligence-is-transforming-the-business-landscape/