인공 지능 및 비정형 데이터

빅 데이터와 인공 지능은 디지털 마케팅에서 큰 발전을 이루었고 그 응용 프로그램은 눈에 띄게 성장했습니다. Deloitte의 연구에 따르면 설문 조사에 참여한 기업의 73%는 직접적이든 아니든 경쟁업체와 달리 새로운 양질의 리드를 획득할 수 있기 때문에AI가 비즈니스에 정말 중요하다고 생각합니다.

소비자에 대한 더 많은 정보를 얻고, 새로운 고객을 찾고, 웹 사이트 탐색을 개선하기 위해 건강 관리 또는 보험과 같은 산업에서 사용되는 빅 데이터 에 대해서도 마찬가지입니다 .

이번 포스트에서는 빅데이터와 인공지능의 중요성에 대해 논의하고 , 비정형 데이터의 역할에 초점을 맞춰 이 시장에 영향을 미치는 주요 트렌드를 강조합니다.

인공 지능의 정의: 몇 가지 통계

몇 년 동안 인공 지능 의 중요성은 부분적으로 기술 발전 덕분에 재발견되었습니다.

그러나 정확히 무엇입니까? 어떤 면에서 인간 행동을 시뮬레이트하는 성능을 제공하는 것은 하드웨어 및 소프트웨어 시스템의 능력입니다.

그러나 인공 지능은 종종 기계 학습 및 알고리즘과 관련된 측면과 혼동됩니다.그러나 이들은 서로 관련되어 있지만 두 가지 독립적인 기술입니다. AI는 인간의 행동을 시뮬레이션하는 기계와 관련이 있는 반면 기계 학습은 이 소프트웨어가 시간이 지남에 따라 개발되고 개선될 수 있도록 하는 알고리즘입니다.

이러한 이유로 그러한 시스템의 첫 번째 적용 분야가 공장이었다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 실제로 산업 부문에 적용된 로봇 공학은 무엇보다도 생산성 향상과 같은 수많은 이점을 달성할 수 있게 합니다. 일부 수작업을 대체하고 시뮬레이션함으로써 작업자의 안전도 향상시킵니다.

B2C 및 B2B 세계에서 응용 분야는 끝이 없습니다. 제출된 이력서 심사부터 보안 설정에서 사람의 얼굴 인식, 내용에 따라 대량의 문서를 정렬하는 기능에 이르기까지 다양합니다. 현재까지 이탈리아와 유럽의 일부 기업은 내부적으로 AI를 적용하는 것의 중요성을 이해하기 시작했으며, 당분간은 이 소프트웨어에 덜 가치 있는 작업을 맡기고 의사 결정 부분은 사람에게 맡깁니다.

이러한 추세는 Eurostat의 최근 연구에서도 확인됩니다. 유럽 연합 내에서 10개 회사 중 2개 회사만이 인공 지능을 사용하는 반면 이탈리아에서는 그 수치가 6%까지 떨어집니다. 이는 현재 인프라가 열악하고 전문 인력이 부족하기 때문일 수 있습니다.

그럼에도 불구하고인공지능은 이렇게 많은 양의 데이터를 세밀하게 분석하고 가공할 수 있다는 점에서 빅데이터분석에 큰 장점이 있다 .

비정형 데이터 분석에 적용된 인공지능

빅 데이터 분석에서 가치를 추출하는 것은 어느 정도의 기술적 효율성이 필요한 어렵고 복잡한 프로세스이며 데이터의 품질과 구조화여부에 따라 달라집니다 . 후자는 용어에서 알 수 있듯이 미리 정의된 규칙 세트를 고수하고 특정 패턴을 따르는 것입니다.

그러나 이와 대조적으로구조화되지 않은 데이터는 미리 정의된 구조가 없으며 사용 가능한 데이터의 대부분을 나타냅니다. 우리 회사가 문서를 받고 지원 또는 서비스를 제공하고 다양한 채널에서 조치를 취하는 것처럼 매일 이메일이나 이미지를 받습니다. 비정형 정보 관리와 관련된

회사 내에서 비정형 데이터는 어떻게 관리됩니까? 인공 지능을 통해 .예를 들어, 콜 센터 내에서 궁극적인 목표는 통화 트래픽을 간소화하고 고객에게 고품질 서비스를 제공하여 전화로 긴 대기 시간을 피하는 것입니다.

여기에는 인공 지능의 가장 성숙한 부분으로 정의되었지만 동시에 서로 다른 기술 간의 가치를 식별하기 어려운 가상 비서인 챗봇의 전체 세계가 포함됩니다 .Siri, Google 또는 Alexa와 같이 스마트폰 내부에 있는 음성 도우미를 생각해 보십시오.

