101 인공 지능 통계 [2022년 업데이트]

챗봇, 로봇, 디지털 비서가 당신을 흥미롭게 합니까?

자동화된 차량과 가상 비서는 어떻습니까?

그것들은 모두 인공 지능 세계의 일부입니다. AI는 인간의 행동을 복제할 수 있는 기계를 만드는 데 중점을 둔 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.

어제의 공상과학 소설이 순식간에 현실이 됩니다. 비즈니스 및 기술 산업을 둘러싼 AI 통계가 변화하고 있습니다. AI는 이미 우리가 매일 서로 생각하고 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다. 의료, 교육 또는 제조 분야에서 AI는 거의 모든 산업에서 상당한 성공을 거두고 있습니다.

AI가 스타트업 및 투자, 로봇 공학, 빅 데이터, 가상 디지털 비서, 전체 시장 개요 또는 음성 검색 및 인식에 미치는 영향이든, 아래 통계를 통해 AI의 현재 상태와 미래 범위를 더 잘 이해할 수 있습니다.

2022년 흥미로운 AI 통계

다음은 흥미로운 AI 사실을 요약한 것입니다.

• AI 기반 음성 비서 는 2023년까지 80억 명에 도달할 것입니다.
• 2025년까지 전 세계 AI 시장은 거의 600억 달러 에 이를 것으로 예상됩니다.
• Alexa의 인벤토리 기술 중 가장 많은 수는 미국에서 액세스할 수 있는 약 66,000개의 기술 입니다.
• AI 덕분에 세계 GDP는 2030년까지 15조 7천억 달러 증가할 것입니다.
• AI는 비즈니스 생산성을 40%까지 높일 수 있습니다.
• AI 스타트업의 수 는 지난 20년 동안 14배 증가했습니다.
• AI 스타트업에 대한 투자는 2000년 이후 6배 증가 했습니다.
• 우리가 사용 하는 기기의 77%는 이미 한 가지 형태의 AI를 탑재하고 있습니다.

우리가 대부분의 활동을 지능형 로봇에 아웃소싱하는 데 얼마나 근접했는지 확인하려면 자세한 인포그래픽을 확인하십시오. TechJury에서 우리는 그것을 철저히 준비하는 것을 즐겼습니다. 여러분도 재미있고 유용하게 사용하실 수 있기를 바랍니다.

주로 좁은 AI에 중점을 두지만 멀지 않은 미래에 진정한 지능의 발견으로 이어질 수 있는 업계에 쏟아진 매혹적인 자원을 보여줍니다.

2022년 인공 지능 사용 통계

좋습니다. 최신 데이터부터 시작하여 숫자를 자세히 살펴보겠습니다.

1. AI 기술은 비즈니스 생산성을 최대 40%까지 향상시킬 수 있습니다.

(출처: 출처: Accenture)

Accenture는 12개 선진국에서 AI의 영향을 조사했습니다. 이 연구는 2035년까지 경제 성장률을 두 배로 늘릴 수 있다고 밝혔습니다. AI는 사람들이 시간을 효율적으로 사용할 수 있도록 하여 생산성을 40% 증가시킬 것입니다. 이는 특히 글로벌 IT 경제에 해당됩니다.

2. 직원이 100,000명 이상인 기업은 AI를 구현하는 전략을 가질 가능성이 더 큽니다.

(출처: MIT)

MIT 슬론 매니지먼트 리뷰( MIT Sloan Management Review )에 발표된 일부 AI 통계에 따르면 경영진의 4분의 3이 AI가 회사의 확장을 가능하게 할 것이라고 믿고 있으며 많은 사람들이 AI가 기업의 경쟁 우위를 확보할 수 있다고 믿습니다.

3. 기존 조직의 47%가 모바일에 대해 정의된 AI 전략을 가지고 있습니다.

