기업이 디지털 혁신에 ChatGPT를 사용하는 방법

디지털 혁신은 기술을 사용하여 비즈니스 운영 방식을 바꾸고 고객에게 가치를 제공하는 방법에 관한 것이 아닙니다. 성공하려면 문화와 사고방식의 근본적인 변화가 필요합니다.

ChatGPT는 기업에 어떻게 도움이 되나요? 데이터 분석부터 지식 관리, 고객 서비스 등에 이르기까지 인공지능 챗봇은 기업의 디지털 혁신을 촉진할 수 있습니다.

심층의 데이터 분석

인공지능 챗봇은 다양한 소스의 대용량 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. ChatGPT는 Excel의 처리 및 관리 기능을 넘어서는 대량의 정형 및 비정형 데이터를 쿼리, 처리 및 해석해야 하는 엔지니어를 위한 귀중한 디지털 혁신 도구입니다.

AI 챗봇은 다음을 포함하여 현재 데이터 분석 도구의 한계를 극복합니다.

• 대규모 쿼리에 대한 응답 시간이 좋지 않습니다.
• 구조화되지 않은 데이터의 단순 텍스트 문자열 일치만 지원합니다.
• 구조화된 데이터 쿼리의 복잡성을 설명합니다.
• 다른 플랫폼에 저장된 데이터에 액세스하기가 어렵습니다.
• 호환되지 않는 키 형식과 값으로 인해 데이터 통합이 어렵습니다.

AI 챗봇은 패턴과 통찰력을 식별하기 위해 관련 정보를 검색하여 데이터 분석을 심화할 수 있습니다.

• 더 복잡한 쿼리에 응답합니다.
• 복잡한 데이터 통합을 더 쉽게 처리하세요.
• 보고서, 문서, 웹페이지 등 대량의 비정형 데이터를 분석하세요.
• 구조화되지 않은 데이터를 분석합니다.
• 요약 텍스트.

지식 관리

엔지니어들은 한 프로젝트에서 얻은 교훈을 다음 프로젝트에 더욱 엄격하게 적용하는 지식 관리의 가치를 인식하고 있습니다. 그들은 또한 다음을 포함하여 직면한 문제를 이해합니다.

• 직원 이직률.
• 이전 프로젝트 문서의 공백.
• 변화하는 기술.
• 지식관리 시스템 운영 비용.
• 고객 및 규제 요구 사항이 진화하고 있습니다.

일부 기업에서는 다음과 같은 방법으로 지식 관리에 디지털 혁신을 도입했습니다.

• 필요한 디지털 데이터를 얻기 위해 직장에서 디지털 혁신을 촉진합니다.
• 다양한 전문 그룹을 위한 Operation Center of Excellence.

AI 챗봇은 다음을 통해 지식 관리를 발전시킬 수 있습니다.

• 내부 데이터에 쉽게 액세스하고 검색할 수 있도록 합니다.
• 대부분의 주제에 대해 외부 리소스에 대한 훌륭한 참고 자료를 제공합니다.
• 향후 연구를 안내할 수 있는 가설과 이론의 조합을 포함하여 대부분의 주제에 대한 새로운 문헌을 생성합니다.

ChatGPT는 지식 관리의 미래에 대한 논쟁을 촉발시켰습니다. 일부에서는 AI 챗봇이 결국 지식 관리를 더욱 진지하게 받아들이고 더욱 널리 채택될 것이라고 믿습니다. 다른 사람들은 AI 챗봇이 더 많은 지식에 쉽게 접근할 수 있게 해주기 때문에 AI 챗봇이 지식 관리 방법과 원칙의 필요성을 제거할 것이라고 믿습니다.

콘텐츠, 보고서 및 소프트웨어 작성

보고서, 연설, 소셜 미디어 콘텐츠 및 소프트웨어 작성은 항상 인간이 만든 창의적인 프로세스입니다. 마찬가지로 엔지니어는 대규모 도면을 사용하여 수동으로 설계 작업을 완료하기도 합니다.

엔지니어를 비롯한 많은 사람들이 다음을 도입하여 이러한 작업에 대해 급속한 디지털 혁신을 겪었습니다.

• 보고용 워드 프로세서 및 텍스트 편집기.
• CAD/CAM 설계 소프트웨어.
• 이미지, 사진, 오디오, 비디오를 위한 정교한 편집기.
• 소프트웨어 통합 개발 환경(IDE).

AI 챗봇은 이제 이 디지털 창작 작업을 한 단계 더 발전시켜 필요한 콘텐츠의 요약 텍스트 입력을 기반으로 소셜 미디어 콘텐츠, 보고서, 디자인, 소프트웨어, 그래픽 및 비디오를 생성할 수 있습니다.

AI 챗봇 제품을 조정하고 수정하려면 여전히 전문가가 필요하지만 AI 챗봇은 관련 작업을 크게 줄였습니다. 그 중 두 가지 초기 예는 다음과 같습니다.

