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IT 리더십 / 리더십|경력관리 / 클라우드 컴퓨팅

글로벌 금융 리서치 #1: 지능형 자동화(RPA)와 금융 서비스 업무의 재구성

ABM은 효율적인 B2B 마케팅 전략으로 주목받고 있다. 얼핏 보면 전형적인 B2B 마케팅 캠페인과 비슷해 보이지만, 리드(leads)가 아닌 어카운트(accounts)를 중심으로 한다는 점에서 근본적인 차이가 있다. 이 때문에 마케팅에 대한 사고방식부터 데이터의 활용, 성과 지표까지 기존과는 다른 전략이 필요하다. <ABM 기초 가이드>에서는 ABM의 개념부터 성공적인 프로그램을 위해 계획, 실행, 성과 측정 등 모든 단계에서 적용할 수 있는 실용적인 팁을 알아본다.  주요 내용 - 이륙 준비를 마친 ABM(Account Based Marketing) - IT 마케터를 위한 ABM : 전문가에게 듣는 성공 기법 - 성공적인 ABM을 위해 바꿔야 할 4가지 - ABM 파일럿 진행을 위한 팁  

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Forbes insights : 기업의 머신러닝 활용

사실상 기계 학습(Machine Learning)은 모든 산업에서 응용 가능한 통찰력과 효율성을 나타내며 그 진가를 입증하고 있습니다. 그러나 이처럼 혁신적인 패러다임이 주목받는 이유를 좀 더 미시적인 시각에서 살펴보면, AI 기술이 프로세스를 개선하고 새로운 모델을 창출하는 최고의 비즈니스 도구로 손색이 없음을 알 수 있습니다. 다시 말해, AI는 재무 상태에 중대한 영향을 미칩니다. 서로 판이한 분야에 몸은 굴지의 두 기업(금융 서비스 분야의 Capital One과 농업 분야의 John Deere)은 클라우드 기반의 AI 플랫폼 도입으로 수십 년간 이어온 노력의 결실을 보고 있습니다. Capital One은 기계 학습 기술을 사용하여 디지털 상품과 서비스를 개발하여 수백만 고객의 재정 설계를 돕고 있으며, John Deere의 Precision Agriculture 솔루션은 농민들이 농기구와 농작물에 대한 정확한 정보를 얻는 데 일조하고 있습니다. 이 두 사례의 공통점은 AI와 클라우드 플랫폼의 결합으로 혁신이 실현됐다는 점입니다. <3p> 주요 내용 - 기계 학습으로 금융 서비스의 고객 경험 개선 - 정밀 농업을 실현하는 기계 학습 - 향후 전망 

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