(출처: CMO)

이것은 모든 사업주가 알아야 할 2018년 최고의 인공 지능 통계 중 하나입니다. 마케팅 노력의 일환으로 고급 기업의 47%가 모바일 앱에 AI 전략을 적용했습니다. 또한 84%는 개인화된 전략을 사용합니다.

4. 소비자의 41%는 인공 지능이 어떤 식으로든 삶을 개선할 것이라고 믿습니다.

(출처: 스트래티지 애널리틱스)

인공 지능이 기술 환경도 지배했다는 사실은 부인할 수 없습니다. 즉, 인도와 중국의 소비자는 이 기술을 수용할 가능성이 더 큽니다.

5. 소비자의 33%만이 이미 AI 플랫폼을 사용하고 있다고 생각합니다.

(출처: 페가)

이것은 더 흥미로운 AI 사실 중 하나입니다. 33%만이 인공 지능을 특징으로 하는 기술을 사용한다고 생각합니다. 실제 수치는 놀랍게도 훨씬 더 많습니다. 실제로 77%는 AI 기반 서비스를 사용합니다.

6. 글로벌 비즈니스 조직의 84%는 AI가 경쟁 우위를 제공할 것이라고 믿습니다.

(출처: 스태티스타)

비즈니스 조직의 84%는 AI가 경쟁자보다 경쟁 우위를 제공하기 때문에 AI를 채택할 것입니다. 2017년 인공 지능 Statista 연구에 따르면 이것이 결론입니다.

7. 이메일 마케터의 17%만이 2018년에 인공 지능을 사용할 계획입니다.

(출처: Econsultancy)

사내 응답자의 17%와 에이전시의 21%가 2018년에 AI로 혁신할 계획입니다. 그러나 많은 연구를 통해 AI는 이미 마케팅 매체에서 탁월한 기술로 입증되었습니다. 이것이 최고의 이메일 마케팅 도구가 효율성을 높이기 위해 AI를 구현하는 이유입니다.

8. 워싱턴 포스트의 "AI Writer"는 리우 올림픽 기간 동안 850개 이상의 기사를 썼습니다.

(출처: The Washington Post) Washington Post 는 2016년 리우 올림픽 기간 동안 AI를 활용하여 주요 정보를 보고했습니다. 그들은 독자들에게 다중 문장 업데이트를 생성하는 데 사용되는 Heliograf라는 작가를 개발했습니다. 다양한 데이터 소스의 조합을 처리한 다음 사용자 요청에 따라 약 850개의 스토리를 사용자화했습니다.

음성 검색 및 인공 지능 통계

Siri, Alexa 및 Google Assistant와 같은 도우미를 사용하면 AI와 음성 검색이 함께 작동합니다. 이를 증명하는 수치를 확인해보자.

9. 모바일 사용자의 97%는 이미 AI 기반 음성 비서를 사용하고 있습니다.

(출처: IDAP)

IDAP의 연구에 따르면 iPhone 소유자의 2%만이 Siri를 사용한 적이 없으며 Android 소유자의 4%만 OK Google의 기능을 활용한 적이 없습니다. 사용량은 차 안에서 51%, 공공장소에서 6%, 직장에서 1.3%로 나타났다.

10. 40%의 사람들이 하루에 한 번 이상 음성 검색 기능을 사용합니다.

(출처: 로케이션 월드)

이 비율을 통해 음성 검색 사용이 사람들의 일상 생활에서 서서히 일반화되고 있음이 분명합니다.

11. 2020년 말까지 웹 브라우징 및 검색의 30%가 화면 없이 이루어졌습니다.

(출처: 가트너)

Amazon Echo와 같은 오디오 중심 기술은 대화 기반 정보에 액세스할 수 있습니다. Gartner에서 제공한 AI 통계에 따르면 음성 우선 상호 작용이 곧 눈에 띄게 될 것입니다.

12. 약 40억 개의 장치가 이미 AI 기반 음성 비서에서 작동합니다.

