기계 학습(ML)은 기업 운영 방식을 혁신하고 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열고 있습니다. 방대한 데이터와 강력한 알고리즘을 활용하여 ML은 기업이 프로세스를 자동화하고 정확한 예측을 하며 숨겨진 패턴을 발견하여 성과를 최적화할 수 있게 합니다. 개인화된 고객 경험부터 예측 유지 보수와 고급 사기 탐지에 이르기까지 ML의 잠재력은 무한합니다.
기계 학습은 지침 없이도 컴퓨터가 특정 작업을 수행할 수 있도록 하는 알고리즘과 통계 모델을 개발하는 인공 지능의 한 분야입니다.
기업들은 최적의 효율성을 보장하기 위해 자사의 프로세스, 애플리케이션 및 관행에 기계 학습 앱 개발 서비스와 기능을 통합하기 시작했습니다. 이러한 서비스를 활용하여 기업은 자동화, 데이터 기반 의사 결정 및 성능 최적화를 가능하게 하는 고급 기계 학습 기능을 자사 운영에 통합할 수 있습니다. 통합을 통해 기업은 새로운 통찰력을 얻고 프로세스를 간소화하여 더 스마트하고 효율적인 운영으로 오늘날의 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
아래에서는 비즈니스 애플리케이션을 변화시키는 기계 학습 혁신에 대해 논의합니다.
비즈니스에서 기계 학습을 활용하는 5가지 혁신적인 방법
기계 학습 통계에 따르면 다양한 산업이 혁신적인 기계 학습 방법을 활용하여 비즈니스 프로세스에서 앞서갈 수 있습니다.
1. 기계 학습을 통한 고객 경험 향상
기업은 고객 충성도를 구축하고 참여를 높이기 위해 고객 경험을 향상시켜야 합니다. 고객 경험을 향상시키기 위해 두 가지 효과적인 ML 전략을 사용할 수 있습니다.
채팅봇과 가상 비서: 이를 통해 고객 서비스를 변화시켜 고객에게 연중무휴 지원을 제공할 수 있습니다. 질문 답변 및 문의 지원 등 다양한 작업을 처리할 수 있습니다.
이러한 기계 학습 기술을 사용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:
- 24/7 가용성: 채팅봇은 언제든 사용할 수 있으므로 직원이 야간 근무나 추가 근무를 할 필요가 없습니다. 무감독 기계 학습 시스템은 인공 신경망을 사용하여 고객과 계속 상호 작용하고 기존 고객을 유지할 수 있습니다.
- 속도와 효율성: 채팅봇과 가상 비서는 사람보다 정보를 더 빨리 처리하고 고객 대기 시간을 없앨 수 있습니다. 교육 데이터를 제공하고 데이터 과학을 사용하면 채팅봇이 고객과 의사소통할 수 있습니다.
- 확장성: 채팅봇은 변경되고 진화하여 여러 작업을 처리할 수 있으며, 동시에 여러 문의를 처리하고 직원을 늘리지 않고도 기술을 사용할 수 있는 기회를 제공합니다.
- 개인화: 고객 데이터를 기반으로 채팅봇과 가상 비서는 실명 사용, 과거 상호 작용 기억, 고객 요청에 맞춤형 응답 제공 등 고객과의 상호 작용을 개인화할 수 있습니다.
개인화된 추천: 과거 상호 작용, 행동 및 선호도에 기반하여 데이터 분석과 기계 학습을 통해 고객에게 맞춤형 제안을 할 수 있습니다.
개인화된 추천을 사용하여 전반적인 쇼핑 경험을 개선하는 이점은 다음과 같습니다.
- 데이터 활용: 기업은 고객 데이터를 분석하여 패턴과 선호도를 식별할 수 있습니다. 예를 들어 전자 상거래 플랫폼은 고객의 브라우저 기록을 추적하여 관심사를 파악할 수 있습니다.
- 고객 참여 증가: 개인화된 추천을 만들면 고객 참여가 늘어납니다. 맞춤형 제안은 고객의 구매 증가로 이어지며, 이를 통해 고객의 플랫폼 체류 시간이 늘어나 고객의 요구와 욕구를 더 잘 이해할 수 있습니다.
- 고객 충성도: 고객의 요구와 선호도를 이해하면 고객이 자신의 요구와 욕구가 인정받고 있다고 느끼게 되어 고객 충성도가 높아집니다.
2. 기계 학습을 통한 운영 최적화
기업은 효율성을 높이고 전반적인 성과를 개선하며 비용을 절감하기 위해 비즈니스 프로세스를 최적화해야 합니다. 최적화 프로세스에는 두 가지 핵심 영역이 있습니다: 공급망 관리와 예측 유지 보수.
공급망 관리: 이 전략은 원자재 구매에서 완제품에 이르는 공급망의 효과성과 효율성을 높이는 데 초점을 맞춥니다. 공급망 최적화에 사용할 수 있는 주요 전략은 다음과 같습니다:
- 수요 예측: 고급 분석을 사용하여 고객 수요를 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 과잉 재고로 인한 비용을 줄이고 판매 수준에 맞춰 재고 수준을 조정할 수 있습니다.
- 재고 관리: 재고 관리 관행을 구현하면 기업 비용을 최소화하고 필요할 때 충분한 재고를 확보할 수 있습니다. 자동화된 재고 추적 시스템을 사용하여 관리할 수 있습니다.
- 공급업체 협력: 공급업체와 협력하면 의사소통을 개선하고 더 강력한 관계를 구축할 수 있습니다.
- 물류 최적화: 운송 경로와 방법을 분석하여 기업의 배송 시간을 개선하고 생산성을 높일 수 있습니다. 기업은 소프트웨어 개발을 통해 최적화하고 대체 운송 수단을 고려할 수 있습니다.
- 기술 통합: 기업에서 기술을 사용하면 블록체인을 통한 투명성, 효율성을 위한 자동화, 예측 분석을 위한 AI 등 비즈니스 의사 결정에 도움이 될 수 있습니다.
예측 유지 보수: 이 프로세스는 기계 학습과 데이터 분석을 사용하여 기계 또는 장비가 언제 유지 보수가 필요하거나 고장날지 예측합니다. 예측 유지 보수의 주요 요소는 다음과 같습니다:
- 데이터 분석: 기계 학습 알고리즘은 수집된 데이터를 분석하여 기계 고장과 같은 결과를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 생산 손실을 방지하기 위해 사전에 유지 보수를 예약할 수 있습니다.
- 데이터 수집: 데이터 수집 프로세스는 센서와 IoT 장치를 사용하여 가동 성능 지표, 진동 및 온도와 같은 실시간 기계 데이터를 수집합니다.
- 구현: 기업은 비수요 시간 또는 장비 사용이 가장 적은 시간에 기계 유지 보수를 예약하여 생산 지연을 줄일 수 있습니다.
- 지속적인 개선: 기계 학습 시스템을 사용하면 더 정확한 예측을 할 수 있고 비즈니스 프로세스에 대한 유지 보수 전략을 개선할 수 있습니다.
3. 데이터 기반 의사 결정
비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 기반 의사 결정 접근법은 비즈니스 의사 결정을 안내하는 전략적 접근법입니다. 기업은 비즈니스 인텔리전스, 마케팅 혁신, 분석 및 리스크 관리를 활용하여 비즈니스 애플리케이션의 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
각 구성 요소가 기업 프로세스를 어떻게 발전시킬 수 있는지 살펴보겠습니다.
비즈니스 인텔리전스와 분석: 이는 비즈니스 데이터를 분석, 수집 및 제시하는 데 사용되는 관행과 기술을 말합니다. 이 접근법의 핵심 측면은 다음과 같습니다:
- 데이터 시각화: 비즈니스 인텔리전스는 직원들이 시각적 보고서와 이 데이터에 쉽게 액세스할 수 있는 대시보드를 통해 복잡한 비즈니스 데이터 포인트를 이해할 수 있도록 도와줍니다.
- 설명적 분석: 과거 데이터를 사용하여 비즈니스의 과거 성과를 이해하면 기계 학습 모델을 만들어 미래 결정에 영향을 줄 수 있으며, 기업은 이 분석 데이터를 수집할 수 있습니다.
- 예측 분석: 비즈니스 기술과 통계 모델을 사용한 기계 학습을 통해 비즈니스 결과를 예측할 수 있습니다.
- 처방적 분석: 처방적 분석은 예측 통찰력을 기반으로 조치를 권장합니다.
리스크 관리: 데이터 기반 의사 결정을 사용하면 비즈니스 리스크 관리에 효과적일 수 있습니다. 다음과 같은 방법을 사용하여 비즈니스의 리스크를 식별, 완화 및 평가할 수 있습니다.
- 시나리오 분석
