워크플로우와 AI 지능형 어시스턴트가 엔터프라이즈 데이터 도입 모델을 재창조합니다.

오늘날 전 세계를 휩쓸고 있는 디지털화의 물결 속에서 데이터는 기업의 핵심 자산이 되었습니다. 방대한 비즈니스 데이터에서 가치 있는 정보를 신속하게 추출하여 직관적이고 이해하기 쉬운 방식으로 제시하는 방법은 치열한 시장 경쟁에서 기업이 돋보일 수 있는 열쇠입니다. 동시에 효율적인 정보 전달 메커니즘은 기업의 신경맥과 같아서 지시와 데이터가 모든 '세포'에 적시에 정확하게 전달될 수 있도록 보장합니다.

과거에는 데이터에 액세스하고 데이터를 제시하는 전통적인 방식이 불편하고 비효율적이며 비용이 많이 들었습니다. 이제 기술의 급속한 발전과 함께 인공지능 기술을 통합한 워크플로우와 지능형 비서 및 기타 혁신적인 솔루션인 Dify가 등장했습니다. 이러한 혁신적인 솔루션은 기존 모델을 혁신하여 사용자가 지능형 어시스턴트에게 요구 사항을 설명하기만 하면 필요한 데이터에 빠르게 액세스할 수 있도록 해줍니다. 데이터 개발자는 데이터 보고서를 개발하는 복잡한 프로세스를 거치지 않고 Dify Dify 워크플로는 기업을 위한 강력한 디지털 엔진을 설치하는 것과 같아서 운영 효율성을 크게 향상시키고 기업의 디지털 전환에 강력한 추진력을 불어넣어 줍니다. 이 글에서는 프로젝트 관리 시스템을 예로 들어 데이터 수집 및 프레젠테이션에 이 새로운 방법을 적용하는 방법을 보여드리겠습니다.

엔터프라이즈 데이터 애플리케이션이 직면한 과제 1.

비즈니스 팀과 데이터 팀은 데이터 운영 중에 종종 자체적인 문제점에 직면하며, 시스템 수준에서 해결해야 할 시급한 문제가 있습니다.

비즈니스 팀의 고충 사항: 데이터 인사이트와 관련하여 비즈니스 팀은 최종 데이터와 결론을 보기 전에 일련의 링크를 거쳐 요구 사항을 전달해야 하므로 대기 시간이 길어지고 의사 결정 효율성에 상당한 영향을 미칩니다. 많은 현업 담당자들은 Excel과 같은 데이터 처리 도구에 익숙하지 않거나 데이터를 분석하기 위해 시스템에서 데이터를 내보내야 하기 때문에 데이터 수집 및 개발을 전문 IT 팀에 넘겨야 합니다. 하지만 IT 팀의 대응력은 빠르게 변화하는 비즈니스의 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. Excel을 사용하면 몇 분 안에 완료할 수 있는 작업도 IT팀에서는 며칠이 걸릴 수 있어 비즈니스 유연성과 대응력이 심각하게 제한될 수 있습니다.

데이터 팀의 고충 사항: 데이터 팀은 비즈니스 부서와 경영진의 다양한 데이터 요구에 대응하기 위해 대량의 보고서를 개발하는 데 많은 시간과 노력을 투자해야 하는 경우가 많습니다. 현업과 경영진의 단 몇 분간의 데이터 쿼리를 만족시키기 위해 데이터 팀은 데이터 정리, 보고서 개발 및 배포와 같은 일련의 작업을 완료하는 데 일주일 또는 그 이상의 시간을 투자해야 할 수도 있습니다. 이러한 비효율적인 업무 패턴은 데이터 팀의 에너지를 많이 소모할 뿐만 아니라 데이터의 가치를 제대로 활용하기 어렵게 만듭니다.

