영업 분야의 인공 지능: 초보자를 위한 가이드 - 10가지 팁과 요령

영업에 AI를 이해하고 활용하기: 성공을 위한 최고의 도구와 전략

당신은 영업 분야에서 일하고 있으며 성공을 위해 인공지능(AI)의 다양한 가능성을 활용하고 싶습니까? 이 포괄적인 가이드는 AI의 기본 사항을 이해하고 영업 전략을 최적화하기 위한 실제 애플리케이션을 시연하는 데 도움이 됩니다. 이 기술의 잠재력을 함께 살펴보겠습니다.

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인공지능의 기초

인공 지능이란 무엇입니까?

인공지능(AI)은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 완료할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 여기에는 언어 이해, 의사 결정, 복잡한 문제 해결 및 패턴 인식이 포함됩니다. AI의 핵심에는 다음과 같은 기술이 포함됩니다.

• 기계 학습(ML): 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하고, 예측하는 알고리즘입니다.
• 딥러닝(Deep Learning): 복잡한 신경망을 기반으로 한 고급 형태의 기계 학습입니다.
• 자연어 처리(NLP): 컴퓨터가 의미 있는 방식으로 인간의 언어를 이해하고 응답할 수 있도록 합니다.
• 컴퓨터 비전(Computer Vision): 이미지, 동영상 등 시각적 데이터를 분석하고 해석할 수 있는 시스템.

이러한 기술의 지속적인 개발은 특히 영업 분야에서 기업에 새로운 기회를 창출합니다.

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• 컨설팅 및 계획 상위 10개 – 인공 지능 개요 및 팁: 다양한 AI 모델 및 일반적인 적용 영역

영업에 AI 적용

영업에 AI를 사용하면 효율성과 생산성이 크게 향상될 수 있습니다. 가장 중요한 적용 분야는 다음과 같습니다.

리드 생성 및 검증

AI를 통해 기업은 잠재 고객을 더 빠르게 식별하고 더 효과적으로 평가할 수 있습니다. AI는 웹사이트 활동, 소셜 미디어 상호 작용, 구매 내역 등의 데이터를 분석하여 잠재적인 판매 기회를 식별합니다. "적격하지 않은 리드에 리소스를 낭비하는 대신 가장 유망한 연락처에 집중하세요."

고객 분석 및 개인화

AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 고객의 행동과 요구 사항에 대한 더 깊은 통찰력을 얻습니다. 이 정보를 바탕으로 개인화된 제안을 생성하여 고객 충성도를 강화하고 전환율을 높일 수 있습니다.

일상적인 작업 자동화

후속 이메일 보내기, CRM 데이터 업데이트, 회의 예약과 같은 간단한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 영업 담당자가 전략적 업무와 관계 구축에 더 많은 시간을 할애할 수 있음을 의미합니다.

의사소통 개선

AI 기반 챗봇과 가상 비서는 기본적인 고객 문의를 연중무휴 24시간 처리할 수 있습니다. 그 결과 응답 시간이 빨라지고 고객 경험이 향상됩니다. 또한 AI는 커뮤니케이션을 분석하고 최적화할 수 있습니다. B. 더 나은 이메일 제목을 제안하거나 귀하에게 연락할 이상적인 시간을 결정합니다.

매출 예측 및 동향 분석

AI는 과거 데이터와 현재 시장 동향을 분석하여 향후 매출에 대한 정확한 예측을 생성합니다. 이를 통해 현실적인 판매 목표를 설정하고 예산을 보다 효율적으로 계획하며 위험을 보다 효과적으로 평가할 수 있습니다.

연중무휴 고객 지원

챗봇 등 AI 기반 도구를 활용하면 언제든지 고객 문의에 대한 답변이 가능하다. 이를 통해 고객 만족도가 높아지고 회사에 대한 신뢰가 강화됩니다.

