AI inside, 데이터 입력 작업에 대한 지원으로 유명한 ‘DX Suite’ AI-OCR과 생성 AI 에이전트 ‘Heylix’로 알려진 회사가 5월 31일에 개최된 최근 회의에서 그들의 비즈니스 전략을 선보였습니다. CEO Takuji Watanuki는 회사의 XResearch 팀을 통해 개발 가속화를 목표로 하고 Heylix 에이전트를 DX Suite 고객에게 홍보하여 계속 성장하고 있는 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO) 시장에 대응한다는 포부를 강조했습니다.
Heylix 에이전트는 이미 실행 단계에 도달했습니다. 특히, 2023년 11월 77은행과의 협업 프로젝트는 은행 운영을 개선하며, 2024년 4월 SOMPO Japan Insurance은 화재 보험 분야의 비정형 데이터를 구조화하기 위해 AI를 도입할 계획입니다. 또한 교토현립의학 대학과의 파트너십은 희귀 안안 병의 진행을 예측하여 의사들을 지원하는 AI 개발을 이끈 바 있습니다.
Watanuki는 생성 AI를 활용한 새로운 주식 사업 모델을 만들고, 생성된 수익이 수익 구조에 심대한 기여를 하는 모델을 구축하고자 합니다. 회사가 비즈니스 변형에 생성 AI를 활용하는 프레임워크는 세 가지 단계로 분류됩니다: 첫 번째는 다중 형식 데이터를 다중 모달 AI를 사용하여 처리하는 것이고, 두 번째는 AI 에이전트가 직원의 업무를 대체하는 것입니다. 그리고 세 번째는 AI 에이전트를 통해 경영진을 지원하여 비즈니스 자원을 최적화하는 것입니다.
AI inside는 파트너 회사가 AI 및 LLM 인프라의 복잡성 없이 첨단 AI를 서비스에 통합할 수 있도록 Heylix SDK 및 Heylix API를 공개할 계획이며, 이를 통해 협력사들과의 사업 개발을 통해 서비스를 플랫폼화하고자 합니다.
현재 주요 수익은 2024년 6월과 7월에 업데이트 예정인 DX Suite에서 발생하며, AI inside는 2025 재무년도에 BPO 비즈니스에 중점을 재조정하고 시스템 통합을 촉진하고 OCR 시장을 확대할 계획입니다. AI inside는 BPO 시장의 지속적인 확장을 통해 처리 속도를 향상시키고 문서 독해 능력을 향상시키며, 기업들과의 협력을 통해 비즈니스에 맞는 운영 기초를 만들고 고객 가치를 극대화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 계획된 청사진 OCR 기능 지원으로 OCR 시장 확장도 예견됩니다.
BPO 확장을 통한 혁신적인 AI-OCR 및 예측 AI 프로젝트에 관련된 주제에는 다음과 같은 몇 가지 이슈와 질문이 중요할 수 있습니다:
주요 질문과 답변:
1. AI-OCR 기술이 BPO 산업에 어떻게 기여하나요?
AI-OCR (인공지능 광학 문자 인식) 기술은 대량 문서와 데이터를 증가된 속도와 정확성으로 처리할 수 있는 능력을 크게 향상시킵니다. 이 기술은 인쇄된 또는 손으로 쓴 텍스트를 읽기뿐만 아니라 문맥을 이해하여 데이터 추출과 처리를 더 효율적으로 만듭니다.
2. 예측 AI가 의료 및 보험 분야에서 어떤 역할을 하나요?
예측 AI는 많은 양의 데이터를 분석하여 미래 사건이나 추세를 예측하는 데 유용한데요, 특히 의료 분야에서 질병을 진단하거나 환자 결과를 예측하는 데 유용합니다. 보험에서는 위험 평가, 사기 탐지 및 보험 정책을 맞춤화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
3. BPO에 AI를 도입하는 데 어떤 문제가 있나요?
높은 초기 비용과 AI 시스템의 복잡성, AI 모델을 훈련하기 위한 대량 데이터셋의 필요성, 잠재적인 직원 이직 우려, 데이터 개인 정보 보호 및 보안과 관련된 문제가 포함됩니다.
주요 도전과 논쟁:
– 고용 안정성: AI-OCR 및 예측 AI가 제공하는 작업 자동화로 인해 데이터 입력 및 분석 업무를 하는 사람들의 고용에 대한 우려가 있을 수 있습니다.
– 데이터 개인 정보 보호: 민감한 데이터 처리에 AI를 더 많이 사용함에 따라 회사들은 데이터 개인 정보 보호 법과 규정을 엄격히 준수해야 합니다.
– 통합 복잡성: 기존 인프라 안에 AI 솔루션을 구현하는 것은 복잡하며 신중한 계획과 실행이 필요합니다.
장점:
– 데이터 처리 및 예측 분석에서 향상된 효율성과 정확성.
– 자동화와 수동 노동 감소로 장기적으로 비용 절감.
– BPO 고객을 위한 첨단 기술을 통한 서비스 제공 증대.
– 비즈니스 운영 및 고객 선호도에 대한 보다 나은 의사 결정을 가능하게 하는 더 큰 통찰력.
단점:
– 초기 설치 비용 및 통합의 복잡성.
– 자동화로 인한 인력 감축 가능성.
– 기술에 대한 의존은 잘 관리되지 않을 경우 취약점이나 운영 리스크로 이어질 수 있습니다.
– 최신 기술과 데이터로 AI 시스템을 지속적으로 업데이트 및 유지해야 합니다.
AI inside는 AI 기술을 사업에 통합하여 경쟁력을 유지하고 디지털 변환의 증가하는 요구를 충족시키는 기업의 일환입니다. AI inside와 같은 기업이 AI-OCR 및 예측 AI 능력과 같은 첨단 도구를 제공함으로써 BPO 산업의 미래를 형성하는 것뿐만 아니라 기술과 노동, 데이터 보안 및 AI의 윤리적 사용 사이의 상호작용에 대한 새로운 질문을 던집니다.
AI-OCR, 예측 AI 및 BPO 주제에 대한 자세한 정보는 다음 관련 도메인을 탐색하세요:
– IBM
– Microsoft
– Google
– Salesforce
이 기업들은 AI 및 클라우드 서비스 분야의 선두주자로서 BPO 부문 및 AI 개발에 대해 백서와 통찰력을 자주 발표합니다.
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl