맞춤형 AI 솔루션: 투자할 가치가 있는 이유(+ 9가지 사용 사례)

오른쪽 찾기 귀하의 비즈니스를 위한 AI 솔루션 특히 귀하의 필요에 맞는 맞춤형 접근 방식이 필요할 때는 결코 쉬운 일이 아닙니다.  

이 경우 기성품 솔루션은 종종 부족하지만 다행히도 맞춤형 AI 솔루션 저희는 귀사의 고유한 과제와 목표를 해결하고 업계 경쟁자에 비해 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 도와드립니다.  

이 블로그에서는 맞춤형 AI의 다양한 사용 사례, 자체 솔루션을 구축하는 방법, 그리고 신뢰할 수 있는 파트너를 선택하는 방법에 대해 다루겠습니다. 

맞춤형 AI 솔루션이란? 

맞춤형 AI 솔루션은 조직의 특정 과제, 목표 및 워크플로를 해결하기 위해 처음부터 구축된 시스템입니다.  

일반적인 AI 도구와 달리, 맞춤형 솔루션의 알고리즘, 데이터 소스 및 모델은 귀사의 정확한 비즈니스 요구 사항에 맞게 미세 조정됩니다. 즉, AI는 기존 시스템과 완벽하게 통합되어 목표와 완벽하게 일치하는 결과를 제공합니다. 

하지만 기성품 솔루션은 어떨까요? 

기성형 AI 도구가 때로는 충분하고 더 빠르고 저렴한 솔루션을 제공할 수 있지만, 귀하의 특정 요구 사항을 완벽하게 충족하지 못할 수도 있습니다. 맞춤형 인공지능 솔루션반면, 더 큰 투자이기는 하지만 기존 시스템과 완벽하게 통합되어 목표에 완벽하게 부합하는 결과를 제공할 수 있습니다.. 

비즈니스 성장을 위한 맞춤형 AI 사용 사례 

글로벌 AI 시장은 약 2020년까지 크게 성장할 것으로 예상됩니다. $ 1.8 조 2030년까지입니다. 이는 더 많은 기업이 일상 업무에 AI 기반 솔루션을 통합함에 따라 산업 전반에서 AI에 대한 의존도가 높아지고 있기 때문입니다. 

고객 서비스 향상, 운영 간소화, 보다 현명한 의사 결정 등을 원하든, AI는 다양한 요구 사항에 맞는 광범위한 맞춤형 AI 솔루션을 제공합니다. 

자세히 살펴 보겠습니다. 

잠들지 않는 고객 서비스 팀이 있다고 상상해보세요.  

대규모 언어 모델(LLM)을 활용하면 기업은 다음을 생성할 수 있습니다. 지능형 챗봇, 처럼 보트 프레스24시간 연중무휴 지원을 제공하고 일반적인 문의 사항을 처리합니다.  

이러한 맞춤형 AI 기반 시스템은 감정 분석을 수행하고 피드백을 모니터링하며, 고객 리뷰와 소셜 미디어 상호 작용을 분석하여 서비스 품질을 개선할 수도 있습니다. 

예시: Scopic의 AI 개발팀이 강화되었습니다. 아킬리온의 자연어 질의를 고급 필터로 변환하는 가상 비서를 구축하여 데이터 접근 및 고객 세분화를 간소화하는 플랫폼을 구축했습니다. 또한 지식 기반 지원, 실시간 알림, 강력한 보안 기능을 통합하여 더욱 스마트하고 효율적인 의사 결정을 가능하게 했습니다.

AI는 예측을 한 단계 더 발전시킬 수도 있습니다.  

판매, 수요 또는 시장 동향을 예측하든 AI 모델은 과거 데이터, 외부 요인 및 시장 동향을 분석하여 정확한 예측을 할 수 있습니다. 또한 다음을 통해 예측 오류를 줄일 수 있습니다. 최대 50 %까지. 이런 종류의 선견지명은 더 나은 사업 결정을 내리고 시대를 앞서 나가는 데 도움이 될 수 있습니다. 

예시: 분석적 엣지 AI를 사용하여 수요 예측의 정확도를 개선합니다. 과거 데이터를 실시간 외부 요인과 통합하여, AI 모델은 예측 오류를 줄이고, 재고 수준을 최적화하고, 보다 정보에 입각한 의사 결정을 내려 기업이 시장 동향을 앞서 나가는 데 도움이 됩니다. 

