AI가 도메인 전반에 걸쳐 비즈니스에 어떤 영향을 미치나요?

인공 지능은 비즈니스를 혁신할 수 있습니다.

AI가 비즈니스에 미치는 영향 은 모든 결과가 실시간이고 효율적인 방식으로 모든 도메인에서 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인공 지능이 교육이나 부동산과 같은 가장 전통적인 영역을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 사례 가 세상을 가득 채우고 있지만, 인공 지능이 수백만 수익 주기에서 일하는 산업 및 비즈니스를 위한 것이라는 일반적인 인상이 만들어졌습니다. 그리고 수백 명의 직원으로 구성된 팀 규모는 팀 의 50명으로 나뉩니다 .

그러나 오늘 우리가 여기서 달성하고자 하는 것은 AI가 확장에 대한 단순한 부자의 꿈이 아니라 모든 규모의 기업이 프로세스에서 채용하고 스스로를 더 효율적으로 만들고 시간이 지남 에 따라 이를 업계의 리그에 추가할 수 있다는 것입니다. 리더 – AI 개발 회사 검색을 시작해야 하는 이유 .

이 기사에서는 AI가 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 , AI가 비즈니스의 모든 단일 영역에 어떻게 적용되고 더 나은지 살펴보겠습니다.

비즈니스 영역에서 AI의 역할을 살펴봄으로써 비즈니스를 효율적이고 지능적으로 만드는 데 AI가 필요한 이유를 이해하는 데 도움을 드리겠습니다.

그러나 AI가 비즈니스에 어떻게 도움이 되는지 알아보기 전에 비즈니스에서 인공 지능의 이점에 대한 전체적인 수준의 관점을 살펴보겠습니다.

AI가 비즈니스에 미치는 영향을 증가시키는 요인은 무엇입니까?

• 고객 및 시장 통찰력 – 시스템 매트릭스, 소셜 미디어 또는 웹 매트릭스에서 제공되든 상관없이 고객 및 시장에 대한 데이터에는 제한이 없습니다. 데이터는 AI 시스템을 효율적으로 만드는 데 필요한 원자재 역할을 하여 비즈니스 및 제품 마케팅에 대한 중요한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
• 프로세스 자동화 – 중요한 인력 자원을 차지하는 작업의 자동화는 비즈니스에서 가장 큰 AI 이점 중 하나입니다. 산업 전반에 걸쳐 기업은 NLP(자연어 처리)와 같은 AI 기반 기술과 자동화 기능을 사용하여 직원의 작업량을 낮출 뿐만 아니라 데이터 입력 문제의 가능성도 방지하고 있습니다.
• 더 나은 고객 경험 – 비즈니스에서 AI의 역할은 자동화 및 프로세스 효율성 그 이상입니다. 이 기술은 고객 경험을 개선하는 데 큰 기여를 합니다. 고객 경험 측면에서 비즈니스에서 AI의 이점 중 일부는 다음 에서 볼 수 있습니다.
• 개인화
• 구매 프로세스 간소화
• 사기 감지
• 효과적인 셀프 서비스
• 실시간 텍스트, 시각 및 음성 참여

AI가 기업에 어떤 혜택을 줄 수 있는지 그리고 기업이 AI 개발자를 최대한 빨리 고용해야 하는 이유를 여러 가지 방법으로 살펴보았으므로 다음 부분은 AI가 여러 영역에서 비즈니스를 변화시키는 방법에 대한 답을 알아보는 것입니다. 우리는 HR, 재무, 운영 및 마케팅 프로세스 전반에 걸쳐 비즈니스에서 AI를 사용하는 방법을 조사할 것입니다.

인적 자원 및 채용에 대한 인공 지능의 영향

인재 확보

인공 지능이 비즈니스에 미치는 영향은 다른 어떤 분야보다 인재 확보 분야에서 가장 두드러집니다. 인공 지능은 후보자 소싱, 이력서 심사, 챗봇 사용으로 후보자 참여, 얼굴 인식 AI 기반 소프트웨어를 사용하여 후보자의 감정 인식 과 같은 Talent Acquisition 상위 집합에 속하는 여러 영역에서 사용되고 있습니다. 보여주고 있다.

직원 참여

NLP, 챗봇 기술 및 감정 분석의 출현으로 기업은 이제 올바른 조치를 취하는 측면에서 직원으로부터 실시간 피드백을 분석하고 받는 것이 훨씬 쉬워졌습니다. AI가 비즈니스에 어떻게 채택될 수 있는지 에 대한 답변 입니다.

직원 몰입도에 대해 말하면 직원들이 이 면에서 가장 크게 걱정하는 것 중 하나는 1년에 한 번 보고 관리자를 만나 업무 진행 상황과 성과에 대해 논의하는 것입니다. 모든 직원이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 하는 AI 기반 소프트웨어인 Peakon은 이러한 문제에 대한 솔루션을 제공합니다 .

