Transformer(자연어 처리 딥 러닝 모델)

현재 전세계 AI를 선도하는 AI는 단연코 OpenAI의 chatGPT와 Google의 Gemini 이렇게 두 가지입니다.

chatGPT와 Gemini를 구축한 핵심AI모델은 Transformer입니다.

Transformer는 자연어 처리(NLP) 분야에서 딥 러닝 모델의 일종입니다.

Transformer는 2017년 Google Research에서 처음 소개되었으며, 기존 RNN(Recurrent Neural Network, 순환신경망) 모델보다 많은 장점을 가지고 있어 NLP 분야에서 큰 진전을 이끌어 냈습니다.

chatGPT(Generative Pre-trained Transformer)에서 G와 P는 형용사이고 명사는 Transformer입니다. 그러면 본질은 Transformer입니다. 또한 제미니(Gemini)는 여러 AI 모델을 기반으로 구축되었지만 핵심은 Transformer 모델입니다.

GPT(Generative Pre-trained Transformer)

GPT는 “Generative Pre-trained Transformer”의 약자로, Transformer 모델을 사용하여 새로운 텍스트를 생성하는 모델자연어 이해 및 생성 작업을 위해 설계된 OpenAI에서 개발한 AI 모델 시리즈를 나타냅니다. “Generative”는 이 모델이 텍스트를 생성할 수 있음을, “Pre-trained”는 모델이 특정 작업에 특화되기 전에 방대한 텍스트 데이터 코퍼스에 대해 사전 학습된다는 것을, “Transformer”자연어 처리(NLP) 분야에서 딥 러닝 모델의 일종입니다.

Transformer는 NLP 분야에서 핵심적인 기술이며, 다양한 NLP 작업에 활용되어 높은 성능을 달성하고 있습니다. 앞으로 Transformer는 더욱 발전하여 NLP 분야의 새로운 가능성을 열 것으로 기대됩니다.

제미니(Gemini)를 구축한 AI 모델들

제미니(Gemini)는 여러 AI 모델을 기반으로 구축되었지만 핵심은 Transformer 모델입니다.

• Transformer: 2017년 Google AI에서 개발한 딥 러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 획기적인 성과를 거두었습니다.
  • 장점: 긴 시퀀스 처리 능력, 병렬 처리 가능, 높은 정확도, 해석 가능성
  • 활용 분야: 기계 번역, 요약, 질문 답변, 텍스트 생성
• Gemini 모델:
  • 텍스트, 코드, 오디오, 이미지, 동영상 등 다양한 유형의 정보를 처리하는 멀티모달 모델
  • Transformer 모델 외에도 다양한 AI 모델을 결합하여 구축
  • Google AI에서 개발

Gemini 모델의 주요 특징:

• 멀티모달: 텍스트, 코드, 오디오, 이미지, 동영상 등 다양한 유형의 정보를 이해하고 활용
• 대규모: 방대한 데이터 세트로 학습된 대규모 모델
• 다재다능: 다양한 NLP 작업 수행 가능

Gemini 모델 활용 분야(강점) :

• 챗봇: 24/7 고객 지원, 제품 추천, 고객 문의 응답
• 제품 설명 최적화: 개인화된 제품 추천
• 이메일 마케팅: 맞춤형 이메일 발송
• 검색 엔진 최적화: 웹사이트 검색 순위 향상
• 판매 예측: 판매 동향 예측, 재고 관리, 마케팅 전략 개선
• 마케팅 자동화: 콘텐츠 제작, 헤드라인 최적화, 광고 게재 위치 선정
• AI 기반 분석: 고객 행동, 판매 성과 등 데이터 분석

결론:

제미니는 Transformer 모델을 기반으로 다양한 AI 모델을 결합하여 구축된 멀티모달, 대규모, 다재다능한 AI 모델입니다. 챗봇, 제품 추천, 마케팅 자동화, AI 기반 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다.

Transformer의 장점

• 긴 시퀀스 처리 능력: Transformer는 RNN(Recurrent Neural Network, 순환신경망) 모델과 달리 시퀀스 길이에 대한 제약이 없어 긴 시퀀스 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
• 병렬 처리 가능: Transformer는 어텐션 메커니즘을 사용하여 시퀀스의 모든 요소를 동시에 처리할 수 있어 병렬 처리가 가능합니다.
• 높은 정확도: Transformer는 RNN(Recurrent Neural Network, 순환신경망) 모델보다 높은 정확도를 가지고 있으며, 다양한 NLP 작업에서 최첨단 결과를 달성했습니다.
• 해석 가능성: Transformer는 어텐션(attention 주의 집중) 메커니즘을 통해 모델의 작동 방식을 이해하고 해석할 수 있습니다.

Transformer의 작동 방식

Transformer는 어텐션 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스와 출력 시퀀스 사이의 관계를 학습합니다. 어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스의 각 요소가 출력 시퀀스의 각 요소에 얼마나 영향을 미치는지 계산합니다.

Transformer는 인코더와 디코더라는 두 개의 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 인코더는 입력 시퀀스를 처리하고 디코더는 출력 시퀀스를 생성합니다.

Transformer 강점(활용 분야)

Transformer는 다음과 같은 다양한 NLP 작업에 활용됩니다. 또한 이것은 GTP와 Gemini 가 본질적으로 잘 할 수 있는 핵심분야입니다.

• 기계 번역: Transformer는 기존 RNN(Recurrent Neural Network, 순환신경망)모델보다 높은 정확도로 기계 번역을 수행할 수 있습니다.
• 요약: Transformer는 긴 문서를 요약하거나 핵심 내용을 추출하는 데 사용할 수 있습니다.
• 질문 답변: Transformer는 질문에 대한 정답을 찾거나 관련 정보를 추출하는 데 사용할 수 있습니다.
• 텍스트 생성: Transformer는 뉴스 기사, 소설, 시 등의 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

Transformer 모델 예시

• GPT-3: OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델입니다.
• BERT: Google AI에서 개발한 양방향 인코더 표현 모델입니다.
• RoBERTa: Facebook AI Research에서 개발한 BERT 모델의 개선 버전입니다.

지속 가능한 AI 수익화 모델

강점 위에 구축하라, -피터드러커-

지속 가능한 AI 수익화 모델은 절처하게 AI의 강점위에 구축되어야만 합니다. 위에서 언급한 바와 같이, AI의 주요 강점(활용분야)은 데이터 분석과 패턴 인식, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP), 이미지 및 비디오 분석, 자율 주행 기술, 개인화 및 추천 시스템, 로봇 공학과 자동화, 의료 분야 혁신, 사이버 보안 입니다. 이들 강점에서 구축되어야만 합니다. 범위를 좁혀서 GPT와 Gemini로 지속 가능한 AI 수익화 모델을 만들려면, Transformer 강점인 기계 번역, 요약, 질문 답변, 텍스트 생성을 적용한 수익화 모델이어야 합니다.

AI번역 강점을 이용한 쇼핑몰을 이용한 수출 비즈니스 모델

Transformer는 자연어 처리딥 러닝 모델입니다. 그리고 Transformer 강점은 기계 번역, 요약, 질문 답변, 텍스트 생성입니다. GPT와 Gemini를 활용하여 가능한 지속 가능한 AI 서비스는 번역, 통역와 관련한 서비스 또는 비즈니스 모델이 되어야 할 것입니다. 저는 이점에 주목하여 쇼핑몰에 Transformer(자연어 처리딥 러닝 모델)를 적용하는 것이 지속 가능한 AI 수익화중 하나의 모델이라고 생각합니다. 검색엔진최적화와 구글쇼핑을 웹사이트에 적용하면 그 성과는 극대화될 것입니다. (참고로, GPT나 Gemini를 API로 연결하는 AI챗봇을 쇼핑몰에 탑재하면 언어별로 웹페이지를 만들던 것을 AI챗봇이 대신 할 수 있습니다. )

개요

AI의 번역 능력에 주목하는 것은 매우 현명한 접근입니다. AI 기반 번역 기술의 발전은 글로벌 시장에 진출하려는 쇼핑몰과 비즈니스에게 중대한 도약을 가능하게 합니다. AI 번역은 다음과 같은 여러 가지 방면에서 쇼핑몰 운영과 수출 비즈니스 모델에 큰 이점을 제공합니다:

