인공지능의 비즈니스 사례
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 기술 중심인 세상에서 우리 사업에 어떤 영향을 미치고 있는지 이해하기란 벅찬 과제다. 그것들은 우리 삶에서 무수히 많은 응용 프로그램이 있다. 인공지능과 머신러닝의 기술을 비즈니스에 적용함으로써 우리는 비즈니스를 효율적이고, 수월하게 그리고 경쟁력 있게 만들었다. 또한, 비즈니스에서의 인공지능은 데이터에서 숨겨진 통찰력을 추출한다. 그리고 기업은 인공지능을 통해 기업이 자원을 효과적으로 활용할 수 있고, 인공지능(AI)으로 구동되는 자동 도구는 수동 시스템보다 더 시스템을 효율적으로 만든다. 실제로 인공지능과 머신러닝은 현대 비즈니스 세계에서 우리의 삶을 더 편안하게 만드는 데 큰 영향을 미친다.
제조
- 제조업체는 공장 센서 및 사물인터넷(IoT)에서 엄청난 양의 데이터를 수집하며 이는 머신 러닝에 이상적이다. 컴퓨터 시각 및 이상 감지 알고리즘은 품질 관리에 활용되며 사전 예방 유지보수 및 수요 예측부터 새로운 서비스 제공까지 모든 것에 머신 러닝 알고리즘이 활용된다.
재무
- 대량의 데이터와 이력 레코드가 제공되는 금융은 머신 러닝에 가장 적합한 산업이다. 주식 거래, 대출 승인, 사기 감지, 위험 평가 및 보험 인수에 알고리즘이 활용된다. 그리고 고객에 대한 '일상적인 자문'과 사용자 목표에 따른 포트폴리오 조정에도 활용된다.
의료
- 머신 러닝 알고리즘은 투자한 시간과 관계없이 연구 팀이나 의사들보다 더 많은 데이터를 처리하고 더 많은 패턴을 발견할 수 있다. IoT 기술을 이용해 환자의 건강 상태를 실시간으로 파악할 수 있는 웨어러블 장치와 센서 덕분에 의료 산업은 머신러닝이 빠르게 성장하는 주 무대가 되고 있다.
마케팅 및 영업
- 구매자가 좋아할 만한 상품을 추천하는 웹사이트도 머신러닝을 활용할 수 있다. 과거 구매자의 검색 및 구매 기록을 분석하여 상품 추천 및 홍보에 사용할 수 있다. 이렇게 데이터를 포착하여 활용해서 쇼핑 경험을 개별화(또는 마케팅 캠페인 실행)하는 추세가 산업의 미래로 다가오고 있다.
정부
- 공공의 안전을 담당하는 정부 부처와 공공 서비스를 제공하는 기관에서는 다양한 데이터를 가지고 있기 때문에 머신러닝으로 인사이트를 획득할 수 있는 기회가 특히 많다. 예를 들어, 센서 데이터를 분석하여 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있는 방법을 찾아낼 수도 있고 머신러닝을 이용하여 사기를 감지하고 개인정보 도용을 최소화할 수도 있다.
운송
- 수익성을 높이기 위해 이동 경로를 효율적으로 배치하고 잠재적인 문제를 예측해야 하는 운송 업계에서도 데이터를 분석하여 패턴과 트렌드를 찾아내는 기술이 핵심 기술로 대두되고 있다. 따라서 택배 업체, 대중 교통 서비스 및 기타 운송 기업은 머신러닝의 데이터 분석과 모델링 기술을 중요한 분석 솔루션으로 이용하고 있다.