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AI 전문가들이 결제와 상거래를 변화시킬 수 있다고 생각하는 5가지 트렌드

플라톤에 의해 재발행
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AI 전문가들이 결제와 상거래를 변화시킬 수 있다고 생각하는 5가지 트렌드
산업의 최전선에 있는 기업에게 인공지능(AI)은 피할 수 없는 존재가 되었습니다. 
An 피할 수 없는 확실성, 그건. 
그렇기 때문에 지난 5개월 동안 PYMNTS는 매주 다양한 AI 전문가, 혁신가 및 기업가들과 함께 앉아 기술의 기둥 전반에 걸쳐 기술이 미치는 영향에 대한 생각을 얻었습니다. 연결된 경제 — 뿐만 아니라 혁신이 결제와 상거래 모두에 더욱 침투하고 연속적으로 변화함에 따라 그들이 지평선에서 보는 것 또한 마찬가지입니다. 
우리가 수십 번의 대화를 통해 배운 점은 다음과 같습니다. PYMNTS “AI 효과” 시리즈 다양한 분야의 전문가들이 기업 내 AI의 독특하고 강력한 애플리케이션을 둘러보는 다섯 가지 공통 스레드가 있다는 것입니다.
첫 번째는 GenAI(생성 AI) 기능이 개인과 기업이 컴퓨터 및 정보와 상호 작용할 수 있는 방식을 근본적으로 변화시켰다는 것입니다. 

AI와 디지털 인터페이스: 새로운 정보 시대 

컴퓨터와 디지털 기술의 발전은 우리가 생활하고 비즈니스를 수행하는 방식을 변화시켰습니다. 그리고 그러한 변화는 소비자와 기업이 정보를 생성, 저장 및 액세스하는 방식에 대한 행동 변화에 의해 주도되었으며, 이는 대부분 인간이 생산적으로 참여하기 위해 컴퓨터처럼 행동하도록 강요했습니다. 
그러나 GenAI의 능력은 이를 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 
“이제 컴퓨터는 인간처럼 행동하다. 그들은 인간처럼 명확하게 말하고, 쓰고, 의사소통할 수 있습니다.” 비루드 셰스, 대화형 AI 플랫폼 대표 굽 ​​쉬업, PYMNTS에 말했습니다. “불도저가 인간이나 불, 또는 역사상 이전 발명품처럼 행동할 수 있다고 생각한 사람은 아무도 없습니다. AI는 이전에 다른 어떤 기술도 할 수 없었던 방식으로 사회에 활력을 불어넣었습니다.”
“대규모 언어 모델은 일반적으로 매우 훌륭합니다. 인간과 상호작용, 데이터를 수집하고 지식과 데이터에 접근할 수 있도록 합니다.” 페칸 CEO 겸 공동 창립자 조 하르 브론프만 시리즈 대화 중에 PYMNTS에게 "AI 효과"에 대해 말했습니다. “그것은 지식에 접근할 수 있도록 돕는 인류가 만든 최고의 기술입니다.”
“제너레이티브 AI는 매우 강력합니다. 모든 사람에게 AI를 제공하다 … 포드 자동차 이전에는 누구도 차를 갖고 있지 않았으나 갑자기 모든 사람이 차를 갖게 되었습니다. 그리고 고속도로와 기계 장치가 생겼고 이는 훨씬 더 많은 혁신을 불러일으켰습니다.” 아클리 아자우테, 벤처 캐피털 펀드의 창립자 겸 총괄 파트너 엑스포니온, PYMNTS에 말했다.
둘째, 전문가들은 AI 시스템이 기업에 새로운 효율성을 확보하고 기존 워크플로우를 간소화할 수 있는 탁월한 방법을 제공한다는 데 보편적으로 동의했습니다. 