문서 처리를 위해 회사 내에서 광범위한 응용 프로그램이 있습니다. 실제로 은행 및 보험과 같은 특정 산업에서는 비정형 데이터가 포함된 문서를 우선순위를 파악하지 못한 채 처리하는 경우가 많습니다. 그러나인공 지능 덕분에 문서의 장점을 파악하고 포함된 데이터를이해할 수 있습니다 .

또 다른 흥미로운 분야 는 Doxee 와 같은 많은 회사가 운영되는 법률 세계에서 B2C 및 B2B 세계에 이르기까지 매우 광범위한 응용 분야인 계약과 같은매우 복잡한 문서를 다루는 것과 관련이 있습니다 .매우 빠른 응답 시간과 거의 제로에 가까운 오류 마진이 필요한 미리 알림, 처벌 및 특정 일정을 이해하기 때문에 계약 관리는 매우 어려울 수 있습니다.

일반적으로 작업 활동, 특히 방금 언급한 분야에서의 작업은 추론을 하고 모든 문서에 철저하게 적용할 수 있는 다소 제한된 시간 프레임을 가진 사람들에 의해 수행됩니다. 여기에서빅데이터 분석에 적용된 인공지능은 이러한 시간 부족을 극복하여 중요한 수익을 보장하면서 대규모 데이터를 획득할 수 있습니다.

인공지능과 빅데이터의 미래는?

사용 가능한 데이터가 점점 더 다양해지고 따라서 기술 지원이 중요해지기 때문에 인공 지능 의 미래가 무엇인지 이해하는 것이 기업에게 매우 중요합니다.

지금까지 기술 분야에서 일하는 사람들에게 가장 중요한 과제는 범위를 넓히는 것입니다. 사실 우리는 AI 민주화 , 즉 데이터 사이언티스트뿐만 아니라 비즈니스에 종사하는 사람들에게도 인공지능을적용할 수 있게 만드는 것에 대해 자주 이야기합니다.

수집된 정보와데이터를 클라우드에서 사용할 수 있도록 하는 것도 중요합니다.고객 데이터와 관련된 일부 프로젝트 및 프로세스에는 개인 정보 보호 문제가 있을 수 있지만 다른 프로젝트 및 프로세스는 원활할 수 있으므로 데이터를 클라우드에 배포하여 문서를 훨씬 빠르고 기능적으로 만들고 담당자가 즉시 데이터 작업을 시작할 수 있습니다. .

우리가 과소평가할 수 없는 또 다른 측면은 소프트웨어의 순전히 언어적인 측면입니다. 수년 동안 단어의 진정한 언어가 고려되지 않았기 때문에 기술은 특정 키워드를 사용했습니다. 다른 동사 시제 또는 단수/복수와 남성/여성을 구별할 방법이 없었습니다. 따라서 특히 고객 문의에 대한 적절한 답변을 제공할 때 자연어 이해를 더 많이 구현해야 합니다.

보다 일반적으로, 앞으로 몇 년 동안 인공 지능은 B2B 및 B2C 부문의 회사에서 점점 더 많이 사용될 것이며 그 이점은 모두가 볼 수 있습니다. 실제로 최근 연구 및 예측에 따르면 2025년까지 AI에 대한 투자는 2016년 20억 유로에서 약 600억 유로에 이를 것으로 예상됩니다. AI를 사용하는 투자 및 기업의 수, 유럽 연합이 그 뒤를 잇습니다. 2030년이 되면 서양 국가는 아시아 대륙, 특히 중국을 능가할 것입니다.

또한 저장하고 처리해야 하는빅데이터 의 양이 증가하는 것을 고려하면 동일한 소프트웨어가 진화하여 최단 시간 내에 전략적 의사 결정과 문제 해결이 가능할 것입니다.인공지능 의 혁신은 앞서 언급한 것처럼 수집된 데이터를 기반으로 하는 챗봇이나 보험 산업에서 일부 문제를 해결하는 통신과 같은 일부 산업에서 이미 가시화되어 높은 데이터 처리 속도와 응답 속도를 보장합니다. 인간의 뇌가 제공할 수 없는 것.

현재까지인공 지능은 ROI를 얻는 것이 훨씬 쉽고 빠르기 때문에 B2C 부문에서 훨씬 더 발전했습니다.앞으로 AI 소프트웨어의 사용은 일부 기업이 이미 고객 서비스를 위해 챗봇과 AI 알고리즘을 통해 실험하고 있는 B2B 영역에서 계속 확장될 것입니다.

따라서인공 지능과 빅 데이터는 일부 프로세스를 자동화 및 가속화하고 정보 수집을 보다 효율적으로 만들고 고객 경험을 개선할 수 있는 가능성을 열어 세계의 미래를 확실히 형성할 것이라고 말할 수 있습니다 .에너지, 미디어 등 다른 분야로도 확대될 예정이다.