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줌, ‘컨택센터’ 업체 M&A 재도전... 솔브비 인수 밝혀

지난해 클라우드 컨택센터 업체 ‘파이브나인(Five9)’ 인수를 시도했다가 고배를 마신 줌이 다시 한번 컨택센터 소프트웨어를 강화하기 위해 나섰다.  화상회의 서비스 기업 ‘줌’이 美 캘리포니아의 컨택센터용 대화형 AI 및 자동화 솔루션 전문 스타트업 ‘솔브비(Solvvy)’를 인수한다고 발표했다.    2013년 설립된 솔브비는 간단한 고객 요청은 사람 상담원에게 인계하기 전에 처리해 고객 지원팀의 부담을 덜어주는 AI 기반 셀프서비스 고객 지원 에이전트를 제공한다. 이 회사의 고객으로는 캘린더리(Calendly), 캄(Calm), 시트 긱(Seat Geek), 스크립드(Scribd) 등의 기술 회사가 있다.  구체적인 인수 조건은 공개되지 않았지만 줌은 솔브비의 팀과 소프트웨어를 자사의 컨택센터 플랫폼 오퍼링에 통합할 계획이라고 전했다. 아울러 해당 거래는 2023년 상반기 완료될 것으로 알려졌다.  한편 고객 경험(CX) 분야의 업체를 인수하려는 줌의 시도는 이번이 처음은 아니다. 지난 2021년 줌토피아(Zoomtopia)에서 컨택센터 부문에 진출하겠다는 계획을 밝힌 바 있었으나 한 달 후 클라우드 컨택센터 업체 파이브나인 인수에 실패하면서 줌은 해당 계획을 중단했었다. 이후 2022년 2월 줌은 자체적으로 ‘영상 최적화’ 컨택센터 플랫폼을 출시했다.  줌의 제품 및 엔지니어링 부문 사장 벨샤미 상칼링감은 “솔브비 인수는 줌이 고객에게 ‘자동화되고 통합되며 배포하기 쉬운 컨택센터 소프트웨어를 제공하는 데 도움을 줄 것”이라면서, “이번 인수를 통해 컨택센터와 고객 지원에서 새로운 기회를 활용할 수 있게 될 것이며, 장기적으로 보면 개인화된 영상 기반 서비스가 주요 차별화 요소로 작동할 수 있는 새로운 기회를 열 엄청난 잠재력을 보게 될 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr  

화상회의 컨택센터 대화형 AI 자동화

2022.05.16

지난해 클라우드 컨택센터 업체 ‘파이브나인(Five9)’ 인수를 시도했다가 고배를 마신 줌이 다시 한번 컨택센터 소프트웨어를 강화하기 위해 나섰다.  화상회의 서비스 기업 ‘줌’이 美 캘리포니아의 컨택센터용 대화형 AI 및 자동화 솔루션 전문 스타트업 ‘솔브비(Solvvy)’를 인수한다고 발표했다.    2013년 설립된 솔브비는 간단한 고객 요청은 사람 상담원에게 인계하기 전에 처리해 고객 지원팀의 부담을 덜어주는 AI 기반 셀프서비스 고객 지원 에이전트를 제공한다. 이 회사의 고객으로는 캘린더리(Calendly), 캄(Calm), 시트 긱(Seat Geek), 스크립드(Scribd) 등의 기술 회사가 있다.  구체적인 인수 조건은 공개되지 않았지만 줌은 솔브비의 팀과 소프트웨어를 자사의 컨택센터 플랫폼 오퍼링에 통합할 계획이라고 전했다. 아울러 해당 거래는 2023년 상반기 완료될 것으로 알려졌다.  한편 고객 경험(CX) 분야의 업체를 인수하려는 줌의 시도는 이번이 처음은 아니다. 지난 2021년 줌토피아(Zoomtopia)에서 컨택센터 부문에 진출하겠다는 계획을 밝힌 바 있었으나 한 달 후 클라우드 컨택센터 업체 파이브나인 인수에 실패하면서 줌은 해당 계획을 중단했었다. 이후 2022년 2월 줌은 자체적으로 ‘영상 최적화’ 컨택센터 플랫폼을 출시했다.  줌의 제품 및 엔지니어링 부문 사장 벨샤미 상칼링감은 “솔브비 인수는 줌이 고객에게 ‘자동화되고 통합되며 배포하기 쉬운 컨택센터 소프트웨어를 제공하는 데 도움을 줄 것”이라면서, “이번 인수를 통해 컨택센터와 고객 지원에서 새로운 기회를 활용할 수 있게 될 것이며, 장기적으로 보면 개인화된 영상 기반 서비스가 주요 차별화 요소로 작동할 수 있는 새로운 기회를 열 엄청난 잠재력을 보게 될 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr  

