2020 년 100 개 이상의 AI 사용 사례 및 애플리케이션 : 심층 가이드

 

AI는 모든 산업 및 비즈니스 기능을 변화시키고 있으며 그 결과 AI, 하위 도메인 및 기계 학습 및 데이터 과학과 같은 관련 분야에 대한 관심이 증가하고 있습니다.

최근 Gartner 설문 조사에 따르면 조직의 37 %가 여전히 AI 전략을 정의하려고합니다. AI를 비즈니스에 통합하려면 AI가 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는지, 비즈니스에서 AI의 가능한 사용 사례를 식별해야합니다. 이 기사에서는 마케팅, 영업, 고객 서비스, 보안, 데이터, 기술 및 기타 프로세스를 다루는 가장 일반적인 사용 사례를 수집합니다.

 

마케팅

마케팅은 지속적으로 학습하면서 적절한 채널을 통해 적절한 제안, 적절한 메시지를 적시에 고객에게 도달하는 것으로 요약 할 수 있습니다. 성공을 달성하기 위해 기업은 AI 기반 도구를 활용하여 고객에게 더 친숙해지고 더 매력적인 콘텐츠를 만들고 개인화 된 마케팅 캠페인을 수행 할 수 있습니다. AI는 정확한 통찰력을 제공하고 고객 데이터를 통해 수익에 직접적으로 반영되는 스마트 마케팅 솔루션을 제안 할 수 있습니다. 마케팅에서 상위 3 가지 AI 사용 사례를 찾을 수 있습니다.

 

• 마케팅 분석 :  AI 시스템은 마케팅 노력으로부터 학습하고 분석하고 측정합니다. 이러한 솔루션은 미디어 활동을 추적하고 PR 활동에 대한 통찰력을 제공하여 참여, 트래픽 및 수익을 유도하는 요소를 강조합니다. 결과적으로 기업은 고객에게 더 정확하고 더 나은 마케팅 서비스를 제공 할 수 있습니다.
  PR 노력 외에도 AI 기반 마케팅 분석을 통해 기업은 고객 그룹을보다 정확하게 식별 할 수 있습니다. 충성 고객을 발견함으로써 기업은 정확한 마케팅 전략을 개발하고 이전에 제품이나 서비스에 관심을 표명 한 고객을 재 타겟팅 할 수 있습니다. 이 기사 에서 AI를 사용한 마케팅 분석에 대해 자세히 읽어보십시오  .
• 개인화 된 마케팅:  기업이 고객을 더 많이 이해할수록 더 나은 서비스를 제공합니다. AI는이 작업에서 기업을 지원하고 고객에게 개인화 된 경험을 제공하도록 지원할 수 있습니다.
  예를 들어, 온라인 상점을 방문하여 제품을 보았지만 구매하지 않았다고 가정합니다. 그 후 디지털 광고에서 정확한 제품을 볼 수 있습니다. 뿐만 아니라 기업은 맞춤형 이메일이나 특별 제안을 보내고 고객의 취향에 맞는 신제품을 추천 할 수 있습니다.
• 컨텍스트 인식 마케팅 : 머신 비전과 자연어 처리를 활용하여 광고가 게재 될 컨텍스트를 이해할 수 있습니다. 상황 인식 광고를 사용하면 메시지가 상황에 맞는지 확인하고 웹의 정적 이미지를 메시지와 함께 생생하게 만들어 브랜드를 보호하고 마케팅 효율성을 높일 수 있습니다. 

마케팅에서 AI 사용 사례에 대해 자세히 알아 보려면  주제에 대한 전체 가이드 를 확인하세요 .

 

 

판매

사전 판매

• 판매 예측 :  AI는 모든 고객 연락처 및 이전 판매 결과를 기반으로 정확한 자동 판매 예측을 허용합니다. 모든 고객 연락처 및 이전 판매 결과를 기반으로 정확하게 판매를 자동으로 예측합니다. 영업 사원에게 더 많은 영업 시간을 제공하는 동시에 예측 정확도를 높이십시오. Hewlett Packard Enterprise는  Clari의 판매 예측 도구를 사용하여 예측의 단순성, 속도 및 정확성이 5 배 향상 되었음을 나타냅니다 .
• 리드 생성 :  방문자의 포괄적 인 데이터 프로필을 사용하여 판매 담당자가 연결해야하는 회사를 식별합니다. 데이터베이스 및 소셜 네트워크를 활용하여 영업 담당자를위한 리드 생성

 

매상

• 판매 데이터 입력 자동화 :  다양한 소스의 데이터가 쉽고 지능적으로 CRM에 복사됩니다. 세일즈 포스의 캘린더, 주소록, 이메일, 전화 통화 및 메시지를 CRM 시스템에 자동으로 동기화합니다. 영업 담당자에게 더 많은 영업 시간을 제공하면서 더 나은 영업 가시성과 분석을 즐기십시오.
• 예측 판매 / 리드 점수 : 인공 지능을 사용하여 예측 판매를 활성화합니다. 리드 점수를 매기면 리드 점수와 연락 요소를 기반으로 영업 담당자 작업의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 리드 점수 및 영업 담당자 성과에 대한 시스템의 세분화 된 액세스 덕분에 판매 예측이 정확성을 높이면서 자동화됩니다. 리드 점수를 매기기 위해 이러한 시스템은 해당 고객의 익명 거래 데이터, 특정 고객의 판매 데이터를 활용합니다. 접촉 요인을 평가하기 위해 이러한 시스템은 익명화 된 데이터를 활용하고 이메일 및 통화와 같은 모든 고객 연락처를 분석합니다.
• 영업 담당자 채팅 / 이메일 봇 :  챗봇은 첫 번째 고객 질문에 답하는 데 이상적입니다. 챗봇이 고객에게 적절하게 서비스를 제공 할 수 없다고 판단하면 해당 고객을 상담원에게 전달할 수 있습니다. 연중 무휴 24 시간 작동하고 지능적인자가 개선 봇이 리드에 대한 초기 접촉을 처리하도록합니다. 높은 가치의 반응 형 리드는 라이브 에이전트가 호출하여 판매 효율성을 높입니다.
• 영업 담당자 응답 제안 :  AI는 리드와 실시간 대화 또는 서면 메시지 중에 응답을 제안합니다. 봇은 판매 효과를 개선하기위한 모범 사례 답변을 제안하는 상담원의 전화를 경청합니다.
• 영업 담당자 다음 작업 제안 : 영업 담당자의 작업 및 리드를 분석하여 차선책을 제안합니다. 이 상황 현명한 해결책은 담당자가 문제를 처리 할 올바른 방법을 찾는 데 도움이됩니다. 에이전트의 기록 데이터와 프로필은 더 높은 결과를 얻는 데 도움이됩니다. 모두 고객 만족도를 높이고 있습니다.
• 판매 콘텐츠 개인화 및 분석 :  가장 중요한 질문에 답하기 위해 우선 순위가 높은 리드의 선호도와 브라우징 행동을 분석하여 올바른 콘텐츠와 일치시킵니다. 판매 콘텐츠를 개인화하고 그 효과를 분석하여 지속적인 개선을 가능하게합니다.
• 소매 판매 봇 : 소매점에서 봇을 사용하여 고객의 질문에 답하고 제품을 홍보합니다. 프로필을 분석하여 적합한 고객과 소통하세요. 컴퓨터 비전은 고객의 특성과 모방에 따라 올바른 조치를 제공하는 데 도움이됩니다.
• 회의 설정 자동화 (디지털 어시스턴트) :  디지털 어시스턴트를 남겨 영업 담당자의 시간을 절약 할 수있는 회의를 설정할 수 있습니다. 목표를 결정하여 우선 순위를 정하고 KPI를 높게 유지하십시오.
• Prescriptive Sales : 대부분의 영업 프로세스는 영업 담당자의 마음에 있습니다. 영업 담당자는 다양한 습관과 관찰을 기반으로 고객과 상호 작용합니다. 규범 적 판매 시스템은 유사한 고객에 대한 데이터를 기반으로 콘텐츠, 상호 작용 채널, 빈도, 가격을 규정합니다.

 

영업 분석

Gartner가 설명하는 것처럼  영업 분석 시스템은 분석 또는 계획 작업의 일부로 매개 변수, 측정 값, 차원 또는 수치를 조작 할 수있는 발견, 진단 및 예측 연습을 지원하는 기능을 제공합니다. AI 알고리즘은 데이터 수집 프로세스를 자동화하고 판매 실적을 개선하기위한 솔루션을 제시 할 수 있습니다. 더 자세한 정보를 원하시면 판매 분석에 대한 기사를 읽어보십시오  .

• 고객 판매 연락처 분석 :  전화 통화 또는 이메일을 포함한 모든 고객 연락처를 분석하여 판매를 유도하는 행동과 행동을 파악합니다. 모든 판매 통화 데이터에 대한 고급 분석을 통해 판매 효과를 높이는 통찰력을 발견합니다.
• 영업 통화 분석 : 통화 데이터에 대한 고급 분석을 통해 영업 효율성을 높이는 통찰력을 발견합니다. 대화 흐름이 얼마나 잘 수행되는지 확인하십시오. 통화 데이터를 통합하면 판매 퍼널에서 각 구성 요소의 성과를 식별하는 데 도움이됩니다.
• 판매 기여 :  빅 데이터를 활용하여 판매를 마케팅 및 영업 활동에 정확하게 기여합니다. 판매 퍼널의 어느 단계가 더 잘 수행되는지 확인하십시오. 분석을 통해 제공되는 통찰력으로 성과가 낮은 부분을 정확히 찾아냅니다.
• 영업 보상 :  영업 사원에게 적합한 보상 수준을 결정합니다. 영업 담당자에게 적합한 인센티브 메커니즘을 결정하십시오. 판매 데이터를 사용하여 객관적인 측정을 제공하고 판매 담당자의 성과를 지속적으로 향상시킵니다.

AI가 매출을 어떻게 변화시키는 지에 대한 자세한 내용은 보다 포괄적 인 가이드를 확인하세요.

 

 

해석학

제너럴리스트 솔루션

• 분석 플랫폼 : 통합 데이터 및 도구로 직원의 역량을 강화하여 고급 분석을 실행할 수 있습니다. 문제를 신속하게 식별하고 의미있는 통찰력을 제공합니다.
• 분석 서비스 : e2e 솔루션 제공 업체를 통해 맞춤형 분석 요구 사항을 충족하십시오. 공급 업체는 턴키 솔루션을 제공하여 비즈니스 목표를 달성 할 수 있도록 도와줍니다.
• 자동화 된 기계 학습 (autoML) : 데이터 과학자가 기계 학습 모델을 최적화하는 데 도움이되는 기계입니다. 데이터 및 분석 기능이 증가함에 따라 데이터 과학에서 자동화가 필요합니다. AutoML은 시간이 많이 걸리는 머신 러닝 작업을 자동화하여 기업이 모델을 배포하고 프로세스를 더 빠르게 자동화 할 수 있도록합니다.