모든 리드가 동일하게 생성되는 것은 아니며, AI 맞춤형 솔루션을 사용하면 시간을 들여 구매할 가치가 있는 리드를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.  

AI는 전환 가능성에 따라 리드를 자동으로 평가하고 우선순위를 지정하므로 영업팀은 가장 중요한 기회에 집중할 수 있습니다. 

결과는? 

이제 그 어느 때보다 훨씬 쉽게 효율성을 높이고 전환율을 높일 수 있습니다. 

예시: 랜드봇.io AI 기반 리드 관리를 사용하여 리드를 평가하고 우선순위를 지정하는 프로세스를 자동화합니다. 이 도구는 사용자 행동을 분석하고, 높은 잠재력을 가진 리드를 순위를 매기고 식별하므로 영업팀은 가장 유망한 기회에 노력을 집중할 수 있습니다. 

송장 처리, 주문 이행, 데이터 입력과 같은 반복적인 작업은 팀의 생산성을 저하시킬 수 있습니다.  

여기서 맞춤형 AI 기반 프로세스 자동화가 매우 유용하다는 것이 입증되었습니다. AI의 도움으로 마침내 팀의 몫에서 이러한 작업을 빼내어 오류를 줄이고 운영 속도를 높이면서 더 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다. 

예시: UiPath 송장 처리 및 데이터 입력과 같은 지루한 작업을 간소화하는 데 도움이 되는 고급 로봇 프로세스 자동화 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 회사는 인적 오류를 줄이고 생산성을 높이며 정말 중요한 작업에 주의를 집중할 수 있습니다. 

오늘날 시장에서는 개인화가 핵심입니다. AI 제품 개발 다르지 않습니다.

사용자 선호도와 행동에 따라 제품이나 콘텐츠를 제안하는 맞춤형 AI 추천 엔진입니다. 이는 사용자 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 판매와 참여를 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

마찬가지로, 웹 개발에서의 인공지능 사용자 행동에 적응하는 개인화되고 동적인 웹 경험을 만드는 데 사용되고 있으며, 이를 통해 참여도와 고객 만족도를 더욱 향상시킵니다. 

예시: Amazon의 AI 기반 추천 시스템 사용자 행동, 구매 및 검색 기록을 분석하여 고객이 구매할 가능성이 더 높은 제품을 추천해줍니다. 

콘텐츠를 작성하는 일은 시간이 많이 걸리지만, 맞춤형 AI 개발도 도움이 될 수 있습니다.  

LLM을 사용하여 생성 AI 소프트웨어 개발기업은 마케팅 콘텐츠, 제품 설명, 심지어 기술 문서의 생성까지 자동화할 수 있습니다. 

AI는 다양한 비즈니스 응용 분야 외에도 다양한 분야에서 혁신적인 잠재력을 가지고 있습니다. 의료 분야의 생성 AI 사례 이러한 기술이 어떻게 환자 치료와 의학 연구에 혁명을 일으킬 수 있는지 보여드립니다. 

예시: 재스퍼.ai는 AI를 활용하여 고품질 마케팅 카피, 소셜 미디어 및 블로그 게시물을 만듭니다. 또한 사용자가 아이디어를 브레인스토밍하고, 브랜드의 목소리를 다듬고, 모든 채널에서 콘텐츠의 스타일을 일관되게 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

이력서 분석부터 후보자의 성공 가능성 예측까지, AI 솔루션은 초기 심사를 자동화하고 심지어 기술 평가 및 면접까지 지원할 수 있습니다. 

예시: Scopic이 생성되었습니다 AI 면접관 Codeaid는 후보자의 코딩 기술을 실시간으로 평가하고, 사전 정의된 기준에 따라 즉각적인 피드백과 채점을 제공하도록 설계되었습니다. 이를 통해 채용 담당자는 채용 프로세스를 가속화하고 기술 인재에 대한 보다 객관적이고 일관된 평가를 보장할 수 있습니다. 

금융 부문에 종사하고 있다면 맞춤형 AI 기반 플랫폼을 통해 개인의 재정 목표와 위험 허용 범위에 맞춰 자동화된 투자 조언과 포트폴리오 관리를 제공할 수 있습니다. 

전반적으로 이러한 로보 어드바이저 전통적인 자문가보다 훨씬 낮은 비용으로 개인화된 전략을 제공하여 재정 계획을 보다 접근하기 쉽고 효율적으로 만들어줍니다. 

