전자 상거래의 인공 지능에 대한 깊은 통찰력

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인공 지능

인공 지능은 개발자가 학습 및 의사 결정 기능을 갖춘 응용 프로그램, 서비스 및 프로그램을 구축할 수 있도록 하는 기술입니다.

즉, 최소화된 오류 확률과 높은 수준의 분석으로 인간 활동에 대한 대안입니다.

AI 개발 새로운 소프트웨어 도구를 비즈니스에 도입하여 보안 개선, 마케팅 캠페인, 비용 최적화, 효율성 증대 및 많은 비즈니스 프로세스 자동화를 지원합니다.

이 기사에서는 AI와 전자 상거래의 다양한 응용 프로그램에 대해 자세히 살펴봅니다.

인공 지능 작동 방식

아마존 fba 로봇

사용하기 전에 전자 상거래 인공 지능 귀하의 비즈니스에서는 그것이 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다. 비즈니스를 한 단계 끌어올릴 수 있는 기술입니다.

그것의 도움으로 시장의 변화에 ​​신속하게 대응하고, 데이터를 분석하고, 청중의 행동과 요구를 연구하고, 보고서와 회사의 성공을 추적할 수 있습니다.

수집된 데이터를 기반으로 작업을 수행할 수 있는 알고리즘이 구성됩니다.

인공 지능의 장점

인공 지능은 정확한 데이터 처리, 거의 모든 정보로 작업, 짧은 시간에 많은 양의 데이터 분석 등 여러 가지 장점이 있습니다.

AI의 속도는 인간과 비교할 수 없습니다. 그러나 동시에, AI 개발 그리고 유지 보수는 사람 없이는 거의 불가능합니다.

AI가 인간을 대체할 것이라는 많은 두려움은 실제로 전혀 정당화되지 않습니다. 아마도 일부 직업은 실제로 덜 관련성이 있지만 AI를 유지하기 위한 많은 새로운 직업이 있을 것입니다.

또 다른 중요한 이점은 AI는 인간과 달리 휴식이 필요 없고 아프거나 잠을 잘 필요가 없다는 것입니다. 항상 작동하며 피로로 인한 실수가 없습니다. 또한 사람이 있을 수 없는 곳에서도 사용할 수 있습니다.

기업을 위한 인공 지능의 중요성

AI는 워크플로를 최적화하고 오늘날의 현실에 적응하여 많은 분석, 알고리즘 개발 및 이미지 인식을 수행하는 데 도움이 됩니다.

금융 세계는 너무 역동적이며 모든 기업이 공격적인 새로운 변화에 적응할 수 있는 것은 아닙니다. AI를 사용하면 잘못된 결정을 내릴 위험을 줄이고 개발 벡터를 식별하며 많은 인적 자원이 필요한 작업을 수행할 수 있습니다.

AI를 사용하면 작업을 단순화하고 비즈니스 성과를 즉시 개선할 수 있습니다. AI 도구는 수학적 데이터를 기반으로 하며 알고리즘을 형성하고 해결하는 데 너무 많은 시간이 소요될 수 있는 문제를 식별/제거할 수 있습니다.

Appvales.com의 연구에 따르면 인공 지능 자체에는 다음과 같은 여러 섹션이 포함됩니다.

  • 데이터 과학 – 빅데이터로 작업하고, 많은 양의 데이터를 분석하고, 알고리즘을 개발하여 구조화합니다.
  • 기계 학습 – 엄격한 알고리즘을 사용하지 않고도 데이터 간의 관계를 찾을 수 있습니다. 패턴 인식, 음성, 음성 및 진단 도구 개발에 자주 사용됩니다. Jarvis 및 Surfer와 같은 콘텐츠 도구가 해당 범주에 속합니다.
  • 신경망 – 비즈니스용 AI에서 자주 사용됩니다. 그들의 주요 임무는 지속적으로 새로운 도구를 개선하고 개발하는 것입니다. 이미지, 비디오, 음성을 인식하고 기존 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 데 사용됩니다.
  • RPA 및 봇 직원을 부분적으로 대체합니다. 그들의 임무는 일상적인 비즈니스 프로세스를 자동화하는 것입니다.