영업에 가장 중요한 AI 도구

AI 기능을 갖춘 CRM 시스템

• Salesforce Sales Cloud: 예측 리드 평가 및 판매 예측을 위해 AI를 사용합니다. Salesforce Einstein은 최고의 리드에 대한 우선순위를 정하고 판매 기회를 식별하는 데 도움을 줍니다.
• HubSpot Sales Hub: 영업 프로세스 자동화를 지원하고 AI 기반 리드 스코어링을 제공합니다.

커뮤니케이션 도구

• 라벤더: 이 도구는 이메일을 분석하고 언어 및 구조 최적화를 위한 제안을 제공합니다.
• Lemlist: 다중 채널 시퀀스(이메일, LinkedIn, 전화)를 지원하고 홍보 활동의 효율성을 높이는 플랫폼입니다.

분석 및 자동화 도구

• 공: 영업 대화를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 제공하여 영업 성과를 향상시킵니다.
• Fireflies.ai: 회의 녹음 및 전사를 자동화하고 후속 조치를 더 쉽게 만듭니다.
• Cogniism: 리드 생성 및 데이터 강화 플랫폼입니다.
• Crystal: 고객의 성격 프로필을 분석하고 커뮤니케이션을 맞춤화하는 데 도움을 줍니다.

텍스트 생성 및 마케팅

• Copy.ai: 매력적인 마케팅 카피를 빠르게 생성합니다.
• InsightSquared: 판매 분석 및 예측을 위한 플랫폼입니다.

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• 회사의 비즈니스 촉진제로서의 인공 지능 - 11명의 임시 관리자가 전하는 회사의 AI 도입을 위한 추가 실무 팁

추가 교육 및 훈련

AI를 더 쉽게 시작할 수 있도록 다양한 온라인 강좌와 세미나가 있습니다.

• “마케팅과 영업을 위한 AI의 성공적인 활용”(Haufe Academy): AI 활용의 기본과 전략.
• “Prompt my Sales: Using AI 효율적인 영업”(Haufe Academy): 영업 직원을 위한 실무 교육.
• “B2B 영업을 위한 AI 세미나”(스위스 세일즈 아카데미): 특히 B2B 영업을 위한 것입니다.

또한 YouTube와 같은 플랫폼에서는 초보자를 위한 튜토리얼을 제공합니다. 예를 들어, "The Future of Sales?"라는 비디오가 있습니다. 인공지능!” 기업이 AI를 수익성 있게 활용하는 방법을 소개합니다.

성공 사례: 기업이 AI를 사용하는 방법

한 IT 회사는 AI 기반 리드 생성을 사용하여 적격 리드 수를 30% 늘릴 수 있었습니다. 회사 관계자는 “AI 통합을 통해 청중을 더 잘 이해하고 리소스를 더 효과적으로 사용할 수 있게 되었습니다.”라고 말했습니다. 다른 회사에서는 AI 조기 경고 시스템이 고객 이탈 경향을 감지하고 이에 대응하기 때문에 고객 유지율이 향상되었다고 보고합니다.

도전과 윤리적 측면

많은 장점에도 불구하고 AI를 사용할 때 다음과 같은 과제도 있습니다.

1. 데이터 보호: 고객의 개인 정보를 존중하고 AI 시스템이 데이터 보호를 준수하는지 확인하는 것이 중요합니다.
2. 투명성: 고객은 AI 시스템이 의사결정을 내리는 방식을 이해해야 합니다. 블랙박스 모델은 신뢰를 약화시킬 수 있습니다.
3. 직원 교육: AI의 성공 여부는 직원이 이러한 도구를 효과적으로 사용하도록 얼마나 잘 교육받았는지에 달려 있습니다.

AI를 통한 판매의 미래

인공 지능은 인간 상호 작용을 대체하는 것이 아니라 목표를 보다 효율적으로 달성하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. AI의 타겟 사용을 통해 데이터 기반 결정을 내리고 프로세스를 자동화하며 고객 커뮤니케이션을 개인화할 수 있습니다.