 

전문 솔루션

• Geo-Analytics Platform : 예측을 위해 세분화 된 위성 이미지를 분석 할 수 있습니다. 비즈니스 목표를 위해 공간 데이터를 활용하십시오. 모든 풍경의 변화를 즉석에서 캡처하십시오.
• 대화 형 분석 : 대화 형 인터페이스를 사용하여 비즈니스 데이터를 분석합니다. 자연어 처리는 음성 데이터 등을 지원하기 위해 있습니다. 리뷰 및 제안에 대한 자동 분석.
• 실시간 분석 : 시간에 민감한 의사 결정을위한 실시간 분석. 적시에 행동하고 KPI를 그대로 유지하십시오. 기계 학습을 사용하여 중단없이 비정형 데이터를 탐색하십시오.
• 이미지 인식 및 시각적 분석 : 고급 이미지 및 비디오 인식 시스템으로 시각적 데이터를 분석합니다. 이미지와 비디오의 데이터 더미에서 의미있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 전자 상거래 분석 : 폭발적인 전자 상거래 데이터를 처리하도록 설계된 전문 분석 시스템입니다. 유입 경로와 고객 트래픽을 최적화하여 수익을 극대화하십시오.

 

고객 서비스

• Social Listening & Ticketing : 자연어 처리 및 머신 비전을 활용하여 고객을 식별하여 자동으로 연락하고 응답하거나 관련 에이전트에게 할당하여 고객 만족도를 높입니다. 소셜 네트워크에서 사용 가능한 데이터를 사용하여 판매 할 대상과 판매 대상을 파악하십시오.
• 지능형 통화 라우팅 : 가능한 대부분의 유능한 상담원에게 통화를 라우팅 합니다. 지능형 라우팅 시스템은 모든 고객 상호 작용의 데이터를 통합하여 고객 만족도를 최적화합니다. 고객 프로필과 에이전트의 성과를 기반으로 올바른 에이전트에게 올바른 서비스를 제공 할 수 있도록합니다. 우수한 순 프로모터 점수에 도달하십시오.  자세히 알아 보려면 지능형 통화 라우팅에 대한 기사 를 읽으십시오  .
• 통화 분류 : 자연어 처리를 활용하여 고객이 달성하려는 목표를 이해하여 상담원이 고 부가가치 활동에 집중할 수 있도록합니다. 전화를 걸기 전에 고객의 요구 사항을 파악하고 해당 부서에서 문제를 처리하도록하십시오. 더 높은 만족도를 통해 효율성을 높입니다.
• 음성 인증 : 생체 인식을 활용하여 비밀번호없이 고객을 인증하여 고객 만족도를 높이고 비밀번호 분실과 관련된 문제를 줄입니다. 고유 한 음성 ID는 기밀 정보에 액세스하기위한 가장 안전한 키입니다. SSN의 마지막 4 자리 대신 고객은 음성을 사용하여 액세스 할 수 있습니다.
• Call Intent Discovery : 자연어 처리 및 기계 학습을 활용하여 고객의 의도 (예 : 이탈)를 추정하고 관리하여 고객 만족도와 비즈니스 메트릭을 개선합니다. 고객의 목소리 레벨과 피치를 통한 감성 분석. 의사 결정 과정을 이끄는 미세한 감정을 감지합니다.
• 고객 서비스 응답 제안 : 봇은 고객 만족도를 높이고 고객 경험을 표준화하기 위해 모범 사례 답변을 제안하는 상담원의 전화를 경청합니다. 올바른 제안을 제공하여 상향 판매 및 교차 판매를 늘리십시오. 응답이 표준화되고 가능한 최선의 접근 방식이 고객에게 도움이 될 것입니다.
• 챗봇 : AI 알고리즘이 향상됨에 따라 챗봇은 더 복잡한 쿼리를 이해할 수 있습니다. 따라서 챗봇은 고객과 상호 작용하면서 고객으로부터 정보를 수집하고 약점을 발견하기 때문에 기업은 고객을 더 잘 이해합니다. 봇이 더 많은 것을 배우면서 더 많은 작업을 처리 할 수 ​​있기 때문에 연중 무휴 가용성 및 비용 절감과 같은 다른 이점이 있습니다. 이러한 모든 이점은 기업의 고객 만족도를 크게 향상시킵니다.
  자동차 산업은 챗봇을 사용하는 영역 중 하나입니다. 자동차 딜러로 연결되는 리드의 상당 부분이 온라인 채널에서 나오지만 높은 전환율은 이러한 회사에 매우 중요합니다. 예를 들어 기아  는 웹 사이트에 비해 챗봇 키안을 통해 3 배 더 많은 전환을 관찰합니다 . 복잡한 질문에 답할 수있는 Kian의 가용성은 높은 전환율을 달성하기위한 주요 요인입니다.
  챗봇에 대한 더 많은 통찰력을 얻으려면 주제에 대한 기사에서 더 많은 정보를 찾을 수 있습니다  .
• 고객 서비스 챗봇 (셀프 – 서비스 솔루션) : 대부분의 쿼리를 처리하고 필요할 때 고객을 라이브 에이전트로 전달하기 위해 연중 무휴로 작동하는 지능형 자체 개선 챗봇을 구축합니다. 고객 서비스 비용을 줄이고 고객 만족도를 높입니다. 기존 고객 담당자의 트래픽을 줄이고 고객의보다 구체적인 요구 사항에 집중할 수 있습니다.
• 통화 분석 : 통화 데이터에 대한 고급 분석을 통해 통찰력을 발견하여 고객 만족도를 높이고 효율성을 높입니다. 패턴을 찾고 결과를 최적화하십시오. 음성 데이터를 통해 고객 리뷰를 분석하고 개선의 여지가있는 정확한 지점을 찾습니다. Sestek은  ING Bank가 AI를 통화 시스템에 통합 한 후 판매 품질 점수가 15 % 증가하고 전체 무음 비율이 3 % 감소한 것을 관찰했습니다.
• 설문 조사 및 리뷰 분석 : 자연어 처리를 활용하여 설문 조사 및 리뷰의 텍스트 필드를 분석하여 통찰력을 발견하여 고객 만족도를 높이고 효율성을 높입니다. 올바른 키워드와 올바른 점수를 매핑하여 프로세스를 자동화하십시오. 보고서 생성 시간을 줄일 수 있습니다.
  Protobrand는 데이터의 수작업 코딩을 통해 수동으로 검토 분석을 수행했지만 이제는 Gavagai로 많은 분석 작업을 자동화한다고 말합니다. 이를 통해 회사는 더 많은 양의 정성 데이터를 수집하고 적시에 효율적으로 분석 작업을 완료 할 수 있습니다. 관련 기사 에서 설문 조사 분석에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다  .
• 고객 연락처 분석 : 모든 고객 연락처 데이터에 대한 고급 분석을 통해 통찰력을 발견하여 고객 만족도를 높이고 효율성을 높입니다. 더 높은 고객 만족도를 위해 자연어 처리를 활용하십시오.
• 챗봇 분석 : 고객이 챗봇 과 상호 작용하는 방식을 분석합니다. 챗봇의 전반적인 성능을 확인하세요. 단점을 정확히 찾아 내고 챗봇을 개선하세요. 챗봇으로 고객의 전반적인 만족도를 감지합니다.
• 챗봇 테스트 : 반자동 및 자동화 된 테스트 프레임 워크는 봇 테스트를 용이하게합니다. 배포하기 전에 챗봇의 성능을 확인하십시오. 치명적인 챗봇 장애로부터 비즈니스를 구하십시오. 대화 흐름의 단점을 감지합니다.

 

데이터

• 데이터 시각화 : 더 나은 분석 및 의사 결정을 위해 데이터를 시각화합니다. 대시 보드가 말하게하십시오. 메시지를보다 쉽고 심미적으로 전달하십시오.  관심이 있으시면 당사 웹 사이트에  데이터 시각화에 대한 자세한 정보가 있습니다.
• 데이터 관리 및 모니터링 : 고급 분석을 위해 데이터를 고품질로 유지합니다. 들어오는 데이터를 필터링하여 품질을 조정하십시오. 수동 및 반복 작업을 자동화하여 시간을 절약하십시오.
• 데이터 통합 : 다양한 소스의 데이터를 의미 있고 가치있는 정보로 결합합니다. 데이터 트래픽은 여러 플랫폼에 따라 다릅니다. 따라서이 방대한 트래픽을 관리하고 데이터를 의미있는 형식으로 구성하는 것이 중요합니다. 추가 분석을 위해 데이터 레이크를 계속 사용할 수 있습니다.  관심이있는 경우 데이터 통합에 대한 심층 가이드를 살펴볼 수도 있습니다  .
• 데이터 준비 플랫폼 : 데이터 품질 문제가있는 원시 형식의 데이터를 깨끗하고 분석 준비가 완료된 형식으로 준비합니다. 추출, 변환 및로드 (ETL) 플랫폼을 사용하여 데이터를 데이터웨어 하우스에 배치하기 전에 미세 조정하십시오.
  데이터 정리 및 유효성 검사 플랫폼 : 적절한 데이터 정리 프로세스 및 도구를 사용하여 데이터의 품질을 보장하여 쓰레기가 들어오고 나가는 것을 방지합니다. 외부 데이터 소스를 사용하여 유효성 검사 프로세스를 자동화합니다. 정기적 인 유지 관리 청소를 예약 할 수 있으며 데이터 품질을 높일 수 있습니다.  더 많은 정보를 원하시면 데이터 정리에 대한 심층 가이드 를 읽으십시오  .
• 데이터 변환 : 데이터를 변환하여 고급 분석을 준비합니다. 구조화되지 않은 경우 필요한 형식에 맞게 조정하십시오.
• AppDev : 맞춤형 프로젝트를위한 앱 개발 플랫폼입니다. 사내 개발 팀은 특정 비즈니스 요구에 맞는 독창적 인 프로젝트를 만들 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 필요한 도구로 팀을 도울 것입니다.
• 데이터 라벨링 : 비지도 학습 시스템을 사용하지 않는 한 고품질 라벨링 데이터가 필요합니다. 지도 학습 시스템을 훈련하기 위해 데이터에 레이블을 지정하십시오. Human-in-the-loop 시스템은 데이터에 자동 레이블을 지정하고 자신있게 자동 레이블을 지정할 수없는 데이터 포인트에 레이블을 지정합니다.
• 합성 데이터 :  컴퓨터는 특정 작업을 수행하기 위해 인위적으로 합성 데이터를 생성 할 수 있습니다. 합성 데이터는 일반적으로 신제품 및 도구를 테스트하고 모델을 검증하며 AI 요구 사항을 충족하는 데 사용됩니다. 기업은 아직 발생하지 않은 조건을 시뮬레이션하고 합성 데이터의 도움을 받아 이에 따라 예방 조치를 취할 수 있습니다. 또한 실제 데이터를 노출하지 않기 때문에 개인 정보 제한을 극복합니다. 따라서 합성 데이터는 기업이 미래 이벤트를 시뮬레이션하고 미래 가능성을 고려할 수있는 스마트 AI 솔루션입니다. 관련 기사 에서 합성 데이터에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다 .

 

금융 및 핀 테크 

• 사기 감지 : 기계 학습을 활용하여 사기 및 비정상적인 재무 행동을 감지하고 / 또는 AI를 사용하여 일반 규정 준수 문제 및 워크 플로를 개선합니다. 사기 문서에 대한 노출을 제한하여 운영 비용을 줄이십시오.
• Insurance & InsurTech : 머신 러닝을 활용하여 최적의 가격을 견적하고, 청구를 효과적으로 관리하고, 비용을 절감하면서 고객 만족도를 개선합니다. 고객의 위험 프로필을 감지하고 올바른 계획을 제공합니다.
• 재무 분석 플랫폼 : 재무 분석, 알고리즘 거래 및 기타 투자 전략 또는 도구를 위해 기계 학습, 자연어 처리 및 기타 AI 기술을 활용합니다.
• 여행 및 비용 관리 : 딥 러닝을 사용 하여 호텔, 주유소, 택시, 식료품 영수증을 포함한 모든 유형의 영수증에서 데이터 추출 을 개선 합니다 . 이상 탐지 및 기타 접근 방식을 사용하여 사기, 비준수 지출을 식별합니다. 승인 워크 플로 및 단위당 처리 비용을 줄입니다.
• 신용 대출 및 채점 : 강력한 신용 대출 애플리케이션을 위해 AI를 사용합니다. 예측 모델을 사용하여 잠재적으로 부실한 대출을 발견하고 조치를 취하십시오. 대출을 신청하고 맞춤형 플랜을 제공하기 전에 고객의 잠재적 신용 점수를 확인하십시오.
• 결제 : 고객에게 결제를 상기시켜주는 액세스 가능한 결제 서비스를 활용합니다. 대출 회수율을 높이십시오. 비즈니스에 자동화 된 송장 시스템을 사용하십시오.
• Robo-Advisory : AI 챗봇 및 모바일 앱 도우미 애플리케이션을 사용하여 개인 재정을 모니터링합니다. 자신의 목표를 위해 목표 저축 또는 지출 비율을 설정하십시오. 재무 보조원이 나머지를 처리하고 재무 목표를 달성하기위한 통찰력을 제공합니다.
• 규정 준수 : 자연어 처리를 사용하여 규정 준수 문제에 대한 법률 및 규정 텍스트를 빠르게 스캔하고 대규모로 수행합니다. 사람의 개입없이 수천 건의 서류 작업을 처리합니다.
• 데이터 수집 : AI를 사용하여 감정 및 기타 시장 관련 데이터와 같은 외부 데이터를 효율적으로 수집합니다. 재무 모델 및 거래 접근 방식에 대한 Wrangle 데이터.
• 부채 수금 : AI를 활용하여 규정을 준수하고 효율적인 부채 수금 프로세스를 보장합니다. 분쟁을 효과적으로 처리하고 부채 추심에서 성공 여부를 확인하십시오.

 

