비즈니스에 AI 및 기계 학습을 사용하는 방법

기사 작성자 : Timothy Shim
  • 온라인 사업
  • 업데이트 : Nov 02, 2020

디지털 시대에는 비즈니스가 경쟁력을 유지하기 위해 적응하는 것이 점점 더 중요해졌습니다. 오늘날, 가장 작은 기업조차도 전통적으로 가능했던 훨씬 더 큰 잠재 고객 기반을 디지털화하고 액세스 할 수 있습니다.

잠재 고객 기반이 클수록 비즈니스에서 처리해야하는 데이터가 많아집니다. 일부 사람들은 이것을 극복하기위한 장애물로 취급했지만, 그 데이터는 올바르게 처리된다면 실제로 엄청난 금광입니다.

인공 지능 또는 AI를 기계 학습 (ML)과 결합하여 매우 흥미로운 결과를 얻을 수 있습니다. 더 좋은 점은 구독 기반 서비스로 인해 모든 수준의 비즈니스에서 많은 것을 사용할 수있게되었습니다.

이를 수행 할 수있는 몇 가지 방법을 살펴 보겠습니다.

5 가지 AI 및 ML 기반 비즈니스 아이디어

1. AI 기반 개인화 된 경험

오늘날의 비즈니스는 고객 규모에 맞게 생산을 맞춤화해야한다고합니다. 고객이 점점 제품에 익숙해지면서 그 어느 때보 다 더 독특한 제품을 요구하고 있습니다.

이는 매우 민첩한 제품 라인이 필요한 맥락에서 취할 수 있지만 고객 경험에도 적용 할 수 있습니다. 그러나이를 정확하게 수행하려면 두 가지 요소가 필요합니다. 엄청난 양의 데이터와이를 기반으로 실행 가능한 인사이트를 생성 할 수있는 서비스입니다.

예를 들어 Vidora Cortex. 원래 빅 데이터 모델을 지나서 Cortex는 원시 데이터를 ML 파이프 라인으로 간소화하도록 설계되었습니다. Cortex에 공급되는 데이터가 많을수록 더 스마트하고 정확한 통찰력이 생성됩니다.

결과적으로이를 활용하는 기업은 다양한 혜택을위한 개인화 된 경험을 구축 할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 새로운 구독 유도
  • 고객 충성도 증가
  • 보다 정확한 고객 세분화
  • 마케팅 전달 분석

그리고 더.

2. AI를 이용한 오디오 콘텐츠 생성

LOVO 보이스 스킨

시간은 돈이지만 종종 비즈니스 관점에서 가져옵니다. 기술로 인해 사용자 습관과 행동도 크게 변경되었습니다. 사용자는 과거에 콘텐츠를 소비하기 위해 웹 페이지에 머물면서 기뻐했습니다. 오늘날 관심을 끌려면 더 나은 전달 방법이 필요합니다.

이를 수행하는 한 가지 방법은 오디오를 사용하는 것입니다. 비디오보다 리소스 집약적이지 않지만 어떤면에서 유사한 이점을 제공합니다. 하지만 걱정하지 마십시오. 성우, 스튜디오, 심지어 개발자에게 효과적인 오디오 콘텐츠를 구축하기 위해 돈을 지불하던 시대는 지났습니다.

다음과 같은 단일 도구 만 있으면됩니다. 로보. LOVO의 개념은 놀랍도록 간단하면서도 인상적으로 효과적입니다. 텍스트 기반 콘텐츠를 제공하기 만하면 LOVO 생성기가이를 속도로 변환 할 수 있습니다.

과거의 전형적인 로봇 연설이 아니라 다양한 특성을 가진 현실적인 연설. 남성이나 여성이 말하는 것처럼 말하고 어조를 조정하고 언어와 억양까지 조정할 수 있습니다. 놀랍게도 LOVO는 다양한 지원 언어로 작성된 내용을 읽을 수 있습니다.