시스템 통합의 어려움: 비즈니스 담당자가 분석을 위해 여러 데이터 소스에서 데이터를 가져와야 할 때, 여러 비즈니스 시스템에 로그인해야 하는 경우가 많기 때문에 번거롭고 비효율적입니다. 게다가 일부 시스템은 모바일 인터페이스를 지원하지 않아 사용자가 언제 어디서나 데이터에 액세스할 수 없어 데이터의 활용 시나리오와 편의성이 더욱 제한됩니다.

이러한 모든 문제점에 직면한 기업들은 데이터 활용도를 높이고 비즈니스 개발 역량을 강화하기 위해 더 스마트하고 효율적인 데이터 분석 접근 방식을 절실히 필요로 하고 있습니다. 기존 데이터 응용 프로그램 모델의 이러한 단점을 해결하기 위해 지능형 분석이 등장했습니다.

2. 여러 기술 경로 비교: NLP2SQL 대 NLP2API 대 NLP2Python

지능형 분석은 다양한 방식으로 구현할 수 있으며, 각 방식에는 고유한 장단점이 있습니다. 현재 업계의 주류 기술 경로에는 주로 NLP2SQL, NLP2API 및 NLP2Python이 포함됩니다.

2.1. NLP2SQL

NLP2SQL의 핵심 기능은 데이터 추출입니다. 이 기술 솔루션은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 모델이 자연어를 이해하고 SQL 학습 데이터세트를 미세 조정하거나 사용하여 해당 SQL 쿼리문을 생성할 수 있도록 합니다. SQL 생성 단계에서 NLP2SQL은 여전히 정확도 문제에 직면해 있습니다. 특히 여러 테이블의 상관관계가 필요한 쿼리와 같이 복잡한 쿼리를 처리할 때 SQL 생성의 정확도를 높이기 위해 개발자는 데이터 테이블의 구조와 필드 설명에 대한 자세한 정보를 모델에 제공해야 합니다. 또한 테이블 간 관계를 판단하는 대규모 모델의 안정성이 상대적으로 부족하여 복잡한 데이터 환경에서는 잘못된 판단을 내리거나 잘못된 SQL 문을 생성하기 쉽습니다.

2.2 NLP2API

NLP2API 접근 방식의 핵심 아이디어는 데이터를 의미론적으로 캡슐화하여 외부 세계에 API 인터페이스를 제공하는 것입니다. 이 접근 방식은 본질적으로 빈칸을 채우는 것과 유사합니다. 개발자는 API 인터페이스와 매개변수를 미리 정의하고(빈칸 채우기 문제의 빈칸에 해당), 사용자가 데이터 쿼리 요구 사항을 제시하면 대규모 모델은 사용자의 의도를 파악하고 핵심 매개변수를 추출하여 미리 정의된 API 매개변수에 채우고, API 인터페이스는 복잡한 비즈니스 로직과 데이터 쿼리 작업을 처리하고 결과를 사용자에게 반환하는 역할을 담당합니다. NLP2SQL에 비해 NLP2API의 장점은 더 안정적이며, API 인터페이스는 기본 복잡한 로직을 캡슐화하고 대규모 모델은 사용자 의도 이해와 매개 변수 추출에만 집중하면 되므로 오류 발생 가능성이 줄어든다는 것입니다.

2.3. NLP2Python

NLP2Python 솔루션은 Python 언어의 유연성과 강력한 에코시스템을 최대한 활용합니다. 개발자는 Python 코드를 사용하여 다양한 데이터 분석 및 처리 작업을 유연하게 처리할 수 있으며, 특정 시나리오에서 SQL 문의 한계를 극복할 수 있습니다. 예를 들어, Python 코드를 사용하여 보다 정교한 알고리즘 예측 및 어트리뷰션 모델을 구현하고 이러한 모델을 자연어 상호 작용 기능과 결합할 수 있습니다. 그러나 NLP2Python 솔루션은 특히 모델 생성 Python 코드의 오류로 인해 시스템이 비정상적으로 작동할 수 있는 안정성 문제에 직면하기도 합니다. 그러나 대규모 모델 코드 생성 기능이 지속적으로 개선되고 코드 테스트 및 검증 기술이 발전함에 따라 NLP2Python 체계의 잠재력과 적용 전망도 기대할 만합니다.

2.4 기술 옵션

다양한 기술 경로의 장단점, 특히 안정성과 정확성의 장단점을 고려하여 시스템의 안정성을 보장한다는 전제하에 데이터 쿼리 및 분석에서 기업의 요구를 더 잘 충족할 수 있는 NLP2API 솔루션을 최종적으로 선택했습니다.

3NLP2API 솔루션의 실제: 워크플로 및 인텔리전트 어시스턴트 다변화

3.1 워크플로우 개념 및 역할 명확히 하기

디파이 워크플로는 로우코드 개발에 초점을 맞춘 혁신적인 도구입니다. 간단하고 직관적 인 시각적 인터페이스를 채택하여 사용자가 많은 양의 코드를 작성하지 않고도 드래그 앤 드롭 및 구성으로 복잡한 비즈니스 프로세스를 빠르게 구축하여 워크 플로의 효율적인 자동화를 달성 할 수 있습니다.이 Dify 워크 플로의 기능은 기술의 문턱을 크게 줄여 비즈니스맨과 비전문 개발자가 워크 플로의 설계 및 구축에 쉽게 참여할 수 있도록하여 기존 개발 모델에서 개발자와 비즈니스맨 간의 커뮤니케이션 장벽을 깨고 기술 민주화를 달성 할 수 있도록합니다. Dify 워크플로우의 이러한 기능은 기술적 장벽을 크게 낮추어 비즈니스 담당자 및 비전문 개발자가 워크플로우의 설계 및 구축에 쉽게 참여할 수 있도록 하여 개발자와 비즈니스 담당자 간의 커뮤니케이션 장벽이 존재하던 기존 개발 모델을 깨고 기술 민주화를 달성합니다.

전체 데이터 처리 프로세스에서 Dify 워크플로는 핵심 오케스트레이션 역할을 수행합니다. 사용자가 데이터를 요청하면 Dify 워크플로는 먼저 사용자의 질문에 대한 심층적인 의미 분석을 수행하고, 자연어 처리(NLP) 기술과 내장된 의미 이해 모델을 통해 사용자 요청의 핵심 매개변수를 정확하게 추출합니다. 이 매개변수 정보를 기반으로 Dify 워크플로는 관계형 데이터베이스, 파일 저장 시스템, 타사 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 등 다양한 사전 정의된 데이터 소스에서 데이터를 자동으로 가져올 수 있습니다.

데이터를 수집한 후 Dify 워크플로는 데이터 정리, 데이터 필터링, 서식 지정, 데이터 집계 및 데이터 계산 등 미리 설정된 비즈니스 규칙과 로직에 따라 원시 데이터를 유연하게 처리하고 변환합니다. 데이터 전처리를 완료한 후 Dify 워크플로는 처리된 데이터를 차트 렌더링 세션으로 원활하게 전달합니다. 데이터 전처리가 완료되면 Dify 워크플로는 처리된 데이터를 차트 렌더링 프로세스로 원활하게 전달하여 데이터의 특성과 사용자의 선호도에 따라 시각적 표현에 적합한 차트 유형(예: 막대 차트, 꺾은선형 차트, 원형 차트 등)을 지능적으로 선택하여 데이터를 보다 직관적이고 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다.

마지막으로, 신속한 데이터 도달과 효율적인 공유를 위해 Dify 워크플로는 기업 내에서 일반적으로 사용되는 인스턴트 메시징(IM) 시스템(예: 기업용 WeChat)과도 긴밀하게 통합할 수 있으며, 최종 차트 결과를 지정된 사용자, 그룹 또는 부서에게 메시지 형태로 전송하여 데이터를 즉시 공유하고 효율적으로 전달함으로써 데이터 애플리케이션의 '마지막 1km'를 통과할 수 있습니다. "데이터 적용의 마지막 단계.

