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생성AI와 산업 부문별 활용AI 2023. 3. 1. 16:31
최근 생성 AI의 알고리즘은 GPT-3와 같은 대규모 자연어처리(NLP) 모델이 많은 관심을 받고 있습니다. 이러한 모델은 큰 양의 데이터셋을 학습하여 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 답변 등의 자연어 처리 작업에서 높은 성능을 보입니다. GPT-3는 175억 개의 파라미터를 가지는 거대한 언어 모델로, 자연어처리 작업에서 인간 수준 이상의 성능을 보입니다. 이 모델은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 기존의 NLP 모델에서 사용된 LSTM(Long Short-Term Memory) 등의 RNN(Recurrent Neural Network)을 대체한 구조입니다. 이를 통해 더 많은 데이터를 처리하고, 더 긴 시퀀스의 입력을 처리할 수 있습니다. GPT-3 외에도, 최근 생성 ..
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최근 AI기반의 자연어처리 기술에 대한 발전에 대해AI 2023. 3. 1. 16:08
Transfer Learning Transfer Learning은 미리 학습된 인공지능 모델을 새로운 문제에 적용하는 기술입니다. 최근에는 이를 활용하여 대량의 데이터를 사용하지 않더라도 새로운 자연어 처리 태스크에서 높은 성능을 달성할 수 있게 되었습니다. Language Models Language Models는 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 이해하고 생성하는 기술입니다. 최근에는 대규모 Pre-trained Language Models (PLM)이 등장하여, 다양한 자연어 처리 태스크에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. Transformer Architecture Transformer Architecture은 Self-attention 기반의 신경망 구조로, 주로 자연어 처리 분야에서 사용..
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하이퍼오토메이션(HyperAutomation)의 필요성과 구체적인 사례RPA 2023. 3. 1. 16:05
하이퍼오토메이션(Hyperautomation)은 인공지능, 로봇프로세스자동화(RPA), 기계학습, 자연어처리(NLP), 프로세스마이닝 등 다양한 디지털 기술들을 융합하여 비즈니스 프로세스를 자동화하고 최적화하는 방식입니다. 하이퍼오토메이션은 기업에서 디지털 트랜스포메이션을 추진할 때 매우 중요한 역할을 합니다. 하이퍼오토메이션의 필요성은 다음과 같습니다. 인간의 업무 수행능력 한계 극복: 인간의 업무 수행능력은 한계가 있습니다. 하지만 하이퍼오토메이션을 적용하면 업무 자동화를 통해 인간의 한계를 극복할 수 있습니다. 업무 효율성 향상: 하이퍼오토메이션은 업무 자동화를 통해 업무 효율성을 대폭 향상시킬 수 있습니다. 인력 비용 절감: 업무 자동화를 통해 업무를 수행하는데 필요한 인력을 대폭 줄일 수 있습니..
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DX, 디지털 트랜스포메이션을 위한 준비, 도구는?RPA 2023. 3. 1. 15:57
디지털 트랜스포메이션은 기업이 디지털 기술을 적극적으로 도입하여 비즈니스 모델과 프로세스, 조직 문화, 고객 경험 등을 혁신하는 것입니다. 이는 기업 경쟁력 강화와 미래 성장을 위한 필수적인 전략입니다. 디지털 트랜스포메이션의 필요성은 크게 3가지로 나눌 수 있습니다. 비즈니스 모델의 혁신: 디지털 기술을 활용하여 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있습니다. 이를 통해 기존 비즈니스의 경쟁력을 확보하고, 새로운 시장을 개척하여 기업의 성장성을 높일 수 있습니다. 프로세스 혁신: 디지털 기술을 활용하여 업무 프로세스를 자동화하고 최적화하여 생산성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 비용을 절감하고, 인력을 효율적으로 활용하여 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다. 고객 경험 개선: 디지털 기술을 활용..
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RPA를 도입하여 비용을 절감한 사례...RPA 2023. 3. 1. 15:42
RPA를 도입하면 비즈니스 프로세스 자동화에 따른 많은 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 여기에는 다음과 같은 몇 가지 예가 있습니다. 노동력 비용 절감: RPA를 사용하면 일반적으로 높은 비용으로 인력이 소요되는 루틴 업무를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 인력 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 오류 감소: RPA는 일정한 규칙에 따라 작동하므로 반복적인 과정에서 인적 오류를 제거할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 재작업 및 교정 비용을 절감할 수 있습니다. 생산성 증대: RPA는 더욱 빠르고 정확하게 업무를 처리하므로 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 회사는 더 많은 업무를 더 짧은 시간에 처리할 수 있습니다. 운영 비용 절감: RPA는 인적 자원을 대체하므로 회사의 운영 ..
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오로지 AI 기술만을 사용하여 30분 만에 AI로 만드는 회사 홍보 영상 만들기AI 2023. 3. 1. 15:24
오늘은 오로지 AI 기술만을 사용하여 30분 만에 AI로 만드는 회사 홍보 영상을 만드는 과정에 대해 정보를 공유하고자 합니다. 1. 먼저 챗GPT로 홍보 시나리오를 만들고 https://chat.openai.com/auth/login?next=/chat 2. 미드저니로 AI 그림을 그린 후에 https://www.midjourney.com/home/?callbackUrl=%2Fapp%2F 3.네이버 클로바로 음성을 합성하고 https://clova.ai/voice 4.D-ID로 모양 AI영상과 자막맞춤 AI기능을 사용하여 https://www.d-id.com/ 아래는 저희 AI파트너사의 회사 홍보 영상을 30분만에 뚝딱 만들어 낸 결과물입니다.. https://www.youtube.com/watch?v..
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RPA와 OCRRPA 2023. 3. 1. 15:19
RPA(Robotic Process Automation)는 소프트웨어 로봇이 사람이 일반적으로 수행하는 반복적인 작업을 대신 처리하는 기술로, 이를 구현하기 위해서는 데이터의 자동화가 필수적입니다. 이때 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 사용하면 이미지나 PDF와 같은 비정형 데이터를 텍스트로 변환하여 데이터 처리 과정에서 높은 정확도로 활용할 수 있습니다. 따라서, RPA 구축 시 OCR 기술을 사용하면 비정형 데이터를 자동으로 처리하고, 인식 오류를 최소화하여 RPA 시스템의 정확도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 금융권에서는 수많은 영수증이나 수표 등의 문서들을 스캔하여 OCR 기술을 통해 텍스트 데이터로 변환하고, 이를 RPA 기술과 결합하여 자동으로 처리하는..
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RPA 도입 시에 사전에 고려해야 할 사항RPA 2023. 3. 1. 15:14
RPA(Robotic Process Automation)를 도입할 때 고객이 사전에 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다. 프로세스 분석: RPA를 도입하기 전에 기업 내부의 업무 프로세스를 분석해야 합니다. 각 업무 프로세스에 대한 자세한 분석을 통해, RPA를 적용할 수 있는 프로세스와 그렇지 않은 프로세스를 구분할 수 있습니다. 적용 가능성 평가: RPA를 도입할 때는 적용 가능성을 평가하는 것이 중요합니다. RPA가 적용 가능한지 여부를 평가하고, RPA로 자동화할 수 있는 작업의 범위와 한계를 파악해야 합니다. 보안 및 규정 준수: RPA를 도입할 때는 보안과 규정 준수를 고려해야 합니다. RPA로 처리하는 데이터가 기밀 정보인 경우 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 적용하려는 프로세스에 ..