기업을 위한 인공 지능

이것은 새로운 기술의 디지털화 및 구현을 위한 강력한 도구입니다.

다음을 포함하여 많은 영역에서 사용됩니다.

  • 재정. 알고리즘 거래, 은행 데이터 처리, 위험 관리, 신용 등급 형성, 사용자 행동 예측, 고객과의 커뮤니케이션 자동화
  • 데이터 보안. AI는 사기범 퇴치, 위협 분석 및 공격 예측을 위한 강력한 도구입니다.
  • 제조 기업. 생산 공정 관리, 신제품 개발 효율성, 공정 자동화 및 개선, 장비 진단, 경로 계획, 고장/오작동 예측, 예방 조치
  • 의학. 기록 보관, 의료 데이터 분석, 기존 정보에 기반한 잠재적 위협 식별, 정확한 질병 진단 개선 등
  • 사이버 보안. 네트워크 동작의 이상을 감지하는 데 도움이 되는 딥 러닝 알고리즘
  • 전자 상거래. 쇼핑객을 위한 스마트 추천 시스템 
  • 광고물 인쇄. 타겟 광고 자동화, 개인화된 제안 개발, 마케팅 전략 개발, 구매 관리 등
  • 소매. 공급망 계획, 경쟁사 분석, 고객 조사, 창고 자동화;
  • 교통. 화물 열차, 인적 요소 제거, 무인 자동차용 자동 제어 시스템;
  • 농업. Agrobot 제어, 정확한 수확;
  • 스포츠. 선수 활동, 가상 코치 어시스턴트 등 수집 및 분석

Amazon이 2021년에 인공 지능을 어떻게 사용하는지 알아보려면 이 비디오를 시청하십시오.

위에서 언급한 영역 외에도 AI는 다음 기술에서도 사용됩니다.

  • 지능형 센서;
  • 사물 인터넷(IoT) 포함 산업용 사물인터넷;
  • 자연어 처리;
  • 시간 추적
  • 머신 비전;
  • 딥러닝;
  • 통화 추적
  • 전문가 시스템;
  • 텍스트, 음성, 이미지 인식;
  • 비즈니스 인텔리전스;
  • 정보 보안의 지능형 시스템;
  • 기계 번역;
  • 기타 기술 및 개발 방향.

이것은 비즈니스를 위한 AI 기능의 작은 부분일 뿐입니다. 거의 모든 비즈니스 영역에서 사용되며 특정 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 많은 기업이 AI 프로젝트를 개발하여 다양한 비즈니스 작업을 해결하기 위한 고유한 솔루션을 제공합니다. 신뢰할 수 있는 회사를 고용하면 회사의 성과를 개선하는 데 확실히 도움이 됩니다.

AI가 사용되는 방식과 필요한 이유 

인공 지능은 신뢰할 수 있는 비즈니스 조수가 되어 모든 비즈니스 영역에서 성과를 향상시킵니다. AI가 도와줄 수 있는 몇 가지 작업은 다음과 같습니다.

통제 및 책임

AI를 사용하면 문서 및 보고 오류 가능성을 최소화할 수 있습니다. AI를 사용하면 비즈니스 프로세스가 자동 모드에서 실행됩니다. 기본적으로 정보를 구성하고 제어하는 ​​강력한 기능 계산기를 얻을 수 있습니다.

이는 재무 보고, 창고 회계 및 상품/서비스 수요 평가에 필수적입니다.

광고물 인쇄

AI는 이전 판매를 연구하고 시장을 조사하여 정확한 예측을 할 수 있습니다.

그것은 당신의 좋은 움직임과 나쁜 움직임을 비교하기 위해 경쟁자의 행동을 분석합니다.