(출처: IHS MARKIT)

비즈니스 정보 제공업체인 IHS Markit의 보도 자료에 따르면 40억 개의 장치에 AI 지원 비서가 있으며 이 수치는 2020년에 70억 개에 도달했습니다.

13. 미국인의 거의 절반이 디지털 음성 비서를 사용합니다.

(출처: 퓨 리서치)

2017년 Pew Research 연구에 따르면 미국인의 46%가 스마트폰과 상호 작용하기 위해 디지털 비서를 사용합니다. 음성 비서는 다양한 장치에 존재하므로 사용자의 42%는 스마트폰에 기술이 있고 14%는 컴퓨터나 태블릿에서 사용하며 8%는 Amazon Echo와 같은 독립 실행형 장치에서 사용합니다. 또는 Google 홈.

일부 CRM 플랫폼에서 사용 중인 AI 기술도 볼 수 있습니다. 예를 들어 Salesforce와 Zoho는 고객에게 가상 비서를 제공하고 있습니다.

기계 학습 및 AI 통계

머신 러닝은 인공 지능의 핵심이며 다양한 산업 분야에서 널리 사용됩니다.

14. Google의 기계 학습 프로그램은 89% 정확합니다.

(출처: 구글)

89%의 정확도로 Google의 딥 러닝 프로그램은 병리학자보다 15% 더 효과적입니다.

15. 2017년 Netflix는 기계 학습을 사용하여 10억 달러를 절약했습니다.

(출처: 포브스)

2017년 다른 인공 지능 통계를 기반으로 한 Netflix에서 수행한 연구에 따르면 고객은 90초 후에 검색을 포기합니다. 이를 염두에 두고 Netflix는 이제 구독자에게 개인화된 영화와 TV 프로그램을 자동으로 추천하는 작동하는 기계 학습 알고리즘을 구현했습니다. .

Amazon Prime 및 Hulu와 같은 다른 대형 OTT 서비스도 인공 지능을 사용하여 30초 동안 사용자의 관심을 끌고 있습니다. 이를 유지하기 위해 비디오 스트리밍 공급자는 시청 습관과 패턴을 핵심 요소로 고려하고 있습니다.

16. 36%의 임원이 AI 통합의 주요 목표는 내부 비즈니스 운영을 최적화하는 것이라고 말합니다.

(출처: 하버드 비즈니스 리뷰)

HBR 의 프로젝트 보고서에 따르면 AI는 비즈니스 프로세스 자동화, 고객 및 직원 참여, 데이터 분석을 통한 통찰력 확보라는 세 가지 유형의 비즈니스 기능을 지원할 수 있습니다.

17. C-suite의 20%가 기계 학습을 사용합니다.

(출처: 맥킨지)

McKinsey의 한 논문에 따르면 10개국의 고위 경영진 중 20%가 머신 러닝을 비즈니스의 핵심 부분으로 생각하고 있습니다.

AI가 일자리와 고용 시장에 미치는 영향

AI는 앞으로 몇 년 동안 대부분의 직업을 대체할 수 있지만 가장 큰 질문은 우리가 이에 대한 준비가 되어 있습니까?

18. 지능형 로봇은 2030년까지 전 세계 인력의 30%를 대체할 수 있습니다.

(출처: McKinsey&Company)

전문가들은 자동화 도입이 향후 몇 년 동안 실직에 기여할 것이라고 예측합니다. 2030년까지 노동력은 2017년보다 1/4 이상 감소할 것입니다. 이러한 변화는 미국인과 유럽인이 농업 노동에서 멀어진 1900년대의 것과 유사할 것입니다.

19. 2030년까지 3억 7,500만 명이 직업을 전환해야 합니다.

(출처: McKinsey&Company)

AI 기술 통계에 따르면 로봇은 약 8억 개의 일자리를 대체하여 직업의 약 30%를 멸종시킬 수 있습니다. 이 중요한 변화로 거의 4억 명에 가까운 사람들이 적응하고 변화하고 직업을 가져야 합니다.

20. 전문가의 52%는 자동화가 사람들을 직장에서 몰아내더라도 여전히 더 많은 일자리를 혁신할 것이라고 믿습니다.

(출처: 퓨리서치센터)

나쁜놈들만 있는건 아니지...

거의 10억에 달하는 자격을 갖춘 사람들이 실업자가 되면서 미래 는 암울해 보입니다.

그러나 터널의 끝에는 빛이 있습니다.

전문가들은 AI가 필요하지 않은 더 많은 직업을 창출할 수 있는 인간의 독창성을 믿습니다. 산업혁명 이후 인류가 부상한 것처럼 AI 인수 이후에도 인류가 부상할 것입니다.

21. 현재 교육 구조는 2030년 이후 고용에 대한 AI의 영향에 대한 준비가 되어 있지 않습니다.

(출처: 퓨리서치센터)

인공 지능에 대한 무서운 사실은 학습 기관이 미래를 위해 오늘날의 세대를 준비시키지 않는다는 것을 보여줍니다. 앞으로 수십 년 동안 자동화에 대처하려면 올바른 지식과 기술을 갖추어야 합니다. 따라서 교육 부문은 이 분야에서 더 많은 일을 해야 합니다.

산업 전반에 걸친 AI 채택

AI는 앞으로 다양한 산업에 영향을 미칠 것입니다.

방법을 알아봅시다:

22. 2020년 말까지 약 2억 5천만 대의 자동차가 인터넷에 연결될 것으로 예상됩니다.

(출처: 플렉시스)

미래에 무인 자동차가 있을 수 있다는 말을 들어본 적이 있을 것입니다. 추측일 수 있지만 인터넷에 연결된 차량은 이미 우리 곁에 있습니다.

우리는 이미 인터넷을 사용하여 사고에 대한 실시간 알림을 제공할 수 있는 자동차를 가지고 있습니다.

전문가들은 인터넷이 가능한 차량이 2020년 말까지 2억 5천만 대에 이를 것이라고 예측했습니다.

23. 제조 분야의 기계 및 자산 유지 관리는 AI 자동화의 29%를 차지합니다.

(출처: 포브스)

2020년 AI 통계에 따르면 제조 분야에서 AI 채택의 거의 30%가 유지 관리에 사용됩니다. 이 기술은 기계가 곧 고장날 시기를 감지하고 수리를 위한 적절한 시기를 추천합니다.

24. 소비재 포장재의 AI 구현으로 예측 오류가 20% 감소했습니다.

(출처: 포브스)

AI 및 기계 학습 통계에 따르면 제조업체는 현재 기술을 사용하여 수요를 예측하고 있습니다. 많은 경우 회사는 광고 및 활성화에 많은 리소스를 소비합니다.

결국 주문은 이들 회사가 예상했던 것보다 많거나 적습니다. AI는 이 산업에서 그러한 사고의 거의 1/4을 제거했습니다.

25. 제조업체의 70%는 아직 디지털 운영 체제를 채택하지 않았습니다.

(출처: McKinsey&Company)

제조업체의 무려 4분의 3이 4차 산업혁명(4IR) 혁신을 확장하지 못했습니다. 그러나 이 디지털 혁신을 사용하는 기업의 30%는 고객과 공급업체 간의 관계 측면에서 가치를 창출했다고 말합니다.

26. 자동화는 2030년까지 간호 활동의 10%를 확보할 수 있습니다.

(출처: EIT 헬스)

의학 통계의 AI는 2030년까지 인간이 여전히 간호 활동의 90%를 수행할 것임을 보여줍니다.

놀라운 것은 세계보건기구(WHO)가 같은 기간 의료인력이 1,820만 명 부족할 것이라고 예측했다는 점이다.

간호 기관이 필요한 수의 자격을 갖춘 간호사를 생산하지 않거나 AI가 유일한 방법이 될 것입니다.

소매 산업의 AI에 대한 통계

이 기술은 소매 업계에 혁명을 일으키고 있으며 다음 통계는 이러한 주장을 뒷받침합니다.