3.2. AI 지원 파라미터 처리 및 결과 평가

Dify 워크플로는 AI 대규모 모델의 강력한 자연어 처리 기능을 최대한 활용하여 사용자가 제기하는 자연어 질문을 심층적으로 분석 및 이해하고, 사용자의 실제 수요를 정확하게 파악하여 효과적인 데이터 쿼리 매개변수를 추출합니다. 그런 다음 Dify 워크플로는 이렇게 추출된 매개변수를 사용하여 해당 데이터 추출 작업을 자동화하여 데이터베이스, 파일 시스템 또는 기타 애플리케이션과 같은 사전 정의된 데이터 소스에서 대상 데이터를 가져올 수 있습니다.

예를 들어, 사용자가 엔터프라이즈 위챗의 지능형 어시스턴트에게 "이번 주에 발행된 티켓의 총량이 얼마인가요?"라고 질문할 수 있습니다. 이러한 질문을 받으면 Dify 워크플로는 AI 대규모 모델을 통해 사용자 쿼리를 분석하여 다음과 같은 사용자의 관심사를 파악할 수 있습니다.지표 유형는 '발행된 총 어음 금액'입니다.시간 차원는 "이번 주"로, 자연어 쿼리를 구조화된 메타데이터 정보로 변환합니다:

{
"type":"票据签发总额",
"time":"本周",
"start_date":"2024-12-16",
"end_date":"2024-12-22"
}

또 다른 예로 사용자가 "올해 전체 휴대폰 판매량을 알고 싶어요"라고 질문하는 경우를 들 수 있습니다. 이러한 질문의 경우, Dify 워크플로우에서는 마찬가지로 AI 모델을 통해 사용자의 의도를 파악하고지표 유형를 '총 휴대폰 판매량'으로, 시간 차원을 '현재 연도'로 설정하고 다음과 같은 구조화된 메타데이터를 생성합니다:

{
"type":"手机销售总额",
"time":"本年度",
"start_date":"2024-01-01",
"end_date":"2024-12-31"
}

위의 접근 방식을 통해 AI 대규모 모델은 사용자 친화적인 자연어를 정확한 데이터 쿼리 지침으로 변환하여 데이터 수집 프로세스를 크게 간소화하고 데이터 수집의 효율성과 정확성을 높이며 후속 데이터 처리 및 분석 작업의 견고한 기반을 마련할 수 있습니다.

Dify 워크플로는 AI 모델을 통합하여 데이터 이상값 식별, 잠재적 비즈니스 위험 발견, 분석 결과에 따른 전문적인 대응책 추천 등 쿼리된 데이터 결과를 지능적으로 분석 및 평가하여 사용자에게 더 깊이 있는 데이터 인사이트와 의사 결정 지원을 제공합니다. 이를 통해 사용자에게 보다 심층적인 데이터 인사이트와 의사결정 지원을 제공합니다.

3.3. 차트 렌더링: ECharts

데이터 시각화 분야에서 ECharts는 강력한 오픈 소스 JavaScript 차트 라이브러리로, 데이터를 높은 수준의 유연성과 풍부한 차트 유형 세트를 갖춘 직관적이고 아름다운 차트로 변환하는 데 핵심적인 역할을 하며, 선형 차트, 막대 차트, 분산형 차트, 원형 차트, 지도 등과 같은 수십 가지의 일반적인 차트 유형을 제공합니다. 데이터 변화의 추세, 비교 관계 또는 분포를 표시하려는 경우 ECharts에서 적절한 형태의 차트 표시를 찾을 수 있습니다. 또한, 색상, 글꼴, 스타일부터 대화형 효과까지 다양한 시나리오의 시각화 요구 사항을 충족하기 위해 사용자의 필요에 따라 차트를 개인화할 수 있는 심층적인 사용자 지정 기능도 지원합니다.

3.4. 지능형 어시스턴트: 기업용 WeChat 통합

현재 많은 기업에서 내부 커뮤니케이션과 협업을 위해 선호하는 플랫폼인 엔터프라이즈 WeChat은 풍부한 애플리케이션 기능으로 효율적인 데이터 흐름과 시각적 프레젠테이션을 달성하는 데 있어 자연스러운 이점을 제공합니다. 엔터프라이즈 WeChat 플랫폼을 기반으로 데이터 수집에서 차트 프레젠테이션에 이르는 일련의 폐쇄 루프 프로세스를 구축하는 지능형 보조 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있습니다.

엔터프라이즈 위챗의 관리 배경에서 관리자는 엔터프라이즈 위챗에서 제공하는 애플리케이션 개발 기능을 사용하여 지능형 비서 애플리케이션을 빠르게 만들 수 있습니다. 이 프로세스에는 주로 앱 이름, 앱 아바타, 앱 프로필 등과 같은 앱의 기본 정보를 구성하여 직원들이 앱 사용을 명확하게 식별하고 신뢰할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다. 동시에 관리자는 지능형 어시스턴트 애플리케이션의 권한 범위를 구성하여 애플리케이션이 액세스할 수 있는 기업 데이터 리소스와 수행할 수 있는 작업을 명확하게 제한하여 기업의 데이터 보안을 보호해야 합니다.

4. 적용 효과 시연

프로젝트 관리 시나리오를 예로 들면, 프로젝트 관리자는 엔터프라이즈 WeChat 지능형 도우미를 사용하여 자연어 상호작용을 통해 프로젝트 데이터에 빠르게 액세스하고 이를 차트 형태로 시각적으로 표시할 수 있습니다.

예를 들어 프로젝트 관리자는 지능형 어시스턴트에게 "작년의 사용자 스토리 조회해줘"와 같이 간단히 질문하여 전년도의 사용자 스토리 추가 추세를 확인하고 싶을 수 있습니다. 스토리 시스템은 '사용자 스토리 추가 추세'와 같은 질문에 대해 사용자 스토리 추가 추세에 대한 선 그래프를 자동으로 생성합니다.

또 다른 예로, 프로젝트 관리자는 개발 품질을 평가하기 위해 특정 기간 동안 결함의 심각도 분포를 보고 싶을 수 있습니다. "지난 분기 동안의 버그 심각도 분포를 보여줘"라고 질문하기만 하면 시스템이 결함 심각도 파이 차트를 빠르게 표시해 줍니다.

예를 들어, 프로젝트 관리자가 전년도 반복 작업 계획을 보고 싶을 때 "내년 8월 반복 작업 계획을 알고 싶습니다"라고 요청하면 시스템에서 해당 반복 작업 계획에 대한 간트 차트를 생성해 줍니다.

5. 프로그램 가치 및 강점

5.1 상당한 효율성 향상

과거에는 직원이 데이터를 얻으려면 여러 비즈니스 시스템을 오가며 로그인하고 번거로운 수동 데이터 선별 및 내보내기 작업을 수행해야 했기 때문에 전체 프로세스가 시간 소모적이고 노동 집약적이며 비효율적이었습니다. 이제 지능형 비서의 도움으로 직원들은 자연어로 데이터 요구 사항만 제시하면 시스템이 자동으로 데이터 수집, 데이터 처리 및 차트 생성 프로세스를 트리거하여 필요한 정보를 즉시 얻을 수 있습니다. 따라서 데이터 수집에 걸리는 시간이 크게 단축되어 직원들이 지루한 데이터 수집과 정리 대신 핵심 비즈니스 분석과 의사 결정에 더 많은 시간과 에너지를 쏟을 수 있습니다. 예를 들어 마케팅 부서의 직원이 경쟁사의 시장 데이터를 분석해야 하는 경우, 과거에는 여러 소스에서 데이터를 수집하고 대조하는 데 몇 시간을 소비해야 했지만 이제는 지능형 비서를 통해 단 몇 분이면 작업을 완료할 수 있어 업무 효율성이 크게 향상되었습니다.

