많은 기업은 높은 개발과 배포 비용 때문에 인공지능 데이터 활용에 어려움을 겪습니다. 이때 기업에서 간과하는 부분은 적재적소에 인공지능 데이터를 적용함으로써 파생되는 비용 절감입니다. 인공지능은 작업의 특정 부분을 자동화하여 간접비를 줄이고 기업의 비용을 절감하기 위해 산업 전반에 걸쳐 사용되고 있습니다. 업종에 상관없이 잘 설계된 인공지능 모델을 사용하면 비용을 절감하고 큰 수익을 창출할 수 있습니다.
인공지능 데이터 활용 방법
여러 회사와 조직에서 인공지능 모델을 사용하여 비용을 줄이고 수익을 늘리고 있습니다. 산업 분야와 관계없이 인공지능 데이터를 활용해 비용을 절감할 수 있는 조직적 솔루션이 있습니다. 다양한 산업에서 수행하고 있는 인공지능 데이터 활용 방법을 알아보겠습니다.
석유 탐사 산업
베이커 휴즈는 비즈니스의 다양한 측면에서 인공지능 데이터를 활용하고 있습니다. 그들이 하는 일은 인공지능을 사용하여 숫자를 연구하는 것입니다. 인공지능은 인간이 놓칠 수 있는 더 큰 패턴을 볼 수 있으므로 더 빠르게 대응하고 예측 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 베이커 휴즈는 인공지능 데이터를 활용하여 석유를 찾고, 추출하고, 처리하고, 전달하는 비용을 절감하고 있습니다.
청정 에너지 생산 산업
프린스턴대, 하버드대와 미국 에너지부 프린스턴 플라즈마 물리학 연구실 간의 파트너십은 전기를 생산하기 위한 안전하고, 깨끗하고, 거의 무한한 융합 에너지의 개발을 가속화하기 위해 인공지능 데이터와 딥러닝을 사용하고 있습니다. 인공지능 딥러닝 모델은 원자로에 손상을 입히고 핵융합을 중단시킬 수 있는 혼란을 예측하는 데 사용되고 있습니다. 프린스턴대는 인공지능을 사용하여 문제를 예측함으로써 청정에너지를 생산하는 새롭고 더 비용 효율적인 방법을 찾고 있습니다.
고객 서비스 비용 절감
기업들이 인공지능으로 조직의 비용을 절감하는 가장 접근하기 쉬운 방법의 하나는 고객 서비스 비용을 줄이는 것입니다. 대규모 조직에서 가장 비용이 큰 품목 중 하나는 고객 서비스 상담원과 콜 센터입니다. 인공지능 데이터와 자연어 처리는 조직이 고객 서비스를 제공하는 방식을 변화시키고 있습니다. 고객이 전화를 걸어 실제 상담원과 통화하는 대신, 인공지능 챗봇과 대화하는 방식이죠. 이 작업은 SMS, 메시지 앱 또는 조직의 웹 사이트를 통해 수행할 수 있습니다. 인공지능 챗봇은 조직의 비용을 절약하고 고객 서비스 상담원의 수를 줄이면서 만족스러운 고객 서비스 상호 작용을 제공할 수 있습니다.
에너지 비용 절감
기업의 또 다른 주요 지출 항목은 에너지 비용입니다. 회사에서 창고를 운영하든 사무실 건물을 운영하든 전기, 수도 및 HVAC에 대한 비용을 내야 합니다. 이러한 비용은 특히 큰 건물과 도시에서 빠르게 증가할 수 있습니다. 에너지 절약의 또 한 가지 방법은 비용을 절약을 위한 인공지능 데이터의 활용입니다. 많은 조직에서 매달 얻을 수 있는 하나의 데이터 포인트는 청구서입니다. 인공지능 데이터는 기업에 훨씬 더 많은 데이터 포인트를 제공할 수 있으며, 이는 비용을 절감하고 에너지 사용을 줄이는 방법을 찾는 첫 번째 단계가 될 수 있습니다. iEnergytics는 인공지능 및 머신러닝을 사용하여 데이터를 수집하고 비용 절감 제안을 제공하는 에너지 분석 플랫폼입니다.
인적 자원 비용 절감
비용을 절감하기 위해 조직에서 인공지능 데이터를 활용하는 또 다른 방법은 일상적이고 반복적인 작업을 줄이는 것입니다. 이를 통해 작업자의 생산성을 높이고 낭비를 줄일 수 있습니다. 인공지능이 가장 잘하는 것은 인간이 지루하고 반복적이라고 여기는 작업입니다. 인공지능을 구현하여 이러한 작업을 수행할 수 있으면 근로자는 인간만이 할 수 있는 작업으로 돌아갈 수 있습니다.
조달 비용 절감
조직에서 조달 비용과 손실을 추적하는 것은 일반적입니다. 그러나 해당 데이터는 해당 월 또는 연도가 끝난 후에는 사용되지 않습니다. 하지만 이 데이터를 머신러닝 알고리즘에 입력하여 패턴을 찾으면 조달이 더 효율적으로 이루어 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다. 또한 자체 데이터를 사용하여 문제가 발생하기 전에 변경해야 할 사항을 예측하고 자동화된 인사이트를 얻을 수 있습니다. 조달에 머신러닝을 사용하면 범주, 공급업체와 사업부별 지출에 대해 더 잘 이해하고 비용을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.
변호사 업계
인공지능 데이터는 비용 절감을 위한 인공지능을 구현할 수 있도록 돕습니다. 인공지능 데이터를 통한 창의적인 비용 절감 솔루션은 인공지능을 사용하여 데이터를 검색하고 추출하고 정리하는 변호사에게 적용될 수 있습니다. 인공지능은 사람보다 훨씬 빠르게 이러한 작업을 수행할 수 있으므로 변호사의 시간과 비용을 절약할 수 있죠. 인공지능으로 일상적인 작업을 자동화함으로써 변호사는 전략적이고 비판적인 사고를 할 때 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.
