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About AI Builder
AI 빌더는 사용자가 코드를 작성하지 않고도 맞춤형 인공지능 모델을 생성, 훈련 및 배포할 수 있도록 지원하는 특화된 노코드 플랫폼 카테고리입니다. 이러한 도구는 시각적인 드래그 앤 드롭 인터페이스와 사전 구축된 구성 요소를 활용하여 머신러닝의 복잡성을 추상화합니다. 이를 통해 비즈니스 사용자 및 시민 개발자가 예측, 분류, 데이터 추출과 같은 작업을 위한 솔루션을 구축할 수 있습니다. AI 빌더는 표준 비즈니스 애플리케이션과 복잡한 데이터 과학 사이의 격차를 해소하여 더 넓은 사용자가 AI 개발에 접근할 수 있게 합니다.
핵심 기능
- 시각적 워크플로우 디자이너: 그래픽 인터페이스와 드래그 앤 드롭 노드 및 로직 플로우를 사용하여 AI 모델을 구축하고 구성합니다.
- 사전 구축된 모델 템플릿: 감성 분석, 객체 감지 또는 리드 스코어링과 같은 일반적인 작업을 위한 기성 모델로 시작하여 자체 데이터로 맞춤화합니다.
- 자동화된 머신러닝(AutoML): 플랫폼이 특징 선택, 모델 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 작업을 자동으로 처리하여 최상의 성능을 내는 모델을 찾습니다.
- 데이터 통합 및 준비: 다양한 데이터 소스(데이터베이스, CRM, 스프레드시트)에 연결하고 내장된 도구를 사용하여 훈련용 데이터를 정리하고 레이블을 지정합니다.
- 원클릭 배포: 훈련된 모델을 API로 배포하거나 최소한의 노력으로 다른 비즈니스 애플리케이션에 직접 통합합니다.
적용 사례
AI 빌더는 비즈니스 분석가, 마케팅 팀, 운영 관리자가 자주 사용합니다. 예를 들어, 마케팅 팀은 사용자 행동 데이터를 기반으로 고객 이탈을 예측하는 모델을 구축할 수 있습니다. 운영 부서는 송장 및 영수증에서 정보를 자동으로 추출하여 수동 데이터 입력을 줄이는 워크플로우를 만들 수 있습니다. 전담 데이터 과학 팀에 의존하지 않고 특정 비즈니스 프로세스에 맞는 맞춤형 AI 솔루션을 만드는 데 이상적입니다.
선택 요령
AI 빌더를 선택할 때는 제공되는 모델 유형(예: 예측, 텍스트 분류, 컴퓨터 비전)이 요구 사항과 일치하는지 고려하십시오. 기존 시스템과 연결할 수 있는지 확인하기 위해 데이터 통합 기능을 평가하십시오. 플랫폼의 사용 용이성과 모델 훈련에 허용되는 사용자 정의 수준을 평가하십시오. 마지막으로, 모델 수, API 호출 수 또는 훈련 시간을 기반으로 할 수 있는 가격 모델을 검토하여 예산 및 예상 사용량과 일치하는지 확인하십시오.
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AI Builder use cases
1
고객 지원 티켓 라우팅 자동화
기술 전문 지식이 없는 고객 지원 관리자가 AI 빌더를 사용하여 텍스트 분류 모델을 만듭니다. 과거 지원 티켓을 업로드하고 카테고리(예: '청구', '기술 문제', '피드백')별로 레이블을 지정합니다. 플랫폼의 AutoML 기능은 새로 들어오는 티켓의 내용을 이해하는 모델을 훈련시킵니다. 배포되면 이 모델은 새 티켓을 자동으로 분류하고 적절한 지원 팀으로 라우팅하여 수동 분류 시간을 70% 이상 줄이고 응답 시간을 개선합니다.
2
예측 리드 스코어링 모델 생성
영업 운영 전문가는 영업 팀을 위해 리드의 우선 순위를 정하고자 합니다. AI 빌더를 사용하여 리드 속성(회사 규모, 산업, 출처) 및 과거 결과(전환 여부)를 포함한 CRM 데이터를 연결합니다. 각 신규 리드에 대한 '전환 확률' 점수를 생성하는 예측 모델을 구축합니다. 이제 영업 팀은 데이터 과학자 없이도 고득점 리드에 노력을 집중하여 전환율을 높이고 영업 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
3
송장 데이터 추출 도구 개발
외상 매입금 담당 직원은 PDF 송장에서 회계 시스템으로 데이터를 수동으로 입력하는 데 몇 시간을 보냅니다. 객체 감지 또는 양식 처리 기능이 있는 AI 빌더를 사용하여 몇 개의 샘플 송장을 업로드하고 추출해야 할 필드(예: '송장 번호', '총액', '지급 기일')를 시각적으로 태그합니다. 짧은 훈련 기간 후, AI 모델은 유사한 형식의 새 송장에서 이 정보를 자동으로 식별하고 추출할 수 있으며, 회계 소프트웨어와 직접 통합하여 수동 입력을 없앨 수 있습니다.
4
소셜 미디어 감성 분석기 구축
브랜드 관리자는 신제품 출시에 대한 대중의 인식을 추적하고자 합니다. AI 빌더를 사용하여 감성 분석 모델을 만듭니다. API를 통해 브랜드의 소셜 미디어 언급에 연결하고 작은 레이블이 지정된 게시물 데이터 세트(긍정적, 부정적, 중립적)를 제공합니다. 플랫폼은 실시간으로 새롭고 보지 못한 게시물의 감성을 분류하는 모델을 훈련합니다. 이를 통해 관리자는 수동 분석 없이 브랜드 감성을 모니터링하고 잠재적인 PR 문제를 식별하며 캠페인 성공을 측정할 수 있는 자동화된 대시보드를 갖게 됩니다.
