인공지능이 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있는 네 가지 방법

IoT에서 영업 및 마케팅에 이르기까지 인공 지능은 기업의 비즈니스 방식에 영향을 미치고 있습니다. 현재 인공지능이 비즈니스에 혁명을 일으키고 있는 4가지 방법은 다음과 같습니다.

요즘 인공지능(AI)은 어디에나 있습니다. 기술은 아직 초기 단계이지만 AI가 머지않아 비즈니스의 거의 모든 영역에서 중심 역할을 하게 될 것이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 이 사실에 대한 증거는 여러 응용 프로그램에 인공 지능이 존재한다는 것입니다. 그러나 현재 기능은 수행할 수 있는 모든 것의 표면에 불과합니다.

사물 인터넷부터 판매 및 마케팅에 이르기까지 인공 지능은 기업의 비즈니스 방식에 영향을 미치고 있습니다. 현재 인공지능이 비즈니스에 혁명을 일으키고 있는 4가지 방법은 다음과 같습니다.

1. 사물인터넷의 안정적인 발전

중공업은 사물인터넷 기술을 가장 먼저 도입한 산업 중 하나입니다. 부품 수명주기 추적부터 품질 관리까지 IoT는 제조 및 공급망에서 중심 역할을 합니다. 일반적으로 IoT 장치는 사용 데이터를 제어 센터로 전송하며, 제어 센터는 추가 분석을 위해 이러한 데이터 세트를 수집합니다.

훌륭해 보이지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 첫째, 제어 센터가 여러 데이터 세트에 액세스할 수 있으면 협업이 어렵습니다. 예를 들어 산업용 펌프에 연결된 IoT 장치는 유량 출력과 구성 요소 품질을 측정하는 데이터 세트를 생성합니다. 이러한 데이터 세트는 여러 팀에서 모니터링하므로 사용 임계값에 대한 알림 설정이 어렵습니다.

인공지능은 기업이 조직 내 다양한 ​​팀에 대한 맞춤형 알림을 생성할 수 있도록 함으로써 이러한 상황을 변화시킵니다. 또한 대용량 데이터와 관련된 문제를 해결합니다. 인간의 눈은 이러한 데이터 세트를 확인하고 구문 분석하는 데 몇 시간이 걸립니다. 인공 지능은 데이터를 즉각적으로 처리하고 운영자에게 부적절한 사용이나 잠재적인 위험을 신속하게 알릴 수 있습니다.

Sternum과 같은 스타트업은 AI를 사용하여 IoT 구축 작업을 단순화함으로써 이러한 가시성을 높이고 있습니다.

Sternum은 사용자 정의 추적 데이터를 사용하여 원하는 장치 동작의 프로필을 생성하고 중요하고 변칙적인 패턴을 강조하는 AI 기반 학습 엔진을 개발했습니다. 장치가 연결되면 시스템은 데이터 수집을 시작하고 짧은 학습 기간 후에 두 번째 눈 역할을 시작하여 작업자가 발견하는 데 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있는 비정상적인 활동에 대한 경고를 제공합니다.

이러한 발전 덕분에 기업은 더 많은 IoT 장치를 활용하여 더 큰 데이터 세트를 수집하고 분석에서 얻은 교훈을 더 잘 적용할 수 있습니다.

그 결과는 최적의 효율성으로 결과를 생산하는 안전한 작동 환경입니다.

2. B2B SDR 프로세스 단순화

B2B 판매는 이러한 분야에서 기업의 성공에 필수적입니다. 그러나 B2B 담당자는 심각한 과제에 직면해 있습니다. 첫째, 구매 주기가 길고 여러 이해관계자가 참여합니다. 판매 조건이 제품 데모 요청에서 콜백으로 변경될 수 있으므로 구매 의도를 해석하는 것이 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 경쟁업체가 더 많은 문제를 일으키는 새로운 기능을 출시할 수 있습니다.

기업은 고객 구매 주기의 길이를 변경할 수 없지만 영업 과정에서 영업 담당자에게 더 많은 화력을 제공할 수 있습니다. AI 지원 판매는 이제 B2B 판매의 판도를 바꾸는 요소가 되었으며 SDR이 이에 더 적합합니다.

예측 AI는 이제 영업 담당자에게 이전 행동을 기반으로 구매자 의도 예측을 제공할 수 있습니다. AI 플랫폼은 마케팅 자료 및 대화에 대한 참여도를 측정함으로써 영업 담당자가 판매 성사에 대한 도전 수준을 결정하도록 안내할 수 있습니다.