• 소프트웨어 개발: GitHub의 연구 프로젝트 보고서에 따르면 GitHub 복제본을 사용하면 작업을 줄일 수 있다고 합니다. 작업 부하를 약 50% 줄이고 개발자 만족도를 높입니다.
• 사진: 일부 AI 챗봇의 텍스트-이미지 변환 기능을 사용하면 이동 시간을 피함으로써 사진 작가의 작업량을 몇 시간에서 몇 분으로 줄일 수 있습니다.

향상된 진단

AI 챗봇은 산업용 IoT 센서에서 얻은 대량의 진단 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. 이 기능은 기계 성능 데이터를 분석하여 다음을 수행하는 엔지니어를 위한 귀중한 디지털 혁신 애플리케이션입니다.

• 성능 향상.
• 실패를 예측하고 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄입니다.
• 근본 원인을 더 빠르고 정확하게 진단하세요.

다음 문제는 현재 진단 프로세스를 제한합니다.

• 필요한 모델링 소프트웨어의 복잡성.
• 최대 데이터 볼륨 및 데이터 소스.
• 예측 및 데이터 시각화 기능이 부족합니다.

AI 챗봇은 다음을 식별하여 진단을 개선할 수 있습니다.

• 소프트웨어에서 놓친 패턴과 관계를 분석합니다.
• 더 빠르고 더 빠른 개입 목표.
• 유지보수 일정을 최적화하세요.

고객 서비스 개선

AI 챗봇은 프롬프트라는 자연어 처리 입력을 이해하고 처리하여 엔지니어와 대화식 커뮤니케이션에 참여할 수 있습니다. 이 기능은 많은 기업에서 운영하는 콜센터를 디지털 방식으로 변화시킬 수 있습니다.

AI 챗봇은 더욱 강력한 챗봇이나 가상 비서의 기반이 될 수 있습니다. 더 유능하다는 것은 비즈니스 영역과 고객 문제에 보다 구체적인 생성적 질문 답변을 의미합니다.

많은 사람들이 현재의 챗봇과 콜센터에 실망했습니다. 챗봇의 단점은 간단한 답변과 길고 불확실한 대화입니다. 콜센터 문제에는 복잡한 대화형 음성 응답 메뉴 탐색, 자주 묻는 질문에 대한 긴 답변 읽기, 고객 서비스 담당자가 응답할 때까지 오랜 시간 기다리는 것 등이 포함됩니다.

AI 챗봇은 다음을 통해 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.

보다 구체적이고 정확한 답변을 제공하여 고객 만족도를 높입니다.

• 고객 문제를 해결하는 데 소요되는 시간을 줄입니다.
• 콜센터 직원 상호작용으로 처리되는 통화 수를 줄입니다.
• 이메일, SMS, 문자를 필터링하여 실제 소비자 메시지와 스팸을 분류하세요. 합법적인 의사소통을 위해 AI 챗봇은 콜센터 직원을 위한 추천 답변을 준비한다.

향상된 예측

미래 개발을 예측하기는 어렵지만 디지털 혁신을 통해 엔지니어는 추측을 피하고 다양한 미래 시나리오에 대한 신뢰 구간을 좁힐 수 있습니다.

AI 챗봇은 현재 예측 소프트웨어의 한계를 극복할 수 있습니다. 이러한 제한 사항은 다음과 같습니다.

• 단순한 모델은 신뢰도가 낮은 예측으로 이어집니다.
• 수집할 수 있는 데이터 양에 대한 제한이 있습니다.
• 데이터 품질 저하로 인해 예측의 타당성에 대한 의문이 제기되었습니다.

AI 챗봇은 다음을 통해 예측을 향상할 수 있습니다.

• 더 복잡하고 현실적인 모델을 사용합니다.
• 더 많은 데이터 소스와 더 긴 시계열을 고려하세요.
• 데이터 소스를 포함하여 예측자는 외부 데이터를 고려하지 않는 경우가 많습니다.

어려운 관리 부담을 줄이세요

많은 기업이 여전히 많은 일상적인 관리 작업을 수동으로 처리하고 있으며 엔지니어는 항상 문제를 해결하거나 오류를 수정하느라 바쁩니다. 디지털 혁신을 향한 한 걸음으로 일부 기업에서는 로봇 프로세스 자동화를 구현했습니다.

• 직원의 업무 경험을 향상합니다.
• 작업 속도를 높이고 효율성을 높이세요.
• 처리 정확도가 향상됩니다.
• 예외 및 오류 수를 줄이세요.

안타깝게도 현재 거래 처리 소프트웨어에는 다음과 같은 제한 사항이 적용됩니다.

• 고객 및 공급업체 오류.
• 자동 처리 규칙의 복잡성에 대한 제한 사항.
• 설명 문서를 스캔하는 동안 오류가 발생했습니다.

AI 챗봇은 다음을 통해 거래 처리를 개선할 수 있습니다.

• 복잡한 규칙을 처리합니다.
• 오류율을 줄입니다.
• 처리량을 늘립니다.

자연어 처리, 지식 관리, 데이터 분석, 진단 및 자동화 분야에서 AI 챗봇의 기능은 디지털 혁신 노력을 강화하려는 기업에 귀중한 자산이 됩니다.

위 내용은 기업이 디지털 혁신에 ChatGPT를 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!