5
컴퓨터 비전으로 제조 결함 감지
공장 현장의 품질 관리 감독자는 컨베이어 벨트 위의 결함 제품을 식별해야 합니다. 노코드 AI 빌더를 사용하여 '정상' 및 '결함' 제품의 이미지를 모두 업로드합니다. 샘플 이미지의 결함 주위에 시각적으로 경계 상자를 그립니다. 그런 다음 플랫폼은 맞춤형 객체 감지 모델을 훈련합니다. 생산 라인 위의 카메라에 연결하여 배포하면 시스템이 실시간으로 결함 품목을 자동으로 표시하여 품질 관리의 정확성과 속도를 향상시킬 수 있습니다.
6
재고 관리를 위한 제품 수요 예측
전자 상거래 관리자는 품절과 과잉 재고로 어려움을 겪고 있습니다. AI 빌더를 사용하여 시계열 예측 모델을 만듭니다. 스프레드시트에서 마케팅 지출 및 계절성과 같은 영향 요인과 함께 과거 판매 데이터를 연결합니다. 플랫폼은 데이터를 분석하고 다양한 제품의 미래 수요를 예측하는 모델을 구축합니다. 이를 통해 관리자는 복잡한 통계 알고리즘을 작성하지 않고도 재고 수준을 최적화하고 보유 비용을 절감하며 인기 제품이 항상 재고에 있도록 보장할 수 있습니다.
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AI Builder FAQ
AI 빌더란 무엇인가요?
AI 빌더는 데이터 과학 전문 지식이 없는 사용자가 맞춤형 AI 모델을 만들고 배포할 수 있도록 하는 노코드 또는 로우코드 플랫폼의 한 유형입니다. 시각적 인터페이스, 사전 구축된 템플릿, 자동화된 머신러닝(AutoML)을 제공하여 데이터 준비, 모델 훈련에서 배포에 이르는 전체 프로세스를 단순화합니다. 본질적으로 비즈니스 사용자, 분석가, 시민 개발자가 AI 솔루션을 구축할 수 있도록 만듭니다.
AI 빌더는 일반적인 노코드 플랫폼과 어떻게 다른가요?
둘 다 노코드 범주에 속하지만 초점이 다릅니다. 일반적인 노코드 플랫폼은 일반적으로 웹사이트, 모바일 앱 또는 비즈니스 프로세스 자동화를 구축하기 위한 것입니다. AI 빌더는 AI 모델의 생명주기를 위해 특별히 설계되었습니다. 핵심 기능은 사용자 인터페이스 디자인이나 일반적인 애플리케이션 로직보다는 데이터 연결, 모델 훈련, 평가 및 배포를 중심으로 합니다. AI 빌더는 '지능'을 만드는 도구이며, 이 지능은 일반적인 노코드 플랫폼으로 구축된 애플리케이션에 통합될 수 있습니다.
AI 빌더로 어떤 종류의 AI 모델을 만들 수 있나요?
AI 빌더는 일반적으로 다양한 비즈니스 지향 모델을 지원합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
- 예측: 매출액이나 고객 생애 가치와 같은 수치 값을 예측합니다.
- 텍스트 분류: 지원 티켓 라우팅이나 감성 분석과 같이 텍스트를 분류합니다.
- 객체 감지: 품질 관리나 재고 관리에 유용한 이미지 내 특정 항목을 식별합니다.
- 데이터 추출: 송장이나 양식과 같은 문서에서 구조화된 정보를 추출합니다.
- 추천: 사용자 행동에 기반하여 제품이나 콘텐츠를 제안합니다.
사용 가능한 특정 모델은 플랫폼마다 다릅니다.
AI 빌더를 사용하려면 코딩을 알아야 하나요?
아니요, AI 빌더의 주요 목적은 코딩의 필요성을 없애는 것입니다. 이러한 플랫폼은 프로그래밍 기술보다는 비즈니스 또는 도메인 전문 지식을 가진 사용자를 위해 설계되었습니다. 시각적이고 단계별 워크플로우와 자동화된 프로세스를 사용하여 모델 구축의 기술적인 측면을 처리합니다. 일부 플랫폼은 기술 지식이 있는 사용자를 위한 고급 옵션을 제공할 수 있지만, 핵심 기능은 코드를 작성하지 않고도 완전히 접근할 수 있습니다.
우리 비즈니스에 맞는 AI 빌더를 어떻게 선택하나요?
올바른 AI 빌더를 선택하는 데는 몇 가지 요소가 관련됩니다. 첫째, 특정 사용 사례를 파악하고 플랫폼이 올바른 유형의 모델(예: 예측, 텍스트 분석, 컴퓨터 비전)을 제공하는지 확인하십시오. 둘째, 기존 데이터 소스 및 애플리케이션(CRM 또는 데이터베이스 등)과의 통합 기능을 평가하십시오. 셋째, 팀의 사용자 경험과 사용 편의성을 고려하십시오. 마지막으로, 가격 구조(사용량, 모델 수 또는 구독 기반인지 여부)를 분석하여 예산 및 확장성 요구 사항과 일치하는지 확인하십시오.