21세기가 깊어감에 따라 자동화는 점점 더 보편화되고 있으며, 기업의 성공을 위해 필수적인 요소가 되고 있습니다. 기업들이 증가하는 데이터 자원과 규제를 헤쳐 나가는 가운데, 기록 관리는 경쟁력과 규정 준수를 유지하고자 하는 사장 및 CEO들이 주목하는 분야가 되었습니다. ‘Inside Small Business’에 따르면, 인공지능(AI)은 데이터 처리 절차를 더욱 효율적으로 만들고, 데이터를 더 빠르게 분석하며, 보안 침해로부터 기업을 보호하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
기록 관리 분야에서 AI가 갖는 장점
기록 관리는 조직 운영에서 가장 번거로운 업무 중 하나인 만큼, AI 도구가 이 분야에 주목한 것은 당연한 일입니다. 기록 관리는 체계적인 정리, 분류, 검색을 필요로 하는 세심한 절차로 알려져 왔습니다. 한마디로, 시간이 많이 소요되는 업무입니다.
딥러닝과 같은 AI 소프트웨어를 비즈니스에 도입하면 다양한 업무를 자동화할 수 있어 인적 오류를 줄이고 직원의 업무 시간을 절약할 수 있습니다. 생성형 AI는 다양한 매개변수를 적용하여 데이터를 정리하고, 불일치 사항을 제거하며, 더 견고한 데이터베이스를 구축해 줍니다. 또한 원형 차트나 그래픽과 같이 이해하기 쉬운 데이터 시각화 자료를 생성하여 인사이트 분석에 도움을 줍니다.
예를 들어, 중요한 정보를 다루는 일은 많은 분야에서 매우 중요하며, 그중 하나가 의료 분야입니다. 의료계에서도 이러한 정보를 활용해 더 나은 혁신을 이끌어내고 있습니다. 예를 들어, 딥러닝을 활용해 진단 소요 시간을 단축하고 있습니다. 건강 및 가족 전문 기업인 존슨앤드존슨(Johnson & Johnson)은 AI 기업, 메이요 클리닉(Mayo Clinic), 캘리포니아 대학교 샌프란시스코(UCSF) 의료 시스템과 협력하여, 경흉부 심초음파(TTE)와 심전도(EKG)라는 두 가지 심혈관 검사를 통해 환자의 폐고혈압 위험을 감지하는 데 도움을 줄 수 있는 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 이 검사들은 심장의 영상과 전기적 활동을 생성하며, AI의 도움을 받아 이 기술이 고혈압을 더 조기에 발견하는 데 기여할 것으로 예상됩니다.
데이터 검색 및 접근성 향상
데이터 검색 및 접근성은 기록 관리 분야에서 AI가 제공하는 가장 유용한 기능 중 하나로 꼽힙니다. 정보 검색 시스템은 데이터베이스를 검색하여 단 몇 초 만에 기록을 식별할 수 있습니다. 법률, 금융, 정부, 의료, 에너지 및 공공 서비스와 같은 분야는 기록 관리에서 가장 엄격한 기준을 적용하는 분야 중 하나입니다. 이러한 부서에서는 오류의 여지가 거의 없는 정확하고 정밀한 정보가 필요합니다. 검색 시간은 매우 중요하며, 키워드보다는 의도에 초점을 맞추는 AI 절차인 시맨틱 검색은 더 높은 정확도를 제공하고 업무 절차를 개선할 수 있습니다.
예를 들어, 우버는 A 지점에서 B 지점으로 이동하는 방식을 혁신적으로 바꾼 차량 공유 앱입니다. 우버의 AI 알고리즘은 수요를 예측하고 승객과 운전자를 매칭하여 고객과 직원을 관리하는 동시에 이동 시간을 단축합니다.
