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거의 1 억 달러에 달하는 자금으로 핀 테크의 눈 자동화

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Fintechs MX와 Blend는 두 회사가 향후 몇 달 동안 디지털 혁신 계획을 마무리하는 것처럼 수요일 300 억 달러의 자금 조달 라운드를 확보했습니다. 글로벌 결제 핀 테크 Rapyd는 자체 엔지니어링 팀을 확장하는 데 사용할 자체 300 억 달러 패키지로 팩에 합류했습니다. MX는 데이터 기반 자동화에 중점을 둡니다. 유타주 Lehi에 기반을 둔 MX는 현금 유입이 증가함에 따라 데이터 분석 소프트웨어를 개선하여 소비자에게 최적화 된 통찰력을 제공하고자합니다. […]

출처 : https://bankautomationnews.com/allposts/payments/fintechs-eye-automation-with-nearly-1b-in-funding/

빅 데이터

지불 : 디지털 붐 이후의 미래

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지불 : 디지털 붐 이후의 미래

By 스테판 메르 츠

결제 산업에 중대한 변화의 해였습니다. 이전에는 신흥 트렌드가 대유행의 결과로 엄청난 가속화를 보였습니다. 소비자 행동과 전자 상거래에 대한 판매자의 기대치가 빠르게 변화하면서 몇 년 만에 몇 년 만에 변혁이 이루어졌습니다.

예를 들어, 현금 사용은 전염병에 대한 두려움 사이에서 올해 더욱 감소하여 동전 부족 정확한 변화가없는 경우 소비자에게 디지털 결제를 안내하는 많은 판매자가 있습니다. 에 따르면  McKinsey의 2020 년 글로벌 결제 보고서, 2020 년 말까지 글로벌 현금 거래에서 XNUMX ~ XNUMX % 포인트 하락할 것으로 예상 할 수 있습니다.

대유행은 의심 할 여지없이 끔찍한 일이지만 디지털 혁신을위한 로켓 연료였으며 결제 산업이 혁신 할 수있는 기회를 제공했습니다. 예를 들어, 올해는 은행 송금을 통한 온라인 결제가 계속 확산되고있는 반면 할부 계획 전 세계적으로 가장 빠르게 성장하는 온라인 결제 수단 중 하나로 선정되었습니다.

그렇다면 2021 년 동안 급속한 변화를 겪은 후 XNUMX 년에 무엇을 기대할 수 있을까요? 영구적으로 변경된 소비자 행동이 온라인 결제 선호도를 어떻게 형성할까요?

할부 결제는 신용에 대한 사고 방식을 바꾸고 있습니다.

은행 송금, 전자 지갑, 현금 기반 디지털 결제 및 현지 신용 카드와 같은 비 전통적인 결제는 지난 몇 년 동안 엄청난 성장을 보였습니다. 그들은 이제 실제로 전 세계적으로 지배적 인 지불 방법이며 모든 온라인 거래의 70 %. 로컬 결제 수단 (LPM)은 특히 신흥 지역에서 디지털 채택을 가속화하는 데 핵심적인 역할을 계속하고 있습니다. 중국에서예를 들어, LPM은 43 년에 2019 억 달러의 수익을 올렸습니다.

2020 년 소비자들은 국가 봉쇄 기간 동안 더 큰 편의성과 보안 강화를 위해 다양한 결제 방법을 시도하는 경향이 그 어느 때보 다 높아졌습니다. 에 따르면 Paysafe의 LiT 연구, 전 세계 소비자의 56 %가 대유행 첫 달에 새로운 현지 결제 수단을 사용했다고 언급했습니다.

전 세계를 강타한 결제 방법은 Klarna, Afterpay 및 Affirm과 같은 결제 제공 업체가 요금을 주도하는 무이자 'BNPL (Buy Now Pay Later)'개념입니다. 지난 홀리데이 쇼핑 러시 동안 미국 소비자의 44 % 지금 구매 가능 여부를 언급했지만 나중에 지불하는 것은 소매 업체에 지출하는 금액을 결정하는 데 매우 중요합니다. 블랙 프라이데이 주말 동안, Afterpay는 매출이 186 % 증가한 반면 Klarna는 운영 첫 XNUMX 년 동안의 거래를 합친 것보다 XNUMX 배 더 많은 거래를 처리했습니다.

