B2B에 인공지능 기술을 적용하는 방법과 사례

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종종 인공지능이 B2C 분야의 기업에만 적용된다는 잘못된 인식이 있습니다. B2C 기업은 고객이 더 많기 때문에 AI에 영향을 미치는 데 활용할 수 있는 데이터가 더 많은 것으로 생각됩니다. 하지만, 인공지능 기술은 B2C 회사만큼 B2B 회사와도 관련이 있습니다. 모든 B2B 기업은 AI가 더 나은 제품을 생산하고, 더 나은 서비스를 제공하고, 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 도움이 되는 방법을 평가하는 것이 중요합니다. 여기 몇몇 B2B 회사들이 오늘날 인공지능을 사용하는 몇 가지 방법들이 있습니다.

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제품 수준 향상

인공지능이 B2B 기업을 지원하는 방법 중 하나는 더 나은 제품을 만드는 것을 돕는 것입니다. 의료 분야에서, 인공지능은 지멘스 헬시너스가 AI 알고리즘으로 구동하는 CT 스캐너와 같은 많은 혁신적인 도구 뒤에 있습니다. 이 도구는 방사선과 의사가 각 환자에게 맞는 단계별 지침을 통해 가능한 최상의 이미지를 획득할 수 있도록 도와줍니다. 인공지능의 지원으로 임상 의사 결정이 보다 정량적이고 정확해질 수 있습니다. 또한 인공지능은 예측적인 유지보수를 가능하게 하여 제품 성능을 향상시키고 비용이 많이 드는 다운타임을 줄입니다

 

서비스 수준 향상

고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 인공지능을 사용하는 많은 기업들이 있습니다. 오토데스크는 지능형 디자인 소프트웨어를 통해 설계 및 제작 방법을 변경할 수 있습니다. 오토데스크는 기계 학습을 통해 고객에게 제조, 건축, 엔지니어링 및 건설 자동화 생성 설계 기술을 제공합니다. 인공지능은 기계 학습, 자연어 처리 능력, 예측 분석을 특징으로 하는 고객 관계 관리 시스템인 Salesforce Einstein의 배후에도 있습니다. 이를 통해 기업의 영업 및 마케팅 서비스를 혁신할 수 있습니다. 트랜잭션 처리 및 데이터 웨어하우징과 관련하여 Oracle의 자율 데이터베이스는 운영 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

 

비즈니스 프로세스를 개선

B2B 조직을 포함한 모든 기업을 지원하는 가장 강력한 방법 중 하나는 비즈니스 프로세스를 개선하는 것입니다. B2B 기업은 업계에서 경쟁력을 유지하려면 AI 기술을 채택해야 합니다. AI는 마케팅, 채용/인력, 금융, 제조 등 지원 서비스에서 비즈니스 프로세스로 판도를 바꾸고 있습니다. 또한 여러 기능에서 다양한 작업을 자동화하면 비용을 절감할 수 있습니다.

 

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제조업

제조 분야에서는 인공지능과 기계 학습이 혁신적이었습니다. 공급망 및 재고 관리에서 예측 유지 보수에 이르기까지 모든 것이 개선되었거나 제조를 위한 Industry 4.0 혁신에서 비롯되었습니다. 머신 러닝의 도입으로 McKinsey는 예측 오류가 최대 50%까지 감소할 것으로 예측했으며, 제조 과정의 모든 단계에서 유사한 비용과 시간을 절약할 수 있다고 예측했습니다.

 

마케팅 분야

영업 및 마케팅 프로세스에 인공지능이 투입되면 웹 사이트, 소셜 미디어 계정 및 연락처 데이터베이스의 데이터를 분석하여 생성된 리드 수와 해당 리드의 품질을 개선하는 데 도움이 되는 통찰력을 얻을 수 있습니다. AI 기술과 머신 러닝 덕분에 가능한 마케팅 캠페인의 초개인화 또한 관련 콘텐츠를 적시에 제공할 수 있기 때문에 부분적으로 B2B 비즈니스 성과를 높일 수 있습니다. 이제 챗봇과 기타 AI 기반 통신 시스템이 연중무휴 고객 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.

 

HR 분야

인적자원(HR)에 인공지능을 도입하는 기술이 있습니다. 보통의 HR 기능이 인간에게 집중돼 있지만, 인공지능이 다른 분야처럼 인사 부문을 최적화하고 분석하는 데 도움을 줄 수 있는 것이 현실입니다. 디지털 플랫폼을 사용하여 입사 지원을 했다면 직장에서 AI를 경험한 적이 있습니다. 알고리즘은 자격 증명을 스캔하여 열려 있는 위치에 적합함을 나타낼 수 있는 관련 용어를 이력서에서 찾습니다. 하지만 단순히 AI 통합의 혜택을 채용하는 것만이 아닙니다. AI의 통찰력은 인사부서가 직원 조회를 이해하고 직원들의 피드백을 분석하여 데이터 중심 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 직원의 피드백에 효과적이고 정확하게 대응하면 직원의 경험을 개선할 수 있습니다.

 

재정, 파이낸스 분야

금융 분야는 이미 디지털 워크플로우와 데이터베이스에 크게 의존하고 있기 때문에 AI 및 머신 러닝 애플리케이션에 매우 적합합니다. 확실히, AI가 재무 부서의 자금을 조달하는 데 도움이 되는 가장 큰 비용 센터와 영역 중 하나는 부정 행위를 예방하고 탐지하는 것입니다. AI는 과거 데이터를 신속하게 처리하고 학습하여 현재의 현실에 학습하고 부정 행위를 탐지할 수 있습니다. 또한, AI는 재무 및 회계와 관련된 많은 일상적인 작업을 자동화하여 전문 인력이 보다 적합한 작업을 수행할 수 있도록 할 수 있습니다.

 

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