작은 단계부터 시작하세요. CRM 시스템에 AI를 구현하거나 챗봇을 테스트해보세요. 온라인 과정을 활용하여 지식을 심화하고 새로운 기술에 대한 개방성을 유지하세요. 인간의 노하우와 AI의 결합은 장기적으로 경쟁하고 성공을 유지하는 데 매우 중요합니다.

판매의 미래는 디지털화되고, 지능적이며, 개인화되어 적극적으로 형성됩니다!

기업의 디지털 존재가 성공을 결정하는 시대에, 이러한 존재를 진정성 있고 개별적이며 광범위한 것으로 만드는 방법이 과제입니다. Xpert.Digital은 산업 허브, 블로그 및 브랜드 홍보대사 간의 교차점으로 자리매김하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 커뮤니케이션과 판매 채널의 장점을 단일 플랫폼에 결합하여 18개 언어로 출판이 가능합니다. 파트너 포털과의 협력, Google 뉴스에 기사 게시 가능성, 약 8,000명의 언론인과 독자가 포함된 언론 배포 목록을 통해 콘텐츠의 도달 범위와 가시성을 극대화합니다. 이는 외부 영업&마케팅(SMarketing)에 있어 필수적인 요소입니다.

자세한 내용은 여기를 참조하세요.

• 진본인. 개별적으로. 글로벌: 귀사를 위한 Xpert.Digital 전략

AI가 영업을 변화시키는 방법: 효율성, 성장 및 새로운 기회 발견

인공 지능(AI)은 현대 비즈니스 세계의 원동력이 되어 전통적인 업무 방식을 혁신하고 새로운 가능성을 열어줍니다. 이는 AI 기반 기술이 프로세스를 최적화하고 효율성을 높이며 궁극적으로 매출을 증대시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있는 영업 분야에서 특히 그렇습니다. 이 혁신적인 기술을 활용하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 확신이 없는 영업 전문가를 위해 이 종합 가이드는 영업 분야의 AI 세계에 대한 자세한 소개를 제공합니다.

인공 지능의 기초: 심층 분석

인공지능은 단순한 유행어 그 이상입니다. 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발과 관련된 다양하고 역동적인 컴퓨터 과학 분야입니다. 여기에는 학습 및 문제 해결부터 의사 결정 및 자연어 이해에 이르기까지 광범위한 기술이 포함됩니다.

AI의 핵심은 기계가 인지 기능을 시뮬레이션할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 능력은 다양한 접근 방식과 기술을 통해 실현됩니다. 머신러닝은 AI의 핵심 구성요소입니다. 여기에는 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 것이 포함됩니다. 이러한 알고리즘은 더 많은 데이터를 처리함에 따라 패턴을 식별하고 결론을 도출하며 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다. 머신러닝의 좀 더 발전된 분야는 딥러닝입니다. 딥 러닝 모델은 다중 계층(따라서 "딥"이라는 용어)이 있는 인공 신경망을 사용하여 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 인식합니다. 이러한 모델은 이미지 및 음성 인식과 같은 작업에 특히 효과적입니다.

영업용 AI의 또 다른 중요한 영역은 자연어 처리(NLP)이다. NLP를 통해 컴퓨터는 인간의 말과 글 모두를 이해하고, 해석하고, 응답할 수 있습니다. 이는 고객 쿼리를 처리하거나 텍스트 데이터에서 고객 피드백을 분석하는 챗봇과 같은 애플리케이션에 매우 중요합니다.

AI는 단일체가 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. AI에는 기능과 적용 영역이 다른 다양한 "유형"이 있습니다. 약하거나 좁은 AI는 스팸 이메일 필터링이나 제품 추천과 같은 특정 작업으로 제한됩니다. 현재 영업에 사용되는 대부분의 AI 애플리케이션이 이 범주에 속합니다. 모든 측면에서 인간 지능을 복제할 수 있는 강력하거나 일반적인 AI는 현재 존재하지 않으며 지속적인 연구와 추측의 대상입니다.

영업에 AI를 다양하게 적용: 단순한 자동화 그 이상

영업에서 AI를 사용할 수 있는 가능성은 다양하며 순수한 자동화를 훨씬 뛰어넘습니다. AI는 영업 프로세스의 다양한 단계에서 영업팀을 지원하고 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다.