Kaleido의 연구 BNPL 가치는 12 년까지 실제 상품에 대한 전체 글로벌 전자 상거래 지출의 2025 % 이상에 도달 할 것으로 예측하여 이러한 추세의 지속 가능성을 보여줍니다.

지속적인 추가 조치와 실직으로 인해 소비자는 올해 전례없는 재정적 부담에 직면 해 있으며, 그 결과 유연한 특성과 재정적 불이익이 없기 때문에 전통적인 지불 방법보다 '나중에 지불'방식에 의존하게되었습니다. 경제가 한동안 COVID-19 이전 수준으로 회복 될 것으로 예상되지 않는 상황에서 이는 2021 년까지 계속되는 추세입니다. 따라서 이것은 확실히 온라인 가맹점에서 제공해야하는 결제 수단입니다..

점점 더 디지털화되는 시대에 경쟁력을 유지하는 것은 더 어려울 것입니다.

2020 년의 수치가 글로벌 전자 상거래의 엄청난 호황을 반영하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그만큼 McKinsey가 만든 '빠른'효과, 단 10 일 만에 경험 한 전자 상거래의 90 년 변화를 설명합니다. 동안 6 월 2020, 많은 국가에서 가장 엄격한 봉쇄가 절정에 달하는 동안 전자 상거래 매출은 전년 대비 34 % 증가했습니다. 이는 2008 년 XNUMX 월 이후보고 된 최고 성장률입니다. 소비자들은이 중요한 기간 동안 신뢰할 수있는 브랜드로 전환하지 않았습니다. 많은 쇼핑객 새로운 소매 업체로 확장.

브랜드 충성도의 붕괴는 크고 작은 비즈니스에 풍부한 기회를 창출하여 온라인 및 국경을 넘어 운영 할 수있게합니다. Facebook은 자체 쇼핑 기능을 출시했습니다. 성장하는 기업이 고객에게 판매 할 수 있도록합니다.

전자 상거래는 이제 왕이되었습니다. 미국 온라인 판매는 37 분기에만 3 % 증가했습니다., 전문가들은 아마존이 지출 42 달러당 XNUMX 센트 이번 휴가 시즌. 이러한 디지털 급증은 잠금 제한이 해제되기 시작한 후에도 쇼핑객이 온라인 채널로 전환함에 따라 계속해서 확산 될 것입니다. 2021 년에는 가맹점이 혼잡 한 시장에서 눈에 띄고 싶다면 온라인 카드 거래 만 지원하는 것이 적절하지 않을 것입니다.

에 따르면 PPRO 자체 연구, 미국 소비자의 42 %는 결제시 선호하는 결제 수단을 사용할 수없는 경우 장바구니를 버릴 것입니다. 최근 조사 결과 전 세계 평균 카트 이탈률은 75.6 %에 달해 브랜드의 연간 매출액은 18 만 달러에 이릅니다. 우리는 이러한 수요가 계속 될 것으로 예상하며 소매 업체는 현재 결제 서비스를 확장해야합니다.

과잉 성장에 대비해야합니다.

대유행은 진화가 아니라 혁명이었습니다. 그것은 과급 된 디지털 결제이며 하룻밤 사이에 고객의 기대와 행동을 변화 시켰습니다.

점점 더 많은 고객이 자신의 특정 요구에 맞는 제품이나 서비스를 찾고있는 온라인 상태입니다. 쇼핑객은 더 나은 품질의 제품, 더 많은 결제 수단 허용, 더 강력한 브랜드 충성도 등 원하는 것이 무엇인지 국경을 넘나들 수 있습니다. 판매자는 상품, 사용자 경험 (UX), 현지 결제 방법 및 배송 옵션의 적절한 조합을 제공하여 미개발 시장에 도달 할 수 있습니다.