또한, Dify 워크플로의 로우코드 특성 덕분에 데이터 수집 워크플로를 구축하는 데 필요한 작업량이 크게 줄어듭니다. 비즈니스 담당자는 전문 프로그래밍 기술이 없어도 간단한 드래그 앤 드롭과 설정을 통해 워크플로우 생성을 완료할 수 있습니다. 또한 워크플로우의 자동화된 운영 모드는 수동 개입을 줄이고 인적 오류로 인한 데이터 오류의 위험을 줄이며 데이터의 정확성과 일관성을 보장합니다. 데이터 문제로 인한 반복적인 수정과 재작업을 피할 수 있어 전반적인 업무 효율성이 더욱 향상됩니다.

5.2 대폭 향상된 데이터 시각화 기능

ECharts와 같은 강력한 차트 라이브러리를 사용하면 복잡한 비즈니스 데이터를 직관적이고 생생한 시각화 차트로 변환할 수 있습니다. 예를 들어 라인 차트를 사용하면 시간에 따른 데이터 변화 추세를 명확하게 보여줄 수 있고, 파이 차트를 사용하면 전체 상황에서 데이터의 각 부분이 차지하는 비율을 직관적으로 나타낼 수 있습니다. 기존의 표 형식 데이터에 비해 시각적 차트는 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있습니다. 경영진이든 일선 비즈니스 담당자이든 기업 직원은 데이터의 핵심 정보를 빠르게 파악하여 후속 의사 결정을 강력하게 지원할 수 있습니다.

또한, ECharts 차트 라이브러리는 고도의 사용자 지정 기능을 제공하여 특정 비즈니스 시나리오와 사용자 요구에 따라 개인화된 디자인을 할 수 있습니다. 사용자는 차트의 색상, 글꼴, 스타일 및 대화형 효과를 유연하게 조정하여 차트의 주요 데이터 정보를 강조하고 데이터 커뮤니케이션의 관련성과 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 재무제표 분석 시나리오에서는 다양한 색상과 눈길을 사로잡는 레이블을 사용하여 주요 재무 지표의 추세를 강조함으로써 비즈니스 의사 결정권자가 재무 상태의 변화를 한눈에 파악할 수 있도록 할 수 있습니다.

5.3 팀워크의 강력한 증진

Dify 워크플로는 모든 데이터 상호 작용과 차트 프레젠테이션을 통합된 엔터프라이즈 WeChat 플랫폼에서 중앙 집중화하여 기존 모델의 부서 간 데이터 장벽을 허물고 있습니다. 여러 부서의 직원들이 통합 플랫폼을 기반으로 데이터와 시각화 차트를 실시간으로 공유하여 부서 간 협업과 효율적인 커뮤니케이션을 촉진할 수 있습니다. 예를 들어, 영업 부서와 마케팅 부서가 동일한 영업 데이터와 시장 분석 차트를 기반으로 함께 협력하여 공동 마케팅 전략을 개발함으로써 전반적인 마케팅 효율성과 협업을 개선할 수 있습니다.

또한 지능형 비서 애플리케이션을 통해 기업 내 정보 전달이 더욱 신속하고 정확하게 이루어집니다. 직원들은 언제 어디서나 기업용 위챗을 통해 최신 비즈니스 데이터에 액세스할 수 있어 정보 지연으로 인한 업무 지연을 방지하고 정보 전달 과정에서의 왜곡과 오해를 줄여 팀원 간의 신뢰와 협업을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

5.4 운영 비용의 획기적인 절감

Dify 워크플로우의 로우코드 특성은 시스템 개발에 필요한 작업량을 획기적으로 줄여주고 AI 기술을 신속하게 사용하여 데이터 애플리케이션을 강화할 수 있도록 지원하므로 기업은 인건비에 대한 투자를 크게 줄일 수 있습니다. 기업은 더 이상 많은 사람의 협업이 필요했던 복잡한 데이터 처리 및 분석 작업을 완료하기 위해 많은 수의 전문 데이터 처리자를 고용할 필요가 없으므로 인건비를 효과적으로 절감할 수 있습니다.

