AI의 부상은 의료, 금융, 기술, 영업 및 마케팅 등과 같은 다양한 주요 산업에서 비즈니스 사용 사례 및 AI 애플리케이션의 발견을 촉진하고 있다. AI 활용은 실제 시나리오에서 자동화를 강화하기 위한 상당한 투자와 연구를 통해 전례 없는 수준에 도달했다. Statista에 따르면 현재 약 1,000억 달러에 달하는 AI 시장 가치는 2030년까지 약 2조 달러(3000조원)로 급증하여 20배 증가할 것으로 예상된다.

 

조직에서 AI 채택을 시작하기 위한 몇 가지 팁과 함께 6개 주요 산업의 다양한 AI 애플리케이션을 살펴본다.

AI는 비즈니스를 위해 무엇을 할 수 있을까?

AI는 기계가 전통적으로 사람의 주의가 필요하지만 반복적인 작업을 실행할 수 있도록 한다. 방대한 양의 데이터와 알고리즘을 사용하여 정보를 분석하고 해석하여 정확한 예측과 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있다.

 

6개 주요 산업에 걸친 AI 애플리케이션

인공지능은 운영을 개선하고 워크플로를 간소화하며 다양한 산업 분야에서 고객 경험을 향상시킨다. 아래에서 그 중 일부를 살펴본다.

 

1.마케팅에서의 AI 활용

마케팅 분야의 글로벌 AI 시장은 2020년부터 2025년까지 연평균 29.7%의 복합 성장률을 보이며 2025년까지 400억 9000만 달러에 이를 것으로 예상된다.

기업은 AI를 사용하여 맞춤형 콘텐츠 및 동적 가격 책정에서 AI 주도 이메일 전송 시간 및 광고 타겟팅에 이르기까지 마케팅 전략을 개선하고 고객 참여를 높인다.

다음은 마케팅 분야의 일부 AI 애플리케이션이다.

 

개인화된 콘텐츠

AI 기술은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 평가하고 소비자 선호도를 예측할 수 있으므로 기업은 각 고객의 고유한 요구 사항과 관심사에 맞게 콘텐츠를 사용자 지정할 수 있다. 예를 들어 BuzzFeed는 AI를 사용하여 청중에 맞게 콘텐츠를 조정하는 미디어 회사이다.

 

대화형 AI

대화형 AI는 사용자가 자연어를 통해 의사소통할 수 있도록 하는 챗봇 및 가상 에이전트와 같은 기술을 말한다. 이러한 기술은 머신러닝 및 자연어 처리를 활용하여 인간과 유사한 상호 작용을 시뮬레이션한다. 대화형 AI는 개인화, 확장 및 사용자와의 효과적인 의사소통 능력으로 인해 기업이 원활하고 동적인 소비자 경험을 제공할 수 있도록 한다.

 

광고 타겟팅

AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 포괄적인 고객 프로필을 생성함으로써 광고 타겟팅에 상당한 영향을 미쳤으며, 마케터는 광고를 보다 정확하게 타겟팅할 수 있다. 결과적으로 마케터는 더 높은 전환율, 더 저렴한 취득당 비용, 더 나은 투자 수익을 누릴 수 있다.

 

2. 법률 서비스의 AI 응용

 

AI 채택은 일상적인 작업을 자동화하고 비용을 절감하며 정확성을 개선하여 법률 산업을 변화시키는 데 중요한 역할을 하고 있다. Accenture의 보고서에 따르면 변호사와 준법률가가 수행하는 책임의 최대 60%가 자동화될 수 있다.

AI가 법률 산업을 어떻게 혁신하고 있는지 알아본다

 

합법적 연구

AI는 법률 전문가가 법률 연구를 수행하는 동안 시간과 노력을 절약할 수 있도록 정교한 알고리즘을 제공한다. 변호사는 AI 기반 법률 연구 도구를 사용하여 방대한 양의 데이터를 신속하게 평가하고 분석할 수 있으므로 더 나은 선택을 할 수 있다.

예를 들어, ROSS Intelligence는 Dentons와 같은 여러 법률 회사가 연구 절차를 자동화하고 생산성을 높이는 데 도움이 되는 AI 기반 플랫폼이다.

 

E-디스커버리

법적 요청에 대한 응답으로 전자 저장 정보(ESI)를 검색, 수집 및 생성하는 것을 e-discovery라고 한다. 기존의 수동 접근 방식에 비해 e-discovery는 AI를 통해 더 빠르고 정확하며 저렴하게 수행할 수 있다. Relativity AI 기반 기술을 통해 법조인은 컬렉션을 생산 프로세스로 간소화할 수 있다.

