기업 워크플로우에서 데이터 효율성을 높이기 위한 AI 운영화

인공지능(AI)은 기업 수준의 워크플로우에서 게임 체인저로 떠오르며, 대량의 데이터를 활용하는 복잡한 프로세스에서 효율성을 높이고 있습니다. 재무 준수에서 보험 청구 및 제조 프로세스에 이르기까지 AI는 큰 촉진제가 되었습니다. 2024년으로 접어들면서, 전 세계의 기업들은 데이터 처리에 대한 생성적 AI의 전문적 적용을 통해 달성한 결과로 평가받게 될 것입니다.

프로세스 자동화의 선두주자인 Appian은 데이터 프로세스 AI에 대한 독특한 접근법을 취하고 있습니다. 그들의 '데이터 패브릭' 기술은 기업들이 새로운 인프라 없이 기존 데이터를 연결할 수 있도록 합니다. 이 접근법은 보안 및 인증 요구 사항을 존중하면서 양방향 데이터 처리를 가능하게 합니다. Appian은 고객이 프로세스를 구축하고 접근을 설정하며 필요한 결과를 제공할 수 있도록 저코드 또는 무코드 플랫폼을 제공합니다. 이 회사는 고객 데이터가 안전하게 유지되고 고객의 통제 하에 있도록 개인 AI에 중점을 두고 있습니다.

조직 차원에서 AI를 구현하는 것은 여러 가지 도전 과제를 동반합니다. 주요 우려 사항은 특히 B2B 기업의 경우 개인 정보 보호와 기술의 운영화입니다. Appian은 AI를 대규모로 운영화하는 데 중점을 두어 이러한 도전 과제를 해결합니다. 그들은 AI가 의사 결정에 도움을 주지만 인간이 최종 편집 권한을 유지하는 '혼합 자율성' 접근법을 옹호합니다. 이 접근법은 일자리 대체에 대한 두려움과 AI 결과에 대한 불확실성을 극복하는 데 도움이 됩니다.

Appian은 소프트웨어를 구축하거나 고객과 상호작용할 때 고객을 위한 공동 조종사 역할을 하는 AI를 도구에 통합했습니다. Appian AI 프로세스 플랫폼은 비기술 사용자에게 지침을 제공하여 개발자, 사용자 및 경영진이 AI 기술을 활용할 수 있도록 합니다. 이 공동 조종사 접근법은 업계 최고의 고객 유지율로 이어져 Appian의 AI 프로세스 자동화 기술에서 파생된 가치를 입증하고 있습니다.

AI 기술은 대규모 자금이 지원되는 조직과 자원이 부족한 소규모 기업 간의 평등을 이루고 있습니다. AI가 발전함에 따라 중소기업과 대기업이 동일한 기능에 접근할 수 있도록 경쟁의 장을 중립화할 것입니다. AI 및 분석의 민주화는 기업들이 규모나 자원에 관계없이 더 빠르게 발전할 수 있도록 합니다.

공공 AI 모델을 데이터 처리 작업에 통합할 때 개인 정보 보호 문제는 매우 중요합니다. Appian은 고객 데이터가 다른 회사의 제품의 일부가 되지 않도록 보장하는 것의 중요성을 강조합니다. 그들은 개인 데이터를 절대적으로 비공개로 유지하기 위해 시장에서 승인된 기술을 사용합니다. 이 접근법은 데이터가 기업에 중요한 자산으로 점점 더 인식됨에 따라 매우 중요합니다.