전 세계적으로 500 개가 넘는 중요한 현지 결제 방법을 사용하여 각 국가마다 결제 선호도가 다릅니다. 새로운 표준에서 확장하고 성공하려면 판매자는 결제 서비스 제공 업체와 협력하여 결제 페이지에서 가능한 한 많은 결제 수단을 활성화해야합니다.

2020 년은 소비자 지불 선호도와 관련하여 큰 변화를 보였지만, 2021 년은 이러한 변화를 해결하고 등장한 기회를 포착하는 것입니다. 판매자는 지금 준비해야합니다. 그렇지 않으면 경쟁에서 패할 위험이 있습니다.

2021 년은 확실히 경제에 또 다른 도전이 될 것이지만, 현지 결제 수단 (및이를 제공하는 정통한 소매 업체)의 미래는 확실히 매우 밝을 것입니다.

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출처 : https://www.fintechnews.org/payments-what-lies-ahead-after-the-digital-boom/

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데이터베이스 연결을 설정 오류

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데이터베이스 오류

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빅 데이터

스마트 결제 솔루션이 멕시코에 진출하다

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스마트 결제 솔루션이 멕시코에 진출하다

Paymentology와 파트너 Intercash는 멕시코에서 디지털에 정통한 사람들을위한 맞춤형 카드 발급 솔루션을 출시합니다.

라틴 아메리카에서 FinTech의 시장 기회는 해마다 증가하고 있습니다. 이 지역은 지불 보안 및 금융 포괄 성이 낮기 때문에 신흥 기술에 빠르게 적응할 수있었습니다. 은행들은 이러한 격차를 해소하기 위해 새로운 기술을 찾고 있습니다.

멕시코는 라틴 아메리카에서 스마트 폰 보급률이 가장 높고 거래의 45 % 이상이 카드로 이루어지기 때문에 좋은 위치에 있습니다. 이 나라는 사용하기 쉬운 기능을 갖춘 스마트 결제 솔루션을 제공하려는 FinTechs에게 흥미로운 기회를 나타냅니다.

최근 라틴 아메리카의 금융 거래 네트워크 인 PROSA, 글로벌 결제 솔루션 제공 업체 인 Intercash 및 선도적 인 발급자 결제 프로세서 인 Paymentology의 인정에 따라, 증가하는 카드 거래량을 지원하기 위해 멕시코에서 혁신적인 카드 발급 솔루션 출시를 발표했습니다. .

이 파트너십을 통해 Intercash의 고객은 데이터에 대한 독보적 인 액세스를 통해 거의 즉각적으로 혁신적인 결제 솔루션을 출시 할 수있는 혜택을 누릴 수 있습니다. 또한, POS (Point-of-Sale) 데이터에 대한 이러한 액세스는 Intercash 고객이 개인화되고 오늘날 디지털에 정통한 소비자의 요구를 충족하는 혁신적인 실시간 결제 옵션을 제공 할 수 있도록 지원합니다.

Paymentology의 클라우드 네이티브 플랫폼과 PayRule.AI 엔진을 사용하여 고객은 오늘날의 고객 우선 세계의 핵심 인 소비자의 행동과 선호도를 형성 할 수 있습니다. 소비자가 신용 카드 및 직불 카드에 지출하는 승인 프로세스를 개선하는 증강 인텔리전스 기능에 의해 구동됩니다. Intercash의 고객은 거래 내역 검색 및 세부적인 카드 체계 수수료 내역을 포함한 소비자 지출 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 엔진은 거래 승인 또는 거부를 위해 비행 중 전체 카드 내역을 검색하고 분석하는 데까지 사용됩니다.

Paymentology의 CEO 인 Shane O'Hara는“우리는 Intercash와 협력하여 멕시코에 최신 고객 우선 결제 솔루션을 제공하여 수백만 명의 사람들이 편리하고 빠르고 안전한 결제 거래를 할 수있는 기회를 제공하게되어 기쁩니다.”라고 말했습니다.

Intercash의 카드 사업부 CEO 인 Aaron Gladman은“은행과 정부 기관은 이제 금융 및 보안 솔루션을위한 기술을 찾고 있습니다. 멕시코 시장에 턴키 카드 발급 및 카드 관리 솔루션을 출시하는 이니셔티브를 위해 Paymentology와 파트너 관계를 맺게되어 기쁩니다.

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출처 : https://www.fintechnews.org/smart-payment-solutions-make-their-way-in-mexico/

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인공 지능

농업의 인공 지능 : 현대 AI를 사용하여 전통적인 농업 문제 해결

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  • 농업의 라이프 사이클

  • 전통적인 농업 기술로 농업에서 직면 한 도전.

인공 지능

인공 지능은 가장 단순한 것부터 훨씬 더 복잡한 것까지 기계가 쉽게 모방하고 작업을 실행할 수있는 방식으로 인간 지능을 정의 할 수 있다는 원칙을 기반으로합니다. 인공 지능의 목표에는 학습, 추론 및 인식이 포함됩니다.

“우리는 AI의 황금 시대를 맞이하고 있습니다. 최근의 발전은 이미 이전에 공상 과학 분야에서 살았던 발명으로 이어졌습니다. 그리고 우리는 가능한 것의 표면만을 긁었습니다.”
– Amazon CEO JEFF BEZOS

예를 들어 자율 주행 차의 시각 인식 시스템, 과거에 구입 한 제품을 기반으로 좋아할만한 제품을 제안하는 추천 엔진, Apple iPhone의 Siri 가상 비서의 음성 및 언어 인식이 있습니다.

AI는 산업의 모든 영역에서 큰 영향을 미치고 있습니다. 지능형 기계를 사용하여 특정 작업을 자동화하려는 모든 산업.

농업과 농업은 세계에서 가장 오래되고 가장 중요한 직업 중 하나입니다. 경제 부문에서 중요한 역할을합니다. 전 세계적으로 농업은 5 조 달러 규모의 산업입니다.

전 세계 인구는 2050 년까지 70 억 명 이상에이를 것으로 예상되며 수요를 충족하려면 농업 생산량을 XNUMX % 늘려야합니다. 세계 인구가 증가함에 따라 토지 물과 자원이 수요 공급 사슬을 계속하기에는 부족합니다. 따라서 우리는 더 현명한 접근 방식이 필요하고 우리가 농사를 짓는 방법에 대해 더 효율적이되고 가장 생산적이 될 수 있습니다.

이 기사에서는 전통적인 농업 방법을 사용하여 농부가 직면 한 도전과 인공 지능이 전통적인 방법을보다 효율적인 방법으로 대체하고 세상이 더 나은 곳이되도록 돕는 방법으로 농업에 혁명을 일으키는 방법을 다룰 것입니다.

농업의 라이프 사이클

우리는 농업 과정을 여러 부분으로 나눌 수 있습니다.

인공 지능 농업

토양 준비: 농민이 씨를 뿌리기 위해 토양을 준비하는 농업의 초기 단계입니다. 이 과정에는 큰 토양 덩어리를 부수고 막대기, 바위 및 뿌리와 같은 파편을 제거하는 것이 포함됩니다. 또한 농작물의 종류에 따라 비료와 유기물을 추가하여 농작물에 이상적인 상황을 조성합니다.

종자 파종 : 이 단계에서는 두 씨앗 사이의 거리, 씨앗 심기 깊이를 관리해야합니다. 이 단계에서 온도, 습도 및 강우와 같은 기후 조건이 중요한 역할을합니다.

비료 추가: 토양 비옥도를 유지하는 것은 농부가 영양가있는 작물과 건강한 작물을 계속 재배 할 수 있도록하는 중요한 요소입니다. 이러한 물질에는 질소, 인 및 칼륨과 같은 식물 영양소가 포함되어 있기 때문에 농부들은 비료를 사용합니다. 비료는 단순히 토양에서 자연적으로 발견되는 필수 요소를 보충하기 위해 농업 분야에 적용되는 심은 영양소입니다. 이 단계는 또한 작물의 품질을 결정합니다

관개:이 단계는 토양을 촉촉하게 유지하고 습도를 유지하는 데 도움이됩니다. 수중이나 과수는 작물의 성장을 방해 할 수 있으며 제대로하지 않으면 작물이 손상 될 수 있습니다.