규정 준수 및 거버넌스 강화를 위한 자동화
기록 관리에서 가장 중요한 고려 사항은 규제 요건 준수입니다. 철저한 준수가 이루어지지 않으면 기업은 재정적 책임을 지게 될 위험에 더 쉽게 노출될 수 있습니다. 자동화 기술은 기록을 모니터링하여 규정을 준수하고, 불일치 사항을 표시하거나 수정함으로써 판도를 완전히 바꿔 놓았습니다. 규정 준수 관련 지식을 최신 상태로 유지함으로써, 팀은 도구를 실시간으로 조정하여 벌금 부과 위험을 줄일 수 있습니다.
예를 들어, 미국 정부는 고해상도 항공 사진을 활용해 도시 내 부동산을 평가합니다. 인공지능을 활용하면 이 분야에서는 데이터를 수집하고, 수정하며, 추적하여 해당 지역의 유지보수 및 수리 작업을 개선할 수 있습니다.
AI 기반 인사이트 및 분석
데이터와 분석은 기업 경영자들에게 가장 유망한 성장 기회를 제공합니다. 딥러닝을 활용함으로써 기업들은 데이터 수집을 통해 놀라운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 조직 내 패턴의 변화를 감지함으로써 기업은 잠재적인 사기나 재정 관리 부실로부터 보호받을 수 있습니다.
AI 기반 인사이트를 활용하면 업무 절차를 더 쉽게 준수하고, 서비스나 제품의 품질을 개선하며, 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 이러한 인사이트는 적절히 활용될 경우 기업의 성장을 이끄는 전략적 자산이 됩니다.
예를 들어,존 디어(John Deere )는 농업 분야 AI의 선구자로서 컴퓨터 비전과 머신러닝 기술을 활용해 작물에서 잡초를 식별하고, 비잔류성 제초제 사용량을 3분의 2 이상 줄였습니다. 이러한 사례에서 AI는 시간과 자원을 절약하고 환경에 미치는 영향을 줄임으로써 농업 과정을 지원합니다.
데이터 보안 강화
안타깝게도 보안 침해 사고가 증가하고 있으며, 앞서 언급한 분야를 비롯한 많은 산업에서 최고 수준의 데이터 보안이 요구되고 있습니다. AI가 접목된 차세대 방화벽 시스템은 접근을 모니터링하고, 이상 징후를 탐지하며, 보안 팀에 실시간으로 문제를 알림으로써 데이터를 안전하게 보호합니다. 타사 도구를 선택할 때는 회사의 보안 수준은 가장 취약한 시스템의 수준에 좌우된다는 점을 명심해야 하며, 철저한 검토 없이 도입할 경우 데이터 유출 위험이 높아질 수 있습니다.
예를 들어, 고객 보호를 위해 은행들은 AI 데이터 보안 개발의 최전선에 서 있습니다. 지속적인 개선을 위해 골드만삭스는 현재 코드의 40%를 자동 생성하는 도구를 개발 중입니다. 생성형 AI와 이 시스템을 감독하는 숙련된 전문가들이 결합됨에 따라, 엔지니어들은 더 강력하고 안전한 시스템을 구축하는 동시에 다른 프로젝트에 더 많은 주의를 기울일 수 있게 되었습니다.
전망: 기록 관리 분야에서 AI의 미래
AI는 비즈니스 분야에서 끊임없이 진화하는 존재이며, 시간이 지남에 따라 계속해서 변화해 나갈 것입니다. 기록 관리 요구 사항을 예측하는 예측 분석이나 기록의 전체 수명 주기를 관리하는 시스템은 이전 버전보다 더욱 정교해질 AI 프로세스의 몇 가지 예시입니다. 이러한 프로세스는 자연어 처리, 머신러닝, 딥러닝을 통해 개발됩니다. 점점 더 많은 조직이 최신 AI 프로세스를 도입하고 있으며, 고객의 요구에 더 잘 부응하기 위해 비즈니스 모델을 조정하고 있습니다. AI 활용은 빠르게 표준 관행으로 자리 잡고 있으며, 앞으로 더 많은 이점이 뒤따를 것입니다.
