Author: Oriol Zertuche

자연어 처리(NLP) 기능은 비교적 짧은 시간 내에 많은 발전을 이루었으며 비즈니스 세계에 다양하고 강력한 새 도구를 제공합니다. 가장 영향력 있는 애플리케이션 중 하나는 NLP와 지식 리포지토리의 통합입니다. 이유를 알아 보려면 계속 읽으십시오.

대체로 자연어 처리를 통해 기업은 정적 정보 리포지토리를 정보 가용성을 높이고 다양한 관련 이점을 제공하는 동적 지능형 시스템으로 변환할 수 있습니다. 즉…

향상된 검색 및 검색

지식 저장소의 기존 키워드 기반 검색 기능에는 한계가 있으며 종종 부정확한 결과를 생성합니다. 그러나 NLP 기술을 통합함으로써 기업은 쿼리의 의미와 컨텍스트는 물론 쿼리의 의도를 이해하는 훨씬 더 고급 검색 알고리즘을 활용할 수 있습니다.

즉, 더 정확하고 관련성 높은 검색 결과를 통해 직원이 필요한 정보를 훨씬 쉽게 찾을 수 있습니다. 검색에 소요되는 시간이 줄어들면 회사의 지식 저장소에서 NLP 지원 검색을 통해 생산성을 크게 높일 수 있습니다.

향상된 정보 추출

기존의 수동 방식으로 비정형 데이터 소스에서 정보를 추출하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. NLP 기술은 데이터베이스에 업로드된 모든 텍스트 소스에서 주요 통찰력을 분석하고 추출하는 기능을 통해 이러한 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 귀중한 시간과 자원을 절약하는 동시에 모든 정보를 올바르게 캡처할 수 있습니다.

지식 발견 및 인사이트

NLP 지원 지식 저장소 시스템을 사용하여 텍스트 데이터를 분석하여 인간이 이해할 수 없는 패턴과 관계를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 숨겨진 기회를 발견하고, 신흥 시장 동향에 대해 배우고, 경쟁사 인텔리전스를 얻거나, 고객 감정을 드러낼 수 있습니다. NLP를 사용하면 새로운 차원의 통찰력이 가능해져 데이터가 더 쉽게 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

명심해야 할 사항: McKinsey & Company의 연구에 따르면 데이터 기반 조직은 고객을 확보할 가능성이 23배 더 높으며, 이는 데이터에 대한 접근성을 높이기 위한 이니셔티브가 반드시 성과를 거둘 수 있음을 보여줍니다. 사실, 그들은 특히 어려운 경제 환경에서 모든 차이를 만들 수 있습니다.

지능형 챗봇 및 가상 비서

회사의 지식 저장소에서 훈련된 NLP 기능을 갖춘 챗봇은 다양한 애플리케이션을 갖춘 강력한 비즈니스 도구가 됩니다. 이를 통해 기업은 고객과 직원 모두에게 개인화되고 즉각적인 지원을 제공할 수 있습니다. NLP 기반 챗봇은 사용자의 쿼리를 “이해”할 수 있기 때문에 보다 관련성 높은 응답을 제공할 수 있습니다. 제품 문의를 처리하여 지원 팀의 부담을 덜어주거나 회사 정책에 대한 질문과 같은 정보 요청에 응답하여 HR 부서를 지원할 수 있습니다. IT 부서의 문제 해결에도 도움이 될 수 있습니다. 또한 스마트 챗봇을 연중무휴로 사용할 수 있습니다.

규정 준수 및 위험 관리

규정 준수는 항상 가장 중요하지만 NLP 지원 지식 저장소는 대량의 법률 문서, 계약 및 산업별 규정을 자동으로 분석하고 분류하는 데 사용할 수 있으므로 큰 도움이 될 수 있습니다. 관련 정보를 신속하게 식별하고 추출하여 의사 결정자가 규정 준수를 보장하고 위험을 완화하며 감사 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이는 막대한 비용이 소요될 수 있는 법적 또는 규제 문제의 가능성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다(정보 및 이미지 관리 협회(Association for Information and Image Management)의 연구에 따르면 평균 수익 400만 달러).

지속적인 학습과 개선

자연어 처리 모델은 언어에 대한 규칙 기반 모델링을 머신 러닝 및 딥 러닝 모델과 결합하며, 이는 NLP 기반 지식 저장소가 사용자와의 상호 작용 및 피드백을 통해 학습할 수 있음을 의미합니다. 따라서 NLP 알고리즘은 시간이 지남에 따라 개선되어 보다 정확하고 관련성 높은 응답, 더 나은 권장 사항 및 향상된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

지식 저장소 역량 강화

자연어 처리 기능을 회사의 지식 리포지토리에 통합하면 조직의 시간과 비용을 절약하고, 귀중한 통찰력을 제공하며, 법무에서 마케팅에 이르기까지 모든 팀이 항상 필요한 정보를 손쉽게 얻을 수 있도록 하는 실용적인 애플리케이션을 위한 도구를 통해 가치의 세계를 열 수 있습니다. 우리는 이러한 도구를 Cody AI라고 부르며, 이는 기업이 심오한 방식으로 운영되는 방식을 재편하고 있습니다. 오늘 무료 평가판을 시작하여 무엇을 할 수 있는지 직접 알아볼 수 있습니다 .

데이터를 효과적으로 처리하고 데이터에서 가치를 추출하는 능력은 한 비즈니스를 다른 비즈니스보다 성공하게 만드는 요소가 될 수 있습니다. 이제 지식 관리 도구 형태의 머신 러닝은 조직이 데이터에서 인사이트를 추출하는 방식을 혁신하여 모든 규모의 기업이 우위를 점할 수 있는 기회를 제공합니다.