HealthTech

• 환자 데이터 분석 : 환자 및 / 또는 타사 데이터를 분석하여 통찰력을 찾고 조치를 제안합니다. 지원 진단을 통한 정확도 향상. 사용 가능한 모든 진단 데이터를 사용하여 증상의 근본적인 원인을 감지함으로써 사망률을 낮추고 환자 만족도를 높입니다.
• 맞춤형 약물 및 관리 : 환자 데이터에 따라 최상의 치료 계획을 찾습니다. 환자를위한 맞춤형 솔루션을 제공하십시오. 병력, 유전자 프로필을 사용하여 맞춤형 약물 또는 치료 계획을 만들 수 있습니다.
• Drug Discovery : 이전 데이터와 의료 정보를 기반으로 신약을 찾습니다. R & D 비용을 낮추고 생산량을 늘리면 효율성이 향상됩니다. FDA 데이터를 통합하면 시장 불일치 및 FDA 승인 또는 거부율을 찾아 신약 발견을 혁신 할 수 있습니다.
• 실시간 우선 순위 지정 및 분류 : 환자 데이터에 대한 처방 분석을 통해 정확한 실시간 사례 우선 순위 지정 및 분류가 가능합니다. 자동화로 환자 흐름을 관리합니다. 콜센터를 통합하고 언어 처리 도구를 사용하여 정보를 추출하고 긴급 치료가 필요한 환자의 우선 순위를 정하고 오류율을 낮추십시오. 환자 치료를 최적화하여 오류가 발생하기 쉬운 결정을 제거하십시오.
• 조기 진단 : 실험실 데이터 및 기타 의료 데이터를 활용하여 만성 상태를 분석하여 조기 진단이 가능합니다. 유전 데이터로 특정 질병의 발병 가능성에 대한 자세한 보고서를 제공합니다. 위험 요소를 제거하거나 줄이기 위해 올바른 치료 계획을 통합하십시오.
• 보조 또는 자동 진단 및 처방 :  환자 불만 및 기타 데이터를 기반으로 최상의 치료를 제안합니다. 가능한 진단 오류를 감지하고 예방하는 제어 메커니즘을 마련하십시오. 특정 환자에게 가장 효과적인 활성 화합물을 찾으십시오. 우수한 치료 관리를위한 올바른 통계를 얻으십시오.
• 임신 관리 : 산모와 태아의 건강을 모니터링하여 산모의 고민을 줄이고 조기 진단을 가능하게합니다. 기계 학습을 사용하여 잠재적 인 위험과 합병증을 빠르게 발견하십시오. 유산 및 임신 관련 질병의 비율을 낮 춥니 다.
• Medical Imaging Insights : 이미지를 분석 및 변환하고 가능한 상황을 모델링하는 고급 의료 이미징입니다. 높은 이미지 처리 기능을 갖춘 진단 플랫폼을 사용하여 가능한 질병을 감지합니다.
• 의료 시장 조사 : 시장 가격을 추적하여 병원 경쟁력 정보를 준비합니다. 서비스를 최적화하기 위해 사용 가능한 보험 플랜, 약품 가격 및 더 많은 공개 데이터를 확인하십시오. NLP 도구를 활용하여 방대한 크기의 비정형 데이터를 분석합니다.
• 헬스 케어 브랜드 관리 및 마케팅 : 시장 인식 및 대상 세그먼트를 기반으로 브랜드에 대한 최적의 마케팅 전략을 만듭니다. 높은 세분성을 제공하는 도구를 사용하면 특정 목표에 도달하고 판매를 늘릴 수 있습니다.
• 유전자 분석 및 편집 : 유전자와 그 구성 요소를 이해합니다. 유전자 편집의 영향을 예측합니다. 유전자 치료를 사용하기 전에 모델을 사용하여 가능한 결과가 무엇인지 밝히고 다른 솔루션을 찾으십시오.
• 장치 및 약물 비교 효과 : 약물 및 의료 장치 효과를 분석합니다. 시뮬레이션을 사용하는 대신 다른 환자의 데이터를 테스트하여 신약의 효과를 확인하고 결과를 벤치 마크 약물과 비교하여 약물에 영향을줍니다.

 

HR

• 채용 :  채용은 예측 게임입니다. 특정 직위에서 시작하는 어떤 후보가 회사에 더 많이 기여할까요? Machine의 더 나은 데이터 처리 기능은 자격있는 후보자 찾기, 봇과의 인터뷰, 적합성 이해를위한 봇 인터뷰, 제안을 받아야하는지 결정하기위한 평가 결과 평가 등 채용의 다양한 부분에서 HR 직원을 강화합니다.
• 성과 관리 : 직원들의 동기를 해치지 않고 효과적이고 공정하게 성과를 관리합니다. 대시 보드에서 KPI를 팔로우하고 실시간 피드백을 제공하세요. 이는 직원 만족도를 높이고 조직의 직원 이직률을 낮 춥니 다. 올바른 도구를 사용하여 직원의 최대 직업 잠재력을 실현하십시오.
• HR 유지 관리 : 이탈 할 가능성이있는 직원을 예측하고 직원을 유지하기 위해 직무 만족도를 향상시킵니다. 새로운 기회를 찾는 동기의 근본적인 이유를 파악합니다. 이를 조직에 유지함으로써 인적 자본 손실을 줄이십시오.
• HR 분석 : HR 분석 서비스는 직원 분석의 목소리와 같습니다. 사람 분석을보고 더 나은 사람 결정을 내립니다. 직원 만족도를 높이기 위해 실행 가능한 통찰력과 영향력있는 제안을 얻습니다.
• 디지털 어시스턴트 : 디지털 어시스턴트는 이메일 통신에서 실제 어시스턴트를 대체 할만큼 충분히 성숙합니다. 이메일에 포함하여 회의를 예약하십시오. 그들은 이미 수십만 회의 일정을 잡았습니다. 일상적인 활동에서 인공 지능의 힘을 사용하십시오. 주문형 강력한 AI 지원 어시스턴트가 연중 무휴로 도움을드립니다.
• 직원 모니터링 : 더 나은 생산성 측정을 위해 직원을 모니터링합니다. 그들이 얼마나 잘 작동하는지 객관적인 지표를 제공하십시오. 방대한 양의 데이터 가용성을 통해 전반적인 성능을 예측합니다.
• 건물 관리 : 센서 및 고급 분석으로 건물 관리를 개선합니다. 건물에 IoT 시스템을 통합하여 에너지 소비량을 줄이는 등 다양한 작업을 수행하십시오. 효과적인 건물 관리를위한 올바른 데이터 수집 도구를 구현하여 사용 가능한 데이터를 늘립니다.

