비즈니스 혁신을 위한 AI 및 데이터 활용: Devkit.agency CEO Bogdan Ivanov와의 인터뷰

역동적인 기술 및 비즈니스 세계에서 수년간의 경험을 보유한 연구원으로서 저는 AI/ML이 모든 규모의 비즈니스를 위한 의사 결정 프로세스에 혁명을 일으키고 있다고 자신있게 말할 수 있습니다. 이러한 기술을 채택하기 위한 여정은 항상 쉬운 것은 아니지만 걸어갈 만한 가치가 있는 길입니다.

기업 환경을 탐색하는 것은 모든 면에서 일반적인 선택을 포함하는 지속적인 탐험입니다. 장기 전략부터 일상 업무까지 모든 선택이 기업의 운명을 결정합니다. 유감스럽게도 많은 기업이 고유한 요구 사항을 고려하지 않고 모든 경우에 적용되는 단일 데이터 기반 방법론을 사용하여 실수를 저지르고 있습니다. 그러나 AI/ML의 출현으로 의사결정 프로세스가 획기적인 변화를 겪었습니다.

기업은 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 사용하여 중요한 데이터를 잠금 해제하고 작업을 간소화하며 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 이를 효과적으로 달성하려면 사려 깊은 전략과 기술에 대한 심오한 지식이 필수적입니다. 현대 비즈니스에서 AI/ML 구현의 복잡성을 조명하기 위해 U.Today는 DevKit의 CEO인 Bogdan Ivanov와 이야기를 나눴습니다. 그의 업계 전문 지식은 오늘날 AI/ML 채택의 과제와 이점에 대한 고유한 통찰력을 제공합니다.

분석가로서 저는 기업이 의사 결정을 내릴 때 직면하는 주요 장애물과 이러한 장애물이 일상 활동에 미치는 파급 효과에 대해 자주 고민합니다. 오늘날 비즈니스 환경의 복잡성은 다음과 같은 수많은 과제를 제시합니다.

암호화폐 투자자로서 연설: 오늘날 비즈니스 세계를 탐색하는 것은 단순히 혁신적인 개념을 생각해내거나 특정 과제를 해결하는 것이 아닙니다. 이는 복잡한 춤이며 결과는 리더의 선택에 따라 큰 영향을 받습니다. 오늘날 이용 가능한 엄청난 양의 데이터는 압도적일 수 있으며, 이로 인해 진정으로 중요한 것이 무엇인지 파악하기가 어렵습니다. 이러한 정보의 홍수는 정보에 입각한 의사결정을 돕기는커녕 상황을 혼란스럽게 만드는 경우가 많습니다. 더욱이 실시간 통찰력의 필요성이 그 어느 때보다 절실해졌습니다. 경쟁업체와 보조를 맞추기 위해 기업은 데이터를 신속하게 해석하고 이에 따라 조치를 취해야 하지만, 이러한 정보의 홍수로 인해 의사결정 속도가 빨라지기는커녕 지연되는 경우가 많습니다.

더 간단한 용어로 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 어떻게 이러한 문제를 해결하고 의사결정의 질을 향상시킬 수 있는지 설명해 주시겠습니까?

Bogdan Ivanov는 AI/ML 기술이 단순한 자동화 작업 이상으로 발전했다고 지적합니다. 이제 복잡한 데이터를 이해하고 대규모의 혼란스러운 데이터 세트에서 패턴을 인식할 수 있습니다. 이 기능을 통해 기업은 잠재적인 문제가 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. AI/ML은 엄청난 양의 데이터를 처리함으로써 숨겨진 통찰력을 즉각적으로 발견하여 비용이 많이 드는 실수의 가능성을 최소화할 수 있습니다. 결과적으로 의사결정 프로세스를 더욱 빠르고 정확하게 만들어 신속하고 향상시킵니다. 예를 들어, 재무 프로젝트 중 하나에서 DevKit의 AI/ML 모델을 사용하면 회사는 차용자의 신용 기록과 재무 행동을 더 정확하게 평가할 수 있습니다. 이를 통해 보다 정확한 위험 프로필을 얻을 수 있어 보다 현명한 대출 결정을 내릴 수 있고 채무 불이행 가능성이 줄어듭니다.

DevKit.agency가 AI/ML을 활용하여 전략적 비즈니스 결정을 내리는 프로세스를 향상시킨 몇 가지 실제 사례를 제공할 수 있습니까?

실제로 몇 가지 사례를 예시로 제시해 드리겠습니다. 처음에 우리는 복잡하고 광범위한 코드베이스를 보호하는 문제를 해결하는 AI 기반 도구를 설계했습니다. 기존 접근 방식은 취약점을 탐지하고 수정할 때 속도가 느리고 오류가 발생하기 쉬운 경우가 많습니다. DevKit의 AI 기술을 채택함으로써 회사는 다음과 같은 몇 가지 중요한 측면에서 의사결정을 크게 개선했습니다.

AI 솔루션은 직관적인 의사결정을 데이터 기반 통찰력으로 대체하여 회사가 심각도에 따라 취약점의 우선순위를 정하고 중요한 문제에 먼저 집중하도록 돕습니다.
AI 플랫폼은 오탐을 줄임으로써 불필요한 조사를 제거하고 보안 팀의 시간과 노력을 절약하여 리소스를 어디에 투자할지 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
보다 실제적인 취약점을 식별하는 플랫폼의 기능은 회사의 보안 상태를 개선하여 위험 관리에서 더 많은 정보를 바탕으로 효과적인 의사 결정에 기여합니다.