2022.05.16

코어에이아이, 의료용 대화형 AI 비서 ‘헬스어시스트’ 출시

코어에이아이가 의료용 대화형 AI 가상 비서인 ‘헬스어시스트(HealthAssist)’를 출시한다고 밝혔다. 헬스어시스트는 디지털-퍼스트 의료 지원 시리즈의 첫 번째 제품이다.   코어에이아이는 의료서비스 제공자, 건강 보험 관계자, 생명 과학 기업에서 활용되는 심도깊은 의료 전문 지식과 강력한 AI 기반 노코드 경험 최적화 플랫폼(AI-powered experience optimization platform)을 결합해 ‘헬스어시스트(HealthAssist)’를 개발했다. 회사에 따르면 헬스어시스트는 AI 기반 및 HIPAA(미국 의료정보보호법)을 준수하는 솔루션으로, 의료 기업이 환자와 회원, 간병인, 공급자, 에이전트, 직원 및 소비자들을 지원하는 전반의 업무에서 음성 및 디지털 상호 작용을 통해 상담원과 실제로 이야기하는 것과 같은 대화 경험을 제공한다. 의료 기업들은 헬스어시스트를 활용해 다양한 관계자들의 참여 촉진, 비용 관리, 환자 및 회원 신규 확보와 유지율 증가, 경험 및 만족도 최적화, 업무생산성 향상, 환자 치료 시간 증가 등이 가능하다. 헬스어시스트는 조직의 전자 의료 기록 시스템(EHR/EMR), 병증과 처방, 약재 등의 정보를 컴퓨터로 처리할 수 있는 ‘온톨로지(Ontology)’ 시스템 운영을 위한 다양한 정보들, 입원-퇴원-전원(ADT) 정보, 환자 모니터링, 청구 및 기타 수익 창출 솔루션들과의 유연하게 연결해 사용할 수 있다. 이로써 최적의 정보를 바탕으로 일반 환자와의 상호작용을 자동화하는 직관적인 셀프 서비스 솔루션으로 제공된다. 또 의료 업계 표준 보안 통신 프로토콜을 준수하며, 데이터 수정, 멀티 팩터 인증 및 의료 업계에 영향을 미치는 법률, 정책 및 규정에 대한 깊은 이해를 바탕으로 한 강화된 보안 기능과 데이터 프라이버시를 보장한다. 헬스어시스트는 코어에이아이의 안전하고 확장 가능한 노코드(no-code) 플랫폼을 기반으로 구축돼, 비즈니스 사용자, 개발자나 데이터 과학자 같은 전문가가 아니어도 기술...