잡초 보호: 잡초는 작물 근처 또는 농장 경계에서 자라는 원치 않는 식물입니다. 잡초가 수확량을 감소시키고, 생산 비용을 증가시키고, 수확을 방해하고, 작물 품질을 낮추기 때문에 잡초 보호가 중요합니다.

수확 : 밭에서 익은 작물을 모으는 과정입니다. 이 활동에는 많은 일꾼이 필요하므로 노동 집약적 인 활동입니다. 이 단계에는 청소, 분류, 포장 및 냉각과 같은 수확 후 처리도 포함됩니다.

스토리지 : 수확 후 시스템의이 단계에서는 농업 기간이 아닌 다른 식량 안보를 보장하는 방식으로 제품을 보관합니다. 여기에는 작물 포장 및 운송도 포함됩니다.

전통적인 농업 방법을 사용하여 농부가 직면 한 도전

농업 분야에 존재하는 일반적인 문제를 나열합니다.

o 농업에서 강우량, 온도 및 습도와 같은 기후 요인은 농업 라이프 사이클에서 중요한 역할을합니다. 삼림 벌채와 오염의 증가는 기후 변화를 가져 오므로 농부들이 토양을 준비하고, 씨앗을 뿌리고, 수확하기위한 결정을 내리기가 어렵습니다.

o 모든 작물은 토양에 특정 영양이 필요합니다. 토양에 필요한 주요 영양소는 질소 (N), 인 (P), 칼륨 (K) 3 가지입니다. 영양소 결핍은 작물의 품질을 저하시킬 수 있습니다.

o 농업 라이프 사이클에서 알 수 있듯이 잡초 보호가 중요한 역할을합니다. 통제하지 않으면 생산 비용이 증가하고 토양에서 영양소를 흡수하여 토양의 영양 결핍을 유발할 수 있습니다.

농업에서 인공 지능의 응용

업계는 더 건강한 작물을 생산하고, 해충을 제어하고, 토양 및 재배 조건을 모니터링하고, 농부를위한 데이터를 구성하고, 작업량을 지원하고, 전체 식품 공급망에서 광범위한 농업 관련 작업을 개선하기 위해 인공 지능 기술로 전환하고 있습니다. .

일기 예보 사용 : 기후 조건의 변화와 오염 증가로 인해 농민이 종자를 파종 할 적절한시기를 결정하기가 어렵습니다. 인공 지능의 도움으로 농민은 작물의 종류와시기를 계획하는 데 도움이되는 일기 예보를 사용하여 기상 조건을 분석 할 수 있습니다. 씨앗을 뿌린다.

토양 및 작물 상태 모니터링 시스템: 토양의 종류와 토양의 영양은 작물의 종류와 작물의 품질에 중요한 요소입니다. 증가로 인해 삼림 벌채 토양의 질이 저하되고 토양의 질을 결정하기가 어렵습니다.

독일에 기반을 둔 기술 스타트 업 PEAT는 식물 해충 및 질병을 포함한 토양의 영양 결핍을 식별 할 수있는 AI 기반 애플리케이션을 개발했습니다.이를 통해 농부는 수확 품질을 개선하는 데 도움이되는 비료 사용 아이디어를 얻을 수 있습니다. 이 앱은 이미지 인식 기반 기술을 사용합니다. 농부는 스마트 폰을 사용하여 식물의 이미지를 캡처 할 수 있습니다. 이 응용 프로그램에 대한 짧은 비디오를 통해 팁 및 기타 솔루션으로 토양 복원 기술을 볼 수도 있습니다.

마찬가지로 Trace Genomics는 농부가 농부에게 토양 분석을 할 수 있도록 돕는 또 다른 기계 학습 기반 회사입니다. 이러한 유형의 앱은 농부가 토양과 작물의 건강 상태를 모니터링하고 높은 수준의 생산성으로 건강한 작물을 생산하는 데 도움이됩니다.

분석 드론에 의한 작물 건강 : SkySqurrel Technologies는 작물 건강 모니터링을위한 드론 기반 Ariel 이미징 솔루션을 도입했습니다. 이 기술에서는 드론이 현장에서 데이터를 캡처 한 다음 USB 드라이브를 통해 드론에서 컴퓨터로 데이터를 전송하고 전문가가 분석합니다.

