내부 인공 지능은 ‘DX Suite’ AI-OCR과 생성 AI 에이전트 ‘Heylix’로 데이터 입력 작업 지원으로 유명한 회사로서, 최근 5월 31일에 개최된 회의에서 이들의 비즈니스 전략을 소개했습니다. CEO Takuji Watanuki는 회사의 개발 가속화를 위한 XResearch 팀과 성장하는 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO) 시장에 대응하기 위해 Heylix 에이전트를 DX Suite 고객에게 홍보하는 노력을 강조했습니다.
Heylix 에이전트는 이미 구현 단계에 이르렀습니다. 특히, 2023년 11월 77은행과의 공동 프로젝트는 은행 업무를 향상시킬 것으로 예상되며, 2024년 4월 솜포 재팬 보험은 화재 보험 부문의 비정형 데이터 구조화에 인공 지능을 도입할 예정입니다. 게다가, 교토 현립대학 의학대학과의 협력을 통해 희귀 안구 표면 질환의 예후를 예측함으로써 의사들을 지원하는 인공 지능 개발에 이르렀습니다.
와타누키는 수익 구조에 대대적으로 기여하는 수익을 생성하는 모델을 구축하기를 희망하여 새로운 주식 사업 모델을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 회사의 비즈니스 변형에서 생성 AI를 활용하는 프레임워크는 세 가지 단계로 분류됩니다: 첫 번째는 다중 모달 AI를 사용하여 다형식 데이터 처리, 두 번째는 AI 에이전트가 직원 업무를 대체하는 것으로, 세 번째는 AI 에이전트가 비즈니스 자원을 최적화하여 경영진을 지원하는 것입니다.
내부 인공 지능은 파트너 회사가 AI와 LLM 인프라의 복잡성 없이 고급 AI를 서비스에 통합할 수 있도록 Heylix SDK 및 Heylix API를 공개할 계획입니다. 목표는 파트너사와의 비즈니스 개발을 통해 서비스를 플랫폼화하는 것입니다.
현재 주요 수익원은 2024년 6월과 7월에 업데이트 예정인 DX Suite로부터 발생하고 있습니다. 내부 인공 지능은 BPO 비즈니스에 집중을 재조정하고 시스템 통합을 촉진하며 2025 회계 연도에 OCR 시장을 확대할 계획입니다. 내부 인공 지능은 BPO 시장 확대를 통해 다른 기업과의 파트너십을 통해 처리 속도를 향상시키고 문서 읽기 능력을 향상시키며 기업을 위한 맞춤형 운영 기반을 만들어 고객 가치를 자동화하여 극대화하는 것을 목표로 합니다. 청사진 OCR 기능 지원이 예정되어 있는 OCR 시장에서의 확장도 예견되고 있습니다.
신뢰성 있는 AI-OCR 및 예측 AI 프로젝트를 확장하는데 중요한 논의 및 질문을 고려할 수 있습니다:
주요 질문과 대답:
1. AI-OCR 기술이 BPO 산업에 어떻게 기여하나요?
AI-OCR(인공 지능 광학 문자 인식) 기술은 BPO 기업이 대량의 문서와 데이터를 처리하는 능력을 크게 향상시켜 속도와 정확성을 높입니다. 이 기술은 인쇄된 또는 필기체 텍스트를 읽을 뿐만 아니라 문맥을 이해하여 데이터 추출 및 처리를 효율적으로 합니다.
2. 예측 AI가 의료 및 보험 분야에서 어떤 역할을 하는가요?
예측 AI는 건강 관리 분야에서 질병 진단이나 환자 결과를 예측하는 데 유용하며, 보험에서는 위험 평가, 사기 탐지 및 보험 정책 맞춤화에 도움을 줄 수 있습니다.
3. BPO에서 AI를 구현하는 데 관련된 일부 도전 과제는 무엇인가요?
고비용 및 복잡성의 AI 시스템, AI 모델을 교육하기 위해 대규모 데이터셋이 필요한 문제, 잠재적인 직원 이동 우려, 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제와 관련된 문제 등이 있습니다.
주요 도전이나 논란:
– 직업 안정성: AI-OCR과 예측 AI가 제공하는 작업 자동화로 데이터 입력 및 분석 직종의 직업 안정성에 대해 우려가 생길 수 있습니다.
– 데이터 개인 정보 보호: 민감한 데이터 처리에 AI를 증가 사용하는 상황에서, 회사는 데이터 개인 정보 보호 법 및 규정 준수를 엄격히 지켜야 합니다.
– 통합 복잡성: 기존 인프라 내에서 AI 솔루션을 구현하는 것은 복잡할 수 있으며, 주의 깊은 기획과 실행이 필요합니다.
장점:
– 데이터 처리 및 예측 분석에서 효율성과 정확성이 향상됩니다.
– 자동화 및 수동 노동 감소로 장기적으로 비용을 절감할 수 있습니다.
– BPO 클라이언트를 위한 고급 기술을 통한 서비스 제공 향상.
– 비즈니스 운영과 고객 선호도에 대한 보다 훌륭한 의사 결정을 가능하게 합니다.
단점:
– 초기 설정 비용 및 통합의 복잡성.
– 자동화로 인한 직원 감소 가능성.
– 기술에 의존하다 보면 취약성이나 운영 위험이 발생할 수 있습니다.
– 최신 기술과 데이터로 AI 시스템을 지속적으로 업데이트 및 유지해야 하는 요구사항.
내부 인공 지능은 AI 기술을 기업 운영에 통합하여 경쟁력을 유지하고 디지털 변혁의 성장하는 요구를 충족하기 위한 더 큰 추세의 일환입니다. AI-OCR과 예측 AI 기능과 같은 고급 도구를 제공하는 AI inside와 같은 기업이 혁신을 계속하며 BPO 산업의 미래를 형성하며 기술과 노동, 데이터 보안 및 AI의 윤리적 사용 사이의 상호 작용에 대한 새로운 질문을 제기합니다.
AI-OCR, 예측 AI 및 BPO 주제에 대한 자세한 정보는 다음과 같은 관련 도메인을 살펴보십시오:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
이 회사들은 AI 및 클라우드 서비스 분야의 선두 주자로서 종종 BPO 부문과 AI 발전에 대한 백서와 통찰을 발표합니다.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw