인공 지능(AI) 및 머신 러닝
인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 개념은 새로운 것이 아닙니다. AI는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 스마트 머신을 구축하는 데 관여하는 광범위한 컴퓨터 과학 분야입니다. 그러나 ML은 장치가 코딩 없이도 경험을 통해 학습하고 스스로를 개선할 수 있는 기능을 제공하는 AI의 응용 프로그램입니다. 데이터 양이 계속 증가함에 따라 조직은 AI 및 ML 모델에 의존하여 운영을 확장하고, 직원들이 더 빠르고 효율적으로 작업하도록 지원하고, 데이터에서 숨겨진 통찰력을 발견하거나, 기본 가정을 확인하고 도전합니다.
AI 및 ML이 중요한 이유는 무엇입니까?
데이터는 점점 더 중요한 비즈니스 자산이 되고 있으며, 전 세계적으로 생성되고 저장되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. Forbes에 따르면 현재 속도로 매일 250경 바이트의 데이터가 생성됩니다. 또한 데이터로 할 일이 없으면 데이터를 수집하는 것은 아무 소용이 없습니다. 그러나 이러한 엄청난 데이터 홍수는 자동화된 시스템의 도움 없이는 관리할 수 없습니다. 세계 경제 포럼에 따르면 2020년 초 디지털 우주의 바이트 수는 관측 가능한 우주의 별 수보다 40배 더 컸습니다.
새로운 가능성이 끊임없이 등장함에 따라 AI와 ML 간의 상관 관계는 거의 모든 산업에서 강력한 이점을 제공합니다. 또한 AI와 ML은 조직이 수집하는 데이터에서 가치를 추출하고, 비즈니스 통찰력을 제공하고, 작업을 자동화하고, 시스템 기능을 향상시키는 방법을 제공합니다. AI/ML은 측정 가능한 결과를 달성하도록 지원함으로써 비즈니스의 모든 측면을 변화시킬 잠재력이 있습니다. 조직이 이미 목격한 주요 이점 중 일부는 다음과 같습니다.
• 더 많은 데이터 입력 소스: AI 및 머신 러닝을 통해 기업은 더 넓은 범위의 정형 및 비정형 데이터 소스에서 가치 있는 통찰력을 발견할 수 있습니다.
• 더 나은 의사 결정 속도: 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 더욱 효율적으로 운영되어 비용을 절감하고 다른 우선 순위를 위해 시간과 리소스를 확보할 수 있습니다.
다른 이점은 다음과 같습니다.
• 고객 만족도 향상
• 차별화된 디지털 서비스 제공
• 기존 비즈니스 서비스 최적화
• 비즈니스 운영 자동화
AI 및 ML 애플리케이션 산업:
여러 산업 분야의 조직에서 인공 지능과 머신 러닝 간의 연결을 활용하는 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 다음은 AI와 머신 러닝이 기업의 프로세스와 제품을 혁신하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법일 뿐입니다.
• 소매: 재고를 최적화하고, 추천 엔진을 구축하고, 시각적 검색으로 고객 경험을 개선합니다.
• 의료: 임상 효율성을 높이고, 진단 속도와 정확도를 높이고, 환자 결과를 개선합니다. 또한 암 진단 개선을 위한 이미지 처리 및 유전체학 연구를 위한 예측 분석과 같은 애플리케이션에 사용합니다.
• 영업 및 마케팅: 개인화된 제안, 캠페인 최적화, 판매 예측, 감정 분석 및 고객 이탈 예측
• 통신: 고객 행동에 대한 통찰력을 얻고, 고객 경험을 향상시키고, 5G 네트워크 성능을 최적화하는 등의 작업을 수행합니다.
• 고객 서비스: 챗봇 및 인지 검색을 사용하여 질문에 답변하고, 고객 의도를 측정하고, 가상 지원을 제공합니다.
• 보험: 청구 처리 자동화 및 사용 기반 보험 서비스 제공.
• 금융 서비스: 고객 서비스 개인화, 위험 분석 개선, 사기 및 돈세탁 탐지 개선을 포함하여 상품을 현대화하고 개선합니다.
• 자동차: 기업이 경로 효율성을 개선하고 교통 예측과 같은 목적으로 예측 분석을 사용하는 데 도움이 됩니다.
• 에너지: 지능형 발전소를 개발하고, 소비 및 비용을 최적화하고, 예측 유지 관리 모델을 개발하고, 현장 운영 및 안전을 최적화하고, 에너지 거래를 개선합니다.
AI 및 ML의 현재 위치는 어디입니까?
전 세계의 조직에서 AI 및 ML을 사용하여 판매, 재고, 고객 유지, 사기 탐지 등에 대한 답변을 얻고 있습니다. 컴퓨터는 또한 결코 묻지 않으려 했던 정보를 발견합니다. 데이터에 대한 내러티브 요약을 제공하고 분석할 다른 방법을 제안합니다. 일부 연구에 따르면 AI를 사용한다고 주장하는 유럽 스타트업의 최대 40%가 거짓말을 하거나 능력을 과장하고 있습니다. 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 쓸 수 있는 것보다 더 빠르게 변하고 있어 미래에 대한 예측도 빠르게 쓸모없게 됩니다. Google, Apple, IBM과 같은 기술 리더와 더 많은 기업이 이 기술을 깊이 탐구하고 수백만 달러를 투자하고 있습니다. AI 및 ML이 비즈니스 애플리케이션에서 중요성이 높아짐에 따라 이러한 기술이 Machine Learning-as-a-Service(MLaaS)라는 클라우드 기반 서비스로 제공될 가능성이 높습니다. ML 데이터 처리를 수용하기 위해 CPU 전력을 향상시키려는 하드웨어 공급업체 간에 큰 경쟁이 있을 것입니다.
저자:
자세한 내용은 다음으로 문의하십시오.
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
영업 관련 문의는 [email protected]으로 문의하십시오.