McKinsey: 2022년에 인공지능 적용률이 두 배로 늘어날 것

고객을 자동으로 따라가는 장바구니와 인간보다 빨리 오이를 따는 로봇이 헤드라인을 장식할 가능성이 높지만, 가장 주목받는 인공지능과 머신러닝 기술의 적용은 그 이면에서 눈에 띄지 않는 경우가 많습니다. 점점 더 많은 조직이 문서 처리, 데이터 입력, 직원 온보딩, 워크플로 자동화 등 백오피스 프로세스에 AI 및 머신 러닝 기반 도구를 적용하기 시작했으며 효율성이 크게 향상되고 있습니다.

자동화를 통해 백오피스 생산성을 향상시키는 능력은 수십 년 동안 분명해졌지만, 고급 인공 지능과 기계 학습 도구의 출현으로 인해 의료와 같이 규제가 심한 산업을 포함하여 자동화가 달성할 수 있는 성과에 단계적인 변화가 일어났습니다.

(출처: AI 생성)

“과거에는 인공지능이 돈이 많은 대기업만이 사용할 수 있는 복잡하고 값비싼 기술로 여겨졌습니다.” 디지털 비즈니스 서비스 기업 텔레퍼포먼스(Teleperformance)의 히마드리 사르카르(Himadri Sarkar) 부사장 겸 글로벌 컨설팅 책임자는 “그러나 개발은 사용하기 쉬운 생성 AI 도구를 통해 모든 규모의 기업이 AI를 시도하고 회사 운영을 최적화할 수 있는 방법을 경험할 수 있게 되었습니다."

회사에서는 회사의 백엔드 운영을 개선할 뿐만 아니라 비용 절감과 생산성 향상으로 이어지는 혁신적인 사용 사례에 주목하고 있습니다.

인공지능의 응용

McKinsey의 2022 인공지능 글로벌 설문조사에 따르면 AI 채택이 두 배 이상 증가했습니다. 2017년에는 응답자의 20%가 적어도 하나의 비즈니스 영역에서 인공지능을 사용했으며, 현재 이 비율은 50%에 이르렀습니다. 인공지능의 인기는 계속 높아지고 있으며, 당연히 그렇습니다. 이러한 어려운 시기에 기업은 점점 더 높아지는 고객의 기대에 부응하기 위해 더 적은 자원으로 더 많은 일을 추구해야 합니다

Aberdeen Strategic Research의 부사장 겸 수석 분석가인 Omer Minkara는 "인플레이션이 높은 환경에서 많은 기업이 기술 지출과 직원 채용을 연기해야 ​​했으며 기업은 자원 활용을 최적화하려고 노력하고 있습니다."라고 말했습니다.

다행히도 인공지능과 머신러닝 솔루션은 다양한 백오피스 작업과 프로세스를 자동화하고 최적화하여 많은 산업에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, 소매업체는 AI 챗봇을 사용하여 일상적인 고객 문의를 처리하고, 주문을 추적하고, 환불 요청에 응답함으로써 응답 시간을 개선하고 고객 경험을 향상하며 고객 서비스 상담원의 수를 줄일 수 있습니다.

한편, 금융 기관에서는 사기의 존재를 나타낼 수 있는 대량의 데이터에서 이상 징후를 식별하여 재정적 손실을 예방하기 위한 조기 경고 시스템 역할을 하는 기계 학습의 힘을 발견하고 있습니다. 업계 전반의 조직은 AI 및 기계 학습 도구를 사용하여 송장, 계약서 및 보고서와 같은 문서에서 정보를 추출 및 분석하고 수동 데이터 입력 작업량을 줄이는 동시에 처리 시간을 단축하고 인적 오류를 최소화할 수 있습니다.

지원: 렌

위 내용은 McKinsey: 2022년에 인공지능 적용률이 두 배로 늘어날 것의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!