예: 개량 AI 기반 로보 어드바이저를 이용해 개별 투자 포트폴리오를 관리하고, 각 사용자의 위험 감수성, 목표, 선호도에 따라 개인화된 금융 조언과 포트폴리오 관리를 제공합니다. 

법률 업무는 시간에 민감하고 세부 사항에 주의를 기울여야 하는 업무인데, 여기서 맞춤형 AI가 큰 변화를 만들어낼 수 있습니다.  

AI 법률 보조원 계약서를 검토하고 분석하고, 규정 준수를 보장하고, 심지어 법률 문서의 작성과 관리를 자동화하여 시간과 인적 오류를 줄일 수도 있습니다. 

예: LawGeex AI를 사용하여 계약을 검토하고 표준 법적 프레임워크와 비교하여 위험을 식별하고 규정 준수를 보장합니다. 이를 통해 법률 팀은 계약 협상 중에 시간을 절약하고 비용이 많이 드는 오류를 피할 수 있습니다. 

나만의 맞춤형 AI 솔루션 구축 

자신의 맞춤형 AI 솔루션 이러한 혁신은 여러분과 여러분의 사업에 많은 기회를 열어줄 수 있지만, 그 창조 과정에는 모든 단계에서 신중한 계획과 실행이 필요합니다.  

귀하의 프로젝트를 구축할 때 겪게 될 핵심 단계를 살펴보겠습니다. 맞춤형 소프트웨어 또는 AI 솔루션. 

첫 번째 단계 AI 소프트웨어 개발 비즈니스에 필요한 것이 정확히 무엇인지 이해하는 것입니다. 여기에는 AI가 차이를 만들 수 있는 구체적인 고통점이나 기회를 식별하는 것이 포함됩니다.  

AI 솔루션을 고객 서비스 개선, 효율성 증가 또는 판매 촉진 등 더 광범위한 비즈니스 목표에 맞추는 것을 목표로 하세요. 문제와 원하는 결과를 명확하게 정의함으로써 성공적인 AI 프로젝트의 기반을 마련합니다. 

이 단계에는 아키텍처 개요, 적절한 도구 선택, AI를 구동할 알고리즘 설계가 포함됩니다. 예를 들어 생성 AI가 초점인 경우 다음을 고려합니다. 소프트웨어 개발에서의 gen AI 결정적일 수 있습니다. 

AI 디자인이 비즈니스 프로세스 및 목표와 일치하는지 확인하기 위해 이해 관계자와 긴밀히 협력하는 것이 중요합니다. 잘 생각된 디자인이 있다면 나중에 더 원활한 개발 및 통합을 위한 토대를 마련하는 데 도움이 됩니다. 

데이터는 모든 AI 솔루션의 생명선입니다. AI의 품질은 다음 사항에 크게 좌우됩니다. 훈련된 데이터.  

이 단계에서는 AI 모델을 훈련하는 데 사용할 데이터를 수집, 정리, 라벨링하는 데 집중합니다. 또한 데이터가 정확하고 관련성이 있으며 잘 정리되어 있는지 확인해야 합니다.  

결국, 적절한 데이터 준비는 효과적인 AI 솔루션과 기대에 미치지 못하는 AI 솔루션의 차이를 만들어낼 수 있습니다. 

데이터를 손에 넣으면 AI 모델을 개발하고 훈련할 때입니다. 여기에는 비즈니스 문제를 가장 잘 해결할 올바른 알고리즘을 선택하는 것이 포함됩니다.  

준비된 데이터를 사용하여 이러한 모델을 훈련하고 피드백과 성과에 따라 반복하여 AI의 정확도와 효과를 개선합니다. 여기서 목표는 잘 작동할 뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 적응하고 개선되는 모델을 만드는 것입니다. 

A 맞춤형 AI 솔루션 기존 워크플로 및 시스템에 완벽하게 맞아야 합니다. 

이 단계에서는 다음에 집중합니다. AI 통합 현재 소프트웨어 아키텍처에 API 개발 및 기타 기술적 고려 사항이 포함될 수 있습니다.  

목표는 AI가 중단을 일으키지 않고 운영을 개선하여 팀원이 손쉽게 그 이점을 활용할 수 있도록 하는 것입니다. 

라이브로 전환하기 전에 AI 솔루션을 철저히 테스트해야 합니다. 여기에는 스트레스 테스트, A/B 테스트 및 다양한 검증 기술이 포함되어 AI가 견고하고 신뢰할 수 있는지 확인합니다.  

