기계 학습은 고객 경험을 개선하고 직원 생산성을 높이는 것부터 비용 절감과 사기 행위 방지에 이르기까지 비즈니스 목표를 달성하고 디지털 트랜스포메이션 속도를 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 하지만 기계 학습 적용을 어디에서 시작해야 할지 알기 어려울 수도 있습니다. 이런 경우 실질적이며 효과가 검증된 기계 학습 사용 사례를 구현해보면 어려움 없이 빠르게 실제 비즈니스에서 효과를 얻을 수 있습니다.
구체적인 비즈니스 성과를 염두에 두고 있든, 아직 초기 검토 중이든 상관없습니다. 다음과 같은 사용 사례 중 하나를 참조하여 첫발을 디디면 기계 학습 여정을 한결 빠른 속도로 진행할 수 있습니다.
![](https://d1.awsstatic.com/global-campaigns/2020%20Global%20Campaigns/ML%20Use%20Cases%20Refresh/_contact_center_graphic.02c4d0258c0ae1a8808f216ccc8db6ccb25fe808.png)
고객 센터에 인텔리전스 추가
고객 센터에 기계 학습을 통합하여 고객 서비스 경험을 개선하고 비용도 절감하세요. 지능형 채팅과 음성 봇, 음성 감정 분석, 실시간 통화 분석 및 상담원 지원, 통화 후 분석 등 다양한 기능을 더하여 고객과의 상호작용을 빠짐없이 개인화하고 전반적인 고객 만족도를 개선할 수 있습니다.
![](https://d1.awsstatic.com/global-campaigns/2020%20Global%20Campaigns/ML%20Use%20Cases%20Refresh/idp_graphic.36bbc4822e0b069f2f84978157ec8ea9d7518420.png)
자동 데이터 추출 및 분석
대출 신청서나 의료 양식 같은 문서에서 신속하게 텍스트와 데이터를 추출할 수 있으므로 더 이상 수작업을 할 필요가 없습니다. 수백만 페이지에 달하는 문서를 몇 시간 만에 처리하여 귀중한 인사이트를 얻고, 지능형 문서 처리를 기반으로 한 인간 검토 과정을 구현할 수도 있습니다.
![](https://d1.awsstatic.com/global-campaigns/2020%20Global%20Campaigns/ML%20Use%20Cases%20Refresh/intelligent_search_graphic.5fec63ca97af90eab082bcfe3afa36efd2cce4c6.png)
지능형 검색으로 원하는 정보를 더욱 빠르게 찾기
직원, 고객과 파트너에게 정확하고 유용한 정보를 신속하게 전달하여 직원 생산성을 높이고 고객 만족도도 향상할 수 있습니다. 지능형 검색을 사용하면 사용자가 조직 전체에 분산된 데이터 사일로 및 구조화되지 않은 데이터 소스로부터 답을 얻는 시간을 단축할 수 있습니다.
![Conversational_Use_Case_Bannner Conversational_Use_Case_Bannner](https://d1.awsstatic.com/Chatbot_UseCase_Banner.d3f6d3d5115b22b59728b13045b678af2943b44a.jpg)
대화형 AI로 셀프 서비스 프로세스 간소화
챗봇, 음성 비서 및 대화형 안내 키오스크와 같은 매력적인 방식으로 고객에게 24시간 연중무휴 이용가능한 옴니채널 방식의 커뮤니케이션을 제공합니다. 고객 만족도를 높이고 운영 비용을 절감하며 비즈니스 프로세스를 간소화하세요.
![](https://d1.awsstatic.com/global-campaigns/2020%20Global%20Campaigns/ML%20Use%20Cases%20Refresh/personalization_green3.339c4738ec105f55928a751dc8c8fd97de4aa5a6.png)
고객 추천 개인화
개인화된 웹 환경을 만들어 고객 참여율과 전환율을 개선할 수 있습니다. 여러 채널에 걸쳐 각 고객의 선호도와 행동에 맞춤 설정된 추천 항목을 제시하고 선별된 콘텐츠와 표적 마케팅 프로모션을 제공합니다.
![](https://d1.awsstatic.com/global-campaigns/2020%20Global%20Campaigns/ML%20Use%20Cases%20Refresh/fraudulent_graphic.cbe3c3b287e292f595f0b3f8843c84602f1d91dc.png)
온라인 사기 활동 식별
사기 행위의 가능성이 있는 온라인 활동 탐지 과정을 자동화하면 수익성이 개선됩니다. 기계 학습과 각 회사의 고유한 데이터를 활용해 결제 사기 및 가짜 계정 등을 밝혀낼 수 있습니다.
![Content_Moderation_Banner Content_Moderation_Banner](https://d1.awsstatic.com/ContentModerationBanner.1212e18d135c4878dc36b4a614e0ca511eee6bdc.png)
콘텐츠 조정 작업 간소화
AI로 워크플로를 간소화하거나 완전히 자동화하여 안전한 온라인 환경을 만들고 조정 비용을 최소화합니다. 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 조정과 같은 다중 모드 기능을 활성화합니다. 인간 중재자와 자연어 처리(NLP) 기술을 통합할 위치를 결정합니다.
![](https://d1.awsstatic.com/global-campaigns/2020%20Global%20Campaigns/ML%20Use%20Cases%20Refresh/analyze_graphic.788a72ef817eaa0de620c7877f5d7f3a44f94c4b.png)
미디어 콘텐츠를 분석하여 인사이트 발견
기계 학습을 응용해 콘텐츠 관리와 분석 기능을 개선하면 동영상, 오디오, 이미지 및 텍스트에서 새로운 인사이트를 찾아낼 수 있습니다. 미디어 워크플로의 주요 기능을 자동화하면 검색 및 발견, 콘텐츠 현지화, 규정 준수, 수익화 등의 작업을 가속화할 수 있습니다.