다음은 LOVO로 완성 된 클립의 샘플입니다.

무엇보다도 필요한 것을 얻기 위해 며칠 또는 몇 주를 기다릴 필요가 없습니다. LOVO는 완전히 AI 기반이므로 몇 분 만에 오디오 콘텐츠를 준비 할 수 있습니다.

3. 자연어 처리를 통한 감성 분석 

Google은 전체적으로 텍스트를 읽고 감정을 분석 할 수 있습니다.
Google은 전체적으로 텍스트를 읽고 감정을 분석 할 수 있습니다.

우리 모두 알다시피 Google은 지구상에서 가장 큰 회사 중 하나입니다. 이는 데이터를 수집하는 가장 좋은 일을 할 수있는 강력한 위치에 있습니다. 데이터를 사용할 때 무리를 쉽게 이끌 수있는 많은 출처에서 정보를 얻습니다. 

따라서 Google Cloud Natural Language 엔진. Google이 한 일은 텍스트를 읽고 ML을 기반으로 분석 할 수있는 무언가를 구축하는 것입니다. 구글은이를 통해 사용자가 "텍스트의 구조와 의미를 밝힐"수 있다고 말합니다.

그러나보다 현실적인 수준에서 비즈니스가이 엔진을 활용할 수있는 흥미로운 방법이 많이 있습니다. 예를 들어 콘텐츠 제작자로서 저를 보겠습니다. 내가하는 일은 적절한 청중에게 올바른 '음조'를 전달하는 것이 매우 중요합니다.

내가 제작 한 콘텐츠를 Natural Language 도구를 통해 실행함으로써 분석하고 다양한 형태로 번역 할 수 있습니다. 나에게 감정 분석은 조정을 위해 가장 면밀히 살펴 보는 경향이 있습니다.

이는 마케팅 콘텐츠 구축, 상업적 의도 또는 사용자가 집중하고자하는 기타 모든 시나리오와 같은 다양한 시나리오에서 특히 유용 할 수 있습니다. 이것은 문서에만 국한된 것이 아닙니다. 오디오 콘텐츠에서 통찰력을 추출하는 데 사용할 수있는 API도 있습니다.

4. 챗봇 및 AI 스크립트를 통한 자동화 된 서비스

비즈니스가 직면 한 주요 과제는 건강한 이윤을 유지하면서 충분한 수준의 지원을 제공하는 것입니다. 점점 더 광범위한 고객 기반과 더 빠른 서비스에 대한 요구로 인해 점점 더 어려워졌습니다.

챗봇을 시작하세요. 예전에는 아주 기본적이고 구식이어서 신진 프로그래머가 농담으로 사용했던 도구입니다. 오늘날의 챗봇은 단순한 스크립트로만 작동하는 것이 아니라 훨씬 더 발전했습니다.

AI와 ML에 의해 구동되는 최신 챗봇은 일선 지원 역할을 할뿐만 아니라 학습하고 적응할 수 있습니다. 고객 문제를 효과적으로 해결 자신에. 이를 대규모로 구현하고 전 세계 고객을 지원한다고 상상해보십시오.

그래도 지원 서비스에 챗봇을 사용하는 것은 표면을 긁는 것뿐입니다. 학습 능력 덕분에 이제는 기업을 돕기 위해 다양한 방법으로 사용할 수 있습니다. 디지털 플랫폼에서 판매 촉진.

내가했습니다 여러 챗봇 살펴보기 그들이 무엇을 할 수 있는지 보았습니다. 가능성의 목록은 오늘날 시장에 존재하는 Chatbot 모델 및 공급자만큼 인상적입니다. 무료로 테스트 드라이브를 위해 일부를 가져갈 수도 있습니다.

5. 콘텐츠 생성에 AI 사용

Inferkit의 콘텐츠 생성기는 당신이 허락한다면 계속 켜집니다.
Inferkit의 콘텐츠 생성기 당신이 그것을 놔두면 비난 할 것입니다.

