코로나 19는 원격으로 조직을 운영하는 '새로운 정상'에 적응하기 때문에 전 세계 기업에 심각한 영향을 미치고 있습니다. 여기 위험에 처한 7가지 비즈니스 기능과 도움을 줄 수 있는 AI 설루션이 있습니다.
#1. 매출 선 발행
매사추세츠 주 봅슨 칼리지의 사장 겸 정보기술경영학 교수인 톰 데이븐포트 박사는 영업과 사업 발전이 어려움을 겪고 있으며 소위 성향 모델은 어떤 고객이 어떤 회사로부터 제품이나 서비스를 구입할 가능성이 가장 높은 지를 파악할 수 있다고 말합니다. 이러한 모델은 영업에 종사하는 사람들이 어떤 고객을 우선시해야 하는지를 보여줌으로써 생산성과 효과를 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다.
"브랜드의 경우, 고객이 생각하고 원하는 것에 대한 통찰력을 갖는 것이 항상 중요한 우선순위였지만, 코로나 19 전염병은 이러한 이해를 더욱 중요하게 만들었다"라고 Medalia의 고객 경험 책임자인 Chris Colley는 말합니다. 그러나 그는 동시에 고객들이 생각하는 것에 대한 데이터를 수집하는 것이 더 어려워졌다고 지적했습니다.
사람들이 집에 머물면서, 소비자들은 직접적인 피드백을 제공하는 개인적인 상호작용에서 디지털 상호작용으로 변화해 왔습니다. 콜리는 "출납원과 통화할 수 있는 은행 지점을 방문하는 대신 온라인 뱅킹을 할 가능성이 높다"라고 말했습니다. "더 이상 외식이 불가능하기 때문에 온라인 배송을 주문할 겁니다. 동일한 패턴이 보드 전체의 섹터에서 복제되고 있습니다. 이러한 변화로 인해 수많은 새로운 비정형 데이터가 생성되고 있으며, 이는 이해하기 어렵습니다." AI 설루션이 소비자가 무엇을 느끼고 필요한지 알아낼 수 있는 대목입니다.
#2. 수요와 공급의 일치
"공급과 수요 기업은 수요와 공급을 일치시키는 데 관심이 있으며, 이는 이 위기에서 벗어나는 매우 중요한 일이 될 것입니다, "라고 밥슨 칼리지의 데이븐포트는 말합니다. "좋은 소식은 온디맨드 방식으로 이용할 수 있는 외부 데이터가 점점 더 많아지고 있다는 겁니다." 예를 들어, 한 대형 철강 회사는 자동차 수요와 같이 철강 수요에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인에 대한 정보를 가지고 있습니다. 이러한 수요 대책은 공급망에서 생산할 수 있는 것과 일치하는 외부 데이터에 의존합니다. 그는 "수요를 충족시키기 위해 필요한 것보다 더 많이 생산하지 않고 충족되지 않은 수요를 외부에 남기지 않도록 해야 한다"라고 말했습니다.
그러나 데이븐포트가 지적한 바와 같이, 일반적으로 AI는 과거의 데이터에 의존하는 반면, 코로나 19 위기는 전례가 없는 일입니다. 따라서 기업은 대표성이 있는 데이터를 활용하도록 해야 합니다. 그는 "일부 산업에서는 과거가 다른 산업에서보다 현재와 미래의 활동에 더 나은 지침이 될 것이라고 생각한다"라고 말합니다.
데이븐포트는 2008년 금융 붕괴에 대한 자료가 있지만 현재의 위기는 더 빠른 속도로 진행되고 있으며 그 결과는 다를 수 있다고 지적 했습니다. 그러나 식료품이나 소비자 스테이플과 같이 소비 패턴이 비슷한 속도로 지속될 수 있는 산업도 있습니다. "사람들은 무슨 일이 있어도 세제를 사야 한다"라고 그는 말합니다. 반대로, 값비싼 소비재들은 고전할지도 모릅니다. 지난 금융 위기에서 나온 자료들은 얼마나 많은 수요가 있을지 어느 정도 알려 줄 수 있을 것입니다.
#3. 문서 및 신원확인
ESCP 경영대학원의 재무 부교수인 테렌스 테는 AI가 신원 확인과 문서 검증 작업을 할 수 있다고 말합니다. 예를 들어, 고객의 탑승 및 규정 준수를 검증해야 하는 은행을 생각해 보십시오. 이것은 종종 급여 전표나 운전면허증을 검사하는 인간 체커들에 의해 행해집니다. Tse는 "매우 비용이 많이 들고 비효율적인 과정"이라고 말합니다.
대신, AI를 사용하여 "포획된 ID 문서의 유형을 신속하게 식별하고, ID의 보안 기능이 있는지 확인하고, 얼굴 맞추기 - ID의 사진과 셀카에 있는 사람을 비교하고 – 심지어 그 사람이 물리적으로 존재하는지 여부를 결정하는 데 도움을 줄 수 있다"라고 주미오의 로버트 프리게 사장은 말합니다.
Prigge는 "지난 몇 년 동안 디지털 계정 개방이 조직에서 추가 또는 대체하려는 기술 목록의 맨 위에 있었지만, COVID-19는 이 요소들을 최전선으로 밀어내고 있다"고 말합니다.
#4. 백오피스 업무
회사의 백오피스 업무를 수행할 수 있습니다. 파이 잘 압바시 영국 ipsoft 상무는 "이것은 새로운 신용카드 주문, 환불 또는 주문 취소 등을 포함한다"라고 말했습니다. 그는 "인지 보조자가 복잡해서 업무를 처리할 수 없을 때, 이것은 인간에게 원활하게 넘겨져 관리할 수 있습니다"라고 지적했습니다. 이를 통해 팀원들이 가장 어려운 문제를 해결하고 부가가치 활동에 집중하는 시간을 확보할 수 있습니다.
