인공지능은 ERP를 어떻게 변화시키고 있을까?
시간이 지남에 따라 ERP 시스템의 기능은 계속해서 발전하고 있습니다. 최신 ERP 시스템은 더욱 간단한 자동화 입력, 비즈니스 프로세스 자동화, 뛰어난 보고 및 시각화 기능을 제공합니다. ERP와 인공 지능의 통합은 기업 데이터 및 운영 관리 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다. ERP 시스템의 도움으로 기업은 다양한 활동을 완료하기 위해 거래의 모든 세부 사항을 올바르게 코딩하고 입력하는 데 시간과 노력을 쏟을 필요가 없습니다. 인공 지능은 현재 인간 지능이 필요한 많은 작업에서 작업자를 더욱 자유롭게 할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
1. 인공지능 통합 ERP란?
연구기관에서는 인공지능을 '컴퓨터로 제어되는 로봇이 일반적으로 인간과 관련된 작업을 수행하는 능력'으로 정의합니다. 인공지능 소프트웨어와 기술을 ERP 솔루션에 적용하는 것을 ERP에서는 인공지능이라고 합니다. 대화형 챗봇, 지능형 프로세스 자동화, AI로 강화된 재무 계획 등은 모두 ERP 소프트웨어에 사용되는 AI 도구의 예입니다. 인공 지능 기능을 갖춘 ERP 시스템은 비즈니스의 일상적인 프로세스와 운영에 영향을 미칠 수 있습니다. 기업은 일상적인 프로세스를 간소화하고 인적 오류를 제거하며 운영 비용을 절감하는 동시에 직원의 역량을 강화하여 생산성을 높일 수 있습니다. 회계, 분석, 데이터 마이닝, 판매 자동화, 창고 관리 등 ERP 시스템에 인공 지능을 적용하면 많은 기업과 부서에서 이점을 누릴 수 있습니다.
2. 인공지능과 머신러닝은 어떻게 ERP를 향상시킬 수 있나요?
기업은 경쟁 우위를 확보하기 위해 지능형 기술과 인공지능으로 전환하고 있습니다. 스마트 제조와 기계 학습은 이미 재무, 고객 관리 등 기업의 생산성을 향상시키는 데 도움을 주고 있습니다. 인공지능이 이 세 가지 영역에서 ERP 시스템에 어떤 영향을 미칠지 살펴보겠습니다.
(1) 데이터 처리 및 비즈니스 인텔리전스: 증가하는 데이터 양을 이해하는 것은 사람들이 직면하는 주요 문제 중 하나입니다. 고객, 고객의 행동, 조직 프로세스에 대한 정보가 너무 많아서 관련 통찰력을 얻는 것이 어려울 수 있습니다. 인공 지능과 기계 학습을 클라우드 컴퓨팅 ERP 소프트웨어에 통합하면 강력한 인공 지능 알고리즘에 데이터를 공급할 수 있습니다. 그러면 명확하지 않을 수 있는 비즈니스 프로세스 및 운영 추세를 파악할 수 있습니다.
(2) 프로세스 자동화: 비즈니스 프로세스 자동화는 기업이 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 됩니다. 모든 사업에는 반복적으로 수행되는 특정 임무가 있습니다. 이 일상적인 프로세스는 기계 학습을 사용하여 자동화할 수 있습니다. 또한 이는 기업이 많은 시간, 비용 및 인적 자원을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다. ERP와 제조 소프트웨어에 인공지능과 머신러닝이 내장되어 있어 인력을 보다 민감하고 우선순위가 높은 작업에 투입할 수 있습니다.
(3) 사용자 경험: 인공지능과 머신러닝을 기업의 ERP에 통합하면 사용자와 고객의 상호 작용을 안내하는 것이 더 쉬워집니다. 고객 데이터를 활용하면 공급망과 수요망 역학에 대한 통찰력을 제공하고 구매 추세를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. ERP와 결합된 고급 인공 지능 알고리즘은 고객 행동을 모니터링하고 웹사이트 방문 빈도를 측정하며 소비자의 소비력을 평가하는 데 도움이 됩니다. AI ERP가 비즈니스 프로세스를 간소화하여 고객 경험과 소비자 신뢰를 향상시키는 것은 분명합니다. 이 기술의 또 다른 장점은 격차를 감시하고, 문제를 해결하고, 오류를 신속하게 수정하는 데 사용할 수 있다는 것입니다.
(4) 더 나은 마케팅 솔루션: 인공 지능과 기계 학습의 ERP 통합은 아직 활용되지 않은 비즈니스 기회를 탐색하는 데에도 도움이 됩니다. 고객에게 구매 패턴, 성별, 연령, 인구통계 및 기타 요인에 대한 정보를 제공합니다. AI 지원 ERP 시스템의 도움으로 기업은 이제 더 나은 고객 서비스를 제공하고 다양한 시장 그룹과 상호 작용할 수 있습니다. 지금까지 많은 시장이 무시됐지만, AI의 도입으로 시장 가시성이 높아지고 기업이 다른 가능성을 탐색할 수 있게 되었습니다.