![](https://d1.awsstatic.com/idv_thumbnail_380x103.f17eac6418da89c9e9341311d8f3f1f3fcfdbf6e.jpg)
몇 초 만에 온라인에서 사용자 신원 확인
AI 기반의 온라인 사용자 신원 확인을 활성화하여 몇 초 만에 신규 사용자를 온보딩하고, 고객 기반을 성장 및 보호하며, 사기를 줄이고, 사용자 신원 확인 비용을 낮춥니다.
![](https://d1.awsstatic.com/global-campaigns/2020%20Global%20Campaigns/ML%20Use%20Cases%20Refresh/forecast_graphic.9217a09272ea6856f043ae75ec51fb0e4cc2a0ac.png)
비즈니스 분석에 AI 기능 추가
영업, 재무 및 수요 데이터를 정확하게 예측하여 의사 결정을 간소화합니다. 비즈니스 지표에서 이상 징후 및 근본 원인을 자동으로 파악하여 경쟁 우위를 확보합니다.
![](https://d1.awsstatic.com/psc/AWS_ML_Use_Case_Page_Dev_Ops_380x101.8e56186026839d1e2d26ab09c4a29f94529ef1ba.jpg)
지능형 인사이트로 개발자의 운영 개선
모범 사례 및 다른 일반적인 코딩 버그에서 이상을 감지하고, 배포 위험을 줄이고 새로운 기능의 신속한 배포를 촉진하여 고품질 고객 경험을 유지합니다. 운영 데이터를 평가하고 지능형 인사이트를 활용하여 문제 분석 및 해결에 소요되는 시간 및 노력을 단축할 수 있도록 개발자의 역량을 강화합니다.
![202385_AWS_PMM_ML_Modernization_eBook_Cover_Image 202385_AWS_PMM_ML_Modernization_eBook_Cover_Image](https://d1.awsstatic.com/psc/AWS_ML_Use_Cases_Page_Image_380x101.71b198efc91bd663d4b3f30372e2d94be90518dd.jpg)
기계 학습 개발 현대화
확장 가능한 인프라, 통합 도구, 책임감 있는 기계 학습 사용을 위한 권장 사례, 어떤 수준의 기술 역량을 지닌 개발자도 쉽게 사용할 수 있는 다양한 도구 및 효율적인 리소스 관리를 통해 기계 학습 개발 수명 주기를 현대화할 수 있습니다. 이를 통해 비용을 절감하고 혁신을 가속화할 수 있습니다.
산업
![더 나은 개인화된 경험 제공 더 나은 개인화된 경험 제공](https://d1.awsstatic.com/webteam/category-pages/Machine%20Learning/Healthcare_stock_image.8040be1c9e15c1f8fc4ffaba0f7cab9305d33b84.jpg)
의료 및 생명 과학
페타바이트 규모의 분석과 빠른 비정형 텍스트 및 음성 문서화를 위해 HIPAA 적격 ML을 사용하여 건강 데이터에서 숨겨진 잠재적 가능성을 식별합니다.
자세히 알아보기: 의료 부문에서의 기계 학습
![고객 참여 개선 고객 참여 개선](https://d1.awsstatic.com/webteam/category-pages/Machine%20Learning/Industrial_stock_image.5fc953ed317c049890847d97efb6a63bb531bf66.jpg)
산업 및 제조
기계 학습 경험을 요구하지 않고도 비정상적인 기계 동작을 탐지하고 결함을 식별하며 예측 유지 보수를 지원하고 목적별 산업 AI 서비스로 운영을 개선합니다.
자세히 알아보기: 산업 부문에서의 기계 학습
![모든 접점의 개인화 모든 접점의 개인화](https://d1.awsstatic.com/webteam/category-pages/Machine%20Learning/Financial%20services%20stock%20image.7b192ac5c40b7bc9b4c0f0546c7392cbd68ef4fa.jpg)
금융 서비스
뱅킹, 결제, 자본 시장 및 보험 부문에서 기계 학습으로 혁신하여 가상 도우미와 맞춤화를 통해 고객 경험을 개선하고 온라인 사기를 방지합니다.
자세히 알아보기: 금융 부문에서의 기계 학습
고객 스포트라이트
-
3M
-
미국 미네소타에 본사를 둔 접착제, 의료용품 등 다양한 제품을 생산하는 다국적 기업 3M에서는 Amazon Kendra를 활용하여 사내 데이터 사이언티스트가 자연어 쿼리를 빠르고 정확하게 처리하여 필요한 정보를 찾을 수 있도록 지원합니다.
-
Subway
-
Subway 레스토랑 체인에서는 AWS 개인화 솔루션을 사용해 무궁무진한 재료와 풍미를 조합하여 각 손님의 고유한 라이프스타일에 적합한 개인별 추천 메뉴를 신속하게 제공합니다.
-
Change Healthcare
-
업계를 선도하는 독립적인 의료 서비스 기술 기업인 Change Healthcare에서는 AWS 데이터 추출 및 분석 솔루션을 이용해 수백만 건의 문서에서 정보를 검색하여 환자, 보험사 및 의료기관을 위해 더 많은 가치를 창출하고 있습니다.
시작하기
기계 학습은 주목을 받는 수준의 기술에서 실제로 성과를 내는 기술로 발전했습니다. 7가지 주요 기계 학습 사용 사례 eBook에서는 기계 학습을 성공적으로 활용하여 빠르고 효율적이며 유의미한 성과를 낸 대표적인 기업의 사용 사례를 간략하게 소개합니다.