AI | 12년 2024월 XNUMX일

이미지: 프리픽

AI는 인간의 작업을 강화하기 위한 도구일 뿐만 아니라 노동과 소프트웨어를 단일 시장으로 병합하는 새로운 인력입니다.

NFX는 최근 “AI 인력의 등장: 새로운 노동 시장의 부상” 인공지능의 발전으로 인한 노동과 소프트웨어의 융합을 논하는 글입니다. 이러한 변화는 혁신과 새로운 비즈니스 모델을 위한 중요한 기회를 창출하고 기존 SaaS 기능을 포괄적인 AI 기반 솔루션으로 대체하여 산업을 변화시키고 있습니다.

• 전통적으로 소프트웨어는 인간이 보다 효율적으로 일할 수 있도록 돕는 도구였습니다. 그러나 AI는 전체 작업을 스스로 수행함으로써 이를 변화시키고 있으며, 본질적으로 소프트웨어 영역과 노동 영역을 하나로 병합하고 있습니다. 이는 기업이 보기 시작할 수 있음을 의미합니다. 소프트웨어는 단순한 도구가 아니라 인력의 활동적인 부분입니다.. AI가 전통적으로 인간이 수행했던 작업을 더 많이 수행하기 시작하면서 새로운 비즈니스가 등장할 엄청난 기회가 있습니다. 이러한 기업은 AI를 사용하여 작업을 수행할 수 있습니다. 인간보다 저렴하고 빠르며 어쩌면 더 나을 수도 있습니다.. 노동시장과 소프트웨어 시장의 융합은 시장 범위 확대는 물론 이익률 제고에도 기여할 것으로 기대된다.

참조 :  Klarna의 AI는 700개의 작업을 처리하고 20억 달러 규모의 IPO를 목표로 합니다.

• AI는 효율적으로 규정 준수 및 비정상적인 활동에 대한 거래 모니터링 이는 사기 또는 규제 요구 사항 위반을 나타낼 수 있습니다. 대량의 데이터를 신속하게 분석하는 AI의 능력으로 인해 광범위한 규정 준수 담당자 팀의 필요성이 줄어듭니다.
• AI 알고리즘은 기존 방법보다 더 빠르고 정확하게 위험을 평가하고 신용도를 판단할 수 있습니다. 이 자동화를 통해 다음 작업의 필요성을 줄일 수 있습니다. 인간 보험업자특히 간단하고 덜 복잡한 경우에는 더욱 그렇습니다.

변형될 가능성이 있음

• AI는 많은 분석 작업을 처리할 수 있지만 특히 복잡한 의사 결정에서는 인간의 통찰력이 여전히 중요합니다. 재무 분석가 전통적인 숫자 처리 역할에서 AI 생성 데이터를 해석하고 이 분석을 기반으로 전략적 결정을 내리는 역할로 전환해야 합니다.
• 기본적인 고객 상호작용은 자동화될 수 있지만, 높은 수준의 고객 관리 및 자문 역할이 발전할 것입니다.. 이러한 직위의 전문가는 AI 도구를 업무에 통합하여 향상된 맞춤형 조언을 제공하고 데이터 분석 및 예측 통찰력을 위해 AI를 활용해야 합니다.
• 핀테크 기업이 AI에 점점 더 의존하면서 사이버 보안 자랍니다. 이 분야의 전문가들은 AI가 후자를 처리하므로 일상적인 모니터링보다는 전략적 감독에 더 집중해야 합니다. 또한 AI 보안 위험을 구체적으로 관리하는 기술을 개발해야 합니다.

참조 :  GenAI가 은행의 위험 및 규정 준수를 혁신하는 방법

• 새로운 핀테크 제품 및 서비스 개발을 위한 혁신 역할 AI 역량이 성장함에 따라 변화할 것입니다. 이러한 전문가들은 AI를 금융 서비스에 통합하고 기술을 활용하여 변화하는 소비자 기대에 부응하는 혁신적인 제품을 만드는 방법을 이해해야 합니다.

수요 증가 가능성

• AI가 핀테크의 중심 역할을 하게 되면서 이에 대한 수요가 증가하고 있습니다. AI 및 머신러닝 전문가 급등할 것이다. 이러한 전문가들은 AI 시스템을 개발, 개선 및 유지하는 데 매우 중요합니다.
• AI 시스템이 재무 결정에 더욱 널리 보급됨에 따라 윤리적 영향 및 규정 준수를 전문으로 하는 전문가 AI 시스템의 비율이 증가할 것입니다. 이러한 역할에는 AI 시스템이 법적 프레임워크 내에서 공정하고 투명하게 작동하도록 보장하는 것이 포함됩니다.
• C에 능숙한 전문가행지 관리 및 AI를 기존 시스템에 통합 수요가 많을 것입니다. 이는 조직이 새로운 기술로 원활하게 전환하고 직원이 새로운 도구와 프로세스에 적응하도록 돕습니다.

오늘날의 인력과 AI 소프트웨어 인력

아래 표는 AI 소프트웨어 인력이 어떻게 효율성과 확장성 측면에서 뚜렷한 이점을 제공하는 동시에 인간의 손길을 유지하고 기술의 윤리적인 사용을 보장하는 데 어려움을 겪는지 보여줍니다. AI가 경제 전반에 걸쳐 계속해서 광범위하게 확산됨에 따라 업무 환경은 인력 관리, 직무 설계 및 규제 프레임워크의 조정을 필요로 하는 상당한 변화를 겪게 될 것입니다.