두 번째 사례에서는 FinTech 조직 내에서 송장 처리를 원활하게 하도록 설계된 AI/ML 시스템을 발견했습니다. 불분명한 청구서 및 수동 데이터 입력 문제는 잠재적인 오류로 이어지며 청구서 상태에 대한 투명성을 저하시킵니다. 송장 처리를 위해 AI/ML 플랫폼을 통합하면서 회사는 특히 다음과 같은 영역에서 의사결정 절차를 강화했습니다.

플랫폼은 송장에서 데이터를 보다 정확하게 자동으로 추출하여 의사 결정자에게 보다 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하고 재정적 의무에 대해 확신을 갖고 현명한 선택을 내릴 수 있도록 합니다.
송장 상태에 대한 실시간 추적 및 가시성을 통해 의사 결정자는 현금 흐름을 보다 효과적으로 모니터링하고 잠재적인 재정적 병목 현상이나 지연을 방지하기 위해 사전 결정을 내릴 수 있습니다.
플랫폼은 구매 주문 및 계약과 송장 데이터를 일치시켜 승인 프로세스 속도를 높이고 의사 결정자가 AI의 자동화된 확인을 통해 결제를 더 빠르게 승인할 수 있도록 해줍니다.
처리 시간이 빨라지면 결제 속도가 빨라지고 현금 흐름이 개선되며 의사 결정자는 운전 자본을 관리하고 지출을 계획하며 더 나은 거래를 협상할 수 있습니다.

이러한 그림은 당사의 AI/ML 기술이 실질적인 결과를 낳고 기업이 견고한 데이터를 기반으로 선택하고 더 높은 수준의 번영을 얻을 수 있도록 지원한다는 것을 명확하게 보여줍니다.

오늘날 기업이 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 통합할 때 직면하게 되는 일반적인 장애물은 무엇이며, DevKit은 이러한 어려움을 극복하는 데 어떤 방식으로 도움을 줍니까?

Bogdan Ivanov: 기업에서 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)을 구현하면 통합 문제, 인재 부족, 윤리적 딜레마 등 상당한 장애물이 나타날 수 있습니다. 엄청난 잠재력이 있지만 실현을 향한 길은 단순한 기술 채택을 초월합니다. 최적의 수익을 창출하려면 AI/ML 투자에 대한 강력한 리더십과 잘 정의된 비전이 필요합니다. DevKit에서는 AI/ML 솔루션을 기존 비즈니스 구조와 손쉽게 통합하여 번거로움 없는 전환을 보장합니다. 당사의 AI/ML 전문가는 설계부터 운영까지 전체 구현 단계에서 고객을 안내할 뿐만 아니라 엄격한 윤리 원칙도 준수합니다. DevKit의 목표는 조직이 이러한 문제를 극복하고 AI/ML 이점을 완전히 활용할 수 있도록 지원하는 것입니다.

문의: 비즈니스 의사결정 프로세스에 큰 영향을 미칠 수 있는 AI/머신러닝의 향후 경향은 무엇입니까?

AI와 머신러닝(ML)의 발전은 기업이 의사결정에 접근하는 방식을 혁신할 획기적인 개발로 우리를 이끌고 있습니다. 빠른 데이터 분석 능력과 특히 딥 러닝과 생성 AI 분야의 신경망을 갖춘 양자 컴퓨팅은 AI 시스템이 광범위한 데이터세트에서 학습하고, 패턴을 식별하고, 자연어 처리, 이미지 인식, 기술과 같은 복잡한 작업을 실행할 수 있도록 지원합니다. 예측 분석. 이러한 기술을 결합하면 기업이 새로운 기회를 열어 성장을 촉진하는 신속하고 지능적인 결정을 내릴 수 있는 기반이 마련될 것입니다.

오늘날의 세계에서 더 많은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 AI/ML 기술을 효과적으로 활용하려는 기업에 어떤 제안을 하시겠습니까?

AI/ML 기술의 이점을 극대화하려면 비즈니스 경영진과 관리자가 AI에서 생성된 데이터의 정확성과 타당성을 지속적으로 평가하는 것이 중요합니다. “이 데이터가 의사결정에 기여하는가, 강화할 수 있는가, 아니면 폐기해야 하는가?”와 같은 질문을 함으로써 기업은 AI/ML을 전술적이고 효과적으로 활용하여 원하는 결과를 달성할 수 있습니다. 이러한 미래 지향적인 방법은 정보 과부하를 방지하고 비즈니스 목표에 부합하는 실용적인 통찰력을 제공하는 데 AI/ML의 초점을 유지하는 데 도움이 됩니다.

U.Today: 기업이 Devkit.agency와 어떻게 협력할 수 있나요?

DevKit에서는 AI/ML 기술을 구현할 때 협력적인 접근 방식을 취합니다. 먼저, 귀사의 비즈니스 목표를 파악하고 종합적인 평가를 수행하기 위한 초기 논의를 진행합니다. 이 정보를 사용하여 현재 시스템과 원활하게 통합되는 AI/ML 기반 솔루션을 만듭니다. 우리 팀은 항상 공유된 목표를 염두에 두고 지속적인 지원과 열린 커뮤니케이션을 제공합니다. 맞춤형 제안을 받으려면 웹사이트의 양식을 통해 문의하세요.

2024-09-17 14:06