코어에이아이 대화형 AI 가상비서

2022.03.17

코어에이아이가 의료용 대화형 AI 가상 비서인 ‘헬스어시스트(HealthAssist)’를 출시한다고 밝혔다. 헬스어시스트는 디지털-퍼스트 의료 지원 시리즈의 첫 번째 제품이다.   코어에이아이는 의료서비스 제공자, 건강 보험 관계자, 생명 과학 기업에서 활용되는 심도깊은 의료 전문 지식과 강력한 AI 기반 노코드 경험 최적화 플랫폼(AI-powered experience optimization platform)을 결합해 ‘헬스어시스트(HealthAssist)’를 개발했다. 회사에 따르면 헬스어시스트는 AI 기반 및 HIPAA(미국 의료정보보호법)을 준수하는 솔루션으로, 의료 기업이 환자와 회원, 간병인, 공급자, 에이전트, 직원 및 소비자들을 지원하는 전반의 업무에서 음성 및 디지털 상호 작용을 통해 상담원과 실제로 이야기하는 것과 같은 대화 경험을 제공한다. 의료 기업들은 헬스어시스트를 활용해 다양한 관계자들의 참여 촉진, 비용 관리, 환자 및 회원 신규 확보와 유지율 증가, 경험 및 만족도 최적화, 업무생산성 향상, 환자 치료 시간 증가 등이 가능하다. 헬스어시스트는 조직의 전자 의료 기록 시스템(EHR/EMR), 병증과 처방, 약재 등의 정보를 컴퓨터로 처리할 수 있는 ‘온톨로지(Ontology)’ 시스템 운영을 위한 다양한 정보들, 입원-퇴원-전원(ADT) 정보, 환자 모니터링, 청구 및 기타 수익 창출 솔루션들과의 유연하게 연결해 사용할 수 있다. 이로써 최적의 정보를 바탕으로 일반 환자와의 상호작용을 자동화하는 직관적인 셀프 서비스 솔루션으로 제공된다. 또 의료 업계 표준 보안 통신 프로토콜을 준수하며, 데이터 수정, 멀티 팩터 인증 및 의료 업계에 영향을 미치는 법률, 정책 및 규정에 대한 깊은 이해를 바탕으로 한 강화된 보안 기능과 데이터 프라이버시를 보장한다. 헬스어시스트는 코어에이아이의 안전하고 확장 가능한 노코드(no-code) 플랫폼을 기반으로 구축돼, 비즈니스 사용자, 개발자나 데이터 과학자 같은 전문가가 아니어도 기술...

2022.03.17

“전 세계 금융 기업 78%, AI 활용 위해 가속 컴퓨팅 사용” 엔비디아

엔비디아가 ‘금융 서비스의 AI 활용 현황’에 관한 설문조사를 발표했다. 회사에 따르면 이번 조사는 자본 시장, 소매 금융, 투자 기업에서 AI 도입의 증가세를 보여준다.    엔비디아의 조사에 의하면 AI는 월스트리트에서 거래하는 가장 큰 기업부터 사기 방지 기능을 제공하는 은행, 소비자에게 가장 적합한 상품을 추천하는 핀테크에 이르기까지 금융 서비스 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있는 것으로 나타났다. 금융 서비스 전문가 중 78%가 머신 러닝, 딥 러닝 또는 고성능 컴퓨팅을 통해 AI 지원 애플리케이션을 제공하기 위해 가속 컴퓨팅을 사용한다고 응답했다. 엔비디아의 ‘금융 서비스의 AI 활용 현황’ 보고서의 설문 결과는 금융 서비스에 종사하는 500명 이상의 경영진, 개발자, 데이터 과학자, 엔지니어 및 IT 팀의 응답을 바탕으로 작성됐다. 지난 2020년 전 세계적으로 700억 건 이상의 실시간 결제 거래가 처리된 상황에서, 금융기관들은 사기를 방지하고 비용을 절감할 수 있는 강력한 시스템이 필요하다. 이에 따라 결제·거래 관련 사기 부문이 전체 응답자의 AI 활용 사례 중 31%로 1위를 차지했고, 대화형 AI는 28%, 알고리즘 거래는 27%로 뒤를 이었다. AI 활용 사례에 투자하는 금융 기관의 비율은 해마다 급격히 증가한다. 보험 관련 AI의 보급률은 지난 2021년 3%에서 올해 12%로 4배 증가했다. 대화형 AI는 8%에서 28%로 전년 대비 3.5배 증가했다. 한편, 사기 탐지, 고객 분석(know-your-customer) 및 자금 세탁 방지를 위한 AI 적용 애플리케이션은 모두 이번 조사에서 최소 300%의 성장을 보였다. 현재 13건의 활용 사례 중 9건은 15% 이상의 금융서비스 회사가 활용하고 있지만, 지난해 보고서에서는 이를 넘어선 활용 사례는 단 한 건도 없었다. 금융서비스 전문가들은 AI가 보다 정확한 모델을 산출하고 경쟁 우위를 창출하며 고객 경험을 개선하는 주요 이점을 강조했다. 전반적으로 ...