지능적인 리드 생성 및 검증

AI는 지루한 리드 생성 작업에 혁명을 일으킬 수 있습니다. AI는 웹사이트 활동, 소셜 미디어 상호 작용, CRM 데이터, 인구통계 정보 등 다양한 소스에서 얻은 대량의 데이터를 분석하여 제공되는 제품이나 서비스에 높은 관심을 보이는 잠재 고객을 식별합니다. 또한 AI는 유료 고객이 될 가능성을 평가하여 리드를 자동으로 선별할 수 있습니다. 이를 통해 영업팀은 가장 유망한 리드에 시간과 자원을 집중할 수 있습니다. 예를 들어 AI 지원 시스템은 잠재 고객의 어떤 상호 작용이나 행동이 높은 구매 의향을 나타내는지 식별할 수 있습니다.

심층적인 고객 분석 및 개인화

AI를 사용하면 고객 행동과 선호도를 더 깊이 이해할 수 있습니다. 구매 내역, 고객 서비스 상호 작용, 웹사이트 방문, 소셜 미디어 활동을 분석하여 영업팀은 상세한 고객 프로필을 생성할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 제안, 마케팅 메시지 및 전반적인 고객 커뮤니케이션을 개인화하는 데 중요합니다. 개인화된 접근 방식은 고객 충성도를 높이고 고객 충성도를 강화하며 반복 구매 가능성을 높입니다. 예를 들어 AI는 특정 고객이 과거 행동을 기반으로 다음에 어떤 제품이나 서비스를 구매할지 예측할 수 있습니다.

업무 자동화를 통한 효율성 증대

많은 영업 업무는 반복적이고 시간이 많이 걸립니다. AI는 이러한 일상적인 작업을 자동화하여 영업 담당자가 보다 전략적인 활동에 사용할 귀중한 시간을 확보할 수 있습니다. 여기에는 자동 데이터 입력, 약속 예약, 리드 후속 조치, 개인화된 이메일 전송 등이 포함됩니다. 자동화를 통해 영업팀은 생산성을 크게 높이고 관계 구축 및 거래 성사에 집중할 수 있습니다.

고객 커뮤니케이션 및 고객 서비스 개선

AI 기반 챗봇과 가상 비서는 고객 커뮤니케이션을 개선하고 더 빠르고 효율적인 고객 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제공합니다. 이러한 지능형 시스템은 초기 고객 문의에 응답하고, 정보를 제공하고, 문제 해결을 돕고, 심지어 주문을 받기까지 24시간 내내 가능합니다. 이는 고객 만족도를 향상시킬 뿐만 아니라 영업 담당자가 더 복잡한 문의에 집중할 수 있는 시간을 제공합니다. AI는 또한 고객 커뮤니케이션의 어조와 스타일을 분석하여 메시지가 적절하고 효과적인지 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

보다 정확한 매출 예측 및 전략 기획

AI는 과거 판매 데이터, 시장 동향, 외부 요인을 분석하여 보다 정확한 판매 예측을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 현실적인 판매 목표를 설정하고, 리소스를 최적으로 계획하며, 보다 정보에 입각한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 예측은 계절적 변동이나 마케팅 캠페인이 판매에 미치는 영향을 더 잘 고려할 수 있습니다.

연중무휴 24시간 지속적인 고객 서비스

AI 기반 챗봇과 가상 비서가 업무 시간에 구애받지 않는 고객 서비스를 제공합니다. 고객은 언제 어디서나 지원을 받을 수 있어 만족도가 높아지고 고객 충성도가 강화됩니다. 이러한 시스템은 자주 묻는 질문에 답변하고, 간단한 문제를 해결하고, 보다 복잡한 쿼리를 상담원에게 라우팅할 수 있습니다.

현대 영업 전문가를 위한 AI 도구: 자세한 개요

점점 더 많은 AI 도구가 영업사원의 요구 사항을 충족하기 위해 특별히 설계되었습니다. 이러한 도구는 다양한 범주로 분류되며 판매 프로세스를 간소화하는 광범위한 기능을 제공합니다.

