스마트 알고리즘이 비즈니스 성공과 수익 창출의 미래인 이유

16세기부터 자동화는 성공적인 기업의 초석 중 하나였습니다. 기업은 수백 년 전 제조의 여명기부터 제품 품질을 희생하지 않으면서 비용 절감 전략을 찾고 구현해 왔습니다. 알고리즘은 1950년대에 상업 작업을 자동화하는 데 처음 사용되었습니다. 주요 업체들은 2010년대에 비즈니스를 위한 기계 학습을 후원하고 구현하기 시작했습니다.

인공 지능(AI)은 상업 세계에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다.

주요 역할과 책임 중 하나는 이것이다. 다음은 기계 학습 기술이 도움이 될 수 있는 몇 가지 문제입니다.

반응성 . 인공 지능은 기존 알고리즘과 달리 사전 교육 없이도 새로운 상황과 데이터에 적응할 수 있습니다.

이익이 증가 했습니다. 가격 책정 시스템에서 머신 러닝을 사용하는 것만으로도 수입이 5% 증가할 수 있습니다. 통합 전략으로 회사의 수익은 몇 배나 증가할 수 있습니다.

인간적 요소 . 인공 지능은 감정이 없습니다. 감정보다는 기능이 있고, 기술과 지식이 기분 전환의 역할을 했습니다.

사기 예방 . 신경망은 스스로 학습합니다. 사용자 행동 분석, 의심스러운 거래 식별, 재정적 손실을 방지하기 위한 알고리즘 개발을 지원합니다. 결과적으로 시스템은 덜 취약해지며 이는 소비자 신뢰의 전제 조건입니다.

제공된 정보와 설정된 목표를 기반으로 마케팅 계획 을 작성하십시오. 인공 지능은 과거 판매를 분석할 뿐만 아니라 예측을 사용하여 미래 판매를 "예측"함으로써 마케터의 작업을 지원합니다. 일반적인 시장 환경뿐만 아니라 경쟁 행위도 고려합니다. 또한 증강 현실 소프트웨어를 사용하면 비즈니스에서 고객을 위한 쇼핑 경험을 개인화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 장기적으로 보면 판매 전환율이 증가하여 전체 수익이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.

알고리즘 사업 및 AI 적용 분야

• 재정적 약정(모바일 뱅킹 앱에서는 위험 관리, 예측, 암호화 거래 봇 및 챗봇을 모두 사용할 수 있습니다.)
• 비즈니스(고객 행동 분석 및 마케팅 전략 효율성, 구매 관리, 맞춤형 로열티 프로그램 개발 및 심층 분석).
• 데이터 보안(사기 방지 기술, 위협 분석 및 새로운 위험 방지, 공유 데이터베이스용 데이터).
• 약용 식물(기록 보관, 진단).
• 작업장(제조 프로세스, 최적화, 장비 진단, 파손 데이터, 예방 조치 및 자동화 제어).

이것은 AI 잠재력의 극히 일부일 뿐입니다. 자체 학습 시스템의 조기 개발을 위한 자금도 필요합니다. 그러나 장기적으로 많은 양의 데이터를 처리하는 데 도움이 되는 것이 중요합니다.

알고리즘이 왜 중요한가요?

AI로 작업하려면 여러 프로세스가 필요합니다. 기업가의 첫 번째이자 가장 중요한 단계는 지난 몇 년 동안의 판매와 관련하여 가능한 한 많은 데이터를 수집하는 것입니다. 데이터세트는 이 형식의 데이터 모음입니다. 다행히 온라인 금전 등록기가 도입된 이후 이 데이터는 자동으로 보존됩니다. 수동 입력 없이 시스템은 단 몇 번의 클릭만으로 동기화됩니다. 때때로 이미 가지고 있는 데이터를 체계화하여 얻을 수 있습니다. 하지만 다른 상황에서는 더 많은 시간과 노력을 투자해야 할 수도 있습니다.

AI가 돌볼 수 있는 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

• 우리가 이미 해결한 관리 책임.
• 작업 프로세스를 간소화하여 전문가 생산성을 높입니다.
• 고객의 기술 및 정보 지원.
• 의사 결정에 대한 인적 요소의 영향을 줄입니다.
• 특히 언어 장벽을 해결하는 내부 의사 소통의 개선.
• 금융 거래를 모니터링하고 의심스러운 사용자 활동을 식별합니다.
• 정보 보안 및 데이터 개인 정보 보호를 완벽하게 제어할 수 있습니다.
• 마케팅 계획이 개발됩니다.
• 단기 및 장기 예측

AI 구현의 가장 밝은 예

1. 알리바바

중국 기업인 알리바바는 아마존과 이베이를 합친 것보다 더 많이 팔리는 세계 최대 전자상거래 플랫폼이다. City Brain 프로젝트는 도시의 모든 자동차를 추적하여 인공 지능 알고리즘을 사용하여 스마트 도시를 건설하고 교통 혼잡을 완화하는 데 도움을 줍니다. 또한 Alibaba의 Alibaba Cloud 컴퓨팅 지점은 수확량을 높이고 비용을 절감하기 위해 농부가 작물을 추적할 수 있도록 지원합니다.

2. 아마존

AI는 디지털 음성 비서 Alexa를 포함하여 회사의 많은 부분에서 Amazon에서 사용합니다. Amazon의 AI는 소비자의 구매 습관에 대한 데이터를 수집하고 예측 분석을 사용하여 구매 권장 사항을 생성합니다. 많은 전통적인 비즈니스가 관련성을 유지하기 위해 고군분투하고 있는 시기에 미국 최대 온라인 소매업체인 Amazon Go는 편의점에 대한 새로운 아이디어를 도입하고 있습니다. 다른 매장과 달리 체크아웃 할 필요가 없습니다. 매장의 인공 지능 기술은 휴대 전화의 Amazon Go 앱을 사용하여 선택한 상품을 기록하고 자동으로 요금을 청구합니다.

3. 애플 주식회사

FaceID가 포함된 iPhone과 Siri 스마트 어시스턴트를 사용하는 AirPods 스마트 스피커, Apple Watch 및 HomePod와 같은 장치는 모두 인공 지능과 기계 학습을 활용합니다. Apple은 또한 AI를 사용하여 Apple Music에서 음악을 추천하고 iCloud에서 사진을 찾고 지도를 사용하여 다음 약속으로 가는 등 서비스 제공을 확장하고 있습니다.

4. IBM

수년 동안 IBM은 인공 지능의 최전선에 있었습니다. IBM의 Deep Blue 컴퓨터가 세계 체스 챔피언을 처음으로 꺾은 지 20년이 넘었습니다. Project Debater는 IBM의 가장 최근 인공 지능 혁신입니다. 이 AI는 두 명의 전문 토론자에 대한 토론에 참여하는 인지 컴퓨팅 엔진입니다.

5. 텐센트

중국 기업인 Tencent는 거의 모든 제품에 인공 지능을 통합했습니다. 사용자가 10억 명에 달하는 WeChat 앱은 게임, 디지털 비서, 모바일 결제, 클라우드 스토리지, 스트리밍, 스포츠, 교육, 영화, 심지어 자율주행차까지 그 범위를 확장했습니다. "모든 것 속의 AI"는 회사의 슬로건 중 하나입니다. Tencent는 많은 양의 데이터를 수집하여 회사에 이익이 되도록 활용합니다.

AI 구현의 핵심 단계

자체 학습 알고리즘을 개발하려면 돈과 노력이 필요하지만 비용 수준은 업계에서 정의합니다. 자체 추천 시스템을 설계하는 대신 소매업체는 기성품 옵션을 선택할 수 있습니다. 소득 증가는 그러한 시스템의 기능 중 하나입니다. AI는 사용한 지 3개월 만에 스스로 비용을 지불하고 상당한 비용 절감과 더 높은 매출을 통해 순이익을 창출하기 시작합니다.

다음은 AI 배포의 주요 단계입니다.

1. 분석을 위해 데이터를 획득 및 디지털화하고 데이터 처리 프로그램에 입력합니다.
2. 처음부터 알고리즘을 생성하거나 프레임워크를 기반으로 알고리즘을 개선합니다.
3. 알고리즘의 학습과 자가 훈련.
4. AI 기능을 통합하는 조직 및 모든 비즈니스 프로세스를 위한 새롭고 포괄적인 마케팅 전략 생성.

결론적으로

인공 지능은 모든 비즈니스 영역에서 빠르게 요구 사항이 되고 있습니다. 유일한 문제는 누가 최초로 현대 기술을 사용하고 빠른 결과를 얻을 것인가 하는 것입니다. 그리고 최소한 게임에 남아 있기 위해 누가 마지막 가능한 순간에 차를 세울 것입니까?

저자 소개

Olesia Zamyshliaeva는 글쓰기를 가장 좋아하는 자유 시간 활동으로 생각합니다. 그녀는 이전에 들어본 적이 없는 것에 대해 읽는 것을 좋아하고 종이에 정보를 요약합니다. 인터넷에서 주제에 대한 직접적인 정보를 찾을 수 있는 한 모든 주제는 그녀에게 흥미로웠습니다.