인공 지능 (AI) 및 머신 러닝
인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 개념은 새로운 것이 아닙니다. AI는 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 스마트 머신을 구축하는 데 관여하는 광범위한 컴퓨터 과학 분야입니다. 그러나 ML은 AI의 응용 프로그램으로, 코딩 없이도 장치가 경험을 통해 학습하고 스스로 개선할 수 있는 기능을 제공합니다. 데이터 양이 계속 증가함에 따라 조직은 AI 및 ML 모델을 사용하여 운영 규모를 확장하고, 직원의 업무 효율성을 높이고, 데이터에서 숨겨진 통찰력을 발견하거나, 기본 가정을 확인하고 이의를 제기합니다.
AI 및 ML이 중요한 이유는 무엇입니까?
데이터는 점점 더 중요한 비즈니스 자산이며, 전 세계적으로 생성 및 저장되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. Forbes에 따르면 현재 속도로 매일 250경 바이트의 데이터가 생성됩니다. 또한 데이터를 활용할 방법이 없다면 데이터를 수집하는 것은 아무 소용이 없습니다. 하지만 이러한 막대한 데이터 홍수는 자동화된 시스템 없이는 관리하기가 매우 어렵습니다. 세계 경제 포럼에 따르면 2020년 초 디지털 세계의 바이트 수는 관측 가능한 우주의 별 수보다 40배 더 컸습니다.
끊임없이 새로운 가능성이 나타남에 따라 AI와 ML 간의 상관 관계는 거의 모든 산업에서 강력한 이점을 제공합니다. 또한 AI와 ML은 조직이 수집하는 방대한 데이터에서 가치를 추출하여 비즈니스 통찰력을 제공하고, 작업을 자동화하고, 시스템 기능을 향상시킬 수 있는 방법을 제공합니다. AI/ML은 측정 가능한 결과를 달성하도록 지원하여 비즈니스의 모든 측면을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 조직이 이미 목격한 주요 이점은 다음과 같습니다.
• 더 많은 데이터 입력 소스: AI 및 머신 러닝을 통해 기업은 더 넓은 범위의 구조화된 데이터 소스와 비구조화된 데이터 소스에서 귀중한 통찰력을 발견할 수 있습니다.
• 더 나은 의사 결정, 더 빠른 의사 결정: 기업은 머신 러닝을 사용하여 데이터 무결성을 개선하고 AI를 사용하여 인적 오류를 줄입니다. 이는 더 나은 데이터를 기반으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 조합입니다.
• 운영 효율성 향상: AI 및 머신 러닝을 통해 기업은 프로세스 자동화를 통해 효율성을 높여 비용을 절감하고 시간과 리소스를 다른 우선 순위에 할당할 수 있습니다.
기타 이점은 다음과 같습니다.
• 고객 만족도 향상
• 차별화된 디지털 서비스 제공
• 기존 비즈니스 서비스 최적화
• 비즈니스 운영 자동화
AI 및 ML 애플리케이션 산업:
여러 산업의 조직에서 인공 지능과 머신 러닝 간의 연결을 활용하는 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 다음은 AI와 머신 러닝이 기업이 프로세스와 제품을 혁신하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법에 불과합니다.
• 소매: 재고를 최적화하고, 추천 엔진을 구축하고, 시각적 검색으로 고객 경험을 향상시킵니다.
• 의료: 임상 효율성을 높이고, 진단 속도와 정확도를 높이고, 환자 결과를 개선합니다. 또한 개선된 암 탐지를 위한 이미지 처리 및 유전체 연구를 위한 예측 분석과 같은 애플리케이션에 사용합니다.
• 영업 및 마케팅: 개인화된 제안, 캠페인 최적화, 판매 예측, 감성 분석 및 고객 이탈 예측
• 통신: 고객 행동에 대한 통찰력을 얻고, 고객 경험을 향상시키고, 5G 네트워크 성능을 최적화합니다.
• 고객 서비스: 챗봇 및 인지 검색을 사용하여 질문에 답변하고, 고객 의도를 측정하고, 가상 지원을 제공합니다.
• 보험: 청구 처리를 자동화하고 사용량 기반 보험 서비스를 제공합니다.
• 금융 서비스: 고객 서비스 개인화, 위험 분석 개선, 사기 및 자금 세탁 탐지 개선을 포함하여 제품을 현대화하고 개선합니다.
• 자동차: 기업이 경로 효율성을 개선하고 교통 예측과 같은 목적으로 예측 분석을 사용하는 데 도움을 줍니다.
• 에너지: 지능형 발전소를 개발하고, 소비 및 비용을 최적화하고, 예측 유지 관리 모델을 개발하고, 현장 운영 및 안전을 최적화하고, 에너지 거래를 개선합니다.
현재 AI 및 ML의 위치는 어디입니까?
전 세계 조직에서 AI 및 ML을 사용하여 판매, 재고, 고객 유지, 사기 탐지 등에 대한 답변을 얻고 있습니다. 컴퓨터는 또한 질문할 생각조차 하지 못했던 정보를 발견합니다. 데이터에 대한 설명 요약을 제공하고 분석할 다른 방법을 제안합니다. 일부 연구에서는 AI를 사용한다고 주장하는 유럽 스타트업의 최대 40%가 자신의 능력을 거짓말하거나 과장하고 있는 것으로 나타났습니다. 실제로 State of Enterprise Open-Source 보고서에 따르면 통신 조직의 66%는 2021년 초 현재 37%에 비해 향후 2년 이내에 AI/ML에 엔터프라이즈 오픈 소스를 사용할 것으로 예상합니다.
2021-2022년 전망
AI와 ML은 역사를 기록하는 것보다 빠르게 변화하고 있으므로 미래에 대한 예측도 빠르게 쓸모없게 됩니다. Google, Apple, IBM과 같은 기술 리더와 더 많은 기업이 이 기술을 깊이 연구하고 수백만 달러를 투자하고 있습니다. AI 및 ML이 비즈니스 애플리케이션에서 중요성이 커짐에 따라 이러한 기술이 Machine Learning-as-a-Service(MLaaS)로 알려진 클라우드 기반 서비스로 제공될 가능성이 높습니다. ML 데이터 처리를 수용하기 위해 CPU 전력을 강화하려는 하드웨어 공급업체 간에 큰 경쟁이 있을 것입니다.
저자:
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