넘버스
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4. 개인화
현지화 외에 기업이 고객 경험을 강화하는 또 하나의 방법이 개인화이다. AI를 사용하면, 개인화는 단지 브라우저 설정이나 선호도를 넘어 한 단계 발전할 수 있다.
전자상거래 업체는 보통 사용자의 브라우징 이력이나 구매 이력을 기반으로 추천 상품을 제시한다. 이는 아마존닷컴에서 쉽게 볼 수 있다. 실제로 추천 제품은 아마존의 판매에서 무려 35%나 차지하는 것으로 알려졌으며, 아마존의 핵심 기술 역량 중 하나로 평가되고 있다.
오늘날 기업은 자사만의 추천 알고리즘을 머신러닝 API를 이용해 구현할 수 있다. 기업은 고객 추적 데이터로 알고리즘을 훈련시켜 좀 더 연관성이 높은 추천 제품을 제공할 수 있으며, 이는 판매 증가로 이어진다.
5. 자동화
제조와 물류를 기반으로 하는 기업은 AI를 이용해 재고 관리 효율화, 운영 최적화 등을 통해 공급망 관리를 개선할 수 있다.
AI는 또한 지역별로 수요와 공급을 추적해 재고를 자동으로 조정하고 수요가 낮은 시장의 재고를 수요가 높은 시장으로 옮길 수 있다. 주어진 데이터를 기반으로 가격을 조정할 수도 있다.
심지어 AI를 이용해 실제 상품의 운송도 개선할 수 있다. 물류회사가 사용하는 AI는 물리적인 재고를 옮기는 데 가장 효율적인 경로를 찾아낸다. UPS는 수년 동안 자사의 ORION 소프트웨어를 사용해 운송 차량 운전자가 매일 거치는 장소를 최적화했다.
이들 애플리케이션을 알면, 기업은 자사의 어떤 비즈니스 기능이 AI에 맞는지 시험할 수 있다.
AI 프로젝트를 실행하는 데는 장벽이 높지 않다. 예를 들어, 구글 클라우드 플랫폼은 번역, 자연어 처리, 예측, 머신러닝, 심지어 비디오 인텔리전스 API까지 사용한 만큼 요금을 내는 방식으로 제공한다. 문서화도 잘 되어 있어 대부분 개발자가 직접 AI를 만드는 엄청난 작업에는 신경 쓰지 않아도 된다. 이를 통해 AI 프로젝트를 신속하게 진행할 수 있다.
기대되는 점 하나는 AI가 여전히 한창 개발 중인 분야라는 것이다. AI 분야가 점점 더 성숙해지면, 기업의 역량을 강화하고 고객의 생활을 향상시켜 주는 더 복잡한 기능을 기대할 수 있을 것이다. editor@itworld.co.kr
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