데이터 주석으로 구동되는 AI/ML 기반 애플리케이션이 산업 전반에 걸쳐 고객 경험을 어떻게 향상시키고 있습니까?

팬데믹은 전 세계 기업에 기술적, 물류적, 경제적 문제를 가져왔고 적응에 어려움을 겪었습니다. 혼란스러운 상황에서 조직은 연결 상태를 유지하기 위해 Google Meet, Microsoft Teams, Zoom과 같은 화상 회의 플랫폼으로 눈을 돌렸습니다.

인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)과 같은 차세대 기술은 건강에서 교육에 이르기까지 모든 것을 수행하려는 인간의 노력을 보완했습니다. 마찬가지로 기업들은 불확실한 산업 변화 속에서도 민첩성을 유지하기 위해 이러한 차세대 기술에 주목했습니다.

우리는 또한 어떤 식으로든 AI/ML 애플리케이션을 사용합니다. 스마트폰으로 하루를 시작하면서 자동으로 인공지능 기능을 사용합니다. 지문, 홍채 또는 얼굴 인식과 같은 생체 인식을 통해 비밀번호나 핀을 입력하지 않고도 잠금을 해제할 수 있습니다. 또한 AI가 제어하는 ​​패턴을 사용하여 스마트 폰 장치를 잠금 해제하는 옵션이 있습니다.

그런 다음 YouTube와 같은 다른 앱을 엽니다. 추천 시스템은 AI를 사용하여 가장 적합한 콘텐츠를 제공합니다. 웹을 탐색하는 동안 얻는 자동 완성 기능 및 관련 검색 결과는 AI 기반입니다.

다른 경우를 예로 들자면, 누군가에게 문자를 보낼 때 실수를 하면 오류가 여러 번 자동 수정됩니다. 그러나 우리가 어떤 식으로든 사용하는 이러한 AI 및 ML 애플리케이션의 원동력이 무엇인지 궁금하십니까? 그렇지 않다면, 우리는 여기에서 대답합니다. Data Annotation은 이러한 애플리케이션을 지원하는 프로세스입니다.

기본 사항 정리

AI/ML 기반 애플리케이션이 데이터를 이해하려면 지도 교육이 필요합니다. 그들은 환경에서 다른 것들을 감지, 식별 및 분류하는 데 도움이 되는 적절하게 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 가르쳐야 합니다. 따라서 데이터 주석은 AI/ML 모델에 제공될 입력 데이터 세트에 태그와 레이블을 추가하는 프로세스입니다.

어린아이가 나무가 무엇인지를 배우듯이 똑똑한 모델은 나무가 무엇인지 가르쳐야 합니다. 그들은 나무가 무엇인지 보여주는 정확하게 레이블이 지정된 데이터 세트를 제공해야 합니다. 당신은 또한 그들에게 '나무'가 아닌 것을 가르쳐야 합니다. 그러나 스마트 모델이 나무의 유형을 구별하도록 하려면 나무의 다른 종류가 무엇인지 알려야 합니다. 그러면 AI/ML 모델이 님나무인지 전나무인지 분류할 수 있습니다.

간단히 말해서 AI와 ML은 인간의 두뇌가 하는 것처럼 예제를 통해 학습합니다. 자연어 처리(NLP) 모델이든 컴퓨터 비전 기반 모델(CV)이든 데이터 주석은 이 모든 것을 가속화하는 프로세스입니다. 정확하게 태그가 지정된 데이터 세트는 기계 학습 알고리즘이 설계된 작업을 학습, 발전 및 효율적으로 수행하는 데 도움이 됩니다.

AI의 불가사의

다양한 규모의 기업에서 AI와 ML이 엄청난 잠재력을 가지고 있기 때문에 전 세계적으로 AI와 ML을 채택하고 있습니다. McKinsey Report: State of AI in 2021 의 설문 조사 결과는 "AI 채택이 가장 일반적인 비즈니스 기능은 서비스 운영, 제품 및 서비스 개발, 마케팅 및 영업이지만 가장 인기 있는 사용 사례는 다양한 기능에 걸쳐 있습니다. "

다음은 다양한 산업에서 AI 및 ML의 놀라운 응용 프로그램 목록과 데이터 주석이 이러한 응용 프로그램을 지원하는 방법입니다.