AI 및 작업 완료: 지루한 작업 흐름에 도움이 되는 기회

현재 AI에 대한 관심이 폭발적으로 증가하는 것은 새로운 것처럼 보일 수 있지만, 이전 세대의 예측 알고리즘과 기계 학습 시스템은 수년 동안 지루하고 가치가 높은 작업을 조용히 수행해 왔습니다.
또한 오늘날의 AI는 반복적인 작업을 자동화하고 데이터를 활용하여 더 나은 결정을 내리고 작업 흐름을 간소화하며 비용을 절감할 수 있지만 GenAI 애플리케이션의 전체 범위와 작업 완료 속도는 이전 시스템의 기능을 완전히 뛰어넘습니다. 
“우리는 항상 기술의 첫 3년을 과대평가합니다. 심각하게 과소평가하다 10년의 시간적 목표" 제이크 조란스타드, CEO 부셸, PYMNTS에 말했다.
"그만큼 ChatGPT 모든 사람의 머릿속에서 전구가 꺼졌고, 이를 통해 인공지능과 최첨단 딥러닝이 대중 담론에 등장했습니다.” 앤디 호크, 제품 및 전략 담당 수석 부사장 대뇌, PYMNTS에 말했다.
“그리고 기업의 관점, 많은 Fortune 1000 CIO 및 CTO의 머리에서도 전구가 꺼졌습니다.”라고 Hock은 덧붙였습니다. “이러한 생성 모델은 시계열 데이터 시뮬레이션과 같은 작업을 수행합니다. 예를 들어 금융 및 법률 분야의 응용 프로그램에 대한 언어와 문서를 분류할 수 있습니다. 또한 연구원들이 새로운 약학 치료법을 개발하도록 돕거나 전자 건강 기록을 더 잘 이해하고 특정 치료법으로 인한 건강 결과를 예측하는 등의 작업을 수행하기 위해 광범위한 영역에서 사용될 수 있습니다."
“데이터가 실제적인 분야, 특히 결제 산업에 들어가면 신용 위험인지, 연체인지, AML(자금 세탁 방지)인지, 사기 방지인지, 결제와 관련된 모든 것이 AI가 할 수 있습니다. Exponion의 Adjaoute는 PYMNTS에 이렇게 말했습니다. 
간단히 말해서 다음과 같이 제임스 클러프, 최고 기술 책임자 겸 공동 창립자 로빈 AI, PYMNTS에 다음과 같이 말했습니다. “변호사 AI를 사용하는 사람 AI가 모든 변호사를 대체하는 것이 아니라 그렇지 않은 변호사를 대체할 것입니다.”
하지만 AI는 쉽지만 그렇지 않습니다. 그 쉬운. 전문가들이 PYMNTS에 세 번째로 강조한 점은 모든 회사가 "AI 채택 준비" 척도에서 완벽한 10위 안에 드는 것은 아니며 기술 배포를 둘러싼 인재 및 자원 격차가 해결되어야 한다는 것입니다. 

AI 채택 준비: 첫 번째 단계 

세상에는 수많은 사업체가 있습니다. 그리고 일부 기업은 성숙한 데이터 관행과 정교한 엔지니어링 팀을 보유하고 있어 마찰을 최소화하면서 AI 결과를 기존 비즈니스 프로세스에 통합할 수 있습니다. 그러나 대다수의 기업은 그렇지 않습니다. 조직의 이익을 위해 AI 시스템을 효과적이고 책임감 있게 활용하려면 이러한 격차가 발생하기 전에 이를 해결해야 합니다. 
“많은 대기업이 특별한 데이터 자산을 보유하고 있지만 이러한 모델 중 하나를 훈련하는 데 사용할 준비가 된 데이터는 깨끗하고 중복이 제거되었는지, 토큰화하고 데이터를 하나의 모델에 공급할 수 있도록 준비하는 방법을 알고 있는지와 같은 것입니다. 이러한 AI 모델 중 — 그것은 다른 문제입니다." Cerebras' 무릎 PYMNTS에 전 세계적으로 AI 시스템 구축 방법을 아는 사람의 비율이 적다는 점을 지적했습니다.
As 애드리안 아운, CEO 앞으로, PYMNTS에 다음과 같이 말했습니다. AI의 세계를 위해 구축됨 AI가 작동하고 확장할 수 있도록 말이죠.”
“저는 인공지능과 머신러닝(ML) 분야에 20년 넘게 종사해 왔습니다.” 요아브 아미엘, 화물 중개 플랫폼 및 제3자 물류 회사의 최고 정보 책임자(CIO) RXO, PYMNTS에 말했습니다. “우리가 기술을 구축할 때, 우리는 기술 자체를 위해 구축하는 것이 아니라 기술을 구축합니다. 사업을 돕기 위해," 그러나 우리가 "기술에 점점 더 많은 의사 결정 권한을 부여하고 있기 때문에... 기계가 어떤 이유로 이러한 결정을 내릴 수 없는 경우에도 우리는 기능할 수 있는 능력 없이 방치되지 않도록 해야 합니다."
이러한 우려는 전문가들이 지적한 다음 큰 주제, 즉 기업 AI 시스템에 대한 규정 준수 및 거버넌스 프로그램을 구축하는 동시에 보안을 보장해야 할 필요성에 반영됩니다. 