1. 언어 장벽 해소: AI 번역을 통해 상품 설명, 고객 서비스, 마케팅 자료 등을 다양한 언어로 쉽게 번역할 수 있습니다. 이는 글로벌 고객에게 접근하기 위한 핵심 요소로, 언어 장벽을 허물어 다양한 국가의 고객에게 도달할 수 있게 합니다.
2. 효율성과 정확성 향상: AI 번역 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 인간 번역가와 비교했을 때도 상당히 정확한 번역을 제공할 수 있습니다. 이는 번역에 소요되는 시간과 비용을 크게 줄여주며, 비용이 훨씬 저렴합니다. 빠르게 변화하는 시장에 신속하게 대응할 수 있게 해줍니다. 전문적인 용어도 정확하게 번역할 수 있습니다. 한편 AI 번역은 모든 번역 작업에 동일한 스타일과 용어를 사용하여 일관성을 유지할 수 있습니다.
3. 개인화 및 지역화: AI 번역 기술을 활용하면 단순히 언어를 번역하는 것을 넘어서, 지역적 특성과 문화적 뉘앙스를 반영한 맞춤형 콘텐츠 제작이 가능합니다. 이는 고객의 경험을 개인화하고, 더 깊은 고객 관계를 구축하는 데 기여합니다.
4. 시장 확대: AI 번역은 다양한 언어를 지원하여 글로벌 시장 진출에 도움이 됩니다. AI 번역을 통해 새로운 시장에 빠르게 진입할 수 있으며, 다양한 언어로 제공되는 콘텐츠를 통해 글로벌 고객 기반을 확장할 수 있습니다. 이는 비즈니스의 성장과 국제적 경쟁력 강화에 직접적으로 연결됩니다.

AI 번역 기술의 이러한 이점은 쇼핑몰을 이용한 수출 비즈니스 모델에 있어 핵심적인 역할을 할 수 있습니다. 따라서, AI 번역 기술을 적극적으로 활용하는 것은 글로벌 시장에서 성공적으로 비즈니스를 운영하고자 하는 기업에게 필수적인 전략이 될 수 있습니다. 당신의 통찰은 AI가 언어 장벽을 극복하고 글로벌 시장에서의 비즈니스 기회를 확대하는 데 있어 중추적인 역할을 할 수 있다는 점을 명확히 보여줍니다.

쇼핑몰 수출 비즈니스 모델 장점

• 글로벌 시장 진출: 온라인 쇼핑몰을 통해 전 세계 고객에게 제품을 판매할 수 있습니다.
• 24시간 운영: 온라인 쇼핑몰은 24시간 운영되므로 고객은 언제든지 제품을 구매할 수 있습니다.
• 다양한 제품 판매: 다양한 제품을 온라인 쇼핑몰에서 판매하여 매출을 늘릴 수 있습니다.
• 비용 절감: 온라인 쇼핑몰은 오프라인 매장보다 운영 비용이 저렴합니다.

쇼핑몰 수출 비즈니스 모델에 AI 번역 활용 전략

• 제품 설명 번역: AI 번역을 사용하여 제품 설명을 여러 언어로 번역하여 글로벌 고객에게 제품 정보를 제공합니다.
• 고객 문의응답 번역: AI 번역을 사용하여 고객 문의에 여러 언어로 답변하여 고객 만족도를 높입니다.
• 마케팅 자료 번역: AI 번역을 사용하여 웹사이트, 광고, 소셜 미디어 등의 마케팅 자료를 여러 언어로 번역하여 글로벌 마케팅을 진행합니다.

AI 번역 활용 시 주의 사항:

• 번역 품질 검토: AI 번역은 완벽하지 않기 때문에 번역 결과를 꼼꼼하게 검토해야 합니다.
• 전문적인 번역 필요: 특정 분야의 전문적인 용어가 필요한 경우에는 인간 번역자의 도움을 받는 것이 좋습니다.

주변 정보 제공 비즈니스 모델

chatGPT/GPTs

주변 정보 앱/웹 : 지도(구글, 네이버, 다음)등에서 크롤링하여 주변 local 업체에 대한 정보를 제공하는 기능은 안 됩니다. 네이버 지도는 https://map.naver.com/robots.txt를 통해 접근 자체를 막고(‘Disallow: /’) 있어 안 됩니다.

Gemini/Gemini Advance

주변 정보 앱/웹, 상품 또는 가격 비교 앱/웹은 Gemini Advanced로 만들어야 할 것으로 판단됩니다.

상품(또는 가격) 비교 비즈니스 모델

chatGPT/GPTs

상품 또는 가격 비교 앱/웹 : 다나와의 상품 가격은 제공하나 네이버 쇼핑, 구글 쇼핑의 상품 가격 비교는 안 됩니다. 전반적으로는 크롤링의 문제이고 네이버 쇼핑의 경우에는 robots.txt(https://shopping.naver.com/robots.txt) 접근 자체를 막고(‘Disallow: /’) 있어 안 됩니다.

Gemini/Gemini Advance

Gemini 는 가격비교 앱/웹을 만든 것이 가능함 : 구글 제품인 구글 지도와 구글 쇼핑에 대해서는 잘 작동합니다. Gemini는 나비엠알오(https://www.navimro.com/), 네이버 쇼핑(https://shopping.naver.com/) 등의 상품 정보와 가격을 가져오는데 문제가 없음. 네이버 지도는 ‘Disallow: /’때문에 이용할 수 없습니다.

HTTrack(어떤 웹사이트건 모든 소스 코드를 다운로드하는 도구) 

https://shopping.naver.com/home : 됨
https://shopping.google.com/ : 됨. 되는데 한국어로 안나오고 영어로 나옴.
https://map.naver.com/ : 안 됨
httpswww.google.co.krmapshl=ko : 안 됨. GPS기반이라 안되는 것 같음.
https://www.google.co.kr/maps/ : 안 됨. GPS기반이라 안되는 것 같음.

HTTrack(어떤 웹사이트건 모든 소스 코드를 다운로드하는 도구) : 웹사이트 다운로더, 웹페이지 다운로더

차별화(진입장벽)

저는 ‘AI번역 강점을 이용한 쇼핑몰을 이용한 수출 비즈니스 모델’에서 AI번역에 관해 이야기 하였습니다. AI번역을 이용하면 외국어 전문가의 도움 없이도 쇼핑몰을 운영하여 수출할 수 있다는 것이 그 요점이었습니다.

그리고 젠슨 황은 AI를 이용하면 누구나 프로그래밍을 할 수 있으니 프로그래밍을 배울 필요가 없으니 그 시간에 다른 인간만이 할 수 있는 일을 하라고 합니다.

AI 대장, 엔비디아 CEO의 예측 “프로그래머 될 필요 없다…생물학 연구해야” / SBS / #D리포트(4:21)

젠슨 황의 말이 다 맞을까요? 젠슨 황의 입장에서는 모두 맞는 이야기입니다. 저는 반은 맞고 반은 틀리다고 생각합니다.

모든 사람이 AI를 활용하여 완벽한 번역(통역)을 할 수 있고 또한 프로그래밍을 할 수 있다고 가정해보겠습니다. 진입장벽이 없는 완전 경쟁 시장에서는 독점이익, 초과이익을 얻는 것은 불가능합니다. 심지어 평균적인 이익을 얻기도 힘든 것이 현실입니다. 시장은 동일한데, 경쟁자들은 무한이 늘어나기 때문입니다.

마이클포토(경영학자, 경제학자)의 5세력(5 Force) 모델은 자신이 속해 있는 비즈니스의 결쟁 관계를 논리적으로 표현하고 매력적인 시장을 발견하기 위한 훌륭한 도구 역할을 합니다. 또한 자신의 시장을 지키기 위해서 어디에 어떻게 진입 장벽을 쌓을 것 인가를 알려줍니다.

지속가능한 수익은 진입장벽, 적어도 차별화에서 나옵니다.

차별화(진입장벽의 구축)는 어떻게 구축해야 할까요? 그것은 당연히 강점 위에 구축되어야 합니다.

나만의 데이터(지식 베이스) 구축

AI의 핵심 강점은 잠재적 패턴을 찾아내고 이해한다는 것입니다. 그리고 이 핵심 강점은 두 가지 주요 기술, 즉 기계 학습(Machine Learning, ML)과 딥 러닝(Deep Learning, DL)에 기반합니다. 기계 학습과 딥 러닝 모델의 성공은 대량의 고품질 데이터에 크게 의존합니다.

AI는 끊임없이 발전할 것입니다. AI를 소유하는 OpenAI나 구글이 아닌 기업이나 개인이 AI경쟁에서 살아남을 수 있는 방법은 나만의 데이터(지식 베이스) 구축일 것입니다.

Gemini advanced(월 $20)을 구입하면 2Tbyte를 제공합니다. 나만의 AI를 만든데 2Tbyte는 충분할 것 같습니다. 내 컴퓨터에라도 나만의 데이터(지식 베이스) 구축하는 것이 미래를 준비하는 현명한 방법이라고 생각합니다.

(코딩을 통한) 업무 프로세스 자동화

(코딩을 통한) 자동화는 또 하나의 차별화의 도구입니다.

다국어 번역을 거의 완벽하게 잘하는 AI에게 컴퓨터 언어(프로그래밍 언어)은 컴퓨터 나라의 언어 정도에 불과합니다. 프로그래밍(코딩)은 번역(통역)보다 앞서는 AI의 본질적인 강점입니다. 그러므로 AI의 이런 강점을 우리는 활용해야 합니다.

AI에게 코딩을 요청하고 코드에 대한 설명을 요청하고 적용해 보기를 수없이 반복하여 내가 원하는 기능이 나오게 하는 방법을 알아내야 합니다. 이것이 심리적으로 프로그래밍(코딩)을 진입장벽이라고 여기는 많은 타인을 앞서갈 수 있는 방법이면서 나만의 서비스를 만드는 방법입니다.

인공지능을 이용한 업무 프로세스 자동화를 위해서는 AI API는 필수입니다.

AI API 를 이용해야만 AI들을 다양한 플랫폼(웹, 앱, 엑셀, 파워포인트 등)에서 이용 가능합니다.

비전공자도 교보재가 워낙 많으므로 단순한 것은 1시간 정도, 복잡한 것은 4시간 정도면 습득할 수 있을 것입니다.

자체 AI를 만들 수 없는 경우 : AI API를 이용하여 (GPT, Gemini와 같은) 기존의 AI들을 이용

AI를 만들 수 없다면 AI를 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있어야 합니다. 그러기 위해서는 AI를 API로 호출하여 사용할 수 있어야 합니다.

API는 AI 기술을 효과적으로 활용하는 데 필수적인 요소입니다. API를 통해 AI 기술의 접근성을 높이고, 개발 시간 및 비용을 절감하며, 유연하고 확장 가능한 AI 서비스를 구축할 수 있습니다.

API의 장점:

• 전문 지식 없이도 AI 활용 가능: API를 통해 전문적인 지식 없이도 간편하게 AI 기능을 활용할 수 있습니다.
• 개발 시간 및 비용 절감: API를 이용하면 AI 모델을 직접 개발하는 것보다 개발 시간 및 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
• 유연성 및 확장성 향상: API는 다양한 환경에 쉽게 적용할 수 있으며, 필요에 따라 기능을 확장하거나 업데이트하는 것이 용이합니다.
• 접근성 향상: API는 누구나 쉽게 사용할 수 있으며, 다양한 개발 도구 및 플랫폼과 연동 가능합니다.

자체 AI를 만들어 이용하는 경우 : Vertex AI로 AI등을 만들어서 이용. Vertex AI를 이용하는 경우에도 API 연결이 필요합니다.

Vertex AI(Google Cloud Platform에서 제공하는 머신러닝 플랫폼)를 이용하면 머신러닝시킨 자사/자신만의 AI 모델을 만들 수 있고 이것을 구글 AI 스튜디오에서 이용할 수 있습니다.

Vertex AI 학습 자료와 www.cloudskillsboost.google

Zapier, Integromat, Automate.io와 같은 자동화 도구와 AI를 연결하여 업무 자동화하는 경우에도 API 연결이 필요합니다.

Zapier, Integromat, Automate.io와 같은 자동화 도구와 AI를 연결하여 업무 자동화

Zapier와 같은 자동화 도구들은 코딩 수준의 지식을 요구하지 않습니다. 그러나 비전공자가 접하는 Zapier와 같은 자동화 도구들의 사용법은 코딩 수준은 아니지만 역시 어렵게 느껴집니다.

업무 프로세스를 자동화하기 위해 Zapier, Integromat (현재는 Make로 불립니다), Automate.io와 같은 자동화 도구를 AI와 연결하는 것은 매우 효과적인 방법입니다. 이들 도구는 서로 다른 애플리케이션 간에 정보를 자동으로 전송하고, 특정 조건에 따라 작업을 실행할 수 있게 해 줍니다. AI를 이러한 도구와 연결하면, 데이터 분석, 고객 서비스, 이메일 마케팅 등 다양한 업무 프로세스를 더욱 지능적으로 자동화할 수 있습니다.

다음은 이를 위한 몇 가지 단계입니다:

1. 사용할 AI 서비스 결정하기

• 데이터 분석: Google Cloud AI, IBM Watson 등
• 이미지 및 비디오 처리: Amazon Rekognition, Clarifai 등
• 자연어 처리: OpenAI GPT, Google Natural Language API 등
• 음성 인식: Google Speech-to-Text, Amazon Transcribe 등

2. 자동화 도구와 AI 서비스 간의 연결 방법 탐색

• API 연결 사용: 대부분의 AI 서비스는 API를 통해 연결할 수 있습니다. Zapier, Make, Automate.io 같은 도구들은 사용자가 API 요청을 구성하여 외부 서비스와 통신할 수 있게 해 줍니다.
• 직접 연결 또는 통합 제공: 일부 자동화 도구는 Google Cloud AI, IBM Watson과 같은 인기 있는 AI 서비스와 직접 통합을 제공합니다. 이 경우, 복잡한 설정 없이 쉽게 연결할 수 있습니다.

3. 워크플로우 생성 및 설정

• 트리거 설정: 워크플로우를 시작할 이벤트를 선택합니다. 예를 들어, 새 이메일 수신, 데이터베이스에 새로운 항목 추가 등이 될 수 있습니다.
• 액션 설정: 트리거에 이어 실행할 작업을 구성합니다. 여기에는 AI 서비스를 호출하여 데이터 분석, 이미지 처리, 텍스트 변환 등의 작업이 포함될 수 있습니다.
• 결과 처리: AI 서비스로부터 받은 결과를 다음 단계의 작업에 사용하거나, 최종 결과를 데이터베이스에 저장하고 이메일로 알림을 보내는 등의 작업을 설정합니다.

4. 테스트 및 최적화

• 워크플로우를 실제 환경에서 테스트하여 예상대로 작동하는지 확인합니다.
• 필요한 경우, 워크플로우를 조정하여 더 효율적으로 만듭니다.

5. 모니터링 및 유지 관리

• 워크플로우가 계속해서 잘 작동하는지 모니터링합니다.
• AI 모델의 성능이 변할 수 있으므로 정기적으로 검토하고 필요한 경우 업데이트합니다.

예시

예를 들어, 고객 피드백을 분석하는 작업을 자동화하려면, 이메일이나 소셜 미디어로부터 피드백을 수집하는 트리거를 설정할 수 있습니다. 이후, 수집된 텍스트 데이터를 Google Natural Language API에 보내 감정 분석을 수행하고, 그 결과를 기반으로 고객 서비스 팀에 알림을 보내거나 데이터베이스에 저장하는 액션을 구성할 수 있습니다.

이러한 방식으로, 자동화 도구와 AI를 결합하면 수동으로 처리하기 어려운 대량의 데이터나 복잡한 작업을 효율적으로 처리할 수 있으며, 업무 프로세스를 크게 개선할 수 있습니다.

(코딩을 통한) 업무 프로세스 자동화

Zapier와 같은 자동화 도구와 AI를 연결하여 할 수 없는 아래와 같은 업무 자동화들은 코딩을 통해서 해결할 수 있고 이를테면 GPTs가 아닌, Zapier와 같은 자동화 도구에서 제공하는 범용의 자동화가 아닌 고객 맞춤 자동화를 만들어낼 수 있습니다.