27. 2021년에 소매업체의 73%가 가격 최적화를 위해 AI를 도입할 계획이었습니다.

(출처: Aiot)

소매 통계의 AI에 따르면 소매업체의 3/4이 인공 지능을 사용하여 가격을 결정할 것입니다. 시스템이 없으면 판매자는 예를 들어 계절적 수요가 증가할 때 비용을 인상해야 할 때를 알기 어렵습니다.

28. 75%의 기업이 사기를 근절하기 위해 AI 시스템을 사용할 계획입니다.

(출처: Aiot)

사기꾼에게 손실된 돈은 2020년까지 350억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. AI 효율성 통계에 따르면 스마트 알고리즘은 신용 카드 사기를 줄이는 데 탁월합니다. 따라서 소매업체의 3/4이 앞으로 이러한 기술을 채택할 계획입니다.

29. 복합 연간 성장률(CAGR)은 2025년에 153억에 도달할 것입니다.

(출처: 메티큘러스 리서치)

AI는 2025년까지 35.9%의 CAGR로 성장할 것입니다. 최종 사용자 경험을 개선하기 위해 업계의 다채널 및 옴니채널 기술에 대한 인식이 증가하고 있습니다. 따라서 소매업체는 이러한 디지털 발전을 채택할 준비가 되어 있습니다.

30. Amazon은 기계 학습을 통해 "클릭 투 배송" 시간을 225% 단축한 15분으로 단축했습니다.

(출처: 맥킨지)

McKinsey의 AI 통계 연구에 따르면 Amazon은 창고에서 픽업 및 포장 프로세스를 자동화하는 로봇 회사인 Kiva를 전략적으로 인수했습니다. Kiva를 사용하면 평균 클릭 투 배송 시간이 15분으로 이전보다 225% 향상되었습니다.

31. AI 채택자의 87%는 판매 예측 및 이메일 마케팅 개선을 위해 AI를 사용 중이거나 최소한 사용을 고려 중이라고 말했습니다.

(출처: 스태티스타)

Statista는 2017년에 1,028명의 응답자를 대상으로 온라인 설문조사를 실시한 결과 61%가 판매 예측에 AI를 사용할 계획인 것으로 나타났습니다.

챗봇과 인공 지능 사실과 수치

최고의 챗봇은 점점 더 정교해지고 있으며 AI와 머신 러닝을 활용하여 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.

32. 비즈니스 기업과의 고객 관계의 85%는 사람의 개입 없이 관리됩니다.

(출처: 가트너)

현재 Alexa 및 Siri와 같은 가상 비서는 우리 언어를 잘 이해하고 있습니다. 그들은 인간이 말하는 것의 의미를 해독하고 때로는 판단을 내리기도 합니다. 혁신이 증가함에 따라 이러한 챗봇을 사용하여 기본 클라이언트 쿼리에 대한 더 많은 응답을 자동화할 수도 있습니다.

33. 67%의 사람들이 메시징 앱을 사용하여 비즈니스와 대화할 것으로 예상하므로 챗봇이 매우 중요합니다.

(출처: 챗봇 매거진)

라이브 채팅이 고객 관리를 대신했습니다. 챗봇은 문제를 해결하는 가장 간단한 방법 중 하나입니다. 이는 소비자에게 즉각적인 반응을 제공하며, 이러한 실시간 교환은 소비자의 커뮤니케이션 선호도를 변화시켰습니다.

34. 전 세계 소비자의 38%가 챗봇 사용을 선호합니다.

(출처: 비즈니스 인사이더)

6개국 5,000명의 소비자를 대상으로 한 설문 조사에서 38%가 챗봇에 대한 전반적인 인식을 긍정적으로 평가한 것으로 나타났습니다. 11%는 부정적인 인식을 가지고 있었고 51%는 중립적인 의견을 제시했습니다.

