비즈니스의 복잡성 탐색: ChatGPT와 같은 생성 AI 도구가 업계의 주요 과제를 해결하는 방법

제너레이티브 AI는 2022년 IBM의 글로벌 AI 채택 지수에 따라 기업의 35%가 이를 통합하면서 비즈니스 세계에 진출했습니다. 이 빠르게 확장되는 분야는 기업이 복잡한 문제를 쉽게 해결할 수 있도록 함으로써 비즈니스 운영을 혁신하고 있습니다. ChatGPT를 포함한 생성 AI 도구는 방대한 양의 데이터를 분석하여 기존 방법이 적시에 제공하지 못하는 경우가 많은 독점적인 통찰력을 생성합니다.

비즈니스용 생성 AI는 콘텐츠 생성 자동화에서 공급망 최적화 및 고객 서비스 개선에 이르기까지 광범위한 영향을 미칩니다. 기계 학습과 자연어 처리를 결합한 생성 AI 도구는 기업이 충분한 정보에 입각한 결정을 내리고 운영을 최적화하며 수익을 증대할 수 있도록 지원합니다.

이 블로그에서는 ChatGPT와 같은 생성 AI 도구가 해결할 수 있는 수많은 복잡한 비즈니스 문제를 탐구합니다.

제너레이티브 AI 도구가 해결할 수 있는 가장 복잡한 비즈니스 문제를 살펴보기 전에 제너레이티브 AI가 무엇인지에 대한 기본적인 이해를 합시다.

제너레이티브 AI는 혁신적이고 참신한 데이터 또는 정보를 생성하기 위해 정교한 알고리즘을 활용하는 특별한 형태의 인공 지능입니다. 사전 설정된 규칙을 준수하는 기존 AI 시스템과 달리 생성 AI는 기존 데이터 내의 복잡한 패턴을 분석하여 완전히 새로운 것을 만들 수 있습니다.

제너레이티브 AI의 이러한 기능은 창의성과 혁신이 필요한 복잡한 문제를 해결하려는 기업을 위한 매우 강력하고 유용한 도구입니다.

생성 AI의 가장 널리 사용되는 애플리케이션 중 하나는 자연어 처리로, 원본 텍스트나 대화를 조작하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 ChatGPT는 텍스트 프롬프트에 대해 사람과 같은 응답을 생성할 수 있는 OpenAI가 설계한 대규모 언어 모델입니다. 결과적으로 ChatGPT는 챗봇 및 기타 대화 인터페이스에 이상적인 도구입니다.

ChatGPT와 같은 생성 AI 도구로 해결할 수 있는 가장 복잡한 비즈니스 문제

이제 ChatGPT와 같은 생성 AI 도구를 활용하여 해결할 수 있는 주요 비즈니스 과제를 살펴보겠습니다.

콘텐츠 제작

고품질 콘텐츠를 제작하는 것은 제품 설명, 홍보 자료 또는 전체 기사를 제작하든 관계없이 기업 세계에서 가장 어렵고 시간이 많이 걸리는 작업 중 하나입니다. 기업은 이러한 경우 비즈니스에서 생성 AI 기술을 활용하여 제한된 시간 내에 허용 가능한 품질의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

생성 AI 도구는 자연어 처리 및 기계 학습 알고리즘을 활용하여 기존 콘텐츠를 평가하고 특정 표준을 충족하는 새로운 고품질 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 여기에는 어조, 스타일, 심지어 대상 청중과 같은 고려 사항이 포함될 수 있습니다.

예를 들어 조직은 ChatGPT를 사용하여 특정 인구 통계에 맞는 소셜 미디어 게시물을 구성하거나 특정 기능과 이점을 강조하는 제품 설명을 생성할 수 있습니다.

시간과 리소스를 절약하는 것 외에도 이 접근 방식은 콘텐츠의 일반적인 품질과 일관성을 향상시킬 수도 있습니다. 이는 제품 설명과 리뷰가 판매 촉진에 중요한 역할을 하는 전자 상거래와 같은 분야에서 특히 유용합니다.

고객 서비스

고객 서비스는 ChatGPT와 같은 생성 AI 도구가 까다로운 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 중요한 분야입니다. ChatGPT로 구동되는 챗봇은 고객의 질문에 신속하고 정확한 답변을 제공하여 전반적인 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 또한 구매 내역 및 선호도를 기반으로 고객에게 맞춤형 제안을 할 수 있습니다.