인사관리

오늘날 시장에는 HR 이 관리 작업을 관리하는 데 도움이 되는 많은 AI 제품이 있습니다. 전 세계의 인사 팀 은 이제 챗봇을 사용하여 직원 쿼리에 응답하고 빅 데이터를 사용하여 직원 일정을 개발하고 있으며, 이는 차례로 공정하고 효과적인 직원 순환을 통해 예측 및 수요 충족을 통해 비즈니스를 돕습니다.

경력 관리

학습과 개발을 위한 AI의 활용을 이야기할 때, 커리어 패스, 개인화된 훈련 추천, 챗봇 이 제공하는 코칭 , 팀의 실시간 피드백을 주도하는 관리자 개발 등 다양한 애플리케이션이 등장합니다.

학습과 발달을 향상시키는 AI의 예는 Gweek 를 통해 볼 수 있습니다 . 플랫폼은 사용자의 프레젠테이션 및 커뮤니케이션 기술 을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 메시지 플랫폼이라는 매체를 통해 직원들에 대한 비밀 코칭을 가능하게 하는 Sidekick 이라는 또 다른 사이트가 있습니다.

성과 관리

AI 기반 평가는 실시간으로 즉각적으로 이루어지기 때문에 (할당량, 목표 및 모든 직원에 대해 매일 달라지는 방식을 모니터링하는 알고리즘을 통해) 모든 장점과 장점을 훨씬 더 쉽게 기록할 수 있습니다. 실적이 저조한 경우, 궁극적으로 정확한 성능 측정을 지원하고 AI가 내부적으로 비즈니스에 어떤 이점이 있는지 에 대한 답변 을 제공합니다.

실시간 액세스 및 모니터링은 또한 일일 기준으로 단점을 표시하는 데 도움이 되며, 문제가 악화되기 전에 기업이 조치를 취할 수 있도록 합니다.

AI가 마케팅 및 영업에 미치는 영향

연구 및 개발

인공 지능은 다양한 산업 및 고객 기반에 대한 깊은 이해를 개발할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 비즈니스 및 시장에 대해 떠도는 엄청난 양의 데이터를 수집 및 분석함으로써 기업이 이전에 생각하지 못한 문제를 조사하고 솔루션을 구축하는 데 도움이 됩니다.

작업 자동화 외에도 AI는 새로운 발견, 제품 개선 방법 및 작업을 더 잘 수행할 수 있는 방법을 찾는 길을 열어줄 수 있습니다.

고객 지원

인공지능이 비즈니스 환경 에서 어떻게 사용되는지에 대한 가장 일반적인 답 은 챗봇에 있습니다. 딥 러닝 기반 AI 기반 챗봇을 통해 기업은 시간이 지남에 따라 구축된 고객 데이터 및 정보와 같은 신경망의 데이터 계층에 액세스할 수 있습니다.

고객의 선호도와 구매 내역에 대한 실시간 액세스로 채워지면 챗봇은 인간보다 우위를 점할 수 있습니다.

콘텐츠 제작

스프레드시트에서 월간 콘텐츠를 개발하는 데 지루한 모든 콘텐츠 마케터를 위한 챗봇이 있습니다. 작성된 문서에서 일련의 구조화된 데이터를 변환하는 것으로 알려진 소프트웨어 Wordsmith 가 큰 성공을 거두었습니다.

현재 콘텐츠 제작에서 AI의 사용 사례는 엄격한 형식의 기사로 제한되어 있지만 판타지 축구 초안을 위한 콘텐츠 개발 을 위해 Wordsmith와 같은 플랫폼을 사용한 에이전시가 몇 개 있습니다 .

향상된 사용자 경험

인공 지능이 비즈니스에 좋은 이유에 대한 답 은 이 한 문장에 있습니다. 고객과 소비자는 이전보다 훨씬 더 많은 요구를 하고 있습니다. 그들은 엄청난 양의 제품, 정보, 서비스를 모두 실시간으로 번개 같은 속도로 한 곳에서 처리해야 합니다. 그리고 AI를 사용할 때 모든 서비스를 한 곳에서 즉각적인 모드로 제공하여 궁극적으로 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

AI가 가능하게 하는 또 다른 것은 개인화입니다. 모바일 앱 개발에 인공 지능 을 통합함으로써 기업은 고객의 선호도를 연구할 수 있는 기회를 얻게 됩니다. AI 기술은 마케터가 고객에게 적합한 시간과 공간에서 개인화된 콘텐츠를 보내는 것을 가능하게 합니다. 그리고 마케팅 세계에서 개인화보다 더 높은 사용자 경험은 없습니다.

