기계 학습은 고객 경험을 개선하고 직원 생산성을 높이는 것부터 비용 절감과 사기 행위 방지에 이르기까지 비즈니스 목표를 달성하고 디지털 트랜스포메이션 속도를 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 하지만 기계 학습 적용을 어디에서 시작해야 할지 알기 어려울 수도 있습니다. 이런 경우 실질적이며 효과가 검증된 기계 학습 사용 사례를 구현해보면 어려움 없이 빠르게 실제 비즈니스에서 효과를 얻을 수 있습니다.
구체적인 비즈니스 성과를 염두에 두고 있든, 아직 초기 검토 중이든 상관없습니다. 다음과 같은 사용 사례 중 하나를 참조하여 첫발을 디디면 기계 학습 여정을 한결 빠른 속도로 진행할 수 있습니다.
고객 센터에 인텔리전스 추가
고객 센터에 기계 학습을 통합하여 고객 서비스 경험을 개선하고 비용도 절감하세요. 지능형 채팅과 음성 봇, 음성 감정 분석, 실시간 통화 분석 및 상담원 지원, 통화 후 분석 등 다양한 기능을 더하여 고객과의 상호작용을 빠짐없이 개인화하고 전반적인 고객 만족도를 개선할 수 있습니다.
자동 데이터 추출 및 분석
대출 신청서나 의료 양식 같은 문서에서 신속하게 텍스트와 데이터를 추출할 수 있으므로 더 이상 수작업을 할 필요가 없습니다. 수백만 페이지에 달하는 문서를 몇 시간 만에 처리하여 귀중한 인사이트를 얻고, 지능형 문서 처리를 기반으로 한 인간 검토 과정을 구현할 수도 있습니다.
지능형 검색으로 원하는 정보를 더욱 빠르게 찾기
직원, 고객과 파트너에게 정확하고 유용한 정보를 신속하게 전달하여 직원 생산성을 높이고 고객 만족도도 향상할 수 있습니다. 지능형 검색을 사용하면 사용자가 조직 전체에 분산된 데이터 사일로 및 구조화되지 않은 데이터 소스로부터 답을 얻는 시간을 단축할 수 있습니다.
대화형 AI로 셀프 서비스 프로세스 간소화
챗봇, 음성 비서 및 대화형 안내 키오스크와 같은 매력적인 방식으로 고객에게 24시간 연중무휴 이용가능한 옴니채널 방식의 커뮤니케이션을 제공합니다. 고객 만족도를 높이고 운영 비용을 절감하며 비즈니스 프로세스를 간소화하세요.
고객 추천 개인화
개인화된 웹 환경을 만들어 고객 참여율과 전환율을 개선할 수 있습니다. 여러 채널에 걸쳐 각 고객의 선호도와 행동에 맞춤 설정된 추천 항목을 제시하고 선별된 콘텐츠와 표적 마케팅 프로모션을 제공합니다.
온라인 사기 활동 식별
사기 행위의 가능성이 있는 온라인 활동 탐지 과정을 자동화하면 수익성이 개선됩니다. 기계 학습과 각 회사의 고유한 데이터를 활용해 결제 사기 및 가짜 계정 등을 밝혀낼 수 있습니다.
콘텐츠 조정 작업 간소화
AI로 워크플로를 간소화하거나 완전히 자동화하여 안전한 온라인 환경을 만들고 조정 비용을 최소화합니다. 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 조정과 같은 다중 모드 기능을 활성화합니다. 인간 중재자와 자연어 처리(NLP) 기술을 통합할 위치를 결정합니다.
미디어 콘텐츠를 분석하여 인사이트 발견
기계 학습을 응용해 콘텐츠 관리와 분석 기능을 개선하면 동영상, 오디오, 이미지 및 텍스트에서 새로운 인사이트를 찾아낼 수 있습니다. 미디어 워크플로의 주요 기능을 자동화하면 검색 및 발견, 콘텐츠 현지화, 규정 준수, 수익화 등의 작업을 가속화할 수 있습니다.