예를 들어, 소매업체는 ChatGPT를 사용하여 고객이 제품을 찾고, 질문에 답하고, 주문을 처리하는 데 도움이 되는 챗봇을 만들 수 있습니다. 챗봇은 또한 고객 불만과 문제를 식별하고 해결하도록 프로그래밍할 수 있어 시기적절한 해결과 고객 만족을 보장할 수 있습니다.

마찬가지로 의료 제공자는 환자가 약속을 예약하고 의료 절차에 대한 정보를 제공하며 건강 관련 질문에 답변하는 데 도움이 되는 ChatGPT 기반 챗봇을 배포할 수 있습니다. 이는 의료 제공자가 운영을 간소화하고 대기 시간을 줄이며 환자 결과를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

[또한 읽기: 인공 지능은 어떻게 의료 부문을 지능화합니까?]

기업은 이 기술을 활용하여 고객 경험을 향상하고 운영 효율성을 향상하며 성장을 주도할 수 있습니다.

합법적인

회사의 법적 운영을 지원하는 것은 가장 중요한 생성 AI 비즈니스 애플리케이션 중 하나입니다. 기업은 법률 부서에서 생성 AI 도구를 활용하여 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 법률 조사를 수행하고, 판례를 면밀히 조사하고, 법률 문서를 작성하는 능력을 통해 생성 AI는 법률 팀이 보다 유능하고 능숙하게 운영할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

예를 들어, 회사의 법무팀은 ChatGPT를 사용하여 계약을 면밀히 조사하고 잠재적인 법적 곤경을 정확히 찾아내어 법적 규정을 준수하고 법적 분쟁의 가능성을 줄일 수 있습니다.

또한 ChatGPT의 예측 능력은 법무팀이 이전 판결, 법률 및 규정을 검토하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 기업은 효과적인 법적 전술을 수립하고 법적 분쟁 가능성을 최소화할 수 있습니다.

비즈니스에 생성 AI를 활용함으로써 기업은 법무팀의 생산성과 효율성을 향상하고 법률 연구 및 문서 작성과 관련된 비용을 절감하며 제공되는 법률 서비스의 수준을 높일 수 있습니다. 따라서 점점 더 많은 기업이 법적 절차를 간소화하기 위해 이러한 도구에 의존하고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

HR 프로세스 처리

ChatGPT와 같은 인공 지능 도구는 기업 HR 운영에 상당한 지원을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. ChatGPT는 자연어 처리 및 기계 학습 기술을 통해 반복적인 HR 업무를 기계화하는 동시에 직원 문의에 정확하고 신속한 답변을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 기업은 비즈니스용 생성 AI의 힘을 활용하여 가상 HR 도우미를 고안할 수 있습니다. 이 가상 도우미는 휴가 관리, 복리후생 관리, 조직에 신입 사원 소개와 같은 작업을 수행하는 직원을 도울 수 있습니다. 또한 챗봇은 직원의 기술과 관심사에 따라 맞춤형 경력 개발 추천을 제공하여 직원 참여 및 유지를 향상시킬 수 있습니다. 또한 생성 AI를 활용하여 온라인 응시 시험에서 부정 행위 방지 조치를 도입할 수 있습니다.

또한 ChatGPT는 이력서와 직무 설명을 면밀히 조사하여 빈 자리에 대한 유능한 후보자를 찾고 인터뷰 일정을 잡아 인재 확보를 지원할 수 있습니다. 이를 통해 HR 부서는 시간을 절약하고 채용 품질을 높일 수 있습니다.

본질적으로 비즈니스, 특히 HR 운영에서 생성 AI의 많은 이점이 있습니다. 이 기술을 통해 기업은 HR 절차를 최적화하고 인건비를 줄이며 직원 만족도와 유지율을 높일 수 있습니다.

데이터 분석

비즈니스의 생성 AI 기술은 인간의 인식을 벗어날 수 있는 숨겨진 패턴과 추세를 발견하여 데이터 분석에서 상당한 이점을 제공합니다. 이러한 통찰력을 드러내는 AI의 능력은 기업에게 새로운 성장 영역을 식별하고 운영을 최적화하며 고객 만족도를 높일 수 있는 기회를 제공합니다.

제너레이티브 AI의 감정 분석 기능은 데이터 분석에서 탁월한 사용 사례 역할을 합니다. ChatGPT와 같은 도구는 소셜 미디어 데이터를 분석하여 브랜드, 제품 또는 서비스에 대한 고객의 성향을 식별할 수 있습니다. 기업은 이 정보를 사용하여 비즈니스에서 생성 AI의 이점을 활용할 수 있습니다. 그들은 이 데이터의 도움으로 마케팅 전략을 수정하고, 고객에 대한 심층적인 이해를 개발하고, 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

또한 생성 AI 도구는 방대한 양의 데이터를 분석하고 잠재적인 위험을 감지할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 분석 통찰력은 제너레이티브 AI를 사용하는 기업이 잠재적인 문제가 확대되기 전에 사전 예방적으로 식별하고 해결할 수 있는 능력을 제공합니다.