엔비디아 인공지능 가속 컴퓨팅 대화형 AI 알고리즘 거래 사기 탐지 고객 분석 AI 애플리케이션 데이터 과학 설명 가능성

2022.01.28

엔비디아가 ‘금융 서비스의 AI 활용 현황’에 관한 설문조사를 발표했다. 회사에 따르면 이번 조사는 자본 시장, 소매 금융, 투자 기업에서 AI 도입의 증가세를 보여준다.    엔비디아의 조사에 의하면 AI는 월스트리트에서 거래하는 가장 큰 기업부터 사기 방지 기능을 제공하는 은행, 소비자에게 가장 적합한 상품을 추천하는 핀테크에 이르기까지 금융 서비스 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있는 것으로 나타났다. 금융 서비스 전문가 중 78%가 머신 러닝, 딥 러닝 또는 고성능 컴퓨팅을 통해 AI 지원 애플리케이션을 제공하기 위해 가속 컴퓨팅을 사용한다고 응답했다. 엔비디아의 ‘금융 서비스의 AI 활용 현황’ 보고서의 설문 결과는 금융 서비스에 종사하는 500명 이상의 경영진, 개발자, 데이터 과학자, 엔지니어 및 IT 팀의 응답을 바탕으로 작성됐다. 지난 2020년 전 세계적으로 700억 건 이상의 실시간 결제 거래가 처리된 상황에서, 금융기관들은 사기를 방지하고 비용을 절감할 수 있는 강력한 시스템이 필요하다. 이에 따라 결제·거래 관련 사기 부문이 전체 응답자의 AI 활용 사례 중 31%로 1위를 차지했고, 대화형 AI는 28%, 알고리즘 거래는 27%로 뒤를 이었다. AI 활용 사례에 투자하는 금융 기관의 비율은 해마다 급격히 증가한다. 보험 관련 AI의 보급률은 지난 2021년 3%에서 올해 12%로 4배 증가했다. 대화형 AI는 8%에서 28%로 전년 대비 3.5배 증가했다. 한편, 사기 탐지, 고객 분석(know-your-customer) 및 자금 세탁 방지를 위한 AI 적용 애플리케이션은 모두 이번 조사에서 최소 300%의 성장을 보였다. 현재 13건의 활용 사례 중 9건은 15% 이상의 금융서비스 회사가 활용하고 있지만, 지난해 보고서에서는 이를 넘어선 활용 사례는 단 한 건도 없었다. 금융서비스 전문가들은 AI가 보다 정확한 모델을 산출하고 경쟁 우위를 창출하며 고객 경험을 개선하는 주요 이점을 강조했다. 전반적으로 ...

2022.01.28

엔비디아, 2022년 AI 산업 전망 발표··· "대화형 AI가 업무에 적용될 것"

엔비디아가 12월 9일 AI와 가속 컴퓨팅에 대한 2022년 전망을 발표했다. 엔비디아 딥러닝 응용 연구 부문 브라이언 카탄자로 부사장은 “대화형 AI가 실시간 상호 작용을 허용함으로써 비디오 게임을 더 몰입하게 만드는 데 사용될 것”이라며, “올해 대화형 AI는 게임이 아니라 업무에 적용될 것”이라고 예측했다. 기업들은 자연어 처리를 활용해 보다 효율적이고 효과적으로 작업할 수 있게 하는 새로운 대화형 AI 도구를 경쟁적으로 배포할 것이라고 회사 측은 전했다. 또한 2022년에 음성 합성은 인간의 목소리만큼 감정과 설득력을 전달할 수 있게 되어 유통, 은행, 의료 등의 산업이 고객을 더 잘 이해하고 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 될 전망이다. 엔비디아 자동차 부문 사라 타릭 부사장은 더 많은 자동차 제조업체가 자동 무선(OTA) 업데이트를 통해 새로운 애플리케이션과 서비스를 지원할 수 있는 소프트웨어 정의 아키텍처를 구축하여 운전 경험을 재창조하는 것을 보게 될 것이라고 밝혔다.  자동차 제조업체는 더 많은 엔드투엔드 스택을 검증하고 심층 신경망 모델을 훈련하기 위해 시뮬레이션과 디지털 트윈 사용에 막대한 투자를 시작할 것으로 보인다. AI와 데이터 분석은 광범위한 주행 조건에 대해 자율주행 자동차를 훈련하고 검증하는 데 도움이 되며 장거리 주행을 위한 안전성을 보장할 것이다. 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 엔지니어링 시뮬레이션 기술 부문 레브 레바레디안 부사장은 “가상 세계를 설명하기 위한 3D 표준의 발전을 보게 될 것”이라며, “개발자, 기업, 개인 사용자는 인터넷과 웹의 초창기 시대와 유사한 기본 공개 표준에 기여할 것”이라고 말했다.  많은 업계가 운영 효율성과 비용 절감 가능성 덕분에 디지털 트윈과 가상 세계를 검토하고 채택하기 시작했다. 현실 세계에서 구축하는 모든 것을 디지털로 표현하려면 비행기, 자동차, 공장, 다리, 도시, 심지어 지구까지 가상 세계의 대응물이 있어야 한다. 디지털 트윈에 고충...

