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AI 기초: 패션 및 럭셔리에 대한 필수 지식 및 응용 프로그램

인공 지능(AI)은 산업을 변화시키고 있으며, 그 핵심 개념을 이해하는 것은 그 잠재력을 활용하는 데 필수적입니다. 이 글은 AI를 신비화 해제하고 패션 전자상거래에서의 실용적인 응용 프로그램을 탐구하는 것을 목표로 합니다.

AI 이해: 핵심 개념

AI 정의:
AI는 마법의 도구가 아니라 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 데 중점을 둔 광범위한 컴퓨터 과학 분야입니다. 음성 인식, 의사결정, 그리고 언어 번역.

AI는 트렌드 분석부터 고객 서비스에 이르기까지 패션 브랜드의 일상 업무에 빠르게 침투하고 있으며, AI는 가치 사슬의 모든 활동에서 효율성을 높일 것입니다.

AI에서 알아야 할 용어

• 연산: 컴퓨터가 문제를 해결하거나 작업을 완료하기 위해 따르는 일련의 규칙으로, AI 시스템의 중추를 형성합니다.
• 데이터 세트: 머신 러닝 모델을 훈련하고 테스트하는 데 사용되는 데이터 모음입니다. 이 데이터의 품질과 양은 성능에 매우 중요합니다.
• 훈련 및 테스트: 훈련은 데이터 세트를 사용하여 모델을 가르치는 것이고, 테스트는 새로운 데이터로 모델의 성능을 평가하는 것입니다.
• 지도 학습 vs. 비지도 학습: 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 피드백을 통해 정확도를 높이는 반면, 비지도 학습은 명확한 지침 없이 숨겨진 패턴을 발견합니다.
• 모델: 알고리즘을 데이터에 적용한 결과로, 예측이나 결정을 내리기 위한 학습된 패턴을 나타냅니다.
• 신경망: 인간의 뇌에서 영감을 받아, 이러한 상호 연결된 단위(뉴런)가 여러 층으로 함께 작동하여 정보를 처리합니다.

머신 러닝 대 딥 러닝

머신 러닝(ML):
데이터에서 학습하고 예측을 하기 위해 알고리즘을 사용하는 AI의 한 분야. ML 모델은 일반적으로 더 간단하고 딥 러닝에 비해 데이터와 계산 능력이 덜 필요합니다.

딥러닝(DL):
이미지와 텍스트와 같은 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하기 위해 여러 계층의 신경망을 사용하는 ML의 하위 분야입니다. DL 모델은 더 복잡하고 상당한 계산 리소스를 요구합니다.

패션 전자상거래에서의 실용적 AI 응용

2. 향상된 고객 지원:
AI 기반 지능형 에이전트는 다양한 문서 형식의 정보를 해석하고 색인화하여 고객 문의에 정확하고 즉각적인 답변을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객 서비스 팀의 부담이 줄어들고, 고객 경험이 향상되며, 운영이 간소화됩니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 우리는 고급 감성 분석 솔루션을 만드는 데 중점을 둔 프로젝트 접근 방식을 채택했습니다. 이러한 솔루션은 주요 주제와 고객 감성을 식별할 뿐만 아니라 이러한 구조화된 데이터를 비즈니스 분석 시스템에 통합합니다. 이를 통해 서비스와 제품 품질을 개선하고 정보에 입각한 결정을 내리고 고객 요구 사항을 직접 해결할 수 있습니다.

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사례 연구 하이라이트:

1. 감정 분석: AI 기반 감정 분석은 디지털 플랫폼 전반의 고객 피드백을 통합하여 문제와 기회를 강조합니다. 이를 통해 실시간 대응과 서비스 개선이 가능합니다.
2. 통찰력의 자동화: 이 시스템은 데이터 수집, 색인화, 보고를 자동화하여 상당한 시간과 자원을 절약합니다.
3. 오디오 데이터 분석: 음성-텍스트 모델은 오디오 메시지를 분석을 위해 구조화된 데이터로 변환하여 고객 서비스를 지원하고 의사 결정 프로세스를 개선합니다.
4. AI 기반 챗봇: AI 기반 음성 지원을 구현하면 24시간 연중무휴 고객 지원을 제공하고, 비용을 절감하고 서비스 품질을 유지할 수 있습니다.

AI 구현 경로:

1. 비즈니스 프로세스 이해: 사업 프로세스와 목표를 계획하고 정의합니다.
2. 기술적 평가: AI의 영향을 평가하고 그에 따라 데이터를 준비합니다.
3. 파일럿 프로젝트: 초기 가치를 창출하기 위해 작고 빠른 프로젝트부터 시작한 다음 최적화하고 확장하세요.
4. 팀 전문성: AI 이니셔티브를 관리하고 확장하기 위해 AI 전문 기술을 갖춘 팀을 구성하세요.

ROI 및 이점:

• 운영 효율성: 자동화는 작업 실행 시간을 줄이고 오류를 최소화합니다.
• 비용 절감: 간소화된 프로세스로 상당한 비용 절감이 가능합니다.
• 실행 가능한 통찰력: 데이터 기반의 의사결정은 전략적 계획을 강화합니다.
• 제품 혁신: AI는 새로운 제품 개발을 촉진하여 경쟁 우위를 제공합니다.
• 위험 관리: AI는 위험을 식별하고 완화하며 규정 준수를 보장하는 데 도움이 됩니다.

Shopify 전자상거래의 AI: Shopify는 구독 플랜에 따라 콘텐츠 생성, 번역 및 보고를 위한 다양한 AI 기반 도구를 제공합니다. 혜택을 극대화하려면 AI 도구를 특정 비즈니스 프로세스에 맞추는 것이 필수적입니다.

본 기사는 2019년 10월 15일(화)부터 18일(금)까지 진행된 웨비나 “패션+AI”를 바탕으로 작성되었습니다. 1티피1티 그리고 알페나이트.

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결론

AI는 패션 전자상거래에서 제품 설명 자동화부터 고객 지원 강화, 쇼핑 경험 개인화까지 상당한 이점을 제공합니다. 이러한 AI 기반 솔루션을 통합함으로써 기업은 효율성을 개선하고, 비용을 절감하고, 뛰어난 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

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