결과적으로, 당신은 개발할 수 있습니다 유능한 마케팅 전략 성공할 확률이 더 높다는 것입니다. 이는 회사 성장을 증가시켜 오류 가능성이 XNUMX에 가까워집니다. 인공 지능은 단순히 비즈니스에 적합합니다.

속도

금융 세계에서는 변화에 대한 기업의 대응 속도가 매우 중요합니다.

예를 들어 증권 거래소 운영을 보자. 불행히도 표준 알고리즘은 사람의 개입 없이 자체적으로 새로운 조건과 데이터에 적응할 수 없습니다. AI는 이러한 기능을 제공하고 작업 생산성을 높입니다.

AI를 사용하면 정보를 빠르게 분석하고 직원 성과를 평가하며 많은 일상적인 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

가격 

통계를 분석하고 예측하는 것은 인간에 비해 AI가 더 쉽습니다. 방대한 양의 데이터를 신속하게 처리하고 최적의 가격 분포를 제공할 수 있습니다. 회사의 수익을 몇 배로 늘리는 데 도움이 됩니다. 

경비

인공 지능 보안

사기꾼은 소비자들 사이에서도 발견될 수 있습니다.

자가 학습 신경망은 고객 행동을 분석하고 의심스러운 거래를 감지하여 적시에 대응할 수 있도록 합니다.

그 결과 금전적 손실이 없고 불법적인 거래나 해킹 시도로부터 시스템을 보호합니다. 이것은 차례로 브랜드로서의 신뢰도를 높입니다. 

또한 Ai는 의심스러운 거래를 식별하는 측면에서 지속적으로 개선하고 있습니다.

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인공 지능 구현

비즈니스에 인공 지능을 구현하기 전에 최근 몇 년간 회사 매출과 같은 올바른 데이터를 수집하려고 합니다.

여기에는 고객 연락처, 거래 금액, 구매한 제품/서비스도 포함됩니다. 이미 이 데이터를 구조화된 형식으로 저장하고 있을 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 먼저 이를 체계화한 다음 처리를 위해 프로그램에 입력해야 합니다.

다음 단계는 스스로 학습하는 AI 알고리즘을 개발합니다. 여기에 필요한 모든 조치를 시스템에 가르칠 전문가가 필요합니다. 좋은 소식은 AI를 더 빨리 설정하는 데 도움이 될 수 있는 기성 솔루션이 이미 시장에 많이 있다는 것입니다.

AI 시스템에서 필요한 정보를 얻으면 AI의 영향을 받는 기술 또는 비즈니스 프로세스를 재설계해야 합니다.

의심할 여지 없이, 이것은 기계뿐만 아니라 인간의 참여도 필요로 할 것입니다. 그러나 결국 AI는 비용을 최적화하고 매출을 높이는 데 도움이 될 것입니다.

인공지능 응용분야

가상 어시스턴트

인공 지능의 가장 확실한 응용 프로그램은 가상 비서입니다.

Siri와 Ok Google이 유일한 예는 아닙니다. 챗봇도 다양한 업종의 기업 고객을 돕기 위해 개발된 AI의 산물이다.

예를 들어, 은행 업계의 많은 챗봇은 음성 인식을 사용하여 디지털 장치를 통해 은행 고객과 통신하고 송금과 같은 표준 작업을 수행합니다.

가상 비서를 사용할지 여부는 귀하에게 달려 있습니다. 그러나 이것은 현대인의 비즈니스 프로세스와 일상 생활에 더 깊숙이 침투할 AI 도구 중 하나라는 것을 알아야 합니다.

페이스북에 따르면 10,000개 이상의 회사가 챗봇을 개발하고 있습니다. 주니퍼 리서치(Juniper Research)는 가상 비서의 인기를 확인했습니다. 금융 부문 및 의료 분야에서 챗봇을 사용하면 연간 최대 20천만 달러, 8년까지 최대 2022억 달러를 절약할 수 있습니다.