감정 인식

인간의 감정을 식별하는 능력은 AI에게 가장 큰 과제로 알려져 있습니다. AI 가 기업을 어떻게 돕는가에 대한 답으로 해결할 수 있습니다 . NLP 시설의 지원을 받는 AI 기반 챗봇이 누군가가 좌절하고 있을 때를 측정하고 할인을 제공하거나 상담원에게 전화를 착신 전환하여 제안과 어조를 자동으로 조정할 수 있을 때 .

판매 예측

예측은 인공 지능의 강점입니다. 과거 판매 실적 및 추세 를 분석 하여 이번에는 판매 수치가 어떻게 될지 또는 어떤 거래가 성공하고 어떤 거래가 이루어지지 않을지 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 궁극적으로 판매 영역을 중심으로 이루어진 앱 개발에 예측 AI를 포함하면 판매 전문가 가 과거 추세에서 들어오는 검증된 데이터를 기반으로 상향 판매와 하향 판매 간의 전술을 계획하는 데 도움이 될 것 입니다.

리드 생성 최적화

영업 팀의 누군가가 Google이나 소셜 미디어에서 잠재 고객을 살펴보는 대신 인공 지능을 통합하여 고객을 대신 검토할 수 있습니다.

잠재 고객을 검토하는 것 외에도 AI를 두 가지 더 중요한 영업 작업에 사용할 수 있습니다. A. 타겟팅할 올바른 직함 및 브랜드 식별 및 B. 이메일 또는 소셜 미디어에서 작성된 경쟁자의 감정에 대한 감정 분석. 이는 AI 기반 지능형 모바일 앱 이 불행한 클라이언트를 식별하는 데 도움이 될 수 있으며 클라이언트가 경쟁업체로부터 받는 서비스에 불만이 있는지 아니면 시장에서 새로운 것을 찾고 있는지 에 대한 통찰력을 제공할 수 있음을 의미합니다.

다른 사람이 제공하는 서비스에 만족하지 않는 잠재 고객의 데이터베이스를 확보하면 필요한 것을 제공하여 거래를 성사시킬 가능성이 여러 배로 증가합니다.

금융에 대한 인공 지능의 영향

외상 매입 계정

구현된 디지털 워크플로로 인해 인보이스 처리를 훨씬 간소화하는 AI 기반 인보이스 관리 시스템이 많이 있습니다 . 이를 달성하기 위해 인보이스 생성 및 관리에 적합한 회계 코드 를 학습하는 방식으로 머신 러닝 알고리즘을 설계했습니다.

공급업체 온보딩

인공 지능과 기계 학습의 결합된 힘을 통해 AI 개발 회사는 기업이 세금 정보와 신용 점수를 기반으로 공급업체를 선정하고 사람의 개입 없이 시스템에 설정할 수 있도록 도울 수 있습니다.

획득

조직의 구매 및 조달 프로세스는 일반적으로 많은 문서 작업으로 채워지며 서로 호환되지 않는 다른 파일과 시스템을 사용하는 경우가 많습니다. API와 AI의 조합을 통해 AI 기반 모바일 앱 을 통해 비정형 데이터를 통합 및 처리 함으로써 조달 프로세스가 훨씬 더 종이가 필요하지 않고 사람의 개입이 덜 필요할 것입니다.

감사

감사 프로세스 의 디지털화는 파일에 액세스한 시기와 사람에 대한 디지털 추적을 허용하여 보안을 강화하는 데 도움이 됩니다.

인공 지능을 사용하여 감사자는 디지털 파일에 실시간으로 액세스할 수 있으므로 문서를 위해 파일 캐비닛을 검색할 필요가 없습니다. 이는 정보에 액세스하는 데 걸리는 시간 간격을 줄일 뿐만 아니라 전체 프로세스를 크게 만드는 것입니다. 더 효율적입니다. 감사 프로세스를 지능적으로 만들려면 전체 기반 감사 프로세스를 전문으로 하는 AI 앱 개발 회사 에 연락해야 합니다.

비용 관리

비용이 조직의 정책을 준수하는지 확인하는 방식으로 비용을 검토하고 승인하는 것은 모든 회계 팀에게 시간 소모적인 작업입니다. AI가기는 하지만 사람들은 기계를 사용하여 영수증을 읽고 비용을 감사한 다음 불일치가 있을 경우 재무팀에 알릴 수 있습니다.

운영 관리에서 AI의 영향

로그 분석

로그 분석은 AI 기반 작업의 가장 큰 사용 사례입니다. 스택의 모든 계층(운영 체제, 서버, 하드웨어 및 애플리케이션) 은 머신 러닝 알고리즘에 의해 수집, 저장, 처리 및 분석될 수 있는 데이터 스트림의 흔적을 남깁니다. 그런 다음 데이터는 이벤트의 근본 원인 분석을 수행하는 데 사용됩니다.