엔비디아 인공지능 대화형 AI 가속 컴퓨팅

2021.12.09

엔비디아가 12월 9일 AI와 가속 컴퓨팅에 대한 2022년 전망을 발표했다. 엔비디아 딥러닝 응용 연구 부문 브라이언 카탄자로 부사장은 “대화형 AI가 실시간 상호 작용을 허용함으로써 비디오 게임을 더 몰입하게 만드는 데 사용될 것”이라며, “올해 대화형 AI는 게임이 아니라 업무에 적용될 것”이라고 예측했다. 기업들은 자연어 처리를 활용해 보다 효율적이고 효과적으로 작업할 수 있게 하는 새로운 대화형 AI 도구를 경쟁적으로 배포할 것이라고 회사 측은 전했다. 또한 2022년에 음성 합성은 인간의 목소리만큼 감정과 설득력을 전달할 수 있게 되어 유통, 은행, 의료 등의 산업이 고객을 더 잘 이해하고 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 될 전망이다. 엔비디아 자동차 부문 사라 타릭 부사장은 더 많은 자동차 제조업체가 자동 무선(OTA) 업데이트를 통해 새로운 애플리케이션과 서비스를 지원할 수 있는 소프트웨어 정의 아키텍처를 구축하여 운전 경험을 재창조하는 것을 보게 될 것이라고 밝혔다.  자동차 제조업체는 더 많은 엔드투엔드 스택을 검증하고 심층 신경망 모델을 훈련하기 위해 시뮬레이션과 디지털 트윈 사용에 막대한 투자를 시작할 것으로 보인다. AI와 데이터 분석은 광범위한 주행 조건에 대해 자율주행 자동차를 훈련하고 검증하는 데 도움이 되며 장거리 주행을 위한 안전성을 보장할 것이다. 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 엔지니어링 시뮬레이션 기술 부문 레브 레바레디안 부사장은 “가상 세계를 설명하기 위한 3D 표준의 발전을 보게 될 것”이라며, “개발자, 기업, 개인 사용자는 인터넷과 웹의 초창기 시대와 유사한 기본 공개 표준에 기여할 것”이라고 말했다.  많은 업계가 운영 효율성과 비용 절감 가능성 덕분에 디지털 트윈과 가상 세계를 검토하고 채택하기 시작했다. 현실 세계에서 구축하는 모든 것을 디지털로 표현하려면 비행기, 자동차, 공장, 다리, 도시, 심지어 지구까지 가상 세계의 대응물이 있어야 한다. 디지털 트윈에 고충...

2021.12.09

"2028년까지 연 35%씩 성장"··· 꼭 알아야 할 'AI 챗봇' 상식

고객 서비스부터 직원 인터페이스까지 다양한 영역에서 인공지능(AI)과 결합된 챗봇 사용이 크게 증가하고 있다.    챗봇이란? 챗봇(Chatbot)은 텍스트 또는 음성을 통해 사용자와 대화할 수 있도록 설계된 소프트웨어 애플리케이션이다. 가상 에이전트, 인터랙티브 에이전트, 디지털 어시스턴트, 대화형 AI라고도 하는 챗봇은 애플리케이션과 웹사이트, 메시징 플랫폼에 통합돼 실제 사람 에이전트가 없어도 사용자를 지원할 수 있다.  컨스텔레이션 리서치(Constellation Research)의 VP 겸 수석 애널리스트 리즈 밀러에 따르면 챗봇은 자연어 처리(NLP) 애플리케이션이다. 그는 “통상 텍스트 기반이지만 음성을 기반으로 사용자와 디지털 인터페이스 간에 양방향 대화를 하는 사례가 증가하고 있다”라고 말했다.  챗봇은 사용자 메뉴 옵션, 의사결정 트리, 특정 문구(예: ‘내 계정 취소’ 등)를 검색하는 키워드 기반 도구에서 시작됐다. 현재는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 결합해 더욱더 사람 간의 대화와 유사한 경험을 만들고 있다. AI 시스템이 발전하면서 챗봇 사용도 크게 증가할 전망이다. 모르도 인텔리전스(Mordor Intelligence)는 전 세계 챗봇 시장이 2021년부터 2028년까지 연간 35%씩 성장해 1,020억 달러 규모에 달할 것이라고 예상했다.  챗봇 사례 챗봇은 웹사이트, 소셜 미디어 플랫폼, 기업 커뮤니케이션 시스템 등 고객용/직원용 플랫폼 및 커뮤니케이션 채널에서 사용된다. CRM, CX, HR, 지원 데스크 플랫폼 등 주요 기업 소프트웨어 시스템에 도입되는 사례도 늘고 있다.  많이 하는 질문(FAQ)에 답변하는 데 쓰이며, NLP 엔진을 사용하여 특이한 표현이 포함된 질문을 이해할 수 있다. 또 고객이나 직원에게 일반적인 작업을 안내하거나 또는 제품 및 서비스 사용 방법을 가르칠 때 챗봇을 사용할 수 있다.  다음은 챗봇의 사용 사례다. • WH...