 

판사 봇

AI가 견인력을 얻고 있는 분야 중 하나는 판사가 법적 판례 및 데이터 분석을 기반으로 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 AI 기반 시스템인 판사 봇의 개발이다. 판사 봇은 판사에게 법적 문제에 대한 보다 철저한 이해를 제공하고 보다 정확하고 일관된 판단을 내리는 데 도움을 줄 수 있다.

중국은 판결을 통해 특정 민사 사건을 효과적으로 처리할 수 있는 Xiozhi라는 국내 최초의 판사 봇을 사용했다.

 

3. 영업에서의 AI 활용

 

영업 부문은 AI를 통해 데이터 기반 선택을 하고 리드 생성 및 고객 참여 전반에서 성과를 높일 수 있게 되면서 상당한 변화를 목격하고 있다. McKinsey의 보고서에 따르면 리드 생성 및 기회 식별에 AI를 사용하는 영업 팀은 생산성을 최대 50%까지 높일 수 있다.

다음은 영업에서 AI를 적용한 몇 가지 사례이다.

 

대화 인텔리전스

대화 인텔리전스(CI)는 AI를 사용하여 음성을 녹음 및 분석하고 판매 에이전트와 고객 간의 대화에서 데이터 기반 통찰력을 추출한다. 기업은 대화 인텔리전스를 사용하여 고객 행동 및 선호도에 대한 통찰력 있는 정보를 수집할 수 있다. 이를 통해 고객의 기대를 충족시키기 위해 판매 전략을 맞춤화할 수 있다.

인간의 커뮤니케이션 패턴에 대한 통찰력을 제공하고 공통적인 문제를 식별함으로써 CI는 고객의 요구를 더 잘 충족할 수 있도록 대화형 AI 시스템의 설계 및 개발에 정보를 제공한다.

 

AI 아바타

AI 아바타는 시장을 뒤흔드는 최신 AI 기술 중 하나이다. 이들은 머신러닝 알고리즘과 자연어 처리를 사용하여 개별화된 고객 관리 및 판매 지원을 제공하는 가상 비서이다. AI 아바타의 도움으로 영업팀은 반복적인 작업을 자동화하여 비즈니스에 중요한 활동에 시간을 할애할 수 있다. 예를 들어 Synthesia.io는 전문 비디오용 AI 아바타를 만들 수 있는 AI 비디오 제작 플랫폼이다.

 

리드 생성

AI가 발전한 또 다른 영역은 리드 생성이다. 기업은 머신러닝 알고리즘과 예측 분석을 사용하여 전환 가능성에 따라 고품질 리드를 효과적으로 식별하고 우선 순위를 지정할 수 있다.

자동화된 리드 스코어링 절차를 통해 영업 직원은 귀중한 시간을 확보하여 잠재 고객과 의미 있는 관계를 구축하는 데 집중할 수 있다. 이러한 방식으로 기업은 영업 활동을 최적화하고 거래 성사 가능성을 높이면서 리드 관리 프로세스를 간소화할 수 있다.

예를 들어 Leadzen.ai는 잠재 고객 발굴 프로세스에서 비즈니스에 실시간 업데이트를 제공하는 AI 기반 리드 생성 도구이다.

 

4. 기술의 AI 응용

 

IDC는 2024년까지 전 세계가 인공지능에 1,100억 달러를 지출할 것이며 기술 부문이 지출의 대부분을 차지할 것이라고 예측했다.

기술 부문에서 AI의 최신 응용 분야는 다음과 같다.

 

머신러닝ML 소프트웨어 개발

ML 소프트웨어 개발은 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 개선할 수 있는 지능형 시스템 개발을 의미한다. 여기에는 ML 작업 자동화(MLOps), 백엔드 개발, 데이터 엔지니어링 및 ML 모델 배포가 포함된다.

 

자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 기계가 단순한 읽기를 넘어 인간 언어의 이해 및 해석 영역을 탐구할 수 있도록 한다. 기계는 NLP의 힘을 이용하여 서면 또는 음성 텍스트에서 의미를 추출하고 음성 인식, 감정 분석 및 자동 텍스트 요약과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 얻는다.

NLP에서 GPT 개발은 GPT-3 및 GPT-4를 기반으로 텍스트 생성 모델을 개발하는 것을 말한다. 여기에는 기업이 상품과 서비스를 개선하고 절차를 자동화하며 고객 경험을 향상시키는 데 도움이 되는 맞춤형 모델 교육 및 모델 최적화가 포함된다.