AI 기능이 통합된 CRM 시스템

최신 고객 관계 관리 시스템(CRM)은 영업 팀에 더 나은 지원을 제공하기 위해 AI 기능을 점점 더 통합하고 있습니다. Einstein을 사용한 Salesforce Sales Cloud가 대표적인 예입니다. Salesforce Einstein은 판매 데이터를 분석하고, 유망한 리드를 식별하고, 판매 기회를 예측하고, 판매 증대를 위한 권장 사항을 제시합니다. HubSpot Sales Hub는 또한 영업 자동화 및 영업 프로세스를 자동화하고 최고의 리드 우선 순위를 지정하는 데 도움이 되는 리드 채점과 같은 AI 기반 기능을 제공합니다.

보다 효과적인 상호작용을 위한 AI 기반 커뮤니케이션 도구

영업사원의 커뮤니케이션 방식은 AI를 통해 개선될 수 있습니다. 라벤더는 이메일을 분석하고 카피라이팅 개선을 위한 제안을 제공하여 오픈률과 응답률을 높이는 도구입니다. lemlist는 더 나아가 단일 캠페인 내에서 이메일, LinkedIn, 전화 등 여러 채널을 통해 리드에게 연락할 수 있게 해줍니다. lemlist의 "Warm-up Booster" 기능은 이메일 주소를 "워밍업"하고 이메일이 스팸 폴더가 아닌 받은 편지함에 들어갈 가능성을 높이는 데 도움이 됩니다.

데이터 기반 의사결정을 위한 분석 및 자동화 도구

다양한 도구를 사용하여 데이터를 분석하고 작업을 자동화할 수 있습니다. Cogniism은 새로운 리드를 찾고 기존 연락처 세부 정보를 업데이트하는 데 도움이 되는 AI 기반 리드 생성 및 데이터 강화 플랫폼입니다. 회의 분석을 위해 중요한 정보가 손실되지 않도록 회의를 자동으로 녹음하고 복사하는 Fireflies.ai와 같은 도구가 있습니다. Gong은 영업 대화를 분석하고 영업 직원에게 대화 진행 방식에 대한 피드백을 제공합니다. Crystal은 고객과의 커뮤니케이션을 개선하기 위해 성격 프로필을 분석합니다. Copy.ai는 마케팅 텍스트 작성을 위한 AI 지원을 제공합니다. InsightSquared는 판매 데이터를 분석하고 매출을 예측하는 데 도움이 되는 판매 분석 및 예측 플랫폼입니다.

특정 영업 업무를 위한 전문 AI 도구

보다 포괄적인 플랫폼 외에도 전문화된 도구도 있습니다. 예측 분석 도구는 데이터의 패턴과 추세를 식별하여 잠재 고객을 예측하고 판매 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다. 영업 자동화 도구는 이메일 전송 및 리드 후속 조치와 같은 일상적인 작업을 자동화합니다.

추가 교육 기회: 기술을 시작하고 심화하기 위한 온라인 강좌 및 튜토리얼

AI 기술을 확장하려는 영업 전문가를 위한 다양한 온라인 강좌와 튜토리얼이 제공됩니다. 이러한 리소스는 초보자와 고급 사용자 모두에게 영업 분야에서 AI의 기본 및 고급 적용을 배울 수 있는 기회를 제공합니다. Haufe Academy와 같은 제공업체에서는 마케팅 및 영업에 AI를 활용하는 방법에 대한 세미나는 물론 영업에 AI를 효율적으로 활용하는 방법에 대한 특별 교육도 제공합니다. 스위스 세일즈 아카데미(Swiss Sales Academy)는 B2B 영업에 AI를 활용하는 방법에 대한 세미나를 제공합니다. 판매에 ChatGPT를 사용하는 데 특별히 관심이 있는 사람들을 위해 IT-Schulungen.com의 제안이 있습니다. 유익한 튜토리얼은 "판매의 미래?"라는 주제에 대한 Startup Creator의 튜토리얼과 같이 YouTube와 같은 플랫폼에서도 찾을 수 있습니다. 인공지능!" Textcortex의 블로그 게시물이나 Tutkit의 튜토리얼과 같은 블로그 게시물은 영업에서 AI의 특정 측면과 적용에 대한 추가 통찰력을 제공합니다.