 

기술

• 보안을위한 분석 및 예측 인텔리전스 : 2014 년에  Kaspersky Lab은 매일 325,000 개의 새로운 맬웨어 파일을 탐지했다고 말했습니다. 광범위한 사이버 활동에 대한 데이터 피드와 조직 네트워크 내부의 행동 데이터를 분석하여 분석가가 임박한 공격을 예측하고 저지하는 데 도움이되는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 외부 데이터 소스를 통합하여 글로벌 사이버 위협을 경계하고 적시에 조치하십시오. 기술 인프라를 그대로 유지하거나 손실을 최소화하십시오. 
• 지식 관리 : 기업 지식 관리를 통해 기업 데이터를 효과적이고 쉽게 저장하고 검색 할 수 있으므로 조직의 기억이 보장됩니다. 올바른 개인이 올바른 데이터로 작업하도록하여 협업 작업을 늘립니다. 지식 관리 플랫폼을 통한 원활한 조직 통합.
• Natural Language Processing Library / SDK / API : Natural Language Processing 라이브러리 / SDK / API를 활용하여 빠르고 비용 효율적으로 맞춤형 NLP 기반 시스템을 구축하거나 기존 시스템에 NLP 기능을 추가합니다. 사내 팀은 도구에 대한 경험과 지식을 얻습니다. 기업을위한 향상된 개발 및 배포 기능.
• 이미지 인식 라이브러리 / SDK / API :  이미지 인식 라이브러리 / SDK / API를 활용하여 빠르고 비용 효율적으로 맞춤형 이미지 처리 시스템을 구축하거나 기존 시스템에 이미지 처리 기능을 추가합니다.
• 보안 통신 : 고급 다중 계층 암호화 및 임시 기능을 사용하여 이메일 또는 전화 대화와 같은 직원 통신을 보호합니다. 기업 스파이로부터 산업 비밀을 안전하게 유지하십시오.
• 기만 보안 : 공격자가 피해를 입히기 전에 지능형 자동 멀웨어 공격과 같은 보안 위협을 식별, 추적 및 방해 할 수있는 미끼로 네트워크에 미끼 자산을 배포합니다. 데이터와 트래픽을 미끼로 유지하여 안전하게 유지하십시오. 다양한 형태의 사이버 공격에 대한 사이버 보안 기능 향상
• 자율 사이버 보안 시스템 : 학습 시스템을 활용하여 보안 위협에 효율적이고 즉각적으로 대응하고 종종 보안 분석가의 업무를 보강합니다. 사이버 보안에 더 큰 자율성을 제공하여 인적 오류의 위험을 낮 춥니 다. AI 지원 시스템은 표준 준수 여부를 확인할 수 있습니다.
• 스마트 보안 시스템 : AI 기반 자율 보안 시스템. 최대 보호를 위해 24/7 작동합니다. 환경에서 가장 작은 이상 현상까지 감지하기위한 컴퓨터 비전. 즉각적인 알림 기능으로 비상 대응 절차를 자동화합니다.
• 기계 학습 라이브러리 / SDK / API : 기계 학습 라이브러리 / SDK / API를 활용하여 빠르고 비용 효율적으로 맞춤형 학습 시스템을 구축하거나 기존 시스템에 학습 기능을 추가합니다.
• AI 개발자 : AI 개발 경험이있는 회사와 함께 맞춤형 AI 솔루션을 개발합니다. 턴키 프로젝트를 만들고 특정 비즈니스 기능에 배포합니다. 인공 지능에 대한 사내 기능이 제한된 회사에 가장 적합합니다.
• 딥 러닝 라이브러리 / SDK / API : 딥 러닝 라이브러리 / SDK / API를 활용하여 빠르고 비용 효율적으로 맞춤형 학습 시스템을 구축하거나 기존 시스템에 학습 기능을 추가합니다.
• 개발자 지원 : AI를 사용하여 개발자가 웹에서 코딩 지식에 지능적으로 액세스하고 제안 된 코드 샘플에서 배울 수 있도록 지원합니다. 특정 개발 작업에 대한 모범 사례를 확인하고 맞춤형 솔루션을 구성하십시오. 막대한 개발자 실수와 모범 사례에서 제공하는 실시간 피드백입니다.
• AI Consultancy : 기계 학습 및 데이터 과학 프로젝트를 포함하여 사내 AI 개발을 지원하는 컨설팅 서비스를 제공합니다. AI 배포를 통해 가장 많은 이점을 얻을 수있는 유닛을 확인하세요. 컨설턴트가 제공하는 통찰력에서 최상의 결과를 얻기 위해 인공 지능 지출을 최적화합니다.

 

