AI가 채용, 의료 및 여행 산업의 혁신을 돕는 방법

복잡한 기술이 우리에게 제공하는 기회의 범위가 확장됨에 따라 자동화의 힘은 이를 충족시키기 위해 확장됩니다. 우리의 손을 잡고 오늘날의 놀랍도록 정교한 도구를 안내하는 스마트 시스템이 없었다면 우리는 어리둥절했을 것입니다. 우리는 추상적인 추론과 창의성에 능숙합니다. 데이터 처리가 많지는 않습니다.

AI 기술이 아직 모든 산업을 크게 변화시키지는 못했지만 구현으로 이미 큰 혜택을 받고 있는 산업이 있습니다. 특히 채용, 의료 및 여행 산업이 그렇습니다. 이러한 영역의 경우 인적 오류가 불가능한 엄청나게 강력한 디지털 시스템에 안정적으로 전달할 수 있는 작업이 많을수록 좋습니다.

이러한 산업을 발전시키기 위해 AI 기술로 무엇을 하고 있으며 이것이 미래에 무엇을 의미하는지 구체적으로 살펴보겠습니다.

채용은 점점 더 빨라지고 있습니다.

채용의 세계는 이전보다 탐색하기가 훨씬 더 복잡합니다. 다양한 채널을 통해 역할이 승진되고, 그 어느 때보다 일자리를 찾는 사람들이 늘어나고, 기업(특히 대규모 데이터 기반 기업)은 선택한 지원자에 대해 훨씬 더 까다로워집니다. 이는 구직자와 고용주 모두에게 골칫거리입니다.

일자리를 찾는 사람이라면 누구나 흩어지는 접근 방식을 채택하여 직위 지원을 통해 잃을 것이 거의 없고 얻을 수 있는 것이 많기 때문에 채용 담당자도 방대한 양의 이력서와 씨름해야 합니다. 수동으로 범위를 좁히는 것은 실행 불가능합니다.

이를 방지하기 위해 채용 프로세스를 감독하기 위해 얼마 동안 지원자 추적 시스템이 사용되었습니다. 그들은 목록에 첨부하고 표준화된 응용 프로그램을 가져와 검토하고 부적합하다고 판단되는 모든 것을 버립니다. Panna와 같은 고급 시스템(아래 참조)은 특정 직원 요구 사항에 따라 맞춤형 비디오 인터뷰를 만들고 분석할 수도 있습니다.

이 외에도 신청자 추적 시스템은 효율성을 높이기 위해 통합을 통해 다른 소프트웨어 제품군과 함께 작동할 수 있습니다. 예를 들어 이것이 Google Hire의 매력입니다. Google Hire는 G Suite를 통해 예비 직원에게 연락하고 인터뷰를 준비하고 예약하는 실용적인 요소를 간소화하지만 수동 업데이트가 필요하지 않습니다.

AI는 심사를 위해 인터뷰 단계 이후에 사용될 수 있습니까? 어느 정도는 그렇습니다. 많은 사람들이 채용 프로세스의 마지막 단계 중 하나가 자동화된다는 개념에 반대하기 때문에 이것은 지뢰밭의 일부입니다. AI가 광범위하게 조사되는 것을 보기까지는 꽤 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.

의료 분야의 신속한 모니터링 및 감별 진단

건강 관리가 항상 스마트 자동화의 혜택을 받는 두 가지 분명한 영역이 있습니다. 관리와 진단입니다.

환자를 24시간 모니터링해야 하는 경우가 많기 때문에 영향력 있는 위치에 있는 의료 전문가는 종종 불합리하게 오랜 시간 일해야 하며 이는 그들의 성과에도 영향을 미칩니다.

그리고 탐색해야 할 모든 서류 작업과 관료적 형식이 있습니다. AI는 많은 작업을 처리하여 이를 도울 수 있습니다. John Hopkins Hospital에는 병원 효율성을 높이기 위해 예측 기능을 사용하는 정교한 지휘 센터가 있습니다.

그래도 가장 시간이 많이 걸리는 것은 진단이다. 증상을 상호 참조해야 하며 합리적인 결론을 내리기 위해 잠재적인 원인을 배제해야 합니다. 그래야만 환자를 올바르게 치료할 수 있습니다. 감별 진단은 시간이 오래 걸리고 믿을 수 없을 정도로 복잡 하지만 진정한 창의성이 필요하지 않습니다. 종합적인 지식만 있으면 됩니다.