성공 사례: 기업이 영업에 AI를 성공적으로 사용하는 방법

영업에 AI를 활용하는 기업의 성공은 다양하고 측정 가능합니다. 예를 들어, IT 업계의 한 회사는 AI 지원 리드 생성을 사용하여 적격 리드 수를 무려 30%나 늘릴 수 있었습니다. 이는 리드 생성의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 AI의 잠재력을 보여줍니다. 또한 AI가 고객 서비스를 개선하고 초기 단계에서 이탈 경향을 식별함으로써 고객 충성도를 강화하는 데 도움이 될 수 있다는 사례가 있습니다. 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 인식하는 AI의 능력을 통해 기업은 고객 관계를 강화하고 잠재적인 손실을 방지하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.

AI 구현의 윤리적 고려사항과 과제

수많은 장점 외에도 영업에 AI를 사용하면 신중하게 고려해야 할 윤리적 질문과 과제도 발생합니다. AI 시스템을 공정하고 투명하게 사용하고 고객의 개인정보를 존중하는 것이 중요합니다. 알고리즘은 차별적인 결정을 내리거나 편견을 강화해서는 안 됩니다. 특정 결과가 어떻게 나타나는지 이해하려면 AI 결정의 투명성이 중요합니다.

또 다른 과제는 AI 시스템을 기존 영업 구조에 성공적으로 통합하고 직원에게 신기술 사용 방법을 교육하는 것입니다. 직원들이 새로운 도구를 효과적으로 사용하고 이에 압도당하지 않도록 하려면 신중한 계획과 구현이 필요합니다. 데이터 보호와 데이터 보안도 영업에 AI를 사용할 때 최우선적으로 고려해야 할 핵심 측면이다. 기업은 고객 데이터가 안전하게 처리되고 해당 데이터 보호 규정이 준수되는지 확인해야 합니다.

판매의 미래는 스마트하다

인공지능은 더 이상 미래의 비전이 아니라 판매를 근본적으로 변화시키는 현실입니다. 효율성 향상부터 고객에 대한 이해 향상, 야심찬 판매 목표 달성까지 잠재력은 엄청납니다. 영업 분야에서 AI 세계를 시작하는 것이 복잡할 필요는 없습니다. 예를 들어 기존 CRM 시스템의 AI 기능을 사용하거나 고객 커뮤니케이션을 위한 챗봇을 구현하는 등 작은 단계부터 시작하는 것만으로도 충분한 경우가 많습니다. 온라인 강좌와 튜토리얼을 통한 지속적인 교육은 AI 지식을 심화하고 최신 상태를 유지하는 데 중요합니다.

AI는 영업팀이 데이터 기반 결정을 내리고, 반복적인 프로세스를 자동화하고, 고객과의 커뮤니케이션을 새로운 수준으로 끌어올리는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 그러나 판매에 있어 인적 요소가 여전히 필수적이라는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 최적의 솔루션은 AI의 강점과 인간 영업 전문가의 기술 및 공감을 결합하는 데 있습니다.

판매의 미래는 의심할 여지 없이 AI의 영향을 크게 받을 것입니다. 영업 직원과 회사의 경우 이는 지속적으로 교육하고 혁신에 개방적이며 AI가 제공하는 다양한 기회를 활용하는 것을 의미합니다. 이것이 그들이 경쟁하고 성과를 높이며 장기적인 성공을 보장할 수 있는 유일한 방법입니다. 따라서 영업 프로세스에 AI를 지능적으로 통합하는 것은 오늘날 비즈니스 세계에서 기업의 경쟁력과 성장을 위한 중요한 요소입니다.

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