DoNotPay는 법률 시스템을 지원하는 인공지능 데이터 활용의 좋은 예입니다. 제작자인 조슈아 브라우더는 평범한 사람들이 요금에 이의를 제기하고 소비자 권리를 보호할 수 있도록 이 앱을 만들었습니다. DoNotPay는 최초의 소비자 로봇 프로세스 자동화(RPA)로 간주됩니다. 이를 통해 대기업뿐만 아니라 일반 소비자에게도 최첨단 기술을 제공할 수 있죠.
또한 DoNotPay는 구독 취소에서 보증 청구 제출에 이르기까지 50가지 이상의 다양한 사용 사례에서 사람들을 지원하는 로봇 변호사를 사용할 수 있습니다. DoNotPay를 지원하는 팀은 각각의 복잡한 작업을 인공지능이 처리할 수 있는 간단한 단계로 세분화했습니다. 이는 다양한 사용 사례와 일반 소비자에 대한 접근성을 제공하는 혁신적인 도구입니다.
의료 업계
인공지능 데이터가 집중적으로 활용되고 있는 또 다른 분야는 의료 분야입니다. 많은 의사는 이미지를 읽고 질병과 몸의 이상을 찾기 위해 인공지능 데이터를 활용하고 있습니다. 이때, 구현된 인공지능은 인간보다 몇 배 더 빠르고 정확하게 이 작업을 수행할 수 있습니다. 인공지능이 훨씬 더 똑똑해지고 빨라지면서, 병원과 의료 센터는 더 이상 비싼 월급을 받는 의료 전문가를 고용할 필요가 없게 될 것입니다.
비용을 줄이는 인공지능 데이터 솔루션
인공지능 데이터는 업종과 관계없이 조직이 비즈니스를 수행하는 방식을 바꾸고 있습니다. 인공지능은 기존 비즈니스 프로세스를 변경하여 디지털 혁신을 일으키고 낭비를 줄이며 간접비를 절감합니다. 다음은 인공지능 데이터를 활용해 전 세계 크고 작은 조직의 간접비를 줄이는 방법을 알아보겠습니다.
예측 유지보수
장비 수리 및 유지 관리는 공장 예산의 큰 부분을 차지합니다. 기계가 고장 나면 수리비만 드는 것이 아니라, 기계가 고장 날 때마다 회사는 손해를 봅니다. 따라서 많은 공장은 기계 한 대를 언제 수리하거나 유지해야 할지를 예측하기 위해 인공지능 데이터를 활용해 인공지능 툴을 구현하고 있습니다. 이 인공지능 기술을 통해 공장은 기계 고장을 미리 수리하여 방지할 수 있습니다.
ROI 극대화
인공지능 기술을 구현하면 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 조직이 ROI를 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 맥킨지의 2019년 설문 조사에 따르면 설문 조사 대상 중 63%가 인공지능 데이터를 활용하여 수익을 늘렸습니다. 스마트 예측과 패턴 검색 기능을 갖춘 인공지능은 비즈니스를 보다 효율적으로 만들고 ROI를 높이는 방법을 찾는 데 유용합니다.
인적 오류 제한
인간은 실수합니다. 그러나 잘 훈련된 인공지능은 그렇지 않습니다. 간혹 인간의 실수로 인해 회사에 큰 비용이 발생하는 경우가 생기기도 합니다. 인공지능을 구현하는 기업은 회사에서 발생하는 인적 오류의 수를 제한할 수 있습니다. 고품질 인공지능 데이터로 훈련되고 정기적으로 업데이트되는 인공지능은 실수를 만들지 않습니다. 인공지능은 인적 오류를 제한함으로써 회사 비용을 절감하고 효율성을 향상할 수 있습니다.
인공지능 데이터를 통한 워크플로우 향상
인공지능은 워크플로우를 보다 효율적으로 만들어 기업이 인건비를 줄이고 품질을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 워크플로우가 비효율적이면 엔드 투 엔드 생산 지연이 발생할 수 있으며 비용이 많이 듭니다. 인공지능 데이터를 활용하면 사람의 감독이 덜 필요하고 일관된 생산을 보장하는 워크플로우를 감독할 수 있습니다.
인공지능은 지루하거나 반복적인 작업을 보강할 수 있습니다. 인간은 반복적이고 지루한 작업을 완료할 때 오류가 발생하기 쉽지만, 인공지능은 그렇지 않습니다. 인공지능은 실시간으로 데이터를 분석하는 기능을 통해 문제를 신속하게 수정하고 워크플로우를 보다 효율적으로 만들 수 있습니다.
인공지능 데이터를 활용하면 노동 집약적인 프로세스를 자동화할 수 있으므로 인건비를 줄이는 동시에 품질을 향상할 수 있습니다.
인공지능이 더 저렴해지고 투자 수익이 명확해짐에 따라 점점 더 많은 회사에서 인공지능 기술을 광범위한 사용 사례에 구현하고 있습니다. 인공지능 기술을 개발하고 배포하는 비용이 언뜻 보기에는 만만치 않아 보일 수 있지만, 품질을 보장하면서 비용을 절감할 수 있는 인공지능의 능력은 그 투자 비용을 뛰어넘습니다. 인공지능 데이터 솔루션은 산업이나 사용 사례와 관계없이 비용을 절감합니다. 인공지능 데이터를 통한 워크플로우 개선 방법이 궁금하시다면 지금 바로 문의하세요!
