AI 역할 적극 활용
97%
시스코의 첫 '시스코 AI 준비상태 지수' 보고서에 따르면, 설문조사에 참여한 조직의 97%는 회사에서 AI 기반 기술을 빠르게 구축해야 할 필요성이 크게 늘었다고 밝혔습니다. 현재도 이는 여전히 중요한 사안입니다. 아래에서 해당 업종에 맞는 AI 활용 사례를 자세히 읽어보시기 바랍니다.
금융 사기 줄이기
AI 기반 알고리즘을 사용해 거래를 실시간으로 모니터링하고 의심스러운 활동에 즉시 플래그를 표시하여 사기 발생률을 줄입니다.
탐지 및 대응 시간 단축
AI를 사용해 고객 행동 및 거래 내역 패턴을 분석하여 보안 사고 및 금융 범죄를 신속하게 탐지합니다.
보고 효율성 개선
AI를 활용해 컴플라이언스 보고서 및 SAR(의심스러운 활동 보고서) 제출을 자동화하여 수작업으로 보고서를 작성해야 하는 워크로드를 줄입니다.
컴플라이언스 보고 지원
AI는 자금 세탁 활동의 심각도와 가능성을 기준으로 SAR을 작성하고 우선순위를 정하여 보고 규제 기관에 시기적절하고 정확하게 보고할 수 있도록 지원합니다.
고위험 고객 평가
AI를 사용해 여러 가지 데이터 포인트(예: 거래 내역, 지리적 위치, 행동 패턴)를 분석하여 고위험 고객을 더욱 효과적으로 탐지하고 문서화합니다.
자금 세탁 위험 모니터링
AI는 자금 세탁을 가리키는 패턴을 식별하고 플래그를 표시할 수 있도록 거래를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다.
고객 인게이지먼트 증가
과거 구매 행동, 현재의 구매 동향, 계절별 특성을 분석하여 고객 참여를 유도하는 관련성 있는 오퍼를 홍보할 수 있도록 합니다.
고객 만족도 증가
애플리케이션 및 인프라 성능을 지속적으로 모니터링하여 사용자 경험에 영향을 미치기 전에 문제를 찾아내고 해결합니다.
인적 오류 감소
문제를 자동으로 탐지하여 실시간 해결책을 제공함으로써 다운타임을 최소화하고 항상 신뢰할 수 있고 안전한 디지털 서비스를 보장합니다.
품질 관리 개선
AI 기반 애널리틱스는 편차를 실시간으로 탐지하고 수정하여 제품 품질을 보장합니다.
실시간 생산 관리
AI를 통해 유지 관리 요구 사항을 예측하고, 다운타임을 줄이며, 생산 중단을 방지하는 기능을 개선합니다.
사이버 보안 가시성 향상
에셋 가시성을 높여 사이버 보안 태세 및 사고 대응을 개선할 수 있도록 합니다.
명확한 재고 목록 관리 개선
예측적인 재고 목록 계획을 수립하여 물품 재고의 유지 관리 및 고객 서비스를 개선합니다.
서비스 효율성 향상
수요가 많은 제품을 예측하고 준비하여 대기 시간을 줄이고 처리량을 높입니다.
노동 생산성 향상
AI는 생산성 유지의 핵심 요소인 주요 네트워크 연결성을 유지할 수 있도록 지원합니다.
에셋 검색 시간 단축
AI를 사용하여 도구 및 진행 중인 작업과 더불어 담당자의 현황, 위치, 상태를 함께 추적합니다.
에셋 사용률 및 장비 성능 개선
에셋 또는 기계가 기본 설정을 벗어날 경우 알림 및 실제 경보가 트리거되고 브로드캐스트되도록 설정할 수 있습니다.
공장 전체의 생산성 및 업타임 증가
AI 기술을 활용한 예측적인 유지 관리, 컴퓨터 비전 분석, 프로세스 최적화로 효율성을 개선합니다.
안전한 정부 정보 및 미션 크리티컬 정보
사용자, 디바이스, 네트워크, 데이터, 애플리케이션 또는 워크로드를 위한 미션 크리티컬 리소스에 안전하고 신뢰할 수 있는 방식으로 액세스할 수 있도록 보장합니다. AI는 신뢰도를 확인하고, 약점을 식별하며, 제로 트러스트 정책을 통해 엣지 공격을 차단하여 보안을 개선합니다.
방어 강화
정부 기관 데이터를 안전하게 유지하고 시스템을 원활하게 실행하는 맞춤형 선제적인 제로 트러스트 정책을 활용하여 엣지 공격을 예방할 수 있는 행동 모니터링, 취약성 식별, 위협 보안 침해 지표를 통해 AI로 지속적으로 신뢰도를 확인합니다.
잠재적 위협이 있는 경우에도 서비스 유지
운영 탄력성을 향상하여 잠재적인 위협이 있는 도중에도 미션 크리티컬 운영을 지속할 수 있도록 지원합니다. AI 기반의 동적인 글로벌 위협 피드는 자동 방어 업데이트 및 인지 정보를 제공하여 정부 기관에서 방어 조치를 취할 수 있도록 합니다.
