기계 학습을 통한 비즈니스 실적 개선

실제 기계 학습 사용 사례를 참조하여 가장 일반적인 비즈니스 문제 해결

기계 학습은 고객 경험을 개선하고 직원 생산성을 높이는 것부터 비용 절감과 사기 행위 방지에 이르기까지 비즈니스 목표를 이루고 디지털 혁신 속도를 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 하지만 기계 학습 적용을 어디에서 시작해야 할지 알기 어려울 수도 있습니다. 실질적이며 효과가 검증된 기계 학습 사용 사례를 구현해보면 귀사도 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.

일반적인 사용 사례 둘러보기

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콜 센터에 인텔리전스 추가

콜 센터에 기계 학습을 통합하여 고객 서비스 경험을 높이고 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.

미국 최대의 만성 질환 치료 관리 서비스 업체인 ChartSpan에서는 비용을 80% 줄이고 직원 활용률을 12% 높이는 효과를 보았습니다.

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고객 추천 개인화

개인화된 웹 환경을 만들어 고객 참여율과 전환율을 개선할 수 있습니다. 여러 채널을 통틀어 각 고객의 선호도와 행동에 맞춤 설정하여 추천 항목을 제시하고 콘텐츠를 선별하며 표적 마케팅 프로모션을 제공합니다.

한국의 대표적인 하이퍼마켓인 롯데마트에서는 추천 제품에 대한 호응이 5배나 늘어나는 효과를 보았습니다.

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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 통해 사람이 검토하도록 구현할 수도 있습니다.

공급망 데이터 관리 기업인 Assent Compliance에서는 수동으로 문서를 검토하는 작업으로부터 고객을 해방시켜 고객이 수백 시간을 절약할 수 있었습니다.  

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직원, 고객과 파트너에게 정확하고 유용한 정보를 신속하게 전달하여 비즈니스 생산성을 높이고 고객 만족도도 향상할 수 있습니다. 지능형 검색을 사용하면 사용자가 조직 전체에 분산된 데이터 사일로 및 구조화되지 않은 데이터 출처로부터 답을 얻는 시간을 단축할 수 있습니다.

컨설팅, 세무 및 보험 분야의 선도 기업인 Baker Tilly에서는 기존 SharePoint 전문 검색에 비해 중요 정보를 찾아내는 속도를 10배나 향상했습니다.

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온라인 사기 활동 식별

사기 행위일 가능성이 있는 온라인 활동을 탐지하는 과정을 자동화하면 수익성이 개선됩니다. 기계 학습과 각 회사의 고유한 데이터를 활용해 결제 사기 및 가짜 계정 등을 밝혀낼 수 있습니다.

결제 서비스 제공업체인 Truevo에서는 겨우 30분 만에 사기 탐지 모델을 구축했으며, 이후 사이버 범죄자를 한층 빨리 잡아낼 수 있다는 확신을 갖고 비즈니스를 운영 중입니다.

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미디어 자산을 분석하여 새로운 인사이트 발견

기계 학습을 응용해 콘텐츠 관리와 분석 기능을 개선하면 동영상, 오디오와 텍스트에서 새로운 인사이트를 찾아낼 수 있습니다. 미디어 공급망의 주요 기능을 자동화하면 콘텐츠 인덱싱 속도가 빨라져 검색, 광고 표적화, 자막 제작, 콘텐츠 조정, 규정 준수 마케팅 등 다양한 용도로 활용할 수 있게 됩니다.

CBS Corporation에서는 콘텐츠 편집 및 중요 콘텐츠 태그 지정 시간을 몇 시간 단위에서 몇 분 단위로 대폭 줄였습니다.

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데이터를 더 빠르고 더 정확하게 예측

기계 학습을 사용해 과거 시계열 데이터와 제품 특징, 가격과 휴무일 등의 추가적인 변수를 포함하여 조합해보면 예상 수요를 정확하게 예측하고 수요와 공급의 의사 결정 과정을 간소화할 수 있습니다.

업계를 선도하는 에너지 플랫폼 겸 서비스 기업인 Advanced Microgrid Solutions(AMS)에서는 최적의 모델 파라미터를 알아내 단 몇 주 만에 자사 모델을 구축하는 데 성공했습니다. 덕분에 전력요금 상계제도(Net Energey Metering, NEM) 면에서 모든 에너지 제품과 관련된 시장 예측을 개선하였으며 이는 중대한 효율을 낼 것으로 전망됩니다.

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고객 스포트라이트

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    접착제, 의료용품 등 다양한 제품을 생산하며 미네소타에 본사를 둔 다국적 기업인 3M에서는 사내 과학자 연구진이 필요한 정보를 찾는 데 Amazon Kendra를 사용합니다. 자연어 쿼리를 취급하므로 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있습니다. 

  • 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.

  • Change Healthcare
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    업계를 선도하는 독립적인 의료 서비스 기술 기업인 Change Healthcare 에서는 AWS 데이터 추출 및 분석 솔루션을 이용해 수백만 건의 문서에서 정보를 가져와 환자, 보험사(payer) 및 공급업체를 위해 더 많은 가치를 창출하고 있습니다.

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기계 학습은 주목 받는 기술에서 실제 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 소개했습니다.