인공지능 시대의 경쟁

인공지능 시대의 경쟁은 어떨까?

인공지능 시대의 경쟁은 어떨까? 앤티 파이낸셜이 출범 한지 불과 5년 만인 2019년에는 서비스를 이용하는 소비자 수가 10억 명을 넘어 섰습니다. 알리바바에서 분리 된 앤티 파이낸셜은 주요 모바일 결제 플랫폼인 알리페이의 인공 지능과 데이터를 사용하여 소비자 대출, 머니 마켓 펀드, 자산관리, 건강 보험, 신용 평가 서비스 등 다양한 비즈니스를 운영하고 있습니다. 사람들이 탄소 발자국을 줄이도록 장려하는 온라인 게임까지도 운영합니다. 이 회사는 직원 수의 1/10 미만으로 미국의 최대 은행보다 약 10배 이상 많은 고객들에게 서비스를 제공합니다. 2018년에 마지막으로 실시한 펀딩 라운드에서 가치 약 1,500억 달러로 세계에서 가장 가치있는 금융 서비스 회사로 평가되는 JP모건의 절반에 수준에 가깝습니다. 기존 은행, 투자 기관 및 보험 회사와 달리 앤티 파이낸셜은 디지털 코어를 기반으로 합니다. 이 운영 활동의 중요한 경로에는 작업자가 없습니다. 인공지능이 쇼를 운영합니다. 대출을 승인하는 관리자, 재정 자문을 제공하는 직원, 소비자 의료 비용을 승인하는 대리인이 존재하지 않습니다. 또한 기존 기업을 제한하는 운영 제약없이 앤티 파이낸셜은 전례없는 방식으로 경쟁 할 수 있으며 다양한 산업에 걸쳐 자유로운 성장과 영향력을 달성 할 수 있습니다. 인공지능의 시대는 이러한 새로운 유형의 회사의 출현으로 안내되고 있습니다. 앤티 파이낸셜의 코호트에 페이스북, 구글, 알리바바, 텐센트와 같은 거대 기업과 제브라 메디컬 비전 및 인디고에 이르기까지 빠르게 성장하고 있는 많은 소규모 기업까지 포함됩니다. 이러한 회사 중 하나의 서비스를 사용할 때마다 동일한 놀라운 일이 발생합니다. 작업자, 관리자, 프로세스 엔지니어, 감독자 또는 고객 서비스 담당자가 운영하는 전통적인 비즈니스 프로세스에 의존하는 대신 알고리즘이 우리가 얻는 가치를 제공합니다. . 마이크로 소프트의 CEO인 나델라는 인공지능을 회사의 새로운 런타임이라고 말합니다. 사실 관리자와 엔지니어는 알고리즘을 작동시키는 인공지능과 소프트웨어를 설계하지만 그 이후 시스템은 자체적으로 가치를 제공합니다. 디지털 자동화를 통해 또는 회사 외부의 제공 업체 생태계를 활용합니다. 인공지능은 아마존에서 가격을 책정하고 쇼피파이에서 노래를 추천하고 인디고의 마켓 플레이스에서 구매자와 판매자를 연결하며 차용인에게 앤티 파이낸셜의 대출 자격을 부여합니다. 전통적인 제약의 제거는 경쟁 규칙을 변화시킵니다. 디지털 네트워크와 알고리즘이 기업 구조에 통합됨에 따라서 산업은 다르게 기능하기 시작하고 그 사이의 경계가 모호해지고 있습니다. 새로운 라이벌에 직면한 보다 전통적인 조직이 인공지능 기반 모델로 이동함에 따라 변화는 타고난 디지털 회사를 훨씬 넘어서 확장됩니다. 월마트, 허니웰 등의 회사는 이제 데이터, 알고리즘 및 디지털 네트워크를 광범위하게 활용하여 이 새로운 시대에 설득력 있게 경쟁하고 있습니다. 디지털 스타트 업을 주도하든 기존 기업을 개편하든 인공지능이 운영, 전략 및 경쟁에 미치는 혁신적인 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 새로운 회사의 핵심에는 의사 결정 공장이 있습니다. 