1교시는 박성혁 교수님께 수업을 들었다.
다음과 같이 인공지능과 빅데이터 관련한 프로젝트를 수행하셨다고 말씀해주셨다.
스타벅스에서 10건 중 2건 정도가 사이렌 오더로 주문이 발생한다 한다.
사이렌오더 주문 비율이 전체 주문 27%를 차지한다고 한다. (뉴데일리 경제 블로그) 이 중 다수의 주문 건이 개인화 추천 시스템에서 이루어진다고 한다. 이 정도만 해도 시스템이 가져다는 수익성이 크다는 것을 알 수 있겠다.
홀리몰리 만들때 필터링 기능을 백엔드에서 손을 보아서 구현했었다.
예를 들면 '해당 꽃 사진에 빨강, 로맨틱과 같은 텍스트 태깅을 해놓는다.->
사용자가 빨강 필터를 선택하면 빨강 꽃 사진을 보여준다.' 의 논리 구조로 기능을 구현했어서
추천 시스템도 이와 같은 원리로 이루어지는지 알았다.
해당 상품이 원피스, 레이스, 베이지 색이면 해당 상품과 동일하게 태깅 되어있는 상품을 보여주는 구조로 간다고 생각했는데,
그렇게 '개인화 상품 추천 알고리즘'을 개발해야되는 것이어서 엄청 놀랐다. 역시 아는 만큼 보인다.
컨텐츠를 소비하는 공간에서 추천을 해주면 -> 광고 개인화라고 할 수 있고, 물건을 보여주면 -> 개인화 추천 기술 이라 할 수 있다.
이와 같이 두 시스템은 동일한 매커니즘으로 운영된다.
교수님께서 디지털화의 중요성에 대해서 설명주셨다.
첫번째, AI는 제품을 향상 시킨다. 자율 주행차가 사람이 운전하는 것보다 안전성 측면에서 정확도가 우수하듯 말이다.
인간을 능가하는 솔루션
두번째, 프로세스를 자동화 시킨다. 블록체인 기술을 사용하면 거래 비용을 낮출 수 있다.
https://www.etnews.com/20160806000071
https://www.youtube.com/watch?v=ybJW3LF7pkU
세번째 뉴 비즈니스 분야를 개척할 수 있다. 스타벅스가 사이렌 오더를 개발하면서 오프라인 -> 온라인 매출 또한 창출한 것 처럼 말이다. ( 뉴 비즈니스 개발 )
네번째, 회사의 문화, 고객의 경험이 바뀐다.
호텔의 비대면 체크 아웃 시스템을 예로 들 수 있겠다. 고객은 굳이 체크 아웃할때 로비로 가서 줄 서서 체크할 필요가 없고, 업무가 바쁜 직원은 불필요한 업무를 줄일 수 있다.
다섯번째, 디지털화는 비즈니스 kpi를 개선한다.
의료 정확도를 개선시킨 루닛의 사례
핀테크 비즈니스 사례
Thin Filer : 씬파일러는 금융 거래가 거의 없어 관련 서류가 얇은 금융 고객을 뜻한다.
Thin filler를 구제 하자 -> 라는 명목 하에 인터넷 은행이 생긴 것
비금융 데이터를 통해 MZ세대의 신용 지수를 판단한다.
이건 재미 요소가 아니라 실제 논리적인 수치의 데이터가 존재한다고 교수님께서 보여주셨다.
머신러닝과 딥 러닝의 차이
머신 러닝
" 강아지 귀는 이렇게 생긴거고, 고양이는 이렇게 생겼어 (사람의 견해) 분석해"
" 이게 잘한 레퍼런스 이니까 분석해"
딥 러닝
" 고양이 사진 만장, 강아지 사진 만장 분석해"
데이터가 없어서 못한다는 말이 안되는 소리라고 알려주셨다. 컴퓨터가 데이터를 만들 수 있기 때문이다. 단, 돈은 굉장히 많이 든다.
공항 검색대만 지나가도 덤으로 코로나, 폐암과, 기흉을 탐지해준다면?
아이언맨과 같이 자비스를 달아주는 것
핀다 - 맞춤 상품 추천 뱅크. 고객에게 Value를 제공한다. 나의 소비 행태에 맞게 신용 카드를 추천 해줌
은행에서 나온 어플이 아니기 때문에 전수 조사가 가능하다는 것이다.
재밌는 유머 요소 -> 차라리 차를 사시는게 낫겠어요 커뮤니케이션 포인트 또한 가치가 높다.
고위드 - 세금을 신용 카드로 내면 회사가 망할 확률
고위드는 법인 카드를 발급하여 기존 법인 카드 한도 (150만원)을 넘어선 한도를 제공해준다.
무엇을 근거로 하는가. 회사의 빅데이터를 수집하여 다음과 같은 한도를 제공해주는 것이다.
쿠콘 - 핀테크 기업에게 솔루션 제공하는 업체
서비스 관련 설명을 많이 해주셔서 너무나도 재밌는 수업이었다.
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