셀프 서비스 옵션을 통해 주민 경험 개선
AI 기반 챗봇으로 주민 참여를 향상하고, 운영을 간소화하고, 서비스 제공을 맞춤화하며, 일반적인 문의 사항에 대한 즉각적인 지원을 제공하여 인적 리소스가 더 복잡한 문제에 주력할 수 있도록 합니다.
언제 어디서든 혁신 제공
언제 어디서든 서비스 및 정보에 액세스할 수 있는 기능을 제공하여 주민이 정부 기관에 직접 방문하지 않아도 괜찮도록 지원합니다.
운영 효율성 증대
AI를 통해 리소스 할당을 최적화하고 반복적인 행정 업무를 자동화하여 주민을 위한 효율적이고 비용 효과적인 정부 기관 서비스 및 향상된 정확도를 보장할 수 있도록 합니다.
주민 정보 보안 강화
AI 기반 보안을 활용해 중요한 커뮤니케이션 네트워크의 신뢰성, 탄력성, 보호를 강화하여 긴급 구조대원 및 필수 서비스에 원활한 지원이 이루어지도록 보장합니다.
에셋 사용률 및 장비 성능 개선
AI를 활용해 신뢰도를 확인하고, 약점을 식별하며, 제로 트러스트 정책을 통해 엣지 공격을 차단하여 여러 정부 기관 전체에서 안전한 협업 및 커뮤니케이션이 이루어지도록 개선합니다.
임상 워크플로우 및 직원 생산성 향상
환자 데이터를 AI로 분석하여 더 풍부한 정보에 기반한 진료 결정을 내릴 수 있습니다.
환자 경험 개선
워크플로우 자동화를 통해 환자와의 상호작용을 가속합니다. AI를 접목한 도구를 활용하여 의료 기관의 진료 가능 시간대를 확인하고 의료 기관과 환자의 일정을 모두 고려하여 최적의 시간대를 추천할 수 있습니다.
환자 만족도 개선
환자가 선택한 채널(채팅, 전화 또는 이메일)에서 안전한 커뮤니케이션을 촉진하여 환자와의 연결을 강화합니다.
중요한 운영 기능 제공
AI는 임상 애플리케이션, 의료용 디바이스, 원격 의료 애플리케이션에 지속적이고 신뢰할 수 있는 방식으로 안전하게 연결할 수 있도록 지원합니다.
환자 데이터 보호 강화
클라우드 환경과 온프레미스 환경 양쪽 모두에서 환자 데이터를 안전하게 유지하고, 의료 기관이 컴플라이언스 요구 사항을 충족할 수 있도록 지원합니다.
절도 및 사기로 인한 재고 손실 감소
AI는 POS 트랜잭션 로그와 비디오 데이터의 상관관계를 분석하고 조정하여 바코드 스캔 누락, 라벨 바꿔치기 및 기타 수법을 파악할 수 있습니다.
손실 조사와 관련된 인건비 절감
AI를 사용해 옴니채널 서비스 전체에서 위험 기반 경고 및 데이터 상관관계 분석을 구현하여 사기 행위를 탐지하고 이에 대응할 수 있습니다.
재고 목록 정확성 및 관리 개선
최신 재고 정보 및 판매 동향을 활용하여 주문 및 재고 목록 정확성을 개선할 수 있습니다.
엄격한 액세스 제어 유지
감시 에셋, 트랜잭션 데이터, 고객 데이터의 회사 정책 및 현지 규제를 충족할 수 있는 액세스 제어 장치를 마련하고 올바르게 구성할 수 있도록 지원합니다.
안전 문제 감소
무선 및 AI 애널리틱스를 사용해 고객을 모니터링한 후 위치를 연결하고, 안전하지 않은 동작을 탐지하고, 해당하는 당사자에게 경고를 보내어 안전한 환경을 보장합니다.
운영 개선
AI를 접목한 애플리케이션을 구축하여 재고 목록 관리를 자동화하고, 공급망 물류를 최적화하며, 매장 운영을 개선합니다.
전환율 및 장바구니 규모 증대
AI를 사용해 개인화된 오퍼를 개발하고, 마케팅 콘텐츠를 표시하고, 네트워크에 연결된 매장 디스플레이에 유동적인 가격을 표시할 수 있습니다.
효과 향상
AI 기반 비디오 애널리틱스를 활용해 디지털 미디어 플레이어, 콘텐츠 배포, 비디오 기술을 모니터링하여 캠페인 및 네트워크 성능 문제를 사전에 탐지하고 해결할 수 있습니다.
매출 증가
이전의 구매 행동, 추세 분석, 매장 내 위치, 활동을 기반으로 고객에게 프로모션을 타겟팅하고 콘텐츠를 제공합니다.
지금 AI 배포를 위한 계획 수립
AI는 비즈니스를 혁신하고 있지만, 인프라 및 보안에 문제를 야기하기도 합니다. 현재 조직에서 AI의 모든 잠재력을 활용할 준비가 되셨나요? AI 구현의 이점을 극대화하는 필수 요인을 살펴보세요.
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Dakota State University에서는 기술 인프라를 혁신하여 차세대 사이버 연구, 파트너십, 실무자를 이끌어 가고자 합니다.
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전 세계 다양한 기업 및 산업은 AI를 도입해 비즈니스를 혁신하고, 고객 만족도를 향상하고, 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 작업은 섬세한 계획 수립, 모델 및 인프라 평가, 실행이 필요한 복잡한 프로세스입니다.
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