 

5. 의료 분야의 AI 애플리케이션

AI는 더 빠른 진단을 가능하게 하고 환자 결과를 개선하여 의료 산업을 지원한다. 의료 분야의 일부 AI 응용 프로그램을 살펴본다.

 

약물 발견

각 약물에 대한 임상시험 비용은 평균 13억 달러이며, 10%의 약물만이 시장에 출시된다. 그러나 AI는 약물 부작용과 효능을 분석하고 예측함으로써 약물 발견을 가속화한다. AI는 또한 중환자 치료 약물의 시장 출시 기간을 단축한다.

예를 들어, Therapeutics Data Commons는 협업을 촉진하고 약물 개발의 모든 단계에서 여러 치료 양식에 대한 데이터 세트 큐레이션 및 알고리즘 설계를 제공하는 개방형 액세스 플랫폼이다.

 

AI 보조 로봇 수술

수술 절차에 사용되는 로봇은 병원에서 최소 침습 절차와 심장 개복 수술에 로봇에 의존하면서 빠르게 인기를 얻고 있다. 로봇 보조 수술은 합병증, 통증 감소, 회복 속도를 높였다.

예를 들어 미국의 Mayo Clinic은 로봇 보조 수술을 활용하여 인간의 능력을 능가하는 정밀성, 유연성 및 제어 기능을 제공하여 의사가 복잡한 절차를 쉽게 수행할 수 있도록 한다.

 

AI 기반 가상 치료사

AI 기반 가상 치료사는 의료 및 디지털 환자 참여에 대한 향상된 액세스를 제공하여 일상적인 정신 건강 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 제공한다. 또한 의료 챗봇은 인간 치료사와 실시간으로 협력하여 피드백이나 제안을 제공할 수 있다.

 

6. 금융 분야의 AI

 

AI는 다양한 산업을 혼란에 빠뜨렸지만 은행과 금융 같은 것은 없었다. Financial Services 보고서에 따르면 은행은 AI 앱을 사용하여 2023년까지 4,470억 달러를 절약할 수 있다.

몇 가지 응용 프로그램을 살펴본다.

 

AI 기반 개인화 뱅킹

AI로 구동되는 개인화된 뱅킹은 업계를 혁신하고 있다. 모바일 뱅킹 앱에 통합된 머신러닝 알고리즘은 고객이 지출 패턴을 식별하고 유용한 팁을 제공하여 더 나은 재무 결정을 내릴 수 있도록 도와준다.

예를 들어, 핀테크 회사인 Tally는 어떤 부채를 언제 먼저 갚아야 하는지에 대한 지침을 제공함으로써 고객이 신용 카드 부채를 갚도록 돕는다.

 

행동 기반 투자 예측

행동 기반 투자 예측은 머신러닝 알고리즘을 활용하여 투자자 행동을 기반으로 시장 동향을 예측하는 투자 전략이다. 이러한 전략은 미래 시장 움직임을 예측하는 데 사용할 수 있는 패턴과 추세를 식별하기 위해 뉴스 기사, 소셜 미디어 정서 및 투자 정서와 같은 재무 및 비재무 데이터의 조합을 사용한다.

Acorns와 같은 소액 투자 앱은 AI를 사용하여 사용자의 지출 패턴을 분석하여 일상 지출에 영향을 주지 않고 소액의 돈을 저축하거나 투자할 수 있는 시기를 예측한다.

 

자금 세탁 방지

AI의 도움으로 금융 기관은 이제 사기 행위를 실시간으로 감지하여 거짓 긍정을 줄이고 의심스러운 거래 및 행동 식별을 개선할 수 있다. AI 알고리즘은 대량의 데이터를 분석해 사람이 놓칠 수 있는 패턴을 찾아낼 수 있기 때문이다. 예를 들어 Feedzai는 은행이 재무 위험을 관리하는 데 도움이 되는 사기 탐지 소프트웨어이다.

 

비즈니스에서의 AI 채택

조직에서 AI 채택을 시작하는 것은 압도적일 수 있다. 다음은 시작하기 위한 세 가지 팁이다.

●AI 솔루션의 이점을 얻을 수 있는 비즈니스 문제를 식별하는 것부터 시작하라.

●데이터 품질, 기술 인프라 및 직원 기술 세트를 포함하여 조직이 AI를 채택할 준비가 되었는지 평가하라.

●AI 채택 프로세스를 감독하기 위해 IT, 비즈니스 및 데이터 과학 담당자와 교차 기능 팀을 구성한다.