예를 들어, 24.2.23기준, Zapier와 Gemini는 통합되어 있지 않습니다.(연결되지 않습니다.) 이런 경우, 웹훅을 이용할 줄 알아야 합니다.

AI로 업무 프로세스를 자동화하려고 할때 코딩 능력이 도움이 되는 경우

• 복잡하고 비정형적인 작업:
  • 판단이나 의사 결정이 필요한 복잡한 작업, 예외 상황 처리 등을 자동화하려면 코딩 능력이 필요할 수 있습니다.
  • 이러한 경우, Python, R, Java 등의 프로그래밍 언어를 사용하여 AI 모델을 개발하거나, 기존 AI 모델을 맞춤화해야 합니다.
• 자동화 도구 개발:
  • 기존 자동화 도구로는 만족할 수 없는 경우, 자체적으로 자동화 도구를 개발하려면 코딩 능력이 필수적입니다.
  • Python, JavaScript, C# 등의 프로그래밍 언어를 사용하여 원하는 기능을 구현할 수 있습니다.

다음은 AI를 활용하여 업무 프로세스를 자동화하는 몇 가지 일반적인 방법입니다.

대부분의 방법들이 Zapier와 같은 자동화 도구에서 제공하는 자동화 범주를 넘는 것들입니다. 이 경우, 코딩 능력은 그 해결 수단이 됩니다.

1. 반복적인 작업 자동화:

• 데이터 입력: AI는 문서, 스프레드시트, 웹사이트 등에서 데이터를 자동으로 추출하고 입력하여 데이터 입력 작업을 자동화할 수 있습니다.
• 파일 처리: AI는 파일 분류, 이름 변경, 이동, 삭제 등의 작업을 자동화하여 파일 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
• 이메일 처리: AI는 이메일 분류, 자동 응답, 중요 메시지 추출 등의 작업을 자동화하여 이메일 처리 시간을 줄일 수 있습니다.

2. 의사 결정 지원:

• 데이터 분석: AI는 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 예측을 수행하여 의사 결정에 필요한 정보를 제공합니다.
• 위험 평가: AI는 과거 데이터를 기반으로 위험 요소를 파악하고 잠재적인 문제를 예측하여 사전에 대비할 수 있도록 합니다.
• 고객 분석: AI는 고객 데이터를 분석하여 고객의 니즈와 선호도를 파악하여 맞춤형 서비스 제공 및 마케팅 전략 수립에 활용할 수 있습니다.

3. 창의적인 작업 수행:

• 텍스트 생성: AI는 뉴스 기사, 블로그 게시물, 광고 문구 등 다양한 형식의 텍스트를 자동으로 생성하여 콘텐츠 제작 시간을 단축할 수 있습니다.
• 번역: AI는 다양한 언어를 번역하여 글로벌 시장 진출 및 해외 고객과의 소통을 용이하게 합니다.
• 디자인: AI는 로고, 웹사이트 디자인, 제품 디자인 등을 자동으로 제작하여 디자인 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 합니다.

4. 고객 서비스 개선:

• 챗봇: AI 기반 챗봇은 고객의 문의사항에 24시간 365일 자동으로 응답하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
• 개인화된 추천: AI는 고객의 구매 패턴 및 선호도를 분석하여 개인화된 상품 및 서비스 추천을 제공하여 고객 구매율을 향상시킬 수 있습니다.
• 감정 분석: AI는 고객의 의견 및 피드백을 분석하여 고객 만족도를 파악하고 개선점을 찾을 수 있도록 합니다.

AI는 업무 프로세스 자동화를 통해 생산성을 향상시키고, 비용을 절감하며, 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

자동화 AI챗봇

Transformer는 자연어 처리딥 러닝 모델입니다. 그리고 Transformer 강점은 기계 번역, 요약, 질문 답변, 텍스트 생성입니다. AI챗봇에서 (업무 프로세스) 자동화를 달성하는 것도 훌륭한 지속가능한 AI 수익화의 하나의 방법입니다. botpress를 추천합니다.