데이터 제어 및 모니터링

회사 인프라에 대한 지속적인 제어 및 모니터링은 인공 지능이 적용되는 영역의 또 다른 예입니다.

Engie(에너지 회사, 프랑스)는 시설에서 기계 학습 기반 이미지 인식 소프트웨어와 함께 드론을 사용합니다. 회사 드론은 교란을 방지하기 위해 장비를 모니터링하고 인프라를 검사합니다.

AI 제어 및 모니터링 시스템은 도시 환경에서도 특히 유용합니다. 가장 간단한 예는 시립 기관에서 사용하는 번호판 인식입니다.

카탈루냐 정부는 경찰서에 안면 및 번호판 인식 알고리즘을 제공함으로써 동일한 경로를 따르고 있습니다.

회사 장비의 마모 위험을 줄여야 하는 경우 AI 기반 모니터링 시스템이 도움이 될 수 있습니다.

육체 노동 자동화

많은 사람들은 다양한 산업에서 AI를 사용하면 인간이 일자리를 잃게 될 것을 두려워합니다. 두려움은 제쳐두고!

기술은 이메일 전송에서 항공권 예약에 이르는 프로세스를 자동화하는 데 도움이 됩니다. AI 알고리즘은 복잡한 작업을 인간보다 빠르게 수행할 뿐만 아니라 24시간 연중무휴로 작업할 수 있습니다.

그러나 고도로 지능적인 솔루션의 목적은 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 노동을 보다 효율적으로 만드는 것입니다.

예를 들어 일본 보험 회사인 Fukoku Mutual Life Insurance는 Watson Explorer AI라는 IBM 도구를 사용합니다. 시스템은 수술 및 절차에 대한 의료 정책 데이터를 분석하여 지불 금액을 계산합니다.

Fukoku 대표는 인공 지능의 도입으로 생산성을 30%까지 높일 수 있을 것으로 추정합니다.

예측 분석

사람들은 미래를 알고 싶어하고 기업은 그것을 더욱 원합니다.

AI 기술은 많은 양의 데이터를 처리하고 패턴을 식별하고 예측할 수 있습니다. 오늘날 우리는 고객과 제품 간의 유사성을 분석하여 품질을 추천할 수 있는 슈퍼마켓 소매 체인을 위한 AI 기반 추천 시스템을 보유하고 있습니다.

인공 지능을 비즈니스에 적용한 또 다른 예는 세계 최대의 온라인 여행 계획 플랫폼인 익스피디아(Expedia)로 호텔 예약에서 차량 렌탈 서비스를 제공합니다. 이 회사는 기계 학습을 효과적으로 사용하여 여행 계획 프로세스를 개인화합니다.

인공 지능은 자체 학습 능력으로 인해 예측을 잘 수행합니다. 기존 유형의 예측과 달리 예측 분석은 행동 변화에 쉽게 적응합니다. 새로운 데이터가 들어오면 더 좋아집니다.

비정형 데이터 분석

모바일 장치의 광범위한 채택으로 우리는 메시지, 이메일, 사진 및 비디오와 같은 엄청난 양의 비정형 디지털 콘텐츠를 매일 생성합니다.

AI 알고리즘은 기업이 이러한 "풍부함"을 처리하고 나중에 분석할 수 있도록 데이터를 구조화하는 데 도움이 됩니다. 

Siri는 유사한 원칙을 기반으로 합니다. 즉, 프로그램 알고리즘을 통과하는 자발적인 대화는 구조화되고 추가 처리 대상이 됩니다.

비정형 데이터의 분석은 수년간 혼합 데이터를 축적해 온 제조 및 자원 추출 회사에 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

이러한 분석은 또한 R&D(연구 및 개발) 엔지니어의 작업을 더 쉽게 만들어 데이터를 평가하고 중요한 상관 관계를 추적하기 전에 데이터를 정렬 및 구성하는 시간을 절약할 수 있습니다.

로보틱스

AI 응용의 주요 영역은 인간의 알고리즘을 추적하고 복제할 수 있는 영역입니다.

그러나 우리를 대신해 절대적으로 모든 것을 할 수 있을 정도로 기술은 아직 발전하지 않았습니다. 아직 인공 지능이 완전히 준비되지 않은 몇 가지 영역이 있습니다.

대규모 기술 회사는 이미 컴퓨터 비전, 동작 제어 모듈, 음성 이해, 구성 및 정보 액세스 제공과 관련된 많은 문제를 해결할 수 있습니다. 기계 학습.

그럼에도 불구하고 오늘날의 회사는 인간의 눈이나 언어를 담당하는 뇌 영역의 정확성을 복제할 수 있는 강력한 기술을 가지고 있지 않습니다. 미래에는 이 또한 현실이 될 수 있습니다.

인공 지능은 지루하고 시간 소모적인 작업을 로봇에 위임할 수 있는 기회입니다.

기업은 이미 이러한 추세를 따르고 있습니다. 예를 들어, Ocado(온라인 소매업체)는 소매 창고에서 바코드를 스캔하는 프로세스를 대체하기 위해 컴퓨터 비전 시스템과 로봇 네트워크를 개발했습니다. 이것은 올바른 제품의 검색 및 분배 속도를 높이는 데 도움이 될 것입니다.

외과 및 농업용 로봇은 이미 이름을 알렸지만 다른 분야의 로봇화는 추진력을 얻고 있습니다.

어쨌든 앞으로 XNUMX년 동안 로봇과 AI 시장은 활발히 성장할 것이다. 그렇다면 오늘의 기회를 활용하여 내일 강력한 성명을 발표하는 것이 어떻겠습니까?

AI 도입 전망

AI는 지구의 환경 문제를 해결할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다.

이 영역의 주요 위험은 기술의 안전 및 제어와 관련이 있습니다. AI의 윤리적 문제와 사회경제적 의미도 고려해야 합니다.

그럼에도 불구하고 새로운 기술은 사람들이 식물과 동물의 상태를 모니터링하고 기후 조건에 사실상 영향을 미치는 데 실제로 도움이 될 수 있습니다.

의학은 AI의 사용이 아직 완전히 활성화되지 않은 또 다른 산업입니다. 사람들은 자격을 갖춘 전문가 대신 진단을 내릴 수 있을 만큼 기계를 신뢰하지 않습니다.

그러나 기계는 이미 의사에게 검사 결과를 검사하고 진단하는 데 엄청난 도움을 제공하고 있습니다. 미래에는 기계가 이 영역에서 더 많은 권한을 가질 가능성이 높습니다. 

결론

인류는 175년까지 약 175제타바이트(2025억 GB)의 데이터를 저장할 것으로 예상됩니다. 오늘날에도 대부분은 사람이 아닌 기계에 의해 생성됩니다(예: 다양한 정보 시스템, 센서, IoT).

분명히 기업이 AI와 기계 학습을 사용하지 않고 이 모든 정보를 처리하고 이점을 얻는 것은 불가능합니다. 특히 정보의 양이 지속적으로 증가하고 있다는 사실을 고려하면 더욱 그렇습니다.

우리의 미래가 무엇이든 인공 지능은 그 일부가 될 것입니다. 머신러닝 스타트업과 모바일 앱이 더 많아지고 일부 직업은 사라질 것이지만 새로운 직업이 이를 대체할 것입니다. 

AI가 제공할 수 있는 이점이 무엇인지 아직 배우지 못했습니다. 따라서 기업이 자신과 고객을 위해 사용하는 방법을 배우는 것이 훨씬 더 중요합니다. 


저자

Dmytro Sokhach는 기업가이자 6-Figure Flipper Club 회원입니다. 그는 웹사이트를 구축하고 수익을 창출하고 비즈니스로 판매하는 Admix Global(웹 에이전시)의 설립자입니다.

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