인공지능 머신러닝 AI 챗봇 대화형 AI 가상 에이전트 디지털 어시스턴트 자연어 처리 NLP

2021.10.12

고객 서비스부터 직원 인터페이스까지 다양한 영역에서 인공지능(AI)과 결합된 챗봇 사용이 크게 증가하고 있다.    챗봇이란? 챗봇(Chatbot)은 텍스트 또는 음성을 통해 사용자와 대화할 수 있도록 설계된 소프트웨어 애플리케이션이다. 가상 에이전트, 인터랙티브 에이전트, 디지털 어시스턴트, 대화형 AI라고도 하는 챗봇은 애플리케이션과 웹사이트, 메시징 플랫폼에 통합돼 실제 사람 에이전트가 없어도 사용자를 지원할 수 있다.  컨스텔레이션 리서치(Constellation Research)의 VP 겸 수석 애널리스트 리즈 밀러에 따르면 챗봇은 자연어 처리(NLP) 애플리케이션이다. 그는 “통상 텍스트 기반이지만 음성을 기반으로 사용자와 디지털 인터페이스 간에 양방향 대화를 하는 사례가 증가하고 있다”라고 말했다.  챗봇은 사용자 메뉴 옵션, 의사결정 트리, 특정 문구(예: ‘내 계정 취소’ 등)를 검색하는 키워드 기반 도구에서 시작됐다. 현재는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 결합해 더욱더 사람 간의 대화와 유사한 경험을 만들고 있다. AI 시스템이 발전하면서 챗봇 사용도 크게 증가할 전망이다. 모르도 인텔리전스(Mordor Intelligence)는 전 세계 챗봇 시장이 2021년부터 2028년까지 연간 35%씩 성장해 1,020억 달러 규모에 달할 것이라고 예상했다.  챗봇 사례 챗봇은 웹사이트, 소셜 미디어 플랫폼, 기업 커뮤니케이션 시스템 등 고객용/직원용 플랫폼 및 커뮤니케이션 채널에서 사용된다. CRM, CX, HR, 지원 데스크 플랫폼 등 주요 기업 소프트웨어 시스템에 도입되는 사례도 늘고 있다.  많이 하는 질문(FAQ)에 답변하는 데 쓰이며, NLP 엔진을 사용하여 특이한 표현이 포함된 질문을 이해할 수 있다. 또 고객이나 직원에게 일반적인 작업을 안내하거나 또는 제품 및 서비스 사용 방법을 가르칠 때 챗봇을 사용할 수 있다.  다음은 챗봇의 사용 사례다. • WH...