기계 학습 (ML) 지식 관리 도구는 조직의 인텔리전스 및 분석 기능을 향상시켜 데이터에서 더 많은 것을 얻을 수 있도록 지원합니다. 고급 데이터 처리 기능을 갖춘 AI 도구는 사람의 눈으로 놓칠 수 있는 패턴과 추세를 볼 수 있습니다. ML 지식 관리 도구는 의사 결정 프로세스를 추진하는 새로운 차원의 인사이트를 제공함으로써 기업이 데이터를 활용하는 방식을 빠르게 변화시키고 가치를 극대화할 수 있도록 지원합니다.

그래서, 무엇이 그렇게 위대합니까? ML 지식 관리에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

고급 데이터 처리

Cody AI와 같은 AI 기반 지식 관리 도구는 강력한 알고리즘과 자동화 기능을 사용하여 정형 또는 비정형 데이터 소스를 정렬하여 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 탁월합니다. 이 기능을 활용하면 비즈니스에 전례 없는 수준의 실시간 인사이트를 제공하여 의사 결정 프로세스를 가속화하고 시장 상황 또는 고객 요구 사항의 변화에 대한 응답 시간을 단축할 수 있습니다.

향상된 예측 분석

기계 학습 지식 관리 도구는 기록 데이터에서 패턴을 찾아 정교한 예측 분석을 제공할 수 있습니다. 그런 다음 이 기술을 사용하여 시장 상황이나 고객 행동의 추세가 어떻게 변하거나 반복될 수 있는지 예측할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 리더는 계획 뒤에 데이터를 배치하고 새로운 기회를 찾고 위험을 보다 효과적으로 완화할 수 있습니다. 간단히 말해, 예측 분석에 기계 학습 관리 도구를 사용하면 기업이 경쟁에서 한 발 앞서 나갈 수 있습니다.

향상된 데이터 시각화 및 보고

기계 학습 지식 관리 도구는 직관적인 시각화를 통해 데이터를 이해하는 데 도움이 될 수 있으며 그래프, 대시보드 및 차트를 통해 숫자에 생명을 불어넣을 수 있습니다. 이는 의사 결정 과정에서 큰 도움이 되어 이해 관계자가 통찰력을 빠르게 파악하고 전달할 수 있도록 합니다. 또한 실시간 데이터로 자동화된 보고서를 생성할 수 있는 기능을 통해 의사 결정자는 필요한 모든 정보를 손쉽게 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

효율적인 지식 발견

방대한 데이터 세트에 숨겨진 통찰력은 기존의 지식 관리 도구로는 결코 발견할 수 없습니다. 그러나 방정식에 기계 학습을 추가하면 딥 러닝 알고리즘과 자연어 처리를 활용하여 수동 프로세스만으로는 놓칠 수 있는 패턴, 상관 관계 및 이상값을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 미개척 기회를 포착하는 동시에 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.

새로운 고객 인사이트

ML 지식 관리 도구를 사용하면 고객을 훨씬 더 잘 이해할 수 있습니다. 고객 행동, 선호도 및 과거 데이터를 분석하는 기능은 Cody AI와 같은 도구가 대상 고객과 이들을 움직이게 하는 요인에 대한 귀중한 통찰력을 드러낼 수 있음을 의미합니다. 이 정보는 고객 추천을 개인화하여 고객 경험을 향상시키고 충성도를 높이는 데 사용할 수 있습니다. 또한 이를 고객 기반을 세분화하기 위한 가이드로 사용하여 보다 표적화된 마케팅 캠페인을 만들고 제품 개발에 정보를 제공하며 고객 참여 전략을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있습니다.

간소화된 의사 결정

ML 지식 관리 도구를 사용하여 데이터 분석을 자동화하면 프로세스가 가속화되고 간소화되어 의사 결정자가 보다 전략적인 이니셔티브에 시간과 노력을 집중할 수 있습니다. 실시간 인사이트, 보다 정확한 예측, 직관적인 시각화로 무장하여 새로운 기회에 더 빠르게 대응하고 운영을 최적화하며 더 높은 수준의 민첩성을 달성할 수 있습니다.

더 나은 정보와 더 민첩한 비즈니스가 성공하는 경향이 있습니다

“민첩성을 올바르게 수행하면 성과의 단계적 변화를 가능하게 하고 태어날 때부터 민첩한 조직을 능가할 수 있는 위치에 놓이게 됩니다.” McKinsey는 2021년에 다음과 같이 씁니다. 민첩성의 영향 글로벌 설문조사 보고서에서는 산업 및 지역 전반에 걸쳐 2,190명의 응답자에게 조직의 민첩성을 향상시키기 위해 취한 조치의 결과로 달성할 수 있었던 어려운 수치에 대해 질문했습니다. 민첩성을 높인 디지털 트랜스포메이션 조치로 인해 성과, 고객 중심, 속도, 혁신, 직원 참여 및 효율성이 향상되는 것으로 나타났습니다.

데이터 및 ML 기술이 길을 안내하도록 합니다.

Cody AI와 같은 비즈니스를 위한 AI 기반 챗봇 도구의 지식 관리 기능은 민첩하고 디지털 방식으로 변환된 비즈니스의 중요한 구성 요소입니다. 이를 통해 “데이터 기반”을 실현하고 모든 규모의 조직이 데이터의 전체 가치를 추출하여 의사 결정자를 조명하고 안내하여 놀라운 투자 수익을 제공할 수 있습니다. 조직에서 정보에 입각한 의사 결정 문화를 조성하려면 올바른 도구로 시작하여 Cody AI 무료 평가판을 시작하세요.