소기업이 더 높은 성과를 달성하기 위한 5가지 AI 및 머신 러닝 팁

기업은 비즈니스를 더 빠르고 스마트하며 효율적으로 운영하기 위해 점점 더 인공 지능을 채택하고 있습니다. 그러나 많은 중소기업은 여전히 ​​인공 지능에 대해 걱정하고 이를 채택하지 않고 있습니다.

이 블로그에서는 소기업 소유자가 더 높은 성과를 달성하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 AI 및 기계 학습 팁을 살펴봅니다.

소스 FreePik

AI 및 ML을 사용하여 더 큰 성과를 달성하는 중소기업을 위한 팁

인공 지능과 머신 러닝은 최근 많은 관심을 받고 있는 두 가지 화두입니다. 인공 지능(AI)이라는 용어는 인간이 수행할 수 있는 작업을 기계 또는 컴퓨터 프로그램이 수행하는 능력을 나타냅니다. AI는 문제를 해결하고 결정을 내리고 인간의 생각이 필요한 다른 기능을 수행할 수 있습니다.

머신 러닝은 컴퓨터가 경험을 통해 학습하여 작업 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 기술에 대한 포괄적인 용어입니다. 머신 러닝은 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리(NLP), 추천 시스템, 사기 탐지 시스템 등 다양한 분야에 걸쳐 응용되고 있습니다.

출처: FreePik

기계 학습 모델은 많은 복잡한 요소로 구성되어 있기 때문에 디버그 및 수정하기가 매우 어렵기로 악명이 높습니다. 모니터링은 손상을 일으킬 기회가 있기 전에 문제를 찾는 데 도움이 됩니다. 모델이 고장나거나 너무 멀리 벗어나지 않았는지 확인합니다. 모델 레지스트리는 여러 모델을 동시에 배포해야 할 때 도움이 될 수 있습니다.

모델 레지스트리는 개발자가 프로덕션 환경에서 모델을 추적, 버전 지정 및 배포할 수 있도록 하는 기계 학습 모델의 데이터베이스입니다. 모델 레지스트리는 개발자가 기계 학습 수명 주기를 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

모델을 추적할 수 있는 중앙 집중식 장소, 모델 배포를 위한 버전 제어 및 모델 개발을 위한 협업 도구를 제공합니다. 또한 모델 레지스트리는 모델이 올바르게 배포되고 모든 관련 규정 요구 사항을 충족하는지 확인하는 데 도움이 되는 감사 및 규정 준수 기능을 제공할 수 있습니다.

1. 고객 서비스

AI와 머신 러닝은 고객 데이터를 분석하고 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 기업이 보다 맞춤화되고 개인화된 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 회사는 서비스 품질을 저하시키지 않으면서 인력을 줄일 수 있습니다.

또한 자동화된 고객 서비스는 종종 사람이 제공하는 서비스보다 더 정확하고 일관성이 있습니다. 더 행복한 고객으로 이어집니다.

AI와 머신 러닝이 소기업의 고객 서비스 개선에 도움이 될 수 있는 또 다른 방법은 직원에게 더 나은 도구와 리소스를 제공하는 것입니다. 예를 들어, 이러한 기술로 구동되는 챗봇은 하루 24시간 신속하고 효과적으로 고객의 질문에 답변할 수 있습니다.

2. 오픈 소스 솔루션 찾기

인공 지능(AI)과 머신 러닝의 세계는 빠르게 진화하고 있으며 기업이 앞서가는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 오픈 소스 AI 및 기계 학습 솔루션을 찾는 것입니다.

오픈 소스 솔루션을 사용하면 몇 가지 장점이 있습니다. 우선, 일반적으로 무료이거나 저렴한 비용입니다. 이것은 값비싼 독점 소프트웨어에 대한 예산이 없는 소규모 비즈니스에 중요합니다.

둘째, 오픈 소스 솔루션은 종종 사용자 지정이 가능하므로 비즈니스의 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 마지막으로, 오픈 소스 솔루션은 일반적으로 다른 사용자로부터 도움과 조언을 얻을 수 있도록 대규모 개발자 커뮤니티에서 지원합니다.

AI 및 기계 학습에는 훌륭한 오픈 소스 솔루션이 많이 있으므로 비즈니스에 적합한지 조사해 볼 가치가 있습니다. 올바른 오픈 소스 솔루션으로 비즈니스에 경쟁력을 부여할 수 있습니다.

3. 양이 아닌 데이터 품질에 집중

"양보다 질"이라는 말이 있듯이. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝에 관한 데이터도 마찬가지입니다. 비즈니스 세계에서 데이터는 모든 것입니다. 이는 조직이 성장과 수익성을 주도하는 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

AI와 머신 러닝의 진정한 잠재력을 여는 열쇠는 양이 아니라 데이터 품질에 집중하는 것입니다. 이는 모델링하려는 실제 현상을 명확하고 정확하며 대표하는 데이터 세트를 보유해야 함을 의미합니다.

이를 달성할 수 있다면 AI 및 머신 러닝 이니셔티브를 통해 더 높은 위치에 도달하는 데 도움이 될 것입니다. 따라서 양질의 데이터에 투자하는 것을 두려워하지 마십시오. 금과 같은 가치가 있습니다.

4. 마케팅

기술의 출현으로 기업은 마케팅의 다양한 측면에서 인공 지능(AI)과 머신 러닝을 사용하기 시작했습니다. 이러한 기술은 기업이 작업을 자동화하고 고객 경험을 개인화하며 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되었습니다.

AI와 머신 러닝은 보다 개인화되고 표적화된 마케팅 캠페인을 만드는 데 사용되고 있습니다. 이러한 기술은 또한 더 나은 고객 세분화를 만들고 고객 행동을 이해하는 데 사용됩니다. 또한 AI 및 기계 학습은 웹 사이트 콘텐츠를 최적화하고 고객 전환율을 추적 및 예측하는 데 사용됩니다.

전반적으로 마케팅에 AI와 기계 학습을 사용하면 기업이 마케팅 노력을 개선하고 고객을 더 잘 이해하고 서비스할 수 있습니다.

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5. 데이터 보안 및 사기 탐지

소규모 기업은 종종 데이터 침해 및 기타 사이버 범죄의 표적이 됩니다. AI와 기계 학습은 데이터를 보호하고 사기를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 소규모 기업은 보안 위협을 나타낼 수 있는 패턴과 이상을 식별할 수 있습니다.

또한 사기 행위를 인식하고 이를 방지하기 위한 조치를 취하는 방법을 배울 수 있습니다. 소기업은 AI 및 기계 학습을 사용하여 데이터 보안 및 사기 탐지에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

마지막 생각들

소규모 기업은 인공 지능(AI)과 머신 러닝을 통해 얻을 수 있는 것이 많습니다. 소규모 비즈니스의 많은 작업은 데이터 입력 및 고객 서비스와 같이 반복적이고 시간 소모적입니다. AI는 이러한 작업을 자동화하여 직원이 더 중요한 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

기계 학습은 패턴을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 고객 서비스를 개선할 수 있습니다. 예를 들어 동일한 질문으로 많은 고객이 전화를 걸면 기계 학습을 사용하여 고객의 요구 사항을 해결하는 FAQ 페이지를 개발할 수 있습니다.

소기업은 AI와 기계 학습을 사용하여 반복적인 작업을 자동화하고 고객 서비스를 개선하며 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 기술은 기업이 시간과 비용을 절약하고 궁극적으로 더 높은 성과를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.