당신은 시도 할 수 있습니다 여기 Inferkit 데모 그리고 그들의 선적 서류 비치 그것에 대해 더 알고 싶다면.

솔직히 말씀 드리 자면 작가로서이 문제가 사라지는 것보다 더 바라는 것은 없습니다. 자동화 된 콘텐츠 생성은 결국 내 생계를 죽일 수 있습니다. 고맙게도 지금은 초기 단계에 있습니다.

ML 기반이기 때문에 처음에는 이와 같은 엔진이 사실적인 것을 생성하는 데 상당히 근접 할 수 있습니다. 그러나 제공된 초기 텍스트가 희석됨에 따라 의도는 혼란스럽고 상상할 수없는 접선에서 벗어나는 경향이 있습니다.

하지만 상황은 비즈니스 상황과는 조금 다릅니다. 소규모 기업이고 웹 또는 마케팅 콘텐츠에 대한 영감이 필요하다고 상상해보십시오. Inferkit과 같은 도구를 사용하면 매우 유용한 아이디어를 쉽게 얻을 수 있습니다.

아니면 서비스 약관 문서와 같은 건조하고 상용구는 어떻습니까? 완료하기 위해 비용을 지불 할 필요가 없으며 템플릿 사용에 제한되지 않습니다. Inferkit을 통해 몇 가지 기본 콘텐츠를 제공하여 아이디어를 실행하고 결과를 수정하면됩니다.

이것이 어떻게 작동하는지에 대한 더 나은 아이디어를 제공하기 위해 엔진을 통해 몇 가지 지원 문서 텍스트 샘플을 실행했습니다. 실행 가능하고 사용을 위해 편집 할 수있는 무언가를 생성했습니다 (위 이미지 참조).

AI와 ML은 정확히 무엇입니까?

AI와 ML이 정확히 무엇인가

비슷해 보일 수 있지만 ML은 실제로 적응을 참조하는 AI의 하위 집합입니다. 이 모든 것이 기술 산업에 종사하지 않는 사람들에게는 다소 부담 스러울 수 있지만, 대신 비즈니스 관점에서 애플리케이션에 집중해야합니다.

기술은 항상 촉매제 역할을함으로써 도움이되었습니다. AI와 ML은 동일한 방식이며 기업이 훨씬 더 쉽게 확장 할 수 있도록 도와줍니다. 한 번에 100 명의 고객을 지원하는 챗봇을 감독하는 한 명의 관리자로 구성된 지원 직원이 있다고 상상해보십시오.

또는 고객이 제품을 보거나 이야기 할 때 겪고있는 경험을 알려주는 비즈니스 도구를 사용할 수 있습니다. AI와 ML을 활용할 수있는 애플리케이션의 범위는 방대합니다. 

결론

많은 형태에서 AI와 ML이 아직 초기 단계라는 것은 사실 일 수 있습니다. 동시에이 연구 분야의 잠재력을 쉽게 볼 수 있습니다. 이미 많은 유능한 솔루션이 존재하며 오늘날의 매우 유능한 챗봇과 같이 활용할 수 있습니다.

그 가능성에 대해 여전히 확실하지 않다면 방문한 Facebook 비즈니스 페이지 또는 일부 회사 페이지에서 지원 담당자와 대화 한 내용을 생각해보십시오. 당신은 인간과 이야기하고있는 것이 확실합니까?

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Timothy Shim 정보

Timothy Shim은 작가, 편집자 및 기술 괴짜입니다. 정보 기술 분야에서 경력을 쌓기 시작하면서 그는 빠르게 인쇄물을 발견하고 ComputerWorld, PC.com, Business Today 및 The Asian Banker를 포함한 국제, 지역 및 국내 언론 매체에서 근무했습니다. 그의 전문 기술은 소비자 관점뿐만 아니라 기업 관점에서 기술 분야에 자리 잡고 있습니다.