이 프로세스는 흔히 로봇 프로세스 자동화(RPA)라고 하며 기계 학습과 점점 결합되고 있습니다. 그것은 보험 회사나 은행의 청구 절차를 자동화하는 것과 같은 구조화된 업무인 한, 모든 종류의 백 오피스 서비스 운영에 걸쳐 있습니다.
"내가 RPA에 대해 이야기한 대부분의 회사들은 '아, 우리는 단지 사람들이 더 창의적이고 덜 구조화된 작업을 할 수 있도록 하기 위해 RPA를 사용하고 있다'라고 말했다."라고 밥슨 칼리지의 데이븐포트는 말합니다. 그러나 그는 현재의 COVID-19 위기가 심각한 경기침체로 이어질 경우 기업들이 이를 노동자를 대체하는 데 사용할 것이라고 지적했습니다. 그는 "내 추측으로는 기업들이 상당한 양의 일을 자동화할 것이기 때문에 경기침체 이후 실질적인 일자리 감소나 최소한 더딘 고용 성장에 기여할 것"이라고 말합니다.
#5. 현금 흐름 예측 현금 흐름
향후 몇 개월 동안 수익원이 고갈됨에 따라 중소기업들의 현금 흐름은 계속해서 심각한 문제가 될 것으로 보입니다. 하지만 도움이 될 수 있는 많은 AI 설루션 예측이 있습니다. "현금 흐름은 어려운 경제에서 항상 이슈가 되고 있다"라고 Babson College의 Davenport는 말합니다. 현금 흐름 예측을 목적으로 데이터를 분석하는 AI 설루션은 이미 갖춰져 있습니다.
한 가지 중요한 주의 사항은 "현재 환경에 유용한 모델을 만들 수 있는 적절한 데이터 기간을 확보해야 한다"라고 그는 말합니다. 다시 한번 말씀드리지만 AI는 우리가 공급하는 데이터가 대표적일 때만 도움을 줄 수 있습니다.
"과거에 현금이 필요했던 게 뭐였냐고 물어보려면 불황의 경제환경으로 돌아가야 한다. 그리고 다시 말하지만, 이 불경기가 훨씬 더 빨리 일어나고 있는 것처럼 보이기 때문에 어렵다, "고 데이븐포트는 말합니다. 경제 데이터는 천천히 들어오고 경기침체는 일반적으로 마이너스 GDP 성장의 2/4로 정의됩니다. 하지만 경제학자 사이에서는 이미 경기 침체에 빠져 있다는 것에 대해 크게 의심의 여지가 없다고 생각합니다.
#6. 의료지원
코로나 19 위기는 국민 건강이 중심이 되면서 NHS 직원들에게 전례 없는 압력을 가했습니다. 런던 임페리얼 칼리지 경영대학원의 데이터 과학자 겸 수석 교수인 알렉스 리바이로 카스트로 박사는 "의료서비스가 심각하게 흔들리고 있으며, 우리가 사랑하는 국민건강보험이 쿠데타에 근접했을 수도 있다"라고 말했습니다.
그는 보건기술이 심각한 질환이 아닌 질환을 치료할 수 있도록 임시 완충장치를 제공할 수 있으며, 이로 인해 클리닉과 병원은 중환자실에 자유롭게 집중할 수 있게 될 것이라고 말합니다. 예를 들어 닥터 링크(Doctorlink)가 있는데, 이것은 온라인 의사 예약을 제공하고 의학적으로 보증된 진단을 제공할 수 있는 알고리즘을 가지고 있습니다. 또 다른 하나는 환자의 문제를 진단하는 데 도움을 줄 수 있는 AI 기반 건강 앱을 구축하고 있는 바빌론 헬스입니다. 리바이로 카스트로는 "비전문가의 언어를 의학용어로 바꾸고 고통을 유발할 수 있는 것을 추론할 수 있는 챗봇"이라고 말합니다.
Mpharis Direct & Digital의 Dinesh Venugopal 사장은 "매우 바쁘고 자원이 부족한 의료진의 관리 부담을 덜어주고, 환자의 증상 검사와 필요한 정보 기록과 같은 과정을 자동화하는데 매우 유용할 수 있다"라고 말합니다. 환자와 병원 직원들 간의 대면적 상호 작용의 양을 줄임으로써, 이것은 감염 확산의 위험을 줄이는 데 크게 도움이 된다고 그는 말합니다.
#7. 직원 수요, 공급 및 인프라
COVID-19가 발생하는 동안 많은 직원이 자체 격리를 해야 하는 경우 AI는 필요한 직원 수를 분석할 수 있습니다.
봅슨 칼리지의 데이븐포트는 이렇게 말합니다."이 경우 AI는 수요와 공급을 맞추는 데 도움이 될 수 있지만 노동의 관점에서 볼 수 있습니다.기업이 직원을 해고하는 경우 올바른 인원수를 알고 싶어 합니다.특정 기차 나 생산 샤프트를 담당할 충분한 인원을 확보하는 것은 매우 어려울 수 있습니다.”
운송 회사는 한 나라의 사회 기반 시설에서 중요한 부분을 차지합니다. 임페리얼 칼리지 경영대학원의 리바이로 카스트로는 "그들은 한 사회로서 중요한 인프라와 직원들을 건강하게 유지해야 하지만 그들 모두가 중요한 인프라를 원격으로 관리할 수는 없다"라고 말했습니다.
게다가, 특정 형태의 대중교통에서. 리바이로-카스트로는 공항이나 테마파크에서 셔틀버스 등 자율주행차량을 설계·제작하는 회사인 네이비를 인용합니다.