보건 의료

ML과 결합된 AI는 의료 환경에서 많은 사용 사례를 발견하며 AI가 의료 부문에 도움이 된다고 말하는 것이 더 좋습니다. X-Ray, CT, MRI, 초음파 및 PET 스캔과 같은 의료 이미지는 기계 학습 모델을 훈련하기 위해 정확하게 레이블이 지정됩니다. 이러한 의료 주석 데이터 세트는 스마트 모델이 이전 사례에서 학습하고 레이블이 지정되지 않은 새로운 이미지에 대해 예측하는 데 도움이 됩니다. 이것은 의료 전문가가 감염이나 암과 같은 다양한 유형의 질병을 진단하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 유전자 코드 간 연계 검출, 빠른 약물 발견, 치과 영상, 골절 검출도 가능하다.

소매

AI는 가상으로 확장되고 있으며 소매 부문도 예외는 아닙니다. 소매업체는 운영 비용을 늘리지 않고도 스마트 재고 관리, 자동화된 창고 및 속성 마이닝을 통해 효율성을 높일 수 있습니다. 향상된 고객 경험을 제공하기 위해 소매업체는 제조에서 판매 후 고객 서비스 상호 작용 및 그 사이의 모든 것에 이르기까지 제품 및 서비스 주기 전반에 걸쳐 AI를 사용합니다. 고객은 셀프 계산대, 상품 추천을 통한 개인화 쇼핑, 시각적 검색 향상 등을 통해 높은 수준의 편안함을 경험합니다. 이것은 또한 현재 판매에 영향을 미치고 더 큰 수익을 창출합니다.

전자상거래

AI/ML은 전자상거래 부문에 상당한 영향을 미쳤습니다. 이해 관계자는 쇼핑 패턴, 선호하는 제품, 사용하는 지불 방식 등에 따라 고객을 평가함으로써 고객을 더 잘 알게 됩니다.

기업은 또한 NLP(자연어 처리기) 모델을 사용하여 고객을 위한 쇼핑 추천을 개인화하고 가짜 리뷰를 감지할 수 있습니다. 이는 연간 결과를 개선하고 ROI를 증가시킵니다. 챗봇, 자동화된 고객 서비스, 시각적 제품 검색 및 음성 검색 기능과 같은 기타 고급 기능은 모두 데이터 주석으로 구동되어 플랫폼에 통합되어 향상된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

재원

금융 업계의 리더는 인공 지능 및 기계 학습을 사용하여 고객 확보 및 유지를 개선하고 수익 창출을 늘리며 고객 관계를 강화하고 위험 관리를 개선합니다.

가상 비서 또는 AI 기반 챗봇은 24시간 작동하고 소비자 쿼리를 훨씬 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. 그들은 또한 지능적인 대화를 통해 기존 고객에게 제품을 상향 판매하거나 교차 판매할 수 있으며, 다양한 구매 옵션을 제공하고, 궁극적으로 기업을 위한 24*7 이용 가능한 판매 채널을 생성할 수 있습니다.

교육

광학 문자 인식(OCR)은 AI의 놀라운 실제 응용 프로그램 중 하나입니다. 학교/대학 시절의 MCQ 답안지를 이러한 장치를 사용하여 분석했습니다. 인공 신경망과 같은 차세대 기술은 역동적인 경험을 제공하고 학생들이 공부하는 것을 즐길 수 있도록 도와줍니다.

자연어 처리(NLP)는 기계 학습에서 주석의 또 다른 경이로움입니다. NLP 기반 모델을 사용하여 학생들은 강의 자료를 한 언어에서 다른 언어로 쉽게 번역할 수 있습니다. 결과적으로 언어 장벽이 제거되고 주제와 코스 내용이 이들로부터 막대한 혜택을 받을 수 있는 광범위한 학생들에게 쉽게 접근할 수 있습니다.

마지막 생각들

데이터 주석 프로세스로 구동되는 AI/ML 기반 애플리케이션은 다양한 산업 및 수직 분야에서 비즈니스를 혁신하고 있습니다. McKinsey Report: State of AI in 2021에서 가져온 데이터는 이 진술을 잘 뒷받침합니다. "2021년 설문 조사 결과에 따르면 AI 채택이 꾸준히 증가하고 있음을 보여줍니다. 전체 응답자의 보고 중 적어도 하나의 기능에서 AI 채택이 56%로 2020년의 50%에서 증가한 것입니다."

따라서 이 새로운 시대 혁명의 일부가 되기 위해 기업은 AI 및 ML에 대한 데이터 지원이 필요합니다. 컨설팅 전문가 또는 경험 많은 회사와 협력하면 고품질의 레이블이 지정된 데이터 세트를 일관되게 얻을 수 있습니다. 그래서 지금이 바로 행동할 때입니다!