3. 인공지능 통합 ERP가 기업에 주는 이점은 무엇인가요?
인공지능 기반 ERP 소프트웨어는 비즈니스 프로세스 개선에 또 다른 이점을 제공합니다. 이러한 이점 중 일부는 아래에서 살펴보겠습니다.
(1) 지능형 데이터 처리: ERP 소프트웨어는 비즈니스 프로세스의 생산성과 효율성을 향상시키는 방법이지만 인간의 개입 없이는 인공 지능 시스템만큼 빠르게 데이터를 처리할 수 없습니다. 기업은 인공 지능과 통합된 ERP 시스템을 사용하여 여러 부서의 실시간 데이터에 액세스하고 정확하고 효과적인 계획을 위해 적절한 추가 및 제거를 수행할 수 있습니다. 사람의 도움이 전혀 또는 거의 없이 자세한 보고서를 생성합니다.
(2) 통합 및 고급 분석: 인공지능 기술은 대용량 데이터를 처리하는 능력을 갖추고 있습니다. 표준 ERP 시스템은 현재 보유하고 있는 기록 데이터를 평가하여 자세한 보고서를 생성할 수 있지만 AI 지원 시스템은 더 발전할 것입니다. 예측 분석을 사용하면 의사 결정의 확실성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 기업은 모든 각도에서 문제를 해결하는 동시에 비즈니스 민첩성을 높일 수 있습니다.
(3) 예측 정확도 향상: 인공 지능과 기계 학습은 예측 정확도를 향상시키는 유망 기술로 점점 인기를 얻고 있습니다. 인공 지능 기능을 갖춘 ERP 시스템은 기업이 예측 절차를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 비즈니스 요구 사항 및 인력 요구 사항 평가부터 현금 흐름 및 기타 필수 활동에 이르기까지 예측과 실제 수요 간의 격차를 해소하도록 설계되었습니다.
(4) 자동화 개선: 수동 데이터 입력은 기업 직원에게 막대한 작업량을 가져오고 많은 노동 시간을 소비하며 오류가 발생하기 쉽습니다. ERP 시스템과 인공 지능을 결합하면 워크플로가 자동화되어 데이터 업로드 시 사람의 상호 작용이 필요 없어 시간이 절약되고 운영 효율성이 향상됩니다.
(5) 프로세스 효율성 극대화: ERP 시스템에 인공지능을 추가하여 비즈니스 운영이 더욱 향상됩니다. 이 고급 ERP 솔루션은 이전 데이터를 조사하여 가장 효율적인 프로세스 또는 워크플로우를 추천합니다. 비즈니스 운영이 최적화되고 모든 작업이 오류 없이 신속하게 완료되어 시간이 크게 절약되고 효율성이 향상됩니다.
(6) 단순화된 데이터 액세스: 인공 지능이 ERP 시스템의 일부가 되면서 기업은 대규모 데이터 세트에서 정보를 추출하고 이를 유용한 정보로 변환하는 기능의 이점을 누리기 시작합니다. 이는 궁극적으로 비즈니스 확장을 촉진하는 선택과 활동으로 이어집니다.
(7) 민첩성 향상: AI 기반 ERP 도입으로 비즈니스 프로세스가 간소화되고 기업의 민첩성이 향상됩니다. AI 통합의 도움으로 한때 직원의 생산 시간 대부분을 차지하고 비효율성을 초래했던 일상적인 프로세스가 이제 자동화되었습니다.
(8) 맞춤형 비즈니스 보고서 생성: 인공지능 기술의 도입으로 보고서 생성 방식이 바뀌었습니다. 통합 ERP 시스템은 기업 데이터를 추출하고 사용자가 요구하는 형식으로 통찰력 있는 보고서를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 수동으로 데이터 추출, 계산 및 보고서 조정이 필요하지 않습니다. 자동화를 통해 특정 정보를 찾는 것이 훨씬 쉬워지고, 가장 중요한 것은 보고 품질이 향상되어 비즈니스 개발을 위한 분석 결정에 더 많은 가치를 추가하고 ROI를 향상시킵니다.
4. 현재 인공지능 ERP 기술 동향은 무엇이며, 이러한 디지털 전환의 미래는 무엇인가요?
시장 조사 보고서에 따르면 인공지능 ERP 시장 규모는 1,900억 달러로 확대될 것으로 예상됩니다. 2025년까지. 디지털 혁신은 새로운 시대의 새로운 특징이므로 기업은 최신 ERP 시스템 운영 및 프로세스로 업데이트해야 합니다. 머신러닝이 혁신과 자동화를 도입해 비즈니스 환경을 재구성하는 데 도움이 된다면, 인공지능은 작업 관리를 더 쉽게 해줍니다. 최신 ERP 솔루션의 등장은 가까운 미래에 인공지능과 머신러닝이 달성해야 할 운영 효율성을 반영합니다.
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Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
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머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다.
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