사회적 기업이 AI을 통해 목표를 달성하는 방법
사회적 기업이 AI을 통해 목표를 달성하는 방법
질병 치료를 위한 노력이나 생활을 편리하게 만드는 기술 개발, 또는 필요한 사람들에게 알맞은 서비스를 제공하는 것은 사회적 기업의 고귀한 사명입니다. 사회적 기업의 기부자나 자원봉사자는 자신이 지지하는 단체의 서비스나 자원 할당에 관한 다양한 질문을 가지기 마련입니다. 인공지능(AI)은 이러한 영역에서 사회적 기업을 적극적으로 지원하는 역할을 합니다.
사회적 기업에 기부하려는 고객은 이에 대한 확신이 서기까지 여러 가지 확인을 필요로 합니다. 단체의 웹사이트에서 원하는 모든 정보를 찾는 건 쉽지 않을 수 있으며 때로는 고객이 소화하기에 너무 정보가 있을 수 있습니다. 이로 인해 정확히 찾고자 하는 내용을 찾기 어려워질 수 있습니다. 또한 고객은 원하는 사회적 기업에 기부하고 싶은데 해당 웹사이트가 선호하는 언어로 제공되지 않을 수도 있습니다. 마케터에게 닥친 이러한 어려움을 극복하는 간단한 해결책은 챗봇을 도입하는 것입니다. 최근 챗봇은 여러 웹사이트에서 흔히 볼 수 있으며 유저는 질문에 답을 얻기 위해 챗봇을 찾는 것이 익숙해졌습니다.
많은 사회적 기업은 인력을 활용하여 고객 서비스를 지원하도록 합니다. 하지만 AI 챗봇을 활용하면 고객 서비스에 소모되는 많은 리소스나 인력을 줄일 수 있습니다. 이는 유료 고객 서비스에 소요되는 비용을 줄이는 동시에 단체에 소비되는 돈을 절약합니다. 또한 챗봇을 고품질 학습 데이터를 사용하여 모든 시나리오에 대비하도록 준비하면 단체는 모든 고객 문의에 일관된 답변을 제공할 수 있습니다.
AI와 사회적 기업
데이터 수집은 시간이 많이 소요되는 작업이며, 특히 사회적 기업의 경우 이에 대한 자원이 제한될 수 있습니다. 하지만 인공지능을 활용하면 데이터를 더 빠르고 정확하게 수집하고 분석할 수 있습니다. 또한 합성 데이터를 활용하면 추가 데이터셋을 컴퓨터로 생성하여 더 많은 분석을 수행할 수 있으므로 사회적 기업은 더 빠르게 프로젝트를 완료할 수 있습니다. 이는 특히 의료 연구에 참여하는 사회적 기업에 매우 유용합니다. 더 많은 데이터를 통해 빠르게 치료법을 찾는 데 한걸음 더 다가갈 수 있기 때문입니다.
또 다른 이점은 잠재적인 해결책의 여러 시나리오를 테스트할 수 있다는 것입니다. 건강에 중점을 둔 사회적 기업의 경우, 어떤 새로운 약물 버전이 가장 효과적인지 테스트할 수 있습니다. 데이터로 학습된 머신러닝 모델은 어떤 버전의 성공률이 높은지 예측할 수 있으므로 약물이 시험에 들어갈 때 모델이 선택한 것들이 먼저 테스트됩니다. 인공지능이 제공하는 높은 정확성은 모든 약물 버전을 테스트하고 AI 도움 없이 수집한 제한된 데이터를 기반으로 의사 결정해야 하는 경우보다 초기에 올바른 약물을 찾을 수 있도록 합니다.
인공지능이 사업적 기업에 도움이 될 것 같지만 73%의 기관이 인공지능에 대한 기술이 낮거나 매우 낮다고 보고되어 있어 도입을 막고 있습니다. 인공지능과 머신러닝에 특화된 기업들에 연락하여 자신의 회사에 인공 지능을 도입하기 위해 필요한 모든 것을 확인하는 것은 훌륭한 시작점입니다.
에펜은 Steptember와 협력하여 척수성 마비 환자들의 삶을 바꿀 연구를 지원하고 있습니다. 척수성 마비는 환자의 삶 전체에 걸쳐 지속되는 흔한 신체장애입니다. 현재는 몇 가지 치료 옵션이 일상 기능을 개선하는 데 도움을 줄 수 있지만 완치는 아직 불가능합니다. Steptember의 목표는 척수성 마비로 말하지 못하는 사람들을 위한 해결책을 찾기 위해 자금을 모으는 것입니다. 또 다른 목표는 만성 통증을 겪는 사람을 위한 새로운 비오피오이드 치료 옵션을 찾는 것입니다.
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