예측 AI를 보완하는 것이 규범적 AI입니다. 전자는 발생한 상황에 따라 영업 담당자에게 조치 항목을 제공하는 반면, 후자는 실시간으로 데이터를 처리하여 영업 담당자에게 앞으로 나아갈 길을 제공합니다. 영업 담당자에게 거래를 성사시킬 수 있는 방법을 제공합니다.

수요 과학과 같은 플랫폼은 리드 행동을 추적하고 비즈니스의 현재 판매 프로세스에서 격차를 식별할 수 있습니다. 그 결과 원활한 고객 경험과 판매로 전환할 수 있는 기회가 더 많아졌습니다. 경우에 따라 AI 플랫폼은 영업 담당자가 없을 때 잠재 고객의 참여를 유도하기 위해 자연어 처리를 사용하기도 합니다.

따라서 잠재 고객의 참여를 유지하고 영업 담당자는 판매를 더 빨리 성사시키는 데 도움이 되는 추가 정보를 제공할 수 있습니다.

3. 더 많은 고객 셀프 서비스 지원

한동안 고객 서비스 분야에서 챗봇은 인공 지능을 대표했습니다. 그러나 최근 개발로 인해 AI가 고객 서비스 체인의 상위 단계로 올라서 기업이 덜 중요한 고객 통화를 줄이고 서비스 담당자가 중요한 고객 통화의 우선 순위를 정할 수 있도록 돕습니다.

AI는 이제 다양한 채널을 통해 고객과 소통할 수 있습니다. 소박한 챗봇은 그 어느 때보다 복잡한 고객 질문에 답변하면서 더욱 강력해졌습니다. 예를 들어, Dialpad로 구동되는 AI 챗봇은 이전 대화, 고객 주문 데이터, 분쟁 대화에서 데이터를 검색하여 상태 등에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

플랫폼은 음성 채널을 통해서도 고객과 소통합니다. 예를 들어 고객은 전화를 걸고 AI가 처리해 음성으로 전달하는 정보를 입력하면 일반적인 문의 사항을 해결할 수 있다. 그 결과 통화량이 줄어들고 고객 서비스가 더욱 효율적으로 이루어집니다.

AI는 고객이 봇과 상호작용하기보다는 인간과 대화하고 싶어하는 시기를 감지하는 데에도 능숙합니다. 고객이 특정인에게 연락할 수 있는 전화번호나 이메일을 검색하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 인공 지능은 간단한 질문에 대한 답변으로 이 숫자를 신속하게 제공할 수 있습니다.

4. 회계사의 복잡성 감소

회계는 매우 신비한 분야이므로 아주 작은 실수도 문제를 복잡하게 만들 수 있습니다. 대기업들은 브랜드 손상 및 주가 급락과 같은 기타 영향을 두려워하여 재무 결과를 재작성하는 위험을 두려워합니다.

현재 회계 플랫폼에 내장된 인공 지능은 장부 및 지급 계정 일치와 같은 사무 업무를 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 결제가 완료되면 AI는 올바른 분개 항목을 기준으로 결제를 분류하고 결제 영수증을 송장 및 구매 주문서와 일치시킵니다.

그래서 회계사는 필요한 모든 정보를 손쉽게 얻을 수 있습니다. Vic.ai가 개발 중인 플랫폼과 같은 더 복잡한 플랫폼입니다. AI는 한 단계 더 나아가 회계 입력을 자동화할 것입니다. 그 결과 회계사의 서류 작업이 줄어들고 재무 성과를 분석하는 데 더 많은 시간이 소요됩니다.

AI를 사용하면 신고도 쉬워집니다. 성과에 대한 재무적 통찰력을 원하는 CFO는 자연어로 데이터를 요청하고 데이터를 더욱 심층적으로 분석하는 맞춤형 보고서를 받을 수 있습니다.

인공지능은 이제 막 시작되었습니다

인공지능 혁명이 시작되었고, 우리는 기술의 가장 큰 발전을 목격하고 있습니다. 비즈니스가 어디로 갈지는 시간이 말해 주겠지만, AI가 계속해서 일상 업무 흐름에 효율성을 가져다 줄 것이라는 데에는 의심의 여지가 없습니다.

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