LLM과 생성형 AI를 사용하는 글로벌 브랜드의 9가지 사례

이미지 출처: 미드저니

글로벌 AI 서비스 제공기업 Mindysupport는 미국의 IT정보 사이트 해커문에 글로벌 브랜드가 LLM과 생성형 AI를 사용하는 흥미로운 사례 9가지를 발표했다.

실제 사용사례와 기술을 함께 담고 있어 LLM과 생성형 AI를 활용해 새로운 아이디어를 도출하고 생산성을 높이려는 기업에게 좋은 참고자료가 될 것이다.

아마존의 고객 서비스 향상 여정

아마존은 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 최첨단 기술을 사용하는 선두 주자이다. LLM 기술을 활용함으로써, 아마존의 챗봇은 자연어를 이해하고 처리하여 고객의 질문과 우려사항에 대해 신속하고 관련성 있는 응답을 제공할 수 있다. 이러한 통합으로 문제가 더 빠르고 정확하게 해결되어 고객 만족도가 향상되었다.

아마존은 AI가 완전히 이해하지 못할 수 있는 복잡하거나 미묘한 문제를 처리하는 데 있어 인간 상담원의 중요성을 인식하고 있다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 AI와 인간 지능의 강점을 결합하여 균형 잡히고 효과적인 고객 서비스 운영을 보장한다.

사용 기술: Amazon Lex

코카콜라의 혁신적인 마케팅

코카콜라는 마케팅을 중요시했다. GPT-4와 같은 고급 언어 모델을 통합함으로써, 회사는 매력적인 소셜 미디어 게시물부터 설득력 있는 마케팅 카피와 유익한 기사에 이르기까지 다양한 고품질 콘텐츠를 제작하고 있다. GPT-4의 자연스러운 텍스트 생성 능력을 통해 코카콜라는 여러 플랫폼에서 일관되고 진정성 있는 브랜드 목소리를 유지할 수 있다.

콘텐츠 제작을 넘어서, 코카콜라는 GPT-4를 활용하여 소비자 선호도와 시장 동향에 대한 귀중한 통찰력을 djer 있다. 방대한 양의 데이터를 분석하고 종합적인 보고서를 생성함으로써, GPT-4는 회사가 새로운 패턴과 소비자 행동의 변화를 이해하는 데 도움을 준다.

사용 기술: OpenAI의 GPT-4

JP모건 체이스의 데이터 분석 혁명

JP모건 체이스는 IBM Watson을 효과적으로 활용하여 금융 운영의 정확성과 효율성을 향상시켰으며, 이는 성과와 고객 만족도의 상당한 개선으로 이어졌다.

Watson의 자연어 처리(NLP)를 통해 은행은 법률 문서와 재무 보고서와 같은 방대한 양의 비정형 데이터를 높은 정확도로 신속하게 분석할 수 있다. 이러한 자동화는 복잡한 정보를 처리하는 데 필요한 시간을 줄일 뿐만 아니라 인적 오류의 위험을 최소화하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 보장한다.

또한, JP모건 체이스는 IBM Watson을 활용하여 위험 관리 및 사기 탐지 시스템을 강화했다. Watson의 기계 학습 알고리즘은 거래 데이터를 지속적으로 분석하고 사기 행위를 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴을 식별한다.

사용 기술: IBM Watson

넷플릭스의 개인화된 추천

넷플릭스는 당신의 선호도를 진지하게 받아들여 고급 기술을 사용하여 추천 시스템을 강화한다. 시청 기록과 상호작용 패턴과 같은 광범위한 사용자 데이터를 분석함으로써 넷플릭스는 개인의 취향을 깊이 이해한다. 이를 통해 당신의 고유한 관심사와 밀접하게 일치하는 콘텐츠를 제안한다. 이러한 개인화된 접근 방식은 시청자들을 계속 참여시킬 뿐만 아니라 혼자서는 발견하지 못했을 수도 있는 새로운 콘텐츠를 발견하는 데 도움을 준다.