동시에 Dify 워크플로우를 적용하면 기업은 데이터 오류와 업무 지연으로 인한 잠재적 비용 손실을 줄일 수 있습니다. 데이터 처리의 정확성과 효율성을 개선함으로써 잘못된 결정으로 인한 자원 낭비와 비즈니스 손실을 효과적으로 방지하고 워크플로우 지연으로 인한 기회 비용을 줄여 기업에 더 많은 경제적 이익을 창출할 수 있습니다.

6. AI 활용 기업의 미래 전망

AI 기술이 빠르게 발전하고 성숙도가 높아지면서 기업 운영 관리에서 AI의 역할이 진화하고 있으며, 기존의 소프트웨어 개발 개념과 모델을 완전히 뒤흔들 것으로 예상됩니다. 기존의 소프트웨어 개발 모델은 일반적으로 전문 개발자가 코드를 작성하는 데 많은 시간과 에너지를 소비하기 때문에 개발 주기가 길고 개발 비용이 높습니다. 앞으로는 AI 기술이 점점 더 발전함에 따라 로우코드 및 노코드 개발 플랫폼이 점점 더 성숙해지고 대중화되어 비전문가도 강력한 소프트웨어 애플리케이션을 쉽게 구축하고 소프트웨어 개발을 민주화할 수 있게 될 것입니다.

Dify 워크플로우, 엔터프라이즈 위챗, AI 기술로 구축한 데이터 처리 및 시각화 시스템을 예로 들면, 이는 기업의 디지털 전환과 업그레이드를 지원하기 위한 AI 기술의 초기 탐색 및 시도일 뿐입니다. 앞으로 기업의 모든 부서의 직원들은 특정 비즈니스 요구에 따라 다양한 지능형 AI 도구를 최대한 활용하고, 전용 데이터 처리 및 분석 애플리케이션을 신속하게 구축하고, 애플리케이션 개발주기를 크게 단축하고, 비즈니스 변화에 신속하게 대응하고, 기업의 전반적인 민첩성과 혁신 능력을 향상시킬 수 있습니다.

AI가 주도하는 지능적인 미래를 더 잘 수용하기 위해 기업은 AI 기술을 적극적으로 수용하고 조직 내 AI 리터러시를 지속적으로 향상시켜야 합니다. 이를 위해서는 직원과 경영진 모두 AI 관련 지식을 지속적으로 학습하고, 직원들의 AI 활용 능력을 향상시키기 위한 AI 기술 교육을 적극적으로 실시해야 합니다.

한편으로 기업은 직원들이 기본 원칙, 핵심 기술, 일반적인 응용 시나리오, AI 기술과 자신의 비즈니스 업무의 결합을 이해하도록 돕기 위해 내부 AI 기술 교육을 적극적으로 조직하여 실제 업무에서 문제를 해결하기 위해 AI 도구를 숙달하고 사용할 수 있도록하고 업무 효율성과 혁신 능력을 향상시켜야합니다. 예를 들어 마케팅 직원은 AI를 사용하여 정확한 시장 예측 및 사용자 프로파일링 분석을 수행하는 방법을 배워 보다 효과적인 마케팅 전략을 수립하고, 재무 직원은 AI 기술을 사용하여 지능형 재무 위험 평가 및 재무 예산 관리 및 기타 업무를 수행하는 방법을 배울 수 있습니다.

한편, 기업은 직원들이 혁신적인 사고를 배양하고 다양한 사업 부문에서 AI 기술의 적용 가능성을 적극적으로 탐색하며 기업 내 AI 기술의 포괄적 인 대중화와 심층적 인 적용을 촉진하여 기업의 전반적인 디지털 전환 프로세스를 가속화하도록 적극적으로 장려해야합니다.

앞으로 AI 기술은 기업의 운영 방식과 개발 패턴을 계속해서 재편할 것입니다. AI 기술이 가져올 변화의 기회를 적극적으로 수용하고 학습과 혁신적인 애플리케이션을 지속적으로 강화해야만 기업은 점점 치열해지는 시장 경쟁에서 선도적인 위치를 유지하고 궁극적으로 지속 가능한 발전을 이룰 수 있습니다.

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