AI 시장 통계

AI 시장은 성장하고 있으며 아래 통계에서 볼 수 있듯이 앞으로도 계속 성장할 것입니다.

35. 4IR은 2025년까지 7조 달러의 가치를 창출할 것입니다.

(출처: McKinsey&Company)

AI는 계속해서 디지털 혁명을 촉발할 것입니다. 2025년까지 이 기술의 가치는 거의 4조 달러가 될 것입니다.

36. 전 세계 AI 소프트웨어 시장은 226억 달러로 성장할 것입니다.

(출처: 스태티스타)

예측은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 머신 러닝과 같은 AI의 동인이 2020년 4분기까지 거의 230억 달러의 성장에 이를 것으로 예측했습니다.

37. 전 세계 AI 시장은 2025년까지 1,200억 달러 성장할 것입니다.

(출처: 스태티스타)

AI 성장 통계에 따르면 이 산업은 2015년에서 2025년 사이에 약 1,250억 달러로 성장할 것입니다.

38. AI는 2030년 중국 국내총생산(GDP)의 26%를 차지할 것입니다.

(출처: 스태티스타)

AI 사용 통계에 따르면 2030년에는 중국 GDP의 약 26.1%가 AI에서 나올 것이라고 합니다. 기타 글로벌 경제에 대한 기술 기여도는 북미 14.5%, 아랍에미리트 13.5% 순입니다.

AI 도입 통계

점점 더 많은 기업이 인공 지능을 활용하고 있습니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

39. Informatica의 플랫폼에는 AI 영향을 받는 추가 기능이 있습니다.

(출처: 인포매티카)

2017년 5월 16일 데이터 관리 회사인 Informatica는 데이터 플랫폼인 Claire에 AI를 추가한다고 발표했습니다. 회사는 데이터를 쉽게 찾고, 사용하고, 시각화할 수 있을 것이라고 말합니다.

40. IT 기업인 액센츄어(Accenture)가 AI 시스템 테스트 서비스를 출시했다.

(출처: 액센츄어)

"Teach and Test" 방법론을 기반으로 하는 이러한 서비스는 기업이 사내 시스템 내에서 인공 지능 제품을 모니터링하고 측정하는 데 도움이 됩니다.

41. 경영진의 27%는 조직이 AI 사이버 보안 보호 장치에 투자할 계획이라고 말했습니다.

(출처: PwC)

이것은 우리의 가장 중요한 AI 사실 중 하나입니다. AI 구현을 느리게 할 계획일 수 있지만 사이버 공격이 매일 증가함에 따라 보류하는 것은 아무런 이점이 없습니다.

조직에서 더 많은 AI 시스템을 사용할수록 사이버 공격으로부터 더 쉽게 방어할 수 있습니다. 이미 AI 지원 클라우드 기반 위협 레이크 등을 구축하고 있는 회사가 있습니다.

43. 디지털 혁신의 40%와 사물 인터넷 기반 이니셔티브의 100%는 AI가 지원합니다.

(출처: 디지트)

IDC FutureScape 프레젠테이션에서 제공한 이러한 2019년 AI 통계는 위의 노력과 이니셔티브가 모두 인공 지능과 인지 능력 모두에 의해 뒷받침될 것임을 보여줍니다. 현재 중대한 전환이 일어나고 있으며 2019년에는 인공 지능에서 몇 가지 새로운 발전이 있을 것입니다.

인공 지능 성장

AI 산업의 엄청난 성장을 증명하는 숫자가 나옵니다.

44. 2000년 이후 AI 스타트업 수는 14배 증가했다.

(출처: 포브스)

AI는 거의 20년 동안 추진력을 얻고 있습니다. Forbes 데이터에 따르면 세기가 전환된 이후 새로운 AI 회사가 14배 더 자주 출범했으며 AI 스타트업에 대한 투자는 6배 증가했습니다.

45. 72%의 경영진은 AI가 미래의 가장 중요한 비즈니스 이점이 될 것이라고 믿습니다.