고객 피드백과 행동을 분석함으로써 비즈니스의 생성 AI 기술은 높은 고객 이탈 위험을 나타내는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 기능을 통해 기업은 이러한 패턴을 사전에 해결할 수 있으므로 개인화된 제안 및 인센티브를 통해 고객을 유지할 수 있습니다.

[또한 읽기: 비즈니스를 위한 데이터 과학 및 분석에 대한 전체 가이드]

판매 향상

많은 조직에서 비즈니스, 특히 매출 향상을 위해 생성 AI를 사용합니다. 생성적 인공 지능(AI)은 판매를 늘리고 경쟁력을 유지하는 수단으로 비즈니스 세계에서 중요성을 더해가고 있습니다. 이 기술의 특정 응용 프로그램 중 하나는 생성 언어 모델을 사용하여 고객의 개별 요구 사항과 선호도에 맞는 개인화된 제품 설명을 생성하는 것입니다. 생성적 AI는 고객 데이터 및 행동 분석을 통해 독특하고 매력적인 설명을 생성할 수 있습니다.

가격 최적화는 비즈니스에서 생성 AI 기술을 잘 활용할 수 있는 또 다른 방법입니다. 시장 동향, 고객 행동 및 경쟁업체 가격을 분석함으로써 생성 모델은 제품 또는 서비스에 대한 최적의 가격을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객에게 가치를 제공하면서 수익을 극대화할 수 있습니다.

또한 생성 AI는 고객 세분화 및 대상 마케팅 캠페인에 대한 지원을 원하는 회사에서 비즈니스에 사용할 수 있습니다. 생성 모델은 고객 데이터를 면밀히 조사하여 패턴을 감지하고 특정 고객 세그먼트에 어필할 대상 캠페인을 생성할 수 있습니다.

영업 교육은 비즈니스에 생성 AI를 사용할 수 있는 또 다른 영역입니다. Generative AI는 각 영업 사원의 개별 요구와 강점에 맞는 맞춤형 영업 교육 프로그램을 개발할 수 있습니다. 성과 데이터 분석을 통해 제너레이티브 AI는 영업 사원에게 개선이 필요한 특정 영역을 다루는 맞춤형 교육 자료를 생성할 수 있습니다.

신제품 개발

신제품 개발은 비즈니스를 위한 생성 AI의 또 다른 훌륭한 사용입니다. 혁신적인 제품을 개발하고 디자인 프로세스를 가속화하는 것은 수많은 기업에게 복잡한 비즈니스 난제일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 장애를 해결하기 위한 창의적인 방법론이 있으며 그 중 하나는 인공 지능 기반 메커니즘을 활용하는 것입니다.

기업은 AI를 활용하여 방대한 양의 데이터를 신속하게 면밀히 조사하고 특정 매개변수에 기반한 최적화된 설계를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 품질과 성능을 보장하면서 제품 개발 기간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

예를 들어 제조 산업에서 AI 기반 설계 도구는 무게, 강도, 재료 사용과 같은 다양한 설계 제약 조건을 면밀히 조사하여 자동차 부품, 항공기 부품 등과 같은 제품에 대한 최적화된 설계를 생성할 수 있습니다. 따라서 신제품 개발은 가장 흥미로운 생성적 AI 비즈니스 사용 사례 중 하나입니다.

또한 AI 기반 메커니즘을 활용하여 고객 선호도 및 행동을 기반으로 개인화된 제품 디자인을 공식화할 수도 있습니다. 고객 데이터를 면밀히 조사함으로써 기업은 개별 고객의 요구와 기대를 충족하는 고유하고 맞춤화된 제품 설계를 생성할 수 있습니다.

[또한 읽기: 비즈니스에서 인공 지능을 채택하는 방법은 무엇입니까? 전체 가이드]

비즈니스에서 생성 AI를 사용함으로써 기업은 경쟁력을 유지하고 새롭고 매력적인 제품을 보다 효율적이고 효과적으로 시장에 출시할 수 있습니다.

사기 감지

비즈니스 부문에서 복잡한 사기 탐지 문제를 해결하기 위해 기업은 AI 기반 도구를 사용할 수 있습니다. 이러한 도구에는 다양한 유형의 사기 행위를 능동적으로 감지하고 저지할 수 있는 기능이 있습니다.