목표는 배포 전에 해결할 수 있도록 잠재적인 문제나 약점을 식별하는 것입니다. 테스트는 또한 AI가 프로젝트 시작 시 설정된 비즈니스 목표를 충족하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 

AI가 모든 테스트를 통과하면 이제 개발 단계에서 프로덕션 단계로 넘어갈 때입니다. 

이제 클라우드 환경을 사용하여 배포를 자동화할 수 있습니다. AWS 원활한 통합과 지속적인 배포를 가능하게 하는 SageMaker. 적절한 MLOps 관행을 구현하면 비즈니스가 성장함에 따라 증가하는 수요와 복잡성을 처리하기 위해 AI 솔루션의 재교육 및 확장을 자동화할 수 있습니다. 적절한 AWS 파트너 솔루션이러한 접근 방식은 AI가 효과적이고 최신 상태를 유지하며, 새로운 데이터와 운영 요구 사항에 자동으로 적응하도록 보장합니다.  

맞춤형 AI 개발 분야의 전문성

Scopic에서는 15년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. 맞춤형 소프트웨어 개발 회사, 실제 비즈니스 결과를 이끌어내는 맞춤형 AI 솔루션을 만드는 데 중점을 두고 있습니다. 당사의 전문성은 다양한 AI 기술에 걸쳐 있습니다.

고급 기능이 필요한지 여부 AI 개발 서비스, 전문 생성 AI 개발 서비스, 또는 신뢰할 수 있는 머신 러닝 개발 회사를 찾으신다면, 저희가 도와드리겠습니다.

저희의 재능 있는 소프트웨어 개발 팀은 클라우드 분야에서도 탁월합니다. AI 통합 솔루션AI 솔루션이 확장 가능하고 강력함을 보장합니다.

우리 고객의 성공 사례 

다음은 몇 가지입니다. 맞춤형 AI 개발 우리가 과거에 수행한 프로젝트: 

1. 오르토셀렉트 AI 

Scopic은 다음과 협력했습니다. OrthoSelect 치과 인상을 분석하고 정확한 치료 계획을 생성하는 최첨단 AI 솔루션을 개발했습니다.  

우리는 치아 이동을 예측하고 치료 결과를 최적화할 수 있는 맞춤형 AI 모델을 개발했습니다. 그 결과 치열 교정 계획의 정확도와 효율성이 크게 향상되었습니다. 

2. 크로마 컬러링북 

. Chroma Coloring Book 프로젝트에서 Scopic은 AI를 사용하여 디지털 색칠 경험을 혁신했습니다. 클라이언트는 사용자에게 고유하고 맞춤화된 색칠 책을 만들 수 있는 기능을 제공하고자 했습니다.  

우리는 사용자 선호도에 따라 색상 팔레트를 자동으로 생성하고 패턴을 제안할 수 있는 AI 솔루션을 개발했습니다. 이는 참여를 강화할 뿐만 아니라 최종 사용자에게 개인화된 경험을 제공했습니다. 

3. 토킹 아냐 

Talking Anya Scopic이 AI와 대화형 학습을 결합하여 어린이를 위한 재미있고 교육적인 앱을 만든 프로젝트였습니다. 이 앱은 음성 명령에 응답하고, 동작을 수행하고, 대화형 활동에 참여할 수 있는 가상 캐릭터인 Anya를 특징으로 합니다.  

AI 기반 앱은 어린이의 학습 경험을 보다 흥미롭고 상호 작용적으로 만들어 향상시키도록 설계되었습니다.  

마무리: 맞춤형 AI 솔루션의 힘 활용 

맞춤형 AI 솔루션은 고유한 과제를 해결하고, 효율성을 개선하고, 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다. 맞춤형 프로세스를 따르면 목표에 진정으로 부합하고 지속적인 영향을 제공하는 AI 솔루션을 만들 수 있습니다.  

귀하의 비즈니스를 위한 AI의 가능성을 탐색할 준비가 되었다면, Scopic의 도움을 드리기 위해 여기 있습니다. 경험이 풍부한 관습 AI 개발 회사저희는 고객님의 고유한 요구 사항을 충족하는 혁신적인 솔루션을 창출할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.  

FAQ: 맞춤형 AI 솔루션에 대한 질문에 대한 답변 

아래에서는 맞춤형 AI 솔루션 개발 프로세스를 자신 있게 탐색하는 데 도움이 되는 가장 일반적인 질문에 대한 답변을 소개합니다. 

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