이미지: Freepik/WangXiNa

인건비에 미치는 영향 및 예

• AI에는 일반적으로 다음이 필요합니다. 더 높은 초기 투자 인간 노동자를 고용하는 것보다
• AI는 경향이 있다 시간이 지남에 따라 더욱 비용 효율적특히 소프트웨어가 여러 명의 직원을 대체하거나 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 경우에는 더욱 그렇습니다.
• AI 시스템이 제공하는 비교할 수 없는 확장성과 연중무휴 24시간 이용 가능, 이는 근무 외 시간이나 피크 시간대에 추가 인력 노동의 필요성을 대폭 줄일 수 있습니다.

참조 :  IMF, AI가 글로벌 일자리에 미치는 영향 경고

• 관련된 직업 대량의 반복 작업, 고객 서비스의 데이터 입력이나 표준 문서 초안 작성과 같이 최고의 비용 절감 AI로 교체하면
• 필요한 역할 복잡한 데이터 세트 처리 또한 AI의 이점을 크게 누릴 수 있습니다. 높은 효율성과 낮은 오류율.
• 혜택을 받는 직위 쉬지 않고 계속 작동영업이나 고객지원 등 AI를 통해 상당한 비용 절감 효과를 볼 수 있습니다.

시나리오 1: 고객 서비스

• 인간 노동자: 일반적으로 물리적 작업 공간에 대한 급여, 교육 비용, 혜택 및 간접비가 포함됩니다. 고객 서비스 담당자는 직원당 연간 40,000달러의 비용을 회사에 지불할 수 있습니다.
• AI 소프트웨어(챗봇): 초기 개발 및 통합 비용은 $50,000이며 연간 유지 관리 및 업데이트 비용은 약 $10,000입니다. 그러나 하나의 AI 시스템은 연중무휴 24시간 여러 담당자의 작업량을 처리할 수 있습니다.
• 년 1: 인간(1인) = $40,000; AI = $60,000(초기 + 유지 관리)
• 2년차 이후: 인간(1인) = 연간 $40,000; AI = 연간 $10,000
• 저금:  AI 챗봇으로 전환하면 교체된 역할당 110,000년 동안 약 $XNUMX를 절약할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 단일 AI 시스템이 여러 인간 역할을 대체하여 비용 절감 효과를 더욱 높일 수 있다고 가정합니다.

시나리오 2: 데이터 분석

• 인간 분석가: 숙련된 데이터 분석가의 급여는 연간 $70,000 이상일 수 있으며, 지속적인 교육 및 소프트웨어 라이선스 비용도 추가됩니다.
• AI 소프트웨어(데이터 분석 도구): 고급 시스템은 약 $100,000의 비용으로 개발하거나 라이센스할 수 있으며 연간 유지 관리 비용은 약 $20,000입니다. 이러한 시스템은 인간보다 훨씬 빠르게 복잡한 분석을 수행하고 더 큰 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.
• 년 1: 인간(분석가 1명) = $70,000; AI = $120,000

참조 :  OSC/EY 보고서: 핀테크 활용 사례의 AI

• 2년차 이후: 인간(분석가 1명) = 연간 $70,000; AI = 연간 $20,000
• 저금: AI 도구는 특히 대규모 데이터 세트와 복잡한 분석을 인간 분석가보다 더 효율적으로 처리할 수 있기 때문에 상당한 비용 절감 효과를 제공합니다. 230,000년간 비용 절감 가능성은 교체된 분석가 역할당 약 $XNUMX입니다.

시나리오 3: 판매

• 인간 영업사원: 급여, 커미션, 비용 등을 포함하면 80,000인당 연간 총액은 XNUMX만달러에 이를 수 있다.
• AI 소프트웨어(자동 판매 시스템): 강력한 자동 판매 시스템을 위한 초기 설정 비용은 $150,000이며, 지원, 업데이트 및 통합을 위한 지속적인 비용은 연간 약 $30,000입니다.
• 년 1: 인간(영업사원 1명) = $80,000; AI = $180,000
• 2년차 이후: 인간(판매원 1명) = 연간 $80,000; AI = 연간 $30,000
• 저금: 자동화된 판매 시스템은 지속적인 운영과 커미션 지불 제거를 통해 상당한 투자 수익을 제공합니다. 220,000년 동안 교체된 영업사원당 총 $XNUMX를 절감할 수 있습니다.

참조 :  혁신이 급증하면서 AI의 윤리적 딜레마도 커집니다.

이러한 시나리오는 AI가 더 높은 초기 비용을 수반하지만, 특히 대량, 반복성, 속도 및 정확성에 대한 필요성이 특징인 역할에서 장기적인 비용 절감 및 효율성 향상으로 투자를 정당화할 수 있음을 보여줍니다.

끝으로

기업이 AI를 활용하여 기존 역할을 강화하거나 대체하면 운영을 최적화할 뿐만 아니라 비용을 크게 절감할 수 있어 디지털 작업자가 인간만큼 흔한 미래를 엿볼 수 있습니다. 이러한 변화는 도전적이지만 차세대 기술 발전의 물결을 받아들일 준비가 된 사람들에게 기회로 가득한 개척지를 제시합니다.

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• 출처: https://ncfacanada.org/the-rise-and-implications-of-a-new-ai-software-workforce/