비즈니스 인텔리전스 (AI) 응용 프로그램은 크고 작은이 기술의 가능성에 대해 흥분을 가지고 있습니다. 그러나 모든 신기술처럼 기업이 AI로부터 완전히 이익을 얻고 자한다면 명확한 전략으로 적절하게 적용되어야합니다.
2025 년까지 Tractica는 전세계 AI 소프트웨어 매출액이 연간 898 억 달러로 증가 할 것으로 전망했다. 또한 가트너는 인공 지능 기술이 2020 년까지 대부분의 새로운 소프트웨어 제품에 포함될 것이며, 제거되는 것보다 더 많은 일자리를 창출 할 것이라고 말한다.
$config[code] not found인공 지능은 자연 언어 처리, 기계 학습 (ML) 및인지 컴퓨팅을 포함합니다. 이러한 프로세스에는 비즈니스의 특정 요구를 해결하기 위해 사용자 정의 및 개인화 할 수있는 하위 프로세스가 있습니다.
다음은 AI 솔루션에서주의해야 할 6 가지 기능입니다. 유스 케이스가 다를 수 있지만 이러한 기능을 사용하면 기술을 사용하여 더 지능화되고 문제를 해결하며 새로운 차원의 효율성을 도입하고 새로운 기회를 활용할 수 있습니다.
기계 학습
기계 학습은 AI만큼이나 뉴스에 있습니다. 이는 AI의 하위 집합이기 때문입니다. 그러나 제대로 작동하려면 좋은 데이터가 필요합니다. 자신이 원하는 것을 수립하고, 사용할 수있는 것을 식별하고 (데이터), 제약 조건을 알면 기계 학습이 문제에 대한 작업을 시작할 수 있습니다.
이러한 프로세스를 통해 기계 학습 솔루션은 복잡한 의사 결정 시스템을 학습하고 데이터의 패턴과 이상을 찾아 경보를 발령 할 수 있습니다.
오토메이션
자동화는 인공 지능 및 기계 학습 분야에서 가장 많이 선전 된 기능 중 하나입니다. 회사의 수동 프로세스를 자동화하면 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다. AI 프레임 워크는 다양한 프로세스 자동화 작업을 처리 할 수 있어야합니다. 프로세스를 단순화하기 위해 추가 기술이나 노동력이 필요없이 시각적 모델링을 쉽게 사용할 수 있어야합니다.
인보이스 발행, 취업 애플리케이션, 마케팅 및 일정 관리는 자동화 할 수있는 많은 작업 중 일부입니다.
봇 설계 및 배치
봇은 기업이 고객과 상호 작용하고 24 시간 연중 무휴로 회사를 이용할 수있게하기 위해 기업에서 사용되고 있습니다. 봇봇 (Chatbot)은 트랜잭션, 정보 및 엔터테인먼트 봇뿐만 아니라 귀중한 정보를 제공하고 고객의 관심을 유지하도록 설계 될 수 있습니다.
AI 솔루션에는 봇을 설계하고 배포하는 옵션이 있어야합니다. 대화 형 상거래, 반품 정책, 회사 정보 등을 위해 대화 형 AI를 만들 수 있습니다.
자연 언어 처리 (NLP) 및 자연 언어 이해 (NLU)
AI 솔루션을 완벽하게 최적화하는 열쇠는 완벽한 언어 인식과 상호 작용을위한 자연어 처리와 자연어 이해입니다. 고객이 전화를 걸고 말하고 메시지를 남기고 있습니다. 오디오를 텍스트로 변환하고 데이터를 사용할 수 있다는 것은 여러 언어와 방언의 분석과 이해를 비롯한 여러 가지 이점을 제공합니다.
이 정보는 고객 감정을 파악하고 맞춤 마케팅 캠페인을 시작하며 제품과 서비스를 개선하는 데 사용될 수 있습니다.
클라우드 인프라
Cloud는 필요한 경우 확장하고 가장 복잡한 인공 지능 및 기계 학습 솔루션을 배포하기 위해 리소스에 액세스하는 데 필요한 확장 성을 제공합니다. 인공 지능과 클라우드의 상호 의존성은이 두 기능을 완전히 활용하는 데 핵심이 될 것입니다.
플랫폼을 서비스 (PaaS)로 활용하고 SaaS (Software as a Service)를 사용하여 AI 솔루션을 만들고 실행하면 비즈니스 프로세스 자동화 및 기타 모든 AI 관련 작업을 위해 항상 거의 100 % 리소스 가용성을 보장합니다.
가격
인공 지능 및 기계 학습 프로젝트의 가격은 매우 다양하며 두 프로젝트가 동일하지 않습니다. 프로젝트 정의 및 솔루션 아키텍처를 확인하는 것은 그 자체로 착수입니다. 그러나 Amazon, Microsoft, Google 및 IBM과 같은 회사는 일부 비용 관리를위한 지불 방식으로 가격을 책정하는 솔루션을 제공합니다.
선택한 솔루션이 ROI로 제공된다면 가격만으로도 가치가있을 것입니다. 그러나 인공 지능의 이점은 기술이 진화하고 있으며, 비용을 지불 한 후에도 오래 동안 제공 할 것입니다. 열쇠는 올바른 파트너를 찾는 것뿐만 아니라 비즈니스를위한 모든 상자를 확인할 솔루션을 개발하는 것입니다.
해결해야 할 필요성과 기술 파악하기
중소기업 소유주로서, AI에 대한 투자를 시작하기 전에 해결하려는 문제 또는 문제를 파악하고 비즈니스 기회를 활용하는 것이 중요합니다. 이러한 문제에 대한 해답을 얻은 후에는 솔루션 및 서비스 제공 업체를 찾기 시작할 수 있습니다.
기억해야 할 또 다른 요점은 기존 IT 환경에 맞는 솔루션을 선택하는 방법입니다. 높은 학습 곡선을 얻을 수 있습니까? 어쨌든 당신이 중소 기업이고 다른 고용을 줄 수없는 경우에, 현재 직원에 의해 배우고 사용하게 충분히 쉬워야한다. AI의 목표는 비즈니스 프로세스를보다 지능적으로 만드는 것입니다. 더 똑똑 해지면 성장할 것입니다.
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