몇 초 만에 온라인에서 사용자 신원 확인
AI 기반의 온라인 사용자 신원 확인을 활성화하여 몇 초 만에 신규 사용자를 온보딩하고, 고객 기반을 성장 및 보호하며, 사기를 줄이고, 사용자 신원 확인 비용을 낮춥니다.
비즈니스 분석에 AI 기능 추가
영업, 재무 및 수요 데이터를 정확하게 예측하여 의사 결정을 간소화합니다. 비즈니스 지표에서 이상 징후 및 근본 원인을 자동으로 파악하여 경쟁 우위를 확보합니다.
지능형 인사이트로 개발자의 운영 개선
모범 사례 및 다른 일반적인 코딩 버그에서 이상을 감지하고, 배포 위험을 줄이고 새로운 기능의 신속한 배포를 촉진하여 고품질 고객 경험을 유지합니다. 운영 데이터를 평가하고 지능형 인사이트를 활용하여 문제 분석 및 해결에 소요되는 시간 및 노력을 단축할 수 있도록 개발자의 역량을 강화합니다.
기계 학습 개발 현대화
확장 가능한 인프라, 통합 도구, 책임감 있는 기계 학습 사용을 위한 권장 사례, 어떤 수준의 기술 역량을 지닌 개발자도 쉽게 사용할 수 있는 다양한 도구 및 효율적인 리소스 관리를 통해 기계 학습 개발 수명 주기를 현대화할 수 있습니다. 이를 통해 비용을 절감하고 혁신을 가속화할 수 있습니다.
산업
의료 및 생명 과학
페타바이트 규모의 분석과 빠른 비정형 텍스트 및 음성 문서화를 위해 HIPAA 적격 ML을 사용하여 건강 데이터에서 숨겨진 잠재적 가능성을 식별합니다.
자세히 알아보기: 의료 부문에서의 기계 학습
산업 및 제조
기계 학습 경험을 요구하지 않고도 비정상적인 기계 동작을 탐지하고 결함을 식별하며 예측 유지 보수를 지원하고 목적별 산업 AI 서비스로 운영을 개선합니다.
자세히 알아보기: 산업 부문에서의 기계 학습
금융 서비스
뱅킹, 결제, 자본 시장 및 보험 부문에서 기계 학습으로 혁신하여 가상 도우미와 맞춤화를 통해 고객 경험을 개선하고 온라인 사기를 방지합니다.
자세히 알아보기: 금융 부문에서의 기계 학습
고객 스포트라이트
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3M
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미국 미네소타에 본사를 둔 접착제, 의료용품 등 다양한 제품을 생산하는 다국적 기업 3M에서는 Amazon Kendra를 활용하여 사내 데이터 사이언티스트가 자연어 쿼리를 빠르고 정확하게 처리하여 필요한 정보를 찾을 수 있도록 지원합니다.
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Subway
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Subway 레스토랑 체인에서는 AWS 개인화 솔루션을 사용해 무궁무진한 재료와 풍미를 조합하여 각 손님의 고유한 라이프스타일에 적합한 개인별 추천 메뉴를 신속하게 제공합니다.
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Change Healthcare
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업계를 선도하는 독립적인 의료 서비스 기술 기업인 Change Healthcare에서는 AWS 데이터 추출 및 분석 솔루션을 이용해 수백만 건의 문서에서 정보를 검색하여 환자, 보험사 및 의료기관을 위해 더 많은 가치를 창출하고 있습니다.
시작하기
기계 학습은 주목을 받는 수준의 기술에서 실제로 성과를 내는 기술로 발전했습니다. 7가지 주요 기계 학습 사용 사례 eBook에서는 기계 학습을 성공적으로 활용하여 빠르고 효율적이며 유의미한 성과를 낸 대표적인 기업의 사용 사례를 간략하게 소개합니다.