사용 기술: BERT와 같은 LLM으로 강화된 독점 추천 알고리즘

스포티파이의 음악 추천 시스템

넷플릭스처럼 스포티파이는 음악 추천과 발견 기능을 강화하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한다. 사용자의 청취 습관, 플레이리스트, 플랫폼과의 상호작용을 분석함으로써, 이 모델들은 스포티파이가 개인의 음악 선호도를 이해하고 사용자가 즐길 만한 노래나 아티스트를 예측할 수 있게 해준다. 이러한 개인화된 접근 방식은 사용자들에게 좋아할 만한 새로운 음악을 소개할 뿐만 아니라 플랫폼에 계속 참여하도록 유지한다. 이는 마치 당신이 듣고 싶어하는 것을 정확히 알고 있는 개인 DJ를 갖고 있는 것과 같다.

사용 기술: 독점 AI 모델 및 BERT 기반 시스템

뉴욕 타임스의 콘텐츠 개인화

뉴욕 타임스는 광고 전략을 최적화하기 위해 생성형 AI를 활용하고 있다. 이 기술은 광고의 메시지를 기반으로 광고 캠페인의 최적 배치를 제안함으로써 광고주들이 그들의 영향력을 극대화할 수 있게 한다. 또한 이전에는 접근하기 어려웠던 틈새 고객층을 식별하고 타겟팅하는 데 도움을 주어 더욱 정밀하고 효과적인 마케팅 접근을 보장한다. 고객 세분화와 광고 배치를 개선함으로써, 이 AI 도구는 캠페인 성과를 향상시킬 뿐만 아니라 광고주들의 투자 수익률을 증가시킨다. 이러한 혁신은 AI 기술이 디지털 광고 분야에서 어떻게 변화를 일으키고 있는지를 보여준다.

사용 기술: OpenAI의 GPT-3

슈퍼볼 광고 캠페인

수백만 명의 시청자들이 시청하는 슈퍼볼은 데이터의 보고이다. 생성형 AI는 이 방대한 양의 시청자 데이터를 분석하여 각 시청자 세그먼트의 선호도와 행동을 기반으로 한 고도로 타겟팅된 광고를 만들 수 있다. 이 기술은 광고의 관련성과 영향력을 향상시킬 뿐만 아니라 브랜드가 고객과 더 깊이 있게 연결되도록 돕는다. 슈퍼볼이 진화함에 따라 이를 마케팅 파워하우스로 만드는 도구와 전략도 함께 진화한다.

사용 기술: 콘텐츠 제작 및 분석을 위한 다양한 LLM

헬스케어 분야의 IBM Watson

헬스케어 분야에서 IBM Watson은 임상 의사 결정 지원을 혁신하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하고 있다. 방대한 양의 의학 문헌과 환자 데이터를 분석함으로써 Watson은 증거 기반의 진단 및 치료 권장 사항을 제공한다. 이 고급 AI 기술은 의료 전문가들이 더 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 주어 환자 결과를 개선하고 진단 과정을 간소화한다. 또한 Watson은 헬스케어의 새로운 동향과 패턴을 식별하여 질병의 조기 발견과 예방에 기여한다.

사용 기술: IBM Watson Health

결론

LLM이 전 세계적으로 큰 파장을 일으키고 있다. 아마존의 챗봇이 고객 서비스를 향상시키는 것부터 코카콜라의 창의적인 콘텐츠, JP모건 체이스의 IBM Watson을 통한 재무 최적화에 이르기까지, 이러한 기술들은 혁신과 효율성을 주도하고 있다. 넷플릭스의 개인화된 추천과 세일즈포스의 자동화된 보고서는 맞춤형 경험과 분석에 대한 AI의 영향을 보여준다. 더 많은 기업들이 이러한 도구를 채택함에 따라, 그들은 단순히 운영을 개선하는 것뿐만 아니라 AI 성공의 새로운 기준을 세우고 있다.

원문은 해커문에서 확인할 수 있다.

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