비즈니스에 생성 AI를 사용하는 한 가지 유리한 응용 분야는 위조 ID 문서 식별 분야입니다. 이러한 도구는 사기 행위를 방지하기 위해 여권, 운전면허증 등과 같은 신원 문서를 신속하게 스캔하고 인증합니다.

또한 기업은 AI 기반 도구를 활용하여 결제 사기를 식별할 수 있습니다. 이러한 도구는 결제 데이터를 면밀히 조사하고 의심스러운 거래 또는 패턴을 인식하여 기업이 적절한 조치를 취하고 사기 행위를 방지할 수 있도록 합니다.

AI 기반 사기 탐지 도구가 서비스를 제공할 수 있는 또 다른 영역은 가짜 계정 확인입니다. 이러한 도구는 사용자 행동과 데이터를 면밀히 조사하여 가짜 계정을 찾아내고 플랫폼에 액세스하거나 사기성 거래를 시작하지 못하도록 합니다.

또한 AI 기반 도구는 이메일 피싱 사기를 노출할 수 있습니다. 이러한 도구는 이메일 콘텐츠와 사용자 행동을 검사하여 잠재적으로 유해한 이메일을 식별하고 피해가 발생하기 전에 사용자에게 경고하거나 차단합니다.

기업의 생성 AI 기술은 기업과 고객을 금전적 손실과 평판 손상으로부터 보호할 수 있는 사기 탐지 메커니즘을 제공합니다.

[또한 읽기: 핀테크 산업에서 기계 학습이 금융 사기 탐지에 어떻게 도움이 되는지]

코딩

코딩 분야에서 활동하는 기업은 효율적이고 오류 없는 코드 작성과 관련된 복잡한 문제에 직면합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 AI 기반 도구가 있습니다.

코딩은 코드 생성 공간에서 운영되는 비즈니스의 주요 생성 AI 사용 중 하나입니다. 기존 코드 분석을 통해 최적화되고 정확하며 간소화된 새로운 코드를 생성할 수 있습니다.

품질 보증은 AI 기반 도구가 지원을 제공할 수 있는 또 다른 영역입니다. 코드를 면밀히 조사함으로써 장애를 일으키기 전에 가능한 오류를 감지할 수 있습니다. 예를 들어 CodeSonar는 코드의 오류를 식별하고 수정할 수 있는 고급 정적 분석 도구이므로 개발자의 귀중한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

비즈니스에 생성 AI를 사용할 수 있는 산업

AI는 도메인 전반에 걸쳐 많은 산업에 큰 영향을 미치고 있으며 많은 산업이 그 잠재력을 깨우고 있습니다. 다음은 비즈니스에서 생성되는 AI의 몇 가지 예입니다.

제약

AI 도구는 잠재적 약물 후보를 보다 효율적이고 정확하게 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. Exscientia는 현재 임상 시험 중인 AI의 도움으로 이미 두 가지 약물을 개발한 회사이며 두 가지가 더 있습니다.

제너레이티브 AI는 병원 내 환자 커뮤니케이션과 같은 의료 부문의 다른 영역도 혁신할 수 있습니다. 예를 들어, 우리 고객인 YouCOMM은 AI를 사용하여 의료 지원에 대한 실시간 액세스를 제공하고 응급 상황에서 환자 지원 대기 시간을 줄였습니다.

인공 지능은 다양한 방식으로 의료 부문을 지능화하고 있습니다. 의료 분야에서 제너레이티브 AI의 사용이 시간이 지남에 따라 증가할 것으로 예상할 수 있으며 우리는 그들의 도움으로 제약 및 의료 분야의 많은 장벽을 허물 것입니다.

신소재 발견

재료 과학은 생성 AI가 도움이 될 수 있는 또 다른 영역입니다.

흥미로운 발전 중 하나는 Center for Functional Nanomaterials의 연구원들이 생성 AI를 성공적으로 사용하여 새로운 자기 조립 나노 구조를 발견했다는 것입니다. 이 혁신은 배터리, 태양 전지, 자동차 부품 및 기타 기술의 효율성을 향상시키는 재료를 발견할 수 있는 제너레이티브 AI 비즈니스 애플리케이션의 가능성을 열었습니다. 또한 생성 AI를 활용하여 기존 재료의 제조 프로세스를 최적화할 수 있으므로 생산 비용이 감소하고 재료 품질이 전반적으로 향상됩니다.