다음 단계 수행: 데이터 보안 보장 및 거버넌스 프로그램 생성

AI를 그림에서 제외하더라도 많은 조직은 정교한 소프트웨어 솔루션을 통합할 때 품질 관리, 거버넌스, 규정 준수, 사이버 보안과 같은 문제로 어려움을 겪을 수 있습니다. 
AI는 이러한 요구를 충족시킵니다. 
"기존 ML은 일반적으로 박사 학위나 잘 훈련된 데이터 과학자의 영역이었지만 가입만 하면 누구나 생성 AI를 사용할 수 있습니다." 오시바 고진, 엔드투엔드 AI 보안 플랫폼 공동 창업자 강력한 인텔리전스, PYMNTS에 말하면서 이러한 상황은 본질적으로 위험을 야기한다고 설명했습니다. 
오시바는 “사이버 보안과 AI 보안 사이에는 차이가 있다”고 덧붙였습니다. “CISO는 데이터베이스 보안, 네트워크 보안, 이메일 보안 등과 같은 사이버 보안의 다양한 구성 요소를 알고 있으며 각각에 대한 솔루션을 가질 수 있습니다. 그러나 AI의 경우 AI 보안의 구성 요소와 각각에 대해 수행해야 할 작업 널리 알려져 있지 않다. 위험과 필요한 솔루션의 방향이 불분명합니다.”
AI 통합은 전투의 절반에 불과합니다. 퍼즐의 다른 측면에는 AI 시스템이 실제 비즈니스 문제에 적용되고 그 결과가 사용 가능하고 실행 가능한지 확인하는 것이 포함됩니다. 
Pecan의 Bronfman은 PYMNTS에 “모델은 문제를 해결하는 만큼만 우수합니다.”라고 말했습니다. “그리고 모델을 비즈니스 문제와 연결하려면 정확성(매우 기술적)뿐만 아니라 효율성, AI 모델이 얼마나 잘 작동하는지에 대한 이해가 필요합니다. 문제 해결, 그리고 그것이 비즈니스 프로세스에 어떻게 통합되어야 하는지는 더 복잡한 질문입니다.”
그러나 이러한 장애물이 제거되면 전문가들은 상황이 매우 흥미로워지기 시작한다는 데 동의했습니다. 왜냐하면 그들이 미래에 일어날 일은 자체 생명력을 갖고 최소한의 인간 개입이 필요한 AI 시스템의 출현이기 때문입니다. 

에이전트 AI 시스템의 부상 

헤더 윌슨, CEO의 클라라 분석, PYMNTS에게 그녀가 본다고 말했습니다 에이전트 AI 공간의 차세대 혁신으로 응용됩니다. 이러한 에이전트 AI 시스템은 의사 결정 지원을 제공하고 일상적인 업무를 처리하다, 인간 직원이 업무의 보다 복잡한 측면에 집중할 수 있도록 합니다.
이는 많은 사람들이 공유하는 미래 비전입니다. Pecan의 Bronfman은 AI의 미래가 의사 결정 프로세스를 자동화하고 감독되지 않은 조치를 취하여 비즈니스 운영을 최적화하는 데 있다고 예측했습니다. 
로빈 AI의 Clough 또한 채팅 기반 인터페이스에서 작업 수행에 대한 답변을 제공하는 수준을 넘어 더욱 에이전트적인 AI 모델로 전환될 것으로 예측했습니다.  
“그것은 당신이 물어보고 대답을 받는 것이 아니라 당신이 당신을 위해 일을 하도록 요청할 수 있는 시스템이 될 것입니다.”라고 그는 말했습니다. “...이메일 초안을 작성하는 대신 이메일 초안을 작성하고 첨부 파일을 받아 보낼 편지함에 넣은 다음 보내기를 클릭할 수도 있습니다. 채팅에서 상담원으로의 전환은 내년에 보게 될 가장 흥미로운 일 중 하나라고 생각합니다.”

링크: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/5-trends-these-ai-experts-think-could-change-paids-and-commerce/

출처: https://www.pymnts.com

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