운영

• RPA (로보 틱 프로세스 자동화) : 몇 년이 걸릴 수있는 레거시 시스템을 교체하지 않고 몇 주 안에 프로세스를 디지털화합니다. 봇은 직원의 지시와 행동을 통해 학습 한 레거시 시스템에서 작동 할 수 있습니다. 효율성과 수익성 비율을 높이십시오. 속도와 정밀도 등을 높이십시오.
  McKinsey 보고서에서  RPA는 첫해에 30 ~ 200 %의 잠재적 ROI를 제공하는 비즈니스 자동화의 유망한 새로운 개발이되었습니다. 자세한 내용은 RPA에 대한 기사 를  읽으십시오 .
• RPA (로보 틱 프로세스 자동화) 구현 : RPA 솔루션을 구현하려면 노력이 필요합니다. 적절한 프로세스를 식별해야합니다. 규칙 기반 로봇을 사용하려면 로봇을 프로그래밍해야합니다. 직원의 질문에 대한 답변이 필요합니다. 그렇기 때문에 대부분의 회사는 어느 정도의 외부 도움을받습니다. 일반적으로 아웃소싱 회사, 컨설턴트 및 IT 통합자는 이러한 노력을 수행 할 임시 인력을 기꺼이 제공합니다. 오늘날 Argos Labs 와 같은 회사는 손쉬운 RPA 구현을 제공하기 위해 로우 코드 RPA 솔루션 을 제공합니다.
• 프로세스 마이닝 : AI 알고리즘을 활용하여 프로세스를 마이닝하고 실제 프로세스를 자세히 이해합니다. 프로세스 마이닝은 사례 연구 에서 입증 된대로 현재 프로세스에 대한 통찰력을 가장 빠르게 제공 할 수 있습니다.
• 예측 유지 보수 : 로봇 및 기타 기계를 예측하여 유지 보수 하여 운영 중단을 최소화합니다. 빅 데이터 분석을 구현하여 미래 현금 흐름에 영향을 미칠 수있는 요인을 추정하십시오. 가능한 요인에 대한 통찰력을 확보하여 PP & E 지출을 최적화하십시오.
• 제조 분석 : 산업 분석 시스템이라고도하는이 시스템을 사용하면 생산에서 물류에 이르는 제조 프로세스를 분석하여 시간을 절약하고 비용을 절감하며 효율성을 높일 수 있습니다. 산업 효율성을 최적 수준으로 유지하십시오.
  재고 및 공급망 최적화 : 기계 학습을 활용하여 재고 및 공급망 최적화를 한 단계 끌어 올립니다. 다양한 고객 요구에서 가능한 시나리오를 확인하십시오. 재고를 줄이고 지출을 유지하며 재고 회전율을 극대화하십시오. 가치 사슬에서 임팩트 팩터를 늘리십시오.
• 로봇 공학 : 직원 옆에서 작업을 수행하여 더 반복적 인 작업을 수행 할 수있는 프로그래밍 가능한 협업 봇으로 공장 현장이 변화하고 있습니다. 고급 로봇 공학의 도움으로 제조 또는 물류와 같은 물리적 프로세스를 자동화합니다. 전체 제조 프로세스를 중앙 집중화하여 연결된 시스템을 늘 렸습니다. 인적 오류에 대한 노출을 줄입니다.
• 협동 로봇 : Cobot은 유연한 자동화 방법을 제공합니다. 코봇은 작업자의 행동을 모방하여 학습하는 유연한 로봇입니다. 여전히 인간의 감독이 필요한 솔루션을위한 스마트 엔지니어링 시스템.
• 캐셔리스 체크 아웃 : 셀프 체크 아웃 시스템에는 많은 이름이 있습니다. 출납원없는, 출납원없는 또는 자동 결제 시스템이라고합니다. 이를 통해 소매 회사는 계산원 없이도 실제 매장에서 고객에게 서비스를 제공 할 수 있습니다. 사용자가 제품을 스캔하고 비용을 지불 할 수있게 해주는 기술은 거의 10 년 동안 사용되어 왔으며 이러한 시스템에는 AI에서 큰 발전이 필요하지 않았습니다. 그러나 요즘 우리는 구매 한 상품을 식별하고 고객에게 자동으로 요금을 부과하기 위해 고급 센서와 AI로 구동되는 시스템을 목격하고 있습니다.
• 인보이스 : 인보이스는 많은 회사가 수동으로 수행하는 매우 반복적 인 프로세스입니다. 이로 인해 인보이스 발행시 인적 오류가 발생하고 특히 많은 양의 문서를 처리해야하는 경우 시간 측면에서 높은 비용이 발생합니다. 따라서 기업은 AI로 이러한 반복적 인 작업을 처리하고, 청구 절차를 자동화하고, 청구 오류를 줄이면서 상당한 시간을 절약 할 수 있습니다. 이 회사는 AI 도구를 사용하여 재청구 비용도 피합니다. 예를 들어, Hypatos는 자동화 된 송장 캡처 가 송장 관련 프로세스에서 최대 90 %의 비용을 절감 할 수 있음을 나타냅니다.
  Elekta는 MediusFlow로 인보이스 절차를 자동화하여 동일한 수의 직원으로 비용을 절감하고 처리 된 인보이스 수를 50,000 개에서 120,000 개로 늘 렸습니다. 송장 자동화에 대한 기사를 읽을 수도 있습니다.

 

자율적 사물

자동차와 드론을 포함한 자율적 인 것들이 운영에서 물류에 이르기까지 모든 비즈니스 기능에 영향을 미치고 있습니다.

• 자율 주행 자동차 : 광산에서 제조에 이르기까지 자율 주행 자동차 / 차량은 운영의 효율성과 효율성을 높이고 있습니다. 효율성을 높이기 위해 비즈니스에 통합하십시오. 복잡한 작업에 인공 지능의 힘을 활용하십시오.
• 차량 사이버 보안 : 지능형 사이버 보안 솔루션으로 연결된 자율 주행 자동차 및 기타 차량을 보호합니다. 해킹 방지 메커니즘으로 안전을 보장합니다. 공격으로부터 지능형 시스템을 보호하십시오.
• 비전 시스템 : 자율 주행 자동차 용 비전 시스템. 차량에 비전 감지 및 처리 기능을 통합하십시오. 컴퓨터 비전의 도움으로 목표를 달성하십시오.
• 드라이빙 어시스턴트 : 운전자의 차량 경험을 향상시키는 데 필요한 구성 요소 및 지능형 솔루션입니다. 최고의 운전 경험을 위해 AI 구동 차량 인식 솔루션을 구현하십시오.

 

 

 

 

 

원문 : research.aimultiple.com/ai-usecases/?fbclid=IwAR1Wa9EI3OAEqdSuyL86Cl4efw5PqtD-3kRPJhfTfH-xeEdBTkC7DA5kIeU