이 회사는 알고리즘을 사용하여 캡처 된 이미지를 분석하고 농장의 현재 상태가 포함 된 자세한 보고서를 제공합니다. 농부가 해충과 박테리아를 식별하여 해충 방제 및 기타 방법을 적시에 사용하여 필요한 조치를 취할 수 있도록 도와줍니다.

정밀 농업 및 예측 분석 : 농업 분야의 AI 애플리케이션은 농부들에게 물 관리, 작물 순환, 적시 수확, 재배 할 작물 유형, 최적의 식재, 해충 공격, 영양 관리에 대한 적절한 지침을 제공함으로써 농부들이 부정확하고 통제 된 농업을 돕는 애플리케이션과 도구를 개발했습니다.

인공위성 및 드론으로 캡처 한 이미지와 관련하여 기계 학습 알고리즘을 사용하는 동안 AI 지원 기술은 기상 조건을 예측하고, 작물 지속 가능성을 분석하고, 온도, 강수, 강수 등의 데이터를 사용하여 농장에서 질병 또는 해충의 존재 여부 및 식물 영양 부족을 평가합니다. 풍속, 일사량.

연결이없는 농부는 SMS 지원 전화 및 Sowing 앱과 같은 간단한 도구를 사용하여 지금 AI 혜택을받을 수 있습니다. 한편 Wi-Fi 액세스 권한이있는 농부는 AI 애플리케이션을 사용하여 토지에 대한 지속적으로 AI 맞춤형 계획을 얻을 수 있습니다. 이러한 IoT 및 AI 기반 솔루션을 통해 농부는 귀중한 천연 자원을 고갈시키지 않고 지속적으로 증가하는 식품 및 수익 증대에 대한 세계의 요구를 충족 할 수 있습니다.

미래에 AI는 농부들이 데이터를 사용하여 개별 식물 열까지 수확량을 최적화하여 농업 기술자로 진화하도록 도울 것입니다.

농업 로봇 공학 : AI 기업은 농업 분야에서 여러 작업을 쉽게 수행 할 수있는 로봇을 개발하고 있습니다. 이 유형의 로봇은 인간에 비해 더 빠른 속도로 잡초를 제어하고 작물을 수확하도록 훈련되었습니다.

이러한 유형의 로봇은 작물의 품질을 확인하고 작물을 따고 포장하는 동시에 잡초를 감지하도록 훈련되었습니다. 이 로봇은 또한 농업 노동력이 직면 한 도전에 맞서 싸울 수 있습니다.

해충 탐지를위한 AI 지원 시스템 : 해충은 농작물에 피해를주는 가장 최악의 적 중 하나입니다.

인공 지능 시스템은 위성 이미지를 사용하고 인공 지능 알고리즘을 사용하여 과거 데이터와 비교하고 곤충이 착륙했는지, 메뚜기, 메뚜기 등 어떤 종류의 곤충이 착륙했는지 감지합니다. 그리고 농부가 가져갈 수 있도록 스마트 폰으로 농부에게 경고를 보냅니다. 필요한 예방 조치를 취하고 필요한 해충 방제를 사용하므로 AI는 농부가 해충과 싸우는 데 도움이됩니다.

결론

농업의 인공 지능은 농부들이 농업을 자동화하도록 도울뿐만 아니라 더 적은 자원을 사용하면서 더 높은 작물 수확량과 더 나은 품질을 위해 정확한 재배로 전환합니다.

기계 학습 또는 인공 지능 기반 제품 또는 농업, 드론 및 자동화 기계 제작을위한 교육 데이터와 같은 서비스를 개선하는 데 관여하는 회사는 향후 기술 발전을 통해이 분야에 더 유용한 응용 프로그램을 제공하여 전 세계가 식품 생산 문제를 해결할 수 있도록 지원할 것입니다. 증가하는 인구.

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출처 : https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-in-agriculture-using-modern-day-ai-to-solve-traditional-farming-problems/

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