Log Analysis 시스템에 AI의 힘을 통합함으로써 기업은 장애가 발생하기 전에도 시스템의 결점을 찾아낼 수 있어 AI가 비즈니스에 혜택을 주는 사용 사례를 표시할 수 있습니다 .

용량 계획

IT 설계자 는 애플리케이션의 리소스 요구 사항을 계획 하는 데 많은 시간을 할애 합니다. 다중 계층의 복잡한 응용 프로그램 개발을 위해 서버 복잡성을 정의하는 것은 매우 어려울 수 있습니다. 응용 프로그램의 모든 물리적 계층은 CPU 코어, 저장 용량 , ROM 및 네트워크 대역폭과 일치해야 합니다 .

여기서 인공 지능은 설계자 가 하드웨어의 올바른 사양을 정의하거나 퍼블릭 클라우드에서 올바른 인스턴스 유형을 선택하는 데 도움이 됩니다. 이러한 알고리즘은 모든 작업 부하에 대해 최적의 구성을 권장하기 위해 현재 배포 및 성능을 연구하는 경향이 있습니다.

인프라 확장

Auto Scaling은 사후 대응 및 사전 예방으로 구성할 수 있습니다. 반응 모드 에서 모니터링 인프라는 확장 작업을 시작하기 위한 메모리 사용량 및 CPU 사용률과 같은 주요 메트릭을 추적할 수 있습니다. 그리고 로드가 정상으로 돌아오면 스케일 인 작업 이 수행되어 인프라를 원래 형태로 되돌립니다.

사전 예방 모드에서 관리자 는 이벤트 전에 스케일 아웃 작업을 예약합니다 .

비즈니스를 위한 AI 이점 중 하나는 IT 관리자가 인공 지능을 통해 이전 사용 패턴 및 부하 조건에서 학습 하는 예측 확장을 구성할 수 있다는 사실에 있습니다. 이러한 방식으로 시스템 은 언급된 규칙 없이 확장해야 하는 시기를 지능적으로 결정합니다. 이 새로운 메커니즘은 런타임 인프라 요구 사항의 조정을 통해 용량 계획을 보완합니다.

원가 관리

인프라 비용 평가는 IT 아키텍처에서 중요한 역할을 합니다. 그리고 퍼블릭 클라우드 메커니즘으로 작업하면 예측 및 비용 분석이 훨씬 더 어려워지고 클라우드 공급자는 VM 사용량, 스토리지 용량, 외부 및 내부 대역폭, 앱을 통한 API 호출 , 및 IOPS.

워크로드 및 사용 패턴 분석을 통해 인공 지능은 여러 애플리케이션, 구성 요소 , 구독 금액 및 부서에 대한 비용 분할을 제공하여 인프라 비용을 추정할 수 있습니다. 이는 운영 단위가 IT 예산을 정확하게 확보하는 데 도움이 될 것입니다.

성능 조정

애플리케이션이 프로덕션 환경에 배치되면, 특히 시간이 지남에 따라 성능 이 가장 많이 저하되는 많은 양의 트랜잭션을 처리하는 데이터베이스 엔진 의 경우 성능을 조정하는 데 상당한 시간이 소요됩니다.

건전한 AI 소프트웨어 개발 회사 에서 개발한 인공 지능 알고리즘은 쿼리 처리 또는 요청 응답과 같은 작업에 참석하는 데 사용되는 로그와 시간을 분석 하여 문제에 대한 정확한 수정을 제공할 수 있습니다. 지원 비용과 엔터프라이즈 IT 헬프 데스크 운영에 직접적인 영향을 미치는 운영 팀에 문제를 에스컬레이션하는 대신 각각의 조치를 취함으로써 로그 관리를 강화하는 데 매우 편리합니다.

건물 유지 관리

비즈니스 운영에서 AI의 이점 목록의 마지막 요점은 건물 유지 관리에 도움이 된다는 것입니다. 이 기술은 시설 관리자가 거주자의 편안함을 고려하면서 에너지 사용을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 개발 회사가 제공하는 빌딩 자동화 서비스에서 그 한 가지 예를 볼 수 있습니다. 여기서 AI는 IoT와 융합되어 건물의 장비, 조명, 냉/난방 시스템 등을 관리하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 컴퓨터 비전을 사용하여 건물을 모니터링합니다.

여기 모든 비즈니스의 기둥으로 간주되는 4가지 영역이 있습니다. AI 개발 서비스 제공자 가 생각 하는 영역 은 막대한 영향을 미칠 수 있고 더 효율적일 수 있습니다. 프로세스를 효율적이고 간소화하며 높은 수익을 창출 하여 AI의 이점을 누리고 싶다면 지금 AI 개발자 팀에 문의 하십시오 .