이를 인공지능 공장이라고 합니다. 이 소프트웨어는 구글과 바이두에서 매일 수백만 건의 광고 경매를 실행합니다. 알고리즘은 우버에서 차량을 제공하는 자동차를 결정합니다. 아마존에서 헤드폰과 폴로 셔츠의 가격을 책정하고 일부 월마트 지역에서 바닥을 청소하는 로봇을 운영합니다. 파이델리티에서 고객 서비스 봇을 활성화하고 제브라 매디컬에서 X- 레이를 해석합니다. 각각의 경우 인공지능 공장은 의사 결정을 과학으로 취급합니다. 분석은 내부 및 외부 데이터를 예측, 통찰력 및 선택으로 체계적으로 변환하여 운영 워크 플로를 안내하고 자동화합니다. 이상하게도 디지털 회사의 폭발적인 성장을 주도 할 수있는 인공지능은 그다지 정교하지 않은 경우가 많습니다. 극적인 변화를 가져 오기 위해 인공지능은 인간의 행동이나 인간의 추론을 시뮬레이션 할 수 없는 공상 과학 소설의 대상이 될 필요가 없습니다. 이를 강력한 인공지능이라고도 합니다. 일반적으로 사람들이 처리하는 작업을 수행 할 수있는 컴퓨터 시스템만 있으면 됩니다. 이것은 약한 인공지능이라고 합니다. 약한 인공지능으로 인해 인공지능 공장은 이미 다양한 중요한 결정을 내릴 수 있습니다. 경우에 따라 구글과 페이스북 같은 정보 비즈니스를 관리 할 수 있습니다. 다른 경우에는 회사가 실제 물리적 제품을 제작, 배송 또는 운영하는 방법을 안내합니다. 그러나 모든 경우에 디지털 의사 결정 공장은 가장 중요한 프로세스와 운영 의사 결정을 처리합니다. 소프트웨어는 회사의 핵심을 구성하고 인간은 가장자리로 이동합니다. 모든 공장에는 네 가지의 구성 요소가 필수적입니다. 첫 번째는 데이터 파이프 라인으로, 체계적이고 지속 가능하며 확장 가능한 방식으로 데이터를 수집, 정리, 통합 및 보호하는 반자동 프로세스입니다. 두 번째는 비즈니스의 미래 상태 또는 행동에 대한 예측을 생성하는 알고리즘입니다. 세 번째는 새로운 알고리즘에 대한 가설을 테스트하여 제안이 의도 한 효과를 갖는지 확인하는 실험 플랫폼입니다. 네 번째는 인프라입니다. 이 프로세스를 소프트웨어에 내장하고 이를 내부 및 외부 사용자에게 연결하는 시스템입니다. 구글 또는 빙과 같은 검색 엔진을 사용하십시오. 누군가가 검색 상자에 몇 글자를 입력하기 시작하면 알고리즘은 많은 사용자가 이전에 입력 한 용어와 이 특정 사용자의 이전 작업을 기반으로 전체 검색어를 동적으로 예측합니다. 이러한 예측은 드롭 다운 메뉴에 캡처되어 사용자가 관련 검색을 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 모든 키 입력과 모든 클릭은 데이터 포인트로 캡처되고 모든 데이터 포인트는 향후 검색에 대한 예측을 향상시킵니다. 인공지능은 또한 유기적 검색 결과를 생성하는데, 이는 이전에 수집된 웹 색인에서 추출되고 이전 검색 결과에서 생성된 클릭에 따라 최적화됩니다. 이 용어를 입력하면 사용자의 검색과 가장 관련성이 높은 광고에 대한 자동 경매가 시작됩니다. 그 결과는 추가적인 실험과 학습 루프에 의해 형성됩니다. 검색 쿼리 또는 검색 결과 페이지를 클릭하거나 클릭하지 않으면 유용한 데이터가 제공됩니다. 더 많은 검색, 더 나은 예측, 더 나은 예측, 더 많은 검색 엔진이 사용되고 있습니다.