기회 탐색

인공지능 수익화

Vin Vashishta

Technical Strategist

시작하기

 

• 비즈니스 데이터에 연결된 고객 가치 기회를 발굴합니다.
• 제품 생성과 데이터 생성 간 비용을 균형 있게 관리합니다.
• 데이터 비용을 낮춰 마진을 높입니다.

두 가지 측면

• 눈에 보이는 것 너머의 고가치·비자명한 기회를 찾습니다.
• 전사 활동에서 생성된 데이터를 제품 개발에 활용합니다.
• 다양한 데이터 접근이 기회 탐색에 핵심입니다.

데이터 접근

 

무엇이 데이터를 만듭니까?

• 업무를 수행하는 임직원
• 제품을 사용하는 고객
• 실험

일부 데이터는 수집이 어려워, 분석으로 가치 창출·전달할 기회를 제한합니다.

데이터 역학: 내부 혁신

• 내부 프로세스와 워크플로는 데이터를 생성하며, 이는 가치 창출에 필수입니다.
• 기술 부재는 데이터 접근을 제한해 가치 창출을 저해합니다.
• 데이터 접근과 비용을 포함해 기회 탐색을 재평가합니다.
• 현재 비즈니스 내 데이터 생성·수집 현황을 정의합니다.

비즈니스 역량 강화

전환

 

• 모델이 도메인 지식을 학습하려면 비즈니스·고객 맥락 접근이 필수입니다.
• 기회 탐색은 기존 기술과 데이터 수집 프로세스에 정렬됩니다.
• 효과적 탐색을 위해 ‘명백한’에서 ‘적합한’ 기회로 전환합니다.

Passons à la pratique !

인공지능 수익화