(출처: PwC)

AI 예측에 따르면 AI는 노동 생산성을 높이고 비즈니스 효율성을 67% 최적화하고 커뮤니케이션을 70% 자동화하며 데이터 분석을 59% 개선할 것입니다.

46. ​​AI는 미국 직업의 16%를 자동화할 것입니다.

(출처: 포레스터)

Forrester는 AI와 같은 인지 기술이 몇 가지 일자리를 창출할 것이라고 말하면서 몇 가지 주요 AI 채택 통계를 예측했습니다. 그러나 그 추가에도 불구하고 자동화는 2025년까지 미국 일자리의 7%를 대체할 것입니다.

47. 기계 학습은 자동차 산업에서 48% 성장할 것으로 예상됩니다.

(출처: Tractica)

반자율주행 차량과 완전 자율주행 차량 모두 AI 시스템에 전적으로 의존합니다. 그러나 그 영향은 자율주행에만 국한되지 않는다. 공급업체는 또한 AI를 사용하여 자동차를 개인화하고 더 편리하게 만들 수 있습니다. 이를 통해 연간 복합 성장률은 48.3% 증가할 수 있습니다.

48. 15%의 기업이 AI를 사용하고 있으며 31%는 AI가 향후 12개월 동안의 의제라고 말했습니다.

(출처: 어도비)

이것은 인공 지능에 대한 가장 중요한 통계 중 하나입니다. 설문 조사에 따르면 AI(대량의 데이터를 처리하는 능력)는 오늘날 비즈니스 내에서 일어나고 있는 창조적 르네상스의 주요 동인 중 하나입니다.

49. 고객 통찰력 기반 비즈니스는 가까운 장래에 정보가 부족한 동료보다 연간 1조 2000억 달러를 더 보게 될 것입니다.

(출처: 포레스터)

우리는 고객이 모든 것을 좌우하는 시대에 살고 있습니다. 브랜드에 연결된 고객은 구매를 더 잘 제어하고 브랜드에서 더 개인화된 경험을 얻을 수 있으며 놀라운 고객 서비스도 받을 수 있습니다.

따라서 이러한 AI 통계에 따르면 2020년까지 고객 중심 경험을 제공하는 브랜드가 더 많은 성공, 수익 및 이익을 보게 될 가능성이 있습니다.

50. 금융 서비스는 AI의 미래입니다.

(출처: emmerchantbroker)

AI 통계는 금융 서비스 기업이 2020년에 인공 지능에 110억 달러를 지출할 것으로 예측했습니다.

전문가들은 사기 방지, 사용자 경험 개선, 보험 심사 간소화 등의 영역을 개선할 것이기 때문에 돈을 잘 쓸 것이라고 주장합니다.

AI 통계 - 인포그래픽

합산

현재 Monster에서 사용할 수 있는 AI 엔지니어 작업이 수천 개라는 것은 이미 사실입니다. 머신 러닝과 음성 인식 위치가 동등한 견인력을 얻고 있습니다.

인공 지능은 몇 년 안에 어디에나 있을 것입니다. 모든 종류의 장치, 자동차 및 의료 산업, 교육 분야에서 찾을 수 있습니다.

AI는 모든 것, 심지어 직업에 영향을 미칠 것입니다. 로봇과 기계가 현재 인간이 수행하는 대부분의 작업을 수행할 것으로 예상되지만 이러한 시나리오는 앞으로 50년 동안은 발생하지 않아야 합니다.

위에서 언급한 AI 통계는 모두 인공 지능이 현재 우리 삶에 어떤 영향을 미치고 있으며 이러한 영향이 앞으로 어떻게 확대될 것인지를 보여줍니다. AI 장치는 업무 생산성에 영향을 미치고 챗봇은 놀라운 고객 경험을 제공하며 디지털 비서는 모든 일상 활동을 간소화합니다. 마케터도 ROI를 극대화하기 위해 효과적인 인공 지능 트렌드를 채택할 것입니다.