재원

금융 영역에는 생성 AI 도구의 도움을 통해 극복할 수 있는 수많은 복잡한 장애물이 있습니다. 예를 들어, 상당한 규모의 데이터 세트를 분석하고, 추세를 식별하고, 채무불이행 가능성을 예측함으로써 생성적 AI 도구는 신용 위험 평가를 지원할 수 있습니다.

예를 들어, Appinventiv는 단 10주 만에 유럽의 저명한 은행이 AI 및 기계 학습 기술을 활용하여 고객 서비스를 최적화하고 고객 이탈을 줄이는 데 도움을 주었습니다.

투자 관리는 생성 AI 도구가 유리할 수 있는 또 다른 영역입니다. JPMorgan Chase 및 Capital One과 같은 은행은 베이킹 시스템에서 AI를 성공적으로 사용하고 있습니다.

교육

교육 분야에서 제너레이티브 AI는 학생 데이터와 행동을 분석하여 맞춤형 학습 자료를 생성함으로써 개인화되고 개별화된 학습 경험을 제공할 수 있습니다. 그렇게 함으로써 학생 참여를 높이고 학습 과정을 풍부하게 하며 교사가 학생에게 맞춤형 피드백을 제공할 수 있도록 합니다.

[또한 읽기: 메타버스로 교육의 미래 재구상]

오락

엔터테인먼트 영역에서 제너레이티브 AI는 사용자의 선호도와 행동을 기반으로 영화, 음악 및 기타 엔터테인먼트에 대한 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 경험을 향상하고 호기심을 자극하며 새로운 콘텐츠를 탐색하도록 유도할 수 있습니다.

고용

또한 생성 AI는 구직 프로세스를 개선할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 작업 데이터를 면밀히 조사하고 후보자를 적절한 기회에 맞추며 고용주를 위한 채용 프로세스를 최적화하여 효율성과 개인화를 향상할 수 있습니다. 제너레이티브 AI의 구현을 통해 구직 경험은 구직자와 고용주 모두의 요구를 충족하도록 맞춤화되어 더 성공적인 구직 매칭과 만족스러운 경력으로 이어질 수 있습니다.

Appinventiv는 JobGet의 작업 이행 기간을 3일로 단축하여 고용 환경을 접근 가능하고 즉각적이며 효율적으로 만들어 5,200만 달러의 자금을 확보했습니다.

Appinventiv가 비즈니스에 Generative AI의 힘을 활용하도록 지원하는 방법

인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)을 전문으로 하는 탁월한 소프트웨어 개발 회사인 Appinventiv는 이러한 초기 기술의 잠재력을 발휘할 수 있는 획기적인 솔루션을 제공합니다. 우리의 숙련된 개발자는 작업을 자동화하고 문제를 해결하며 고객 경험을 풍부하게 하는 지능형 AI 개발 서비스를 고안합니다. 기존 애플리케이션에 AI와 ML을 구현하는 기술력을 보유하고 있습니다.

데이터 수집 및 처리, 분석, 다중 플랫폼 통합 및 머신 러닝에 중점을 두어 모든 기업의 고유한 요구 사항을 충족하도록 솔루션을 맞춤화할 것을 보장합니다. 우리는 의료, 핀테크, 전자상거래, 교육 및 사회 서비스를 포함한 다양한 부문과 협력하여 비즈니스 목표와 완벽하게 통합되는 최상위 제품을 만듭니다. 우리와 힘을 합쳐 AI 및 ML을 통해 귀사의 비즈니스를 다음 단계로 끌어올릴 수 있도록 하십시오.

FAQ

Q. 제너레이티브 AI를 비즈니스에 활용하는 방법은?

A. 제너레이티브 AI는 비즈니스 운영 최적화를 위한 다양한 활용 사례를 보유하고 있습니다. 워크플로 자동화, 혁신적인 제품 또는 서비스 생성, 마케팅 캠페인 최적화 및 추세 예측에 사용할 수 있습니다.

Q. 비즈니스에서 생성 AI의 예는 무엇입니까?

A. 비즈니스에서 사용되는 제너레이티브 AI의 한 예는 자연어 처리 및 기계 학습 알고리즘을 활용하여 고객 문의를 이해하고 관련 응답을 제공하는 챗봇을 통한 것입니다.

Q. 제너레이티브 AI의 비즈니스 이점은 무엇입니까?

A. 비즈니스에 제너레이티브 AI를 활용하면 효율성, 생산성, 정확도를 높이는 동시에 비용 절감과 새로운 수익원을 창출할 수 있다는 장점이 있습니다. 또한 고객 경험을 향상시키고 소비자 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.