그러나 AI 시스템에는 방대한 의료 정보 데이터베이스가 제공되고 가장 가능성 있는 설명을 식별하는 작업이 수행될 수 있습니다. 의사 팀이 화이트보드 주위에 붐비는 시간의 아주 짧은 시간에 AI는 더 나은 결과를 얻을 수 있고 그 과정에서 치료 옵션을 나열할 수도 있습니다.

올해 초 Baidu Research는 개발 중인 알고리즘이 유방암 진단에서 이미 인간 전문가를 능가한다고 발표했습니다.

이미지와 자연어 해석이 발전함에 따라 AI 소프트웨어는 테스트 결과를 검토하는 데 점점 더 좋아지고 더 빠르고 효과적인 치료로 이어질 것입니다. 물론 사람들이 자동화된 진단을 신뢰할 수 있게 되기까지는 시간이 걸리겠지만 가능해야 합니다.

여행은 Semantic Intent에 따라 편의성을 확장하고 있습니다.

여행자와 여행업계 종사자 모두 이미 여행 AI의 이점을 경험하고 있습니다. 업계는 너무 많은 지연과 일정 문제에 직면해 있기 때문에 이치에 맞습니다.

전자의 경우 모바일 생태계를 통한 데이터의 급속한 보급이 있습니다. 예를 들어 Gmail을 통해 티켓 확인을 수신하고 항공편 세부 정보를 캘린더에 자동으로 추가합니다.

그 외에도 사용자가 메시징 앱을 종료하지 않고도 포괄적인 검색 및 예약 옵션을 제공하도록 처음부터 설계된 Mezi(아래 참조)와 같은 도구가 있습니다.

이것은 Facebook Messenger 챗봇을 통해 전자 상거래 세계에서 일어나고 있는 일과 매우 유사합니다. 의미론적 의도 (검색자가 특정 항목을 검색할 때 실제로 의미하는 것)에 대한 인식이 이를 점점 더 강력하게 만듭니다.

사실, 검색 문자열과 이미지가 의미하는 바에 대한 이해가 증가하는 것도 PPC 산업에 매우 중요합니다. 프로그래매틱 광고 네트워크는 복잡한 문맥 인식을 사용하여 입찰을 최적화하고 가장 적합한 잠재고객에게 광고를 게재할 수 있습니다.

여행 산업의 비즈니스와 관련하여 모든 종류의 항공사 및 여행 회사는 데이터 마이닝을 사용하여 연비에서 티켓 가격에 이르기까지 모든 것에 대한 귀중한 정보를 도출해 왔으며 운영 개선을 달성하기 위해 AI에 크게 의존하고 있습니다.

예약 및 체크인 프로세스는 조정을 위해 특히 무르익었습니다: Delta는 작년에 안면 인식 기술을 사용한 자동 체크인을 시작했으며 의심할 여지 없이 전체 보안 프로세스가 자동화되어 개인 보안 검색이 필요 없는 시대가 올 것입니다. (물론 가끔 확인하는 경우는 제외).

그리고 비행은 사치스러운 경우가 많기 때문에 AI의 개인화 능력은 자연스럽게 들어맞습니다. Slock.it에서 제공하는 것과 같은 블록체인 지원 IoT 네트워크를 통해 매우 효율적인 시스템을 중심으로 마케팅을 구축할 수 있는 여행 회사의 미래를 상상해 보십시오(아래 참조).

대부분의 회사가 동일한 공급업체를 사용하고 유사한 거래에 액세스할 수 있으므로 AI의 이점을 극대화하는 것은 여행 제공업체가 인지도 높은 브랜드를 구축하고 귀중한 고객 충성도를 얻는 방법이 될 것입니다. 전체 휴가 패키지에 가입하면 고객의 스마트폰이 지불한 모든 것을 잠금 해제하는 열쇠가 될 수 있으며 물리적 교환이 필요하지 않습니다.

머신 러닝과 스마트 자동화는 확실히 향후 몇 년 동안 채용, 의료 및 여행 산업에 광범위한 변화를 일으킬 것이지만 우리는 이미 광범위한 진전을 보고 있습니다. 물론 AI는 결국 모든 산업에 오고 있으므로 혁신할 준비가 되어 있지 않으면 뒤처지게 될 것입니다.

이미지 크레딧

기능 이미지: Unsplash/rawpixel
이미지 1: Panna를 통해
이미지 2: Google Hire를 통해
이미지 3: John Hopkins Medicine을 통해
이미지 4: OpenReview를 통해
이미지 5: Mezi를 통해
이미지 6: Slock.it을 통해