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Consumer 360에서 Jetsons를 따라 잡기 : AI, 기계 학습 및 데이터 관리의 다음 단계

4 분 읽기 | June 2018

기술 발전이 빠르게 가속화됨에 따라 우리는 인공 지능 (AI) 및 기계 학습과 관련하여 잠재력의 한계를 계속 밀어 붙이는 세상에 살고 있습니다. 우리가 매일 참여하는 의사 결정과 과제와 관련된 새로운 혁신과 패러다임은 계속 진화 할 것입니다.

그렇다면 이러한 기회는 기업에게 어떤 모습일까요? 앞으로의 상황을 밝히기 위해 The Trade Desk의 최고 고객 책임자 인 Brian Stempeck은 올해의 Consumer 360 행사에서 패널을 검토하여 이러한 신진 기술과 관련된 도전과 기회를 평가했습니다. 패널리스트들은 이러한 돌파구가 어떻게 개발되고 있는지, 그리고 미래의 비즈니스 세계에 어떤 의미가 있는지에 대해 논의했습니다.

그러나 패널이 시작되기 전에 Google Cloud의 AI(제품 관리) 선임 이사인 Rajen Sheth는 현재 사용 가능한 데이터 및 컴퓨팅 성능의 양이 놀라운 일을 할 수 있다고 지적함으로써 AI의 힘에 대한 맥락을 제시했습니다. 결과적으로 우리는 실험실 밖에서 사용하기 시작한 훨씬 더 좋은 장소에 있습니다.

"AI는 향후 20-30 년 동안 컴퓨터 과학의 기반이 될 것입니다. 우리는 이것이 전체 산업을위한 무언가의 시작에 불과하다고 믿으며 소비자에게 정말로 중요한 것을 제공하는 데 사용할 수 있습니다."라고 그는 말했습니다.

Rajen은 특히 인공 지능 - 인간 상호 작용의 최상의 적용에 대해 논의했으며, 점진적 과정이 될 기술을 신뢰하고 배우는 데 시간이 걸리는 방법에 대해 이야기했습니다. "인간이 신체적 능력을 확장 할 수있게 한 산업 혁명과 마찬가지로 AI는 사람들의 정신 능력을 위해 비슷한 일을하고 있습니다."라고 그는 말했다.

Rajen은 AI의 응용 분야가 다양하다고 덧붙였습니다 : 고객 상호 작용을 개인화하고, 데이터에 구조를 추가하고, 효율성과 민첩성을 제공하고, 패턴을 찾아 고객과 공감하는 특성을 식별합니다. 그는 AI 여정을 문제 식별, 데이터 수집, 알고리즘 설계 및 솔루션 구축으로 시작하는 솔루션으로 통찰력을 전환하는 여정이라고 설명했습니다. 그는 또한 딥 러닝 모델을 개발할 수있는 사람들의 인재 격차를 해소하고 데이터를 가진 모든 사람들이 AI에 더 쉽게 접근 할 수 있도록 Al의 기술 세트를 확장하는 업계의 현재 과제에 대해 이야기했습니다.

그렇다면 AI의 응용 분야는 무엇이며,이 급성장하는 지능의 현재 유용성과 잠재력에 대한 업계 리더의 관점은 무엇입니까?

패널에서는 AI의 접근성과 더 많은 사람들이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 회사 및 조직 내에서 AI를 확장 가능하게 만드는 방법에 대해 논의했습니다. AI 확장과 관련하여 패널은 더 많은 청중이 사용할 수있는 응용 프로그램을 구축 할 수있는 추가 데이터 과학자의 필요성에 대해 논의했습니다.

고객 관점에서 볼 때 최종 목표에 대해 생각하는 것이 중요합니다."라고 The Trade Desk의 Brian은 말했습니다. "성공이 어떻게 생겼는지 정의하는 것으로 시작하지 않는다면, 당신은 위험한 불이익에 처하게됩니다."

그러나 기계 학습의 모든 응용 프로그램이 미래에 꺼지는 것은 아닙니다. Google을 포함한 많은 비즈니스에서 AI는 이미 조직이 더 민첩하고 민첩하며 빠르게 변화하는 데 도움을주고 있습니다. 또한 광고 공간에서는 캠페인과 디지털 타겟팅을 관리하는 데 도움이됩니다.

"광고 캠페인은 이제 너무 복잡하여 인간이 관리하기가 매우 어렵고 대량의 데이터가 너무 많아서 어려워집니다."라고 GroupM North America의 최고 제품 책임자 인 Jack Smith는 말했습니다. "레이어를 벗겨 내기 시작하면 결과와 거의 관련이 없다는 것을 알게되고 궁극적으로 어떻게 그것을 구축하고 시장에 적용 할 것인지 알 수 있습니다."

IBM의 Watson Marketing의 오퍼링 매니지먼트 부사장 인 Mark Simpson은 자신의 회사가 지난 몇 년 동안 프로그래밍 방식의 광고 구매의 효율성을 향상시키기 위해 AI (Watson)를 사용해 왔다고 말했다. "평균적으로 캠페인은 35 % 더 효율적이며 AI를 사용하여 지출을 늘리십시오. 그래서 그것에서 나오는 진정한 결과는 놀랍습니다. "

Nielsen의 제품 리더십 SVP 인 Kelly Abcarian과 IBM의 Mark는 AI가 기업이 시간을 최적화하여 인간이 더 중요한 문제에 시간을 할애 할 수 있도록 돕는 데 사용되기를 원한다고 동의했습니다.

"초보적인 형태로 AI는 우리 모두가 일상적인 응용 프로그램으로 효과를 경험할 수있게 해줍니다."라고 Kelly는 말합니다. "그리고 우리는 우리가 그것을 경험하고 있다는 것을 깨닫지 못합니다. 이 모든 것들이 우리의 행동을 변화시키고 우리의 삶을 간소화 할 수있게 해줍니다. "

토론자들은 비즈니스에서 AI의 미래가 어떻게 생겼는지 논의함으로써 끝났습니다. 그들은 개인화 된 고객 상호 작용 (예 : 콜 센터)에서 기회를 제공하고 컴퓨터를 사용하여 고객의 질문에 효과적이고 효율적으로 실제로 대답했습니다. 그들은 또한 증강 지능의 잠재력에 대해 이야기했는데, 이로 인해 컴퓨터는 비즈니스 시나리오에서 최상의 행동 방침을 추천하기 위해 특정 주제 또는 상황에 대해 충분히 알 수있었습니다.