2021.10.12

2019년 마케팅에서 주목해야 할 9가지 AI 트렌드

인공지능과 머신러닝이 2019년에 마케팅 리더십과 전략에 어떤 차이를 가져올까? 전문가들이 내놓은 전망을 9가지로 정리했다.  이제는 인공지능(AI)이나 머신러닝(ML)에 대한 이야기를 빼놓고는 마케팅을 논할 수 없게 됐다. 한 때 데이터 수집, 분석, 고객 서비스를 위한 묘책으로 홍보하던 AI와 ML은 그런 광고가 무색할 만큼 성장했으며 똑똑한 마케팅 전문가들은 이를 인간 지능을 대신하기보다는 증폭하는 수단으로 활용하고 있다. CMO가 마케팅 분야의 여러 전문가와 2019년에 AI를 통한 마케팅의 변화에 관해 이야기를 나누었다. 1. AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 한층 더 증대시킬 것이다 AI가 처음 등장했을 때 많은 기업이 고객 관리에 수반되는 모든 인간 상호작용을 대체할 묘책으로 보았다. 하지만 지금은 그것이 불가능하며 도리어 고객 경험을 악화시킬 수 있음을 깨달았다. AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 훨씬 더 증대시키리라는 점을 알아야 한다. S&L(Spredfast and Lithium)의 CTO 라주 말로트라는 “페이스북이 2016년 처음 메신저와 챗봇 통합을 발표했을 때 많은 사람이 모든 고객 관리가 필요 없어지리라 생각했지만 많은 기업이 이것이 과장 광고였음을 깨달았다"며 "궁극적으로 브랜드들은 챗봇에 모든 것을 맡긴다. 모 아니면 도이다. 인공적인 것은 고객 서비스 대리인을 대체하는 것이 아니라 돕는다"고 말했다. 이어서 말로트라는 "해를 거듭할수록 고객들은 브랜드와의 더 많은 직접적인 상호작용을 기대하며 신속한 대응을 요구한다. 2019년에는 브랜드들이 챗봇/대리인 관계를 실질적으로 포용하여 지루한 이를 자동화함으로써 대리인들이 고객에 집중하고 SLA를 통달할 수 있을 것이다"고 설명했다.  피프티파이브5(Fiftyfive5)의 이사 안드레아 콜리어는 기업들이 마케팅 분야에서의 끊임없는 AI 도입과 관련하여 속도...

CIO 대화형 AI ML 챗봇 고객경험 2019년 mi CX 기계학습 메신저 인공지능 비즈니스 인텔리전스 CMO 전망 마케팅 인텔리전스

2018.12.26

인공지능과 머신러닝이 2019년에 마케팅 리더십과 전략에 어떤 차이를 가져올까? 전문가들이 내놓은 전망을 9가지로 정리했다.  이제는 인공지능(AI)이나 머신러닝(ML)에 대한 이야기를 빼놓고는 마케팅을 논할 수 없게 됐다. 한 때 데이터 수집, 분석, 고객 서비스를 위한 묘책으로 홍보하던 AI와 ML은 그런 광고가 무색할 만큼 성장했으며 똑똑한 마케팅 전문가들은 이를 인간 지능을 대신하기보다는 증폭하는 수단으로 활용하고 있다. CMO가 마케팅 분야의 여러 전문가와 2019년에 AI를 통한 마케팅의 변화에 관해 이야기를 나누었다. 1. AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 한층 더 증대시킬 것이다 AI가 처음 등장했을 때 많은 기업이 고객 관리에 수반되는 모든 인간 상호작용을 대체할 묘책으로 보았다. 하지만 지금은 그것이 불가능하며 도리어 고객 경험을 악화시킬 수 있음을 깨달았다. AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 훨씬 더 증대시키리라는 점을 알아야 한다. S&L(Spredfast and Lithium)의 CTO 라주 말로트라는 “페이스북이 2016년 처음 메신저와 챗봇 통합을 발표했을 때 많은 사람이 모든 고객 관리가 필요 없어지리라 생각했지만 많은 기업이 이것이 과장 광고였음을 깨달았다"며 "궁극적으로 브랜드들은 챗봇에 모든 것을 맡긴다. 모 아니면 도이다. 인공적인 것은 고객 서비스 대리인을 대체하는 것이 아니라 돕는다"고 말했다. 이어서 말로트라는 "해를 거듭할수록 고객들은 브랜드와의 더 많은 직접적인 상호작용을 기대하며 신속한 대응을 요구한다. 2019년에는 브랜드들이 챗봇/대리인 관계를 실질적으로 포용하여 지루한 이를 자동화함으로써 대리인들이 고객에 집중하고 SLA를 통달할 수 있을 것이다"고 설명했다.  피프티파이브5(Fiftyfive5)의 이사 안드레아 콜리어는 기업들이 마케팅 분야에서의 끊임없는 AI 도입과 관련하여 속도...

2018.12.26

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