서비스로서의 AI란 무엇입니까? [2022년 초보자 가이드]

우리 모두는 공상 과학 영화에서 또는 최신 기술 뉴스 및 동향을 따라 인공 지능에 대해 들어왔습니다.

그러나 서비스로서의 AI라는 용어는 무엇을 의미합니까? 음식과 음료를 가져다주는 로봇 웨이터입니까? 아마도 당신의 모든 필요를 돌볼 준비가 된 개인 집사입니까?

걱정하지 마십시오. 우리는 아직 그 진척 단계에 도달하지 않았습니다.

그러나 우리는 서비스로서의 AI가 무엇인지에 대한 질문에 대한 답을 찾는 순간에 도달했습니다. 그로부터 어떻게 유익을 얻을 수 있습니까?

서비스로서의 AI란 무엇입니까?

서비스로서의 인공 지능 또는 간단히 AIaaS는 AI 서비스를 제공하는 구독 기반 제3자 회사를 설명하는 용어입니다.

이러한 서비스가 존재하는 이유는 모든 회사가 인공 지능 개발 비용을 감당할 수 있는 것은 아니기 때문입니다. 또한 인공 지능은 중복되고 반복적인 작업을 자동화하고 비즈니스를 디지털 혁신으로 이끄는 것을 목표로 합니다.

AIaaS의 이점

눈치채지 못한 경우를 대비하여 인공 지능은 이미 우리 주변에 있습니다. 자연어 처리를 사용하여 실제 사람들과 대화를 나누는 챗봇부터 두 애플리케이션이 서로 통신할 수 있도록 하는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)까지.

하지만 서비스로서의 인공 지능은 다양한 이점을 제공합니다.

다음은 간략한 요약입니다.

• 비용 절감 . 서비스로서의 AI는 AI 솔루션 개발 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
• 더 빠른 . AIaaS는 표준 AI 프로젝트보다 실행 속도도 훨씬 빠릅니다.
• 더 간단 합니다. 코딩할 줄 모르세요? 문제 없어요. AIaaS를 사용하면 전문가를 고용하고 복잡한 인프라를 만들 필요가 없습니다.
• 맞춤형 솔루션 . 목표와 비즈니스 요구 사항에 따라 AIaaS를 쉽게 사용자 지정할 수 있습니다.
• 확장이 용이합니다 . 설계의 중요한 기능인 서비스로서의 인공 지능은 필요할 때마다 비즈니스와 함께 확장할 수 있습니다.
• 투명 . 사용한 만큼만 비용을 지불합니다.

서비스로서의 AI 시장은 꾸준히 성장하고 있습니다. 가장 많은 응용 프로그램이 있는 특정 산업이 하나 있음을 알 수 있습니다. 바로, 고객 서비스입니다.

고객 서비스를 강조하는 회사는 일반적으로 대용량 데이터를 처리합니다. 인공 지능은 이 데이터를 신속하게 분석하고 기존 고객 데이터를 분석하며 미래 행동을 예측하는 데 정말 유용합니다. 게다가 챗봇은 평균 처리 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이는 결과적으로 고객 만족도를 높이고 직원이 더 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

또한 중소기업도 인공지능 서비스를 통해 많은 것을 얻을 수 있습니다. 이는 단순히 구현하기가 매우 어려운 고급 기술을 사용할 수 있게 해주기 때문입니다. 클라우드 기반 앱, 데이터 및 스토리지 처리, 작업 자동화 등 서비스로서의 인공 지능이 귀하를 대신할 수 있습니다.

AIaaS 플랫폼 유형

비즈니스에서 어떤 유형의 인공 지능을 구현할 수 있는지 궁금할 것입니다. 더 이상 보지 마십시오. 여기에 가장 일반적인 유형의 AI 서비스 플랫폼이 있습니다.

챗봇

챗봇은 가장 일반적인 유형의 봇입니다. 아마도 당신은 한 사람과 직접 이야기를 나누었고 곧 더 많은 사람들과 이야기하게 될 것이라고 장담할 수 있습니다. 이는 인적 고객 서비스를 자동화하고 거의 전적으로 봇에 의존하는 경향 때문입니다.

이 자동화는 이미 엄청난 가치를 보여주고 있습니다. 챗봇은 최초 고객 응답과 전반적인 고객 만족도를 줄입니다. 또한 동시에 여러 쿼리를 처리할 수 있는 기능도 잊지 마십시오.

자연어 처리(NLP)를 사용하여 챗봇은 가장 자주 묻는 질문에 대한 관련 답변을 제공한다고 생각할 수 있습니다. 게다가 챗봇은 음식, 물, 수면이 필요하지 않기 때문에 24/7 일할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간과 리소스가 절약되어 직원이 더 복잡한 작업에 집중할 수 있습니다.

챗봇 시장은 꾸준히 성장하고 있으며 좋은 평가를 받고 있습니다. 사실, 우리는 이제 전 세계 인터넷 사용자의 40%가 실제 사람보다 챗봇과의 의사 소통을 선호하는 지점에 도달했습니다.

기계 학습

머신러닝(ML)은 데이터의 패턴을 분석하고 찾는 데 사용됩니다. 학습 과정이 발전함에 따라 기계는 학습을 받지 않고도 스스로 예측을 하기 시작합니다. 이 데이터 분석 방법의 목표는 인간의 개입을 최소화하거나 제거하는 것입니다.

기업은 AIaaS를 사용하여 기술 전문 지식 없이도 기계 학습을 관리할 수 있습니다. 사전 훈련된 모델에서 사용자 지정 작업 수행에 이르기까지 모든 것을 처리할 수 있는 사용자 지정 솔루션이 많이 있습니다.

아피스

API 또는 응용 프로그래밍 인터페이스는 두 응용 프로그램이 서로 통신할 수 있도록 하는 소프트웨어입니다. 또한 API는 자연어 처리, 대화형 AI 및 컴퓨터 비전에 일반적으로 사용됩니다.

애플리케이션 프로그래밍 인터페이스는 주제에 대한 이 정보를 제공하기 위해 데이터베이스 컬렉션에서 모든 정보를 추출하는 데 사용됩니다.

데이터 라벨링

데이터 라벨링은 보다 효율적인 구성 프로세스를 위해 많은 양의 데이터를 해석하는 프로세스입니다. 데이터 품질 보장, 크기별 분류, 인공 지능 추가 교육 등 다양한 방법으로 사용할 수 있습니다.

데이터 분류

하나 이상의 범주에서 데이터에 태그를 지정하는 경우 이것이 데이터 분류 프로세스입니다. 이 분류에는 일반적으로 콘텐츠, 컨텍스트 및 사용자 기반이 포함됩니다. AI의 도움으로 데이터 분류 개요와 기준이 명확하게 정의된 경우 데이터를 더 큰 규모로 분류할 수 있습니다.

서비스로서의 AI의 예

이제 AI as a Service 플랫폼을 성공적으로 운영하는 몇 가지 예를 자세히 살펴보겠습니다.

1. 오두스 . 챗봇 서비스를 제공하는 회사입니다. 비즈니스에 메시지와 전화에 응답하는 인간과 유사한 인공 지능이 필요합니까? 그렇다면 이것이 귀하를 위한 솔루션일 가능성이 매우 높습니다.
   채팅은 완전히 자동화되어 감독 없이도 작동할 수 있습니다. 또한 이 AI as a Service는 단순성과 코드 없는 접근 방식을 제공합니다. 따라서 기술 경험이 거의 없는 사람들도 관리할 수 있습니다.
2. 원숭이학습 . 고객 피드백에 관심이 있으십니까? 자세한 통찰력을 얻기 위해 더 깊이 파고 싶으십니까? 바로 사용 가능한 이 텍스트 분석 도구만 있으면 됩니다.
   사용자 지정 차트 및 시각화를 만들고 여러 데이터 입력, 날짜 및 사용자 지정 필드 등을 기준으로 필터링할 수 있습니다.
3. IBM 왓슨 . IBM은 얼마 전부터 AI 게임에 뛰어들었습니다. 그들의 AIaaS에는 여러 사전 구축된 애플리케이션으로 설계된 다기능 도구인 Watson이 포함됩니다. 여기에는 가상 어시스턴트를 구축할 수 있는 Watson Assistant와 고급 텍스트 분석이 필요한 작업을 위한 Watson Natural Language Understanding이 포함됩니다. 또한 개발자는 IBM Watson Studio를 통해 클라우드 전반에 걸쳐 기계 학습 모델을 교육, 구축 및 배포할 수 있습니다.
4. SERP 로봇 . 인공 지능은 디지털 마케팅에도 영향을 미쳤습니다. SERP 로봇은 자동 SERP 키워드 추적과 함께 보고서 및 경고를 허용하는 도구입니다. 당신은 또한 당신의 경쟁자의 순위를 추적할 수 있습니다. 또한 글로벌 및 로컬 검색량에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

AIaaS와 인공 지능의 차이점은 무엇입니까?

인공 지능은 기계에서 자연 지능을 시뮬레이션하는 프로세스입니다. 아이디어는 기계가 인간과 동일한 방식으로 행동하고 경험과 적응 학습을 강조하는 것입니다. 간단히 말해서 AI는 일상적인 작업을 자동화하기 위해 인간 지능을 모방하는 것을 목표로 합니다.

반면 AIaaS는 이미 만들어진 AI 솔루션을 제공하는 타사에서 제공하는 서비스입니다. 이런 식으로 인공 지능은 더 넓은 범위의 비즈니스에 노출됩니다. 또한 디지털 존재감을 높이고자 하는 기업이 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

귀하의 비즈니스에 서비스로서의 인공 지능이 필요합니까?

이 시점에서 자신의 비즈니스에 AI가 필요한지 궁금할 수 있습니다. AIaaS는 AI 기술을 보다 쉽게 ​​액세스하고 비용 효율적으로 만들며 최소한의 노력만 필요로 합니다.

대부분의 경우 사내 AI 개발은 강력한 기술 전문 지식이 필요하고 비용이 많이 들기 때문에 선택 사항이 아닙니다. 그러나 AIaaS를 사용하면 필요한 도구에 대해서만 비용을 지불하고 비즈니스 성장에 따라 계획을 업그레이드할 수 있습니다.

마무리

AI as a Service는 필요한 거의 모든 것을 위한 저렴한 맞춤형 솔루션입니다. 기술 전문 지식이 필요하지 않으므로 모든 사람이 사용할 수 있습니다.

서비스로서의 AI 시장은 중복 작업을 자동화하고 비즈니스를 디지털 수준으로 끌어올릴 준비가 된 회사로 가득합니다.