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AI-driven Diagnosis (AI 진단 컨설팅)

기업 업무와 AI 기술 적용 관점에 대하여 AI Gap 현황을 도출합니다.

개선과제

Gap 영역별로 머신러닝, 딥러닝 기법을 활용하여 개선이 가능한 과제를 제시하고 Action Plan을 수립합니다.

개선과제
데이타 정제/
자연어처리
  • · OCR, 자연어처리, 딥러닝 기술을 활용한 문서 변환 및 분류
  • · 마스타(협력업체, 품목 등) 정제, 관련 속성 자동 분류
RPA
  • · 사람의 행동을 모방한 단순 반복업무의 로봇 프로세스 적용
    예: 자동 주문 생성, 거래 승인/처리, 집계 등
예측 모델 수립
  • · 대/내외 데이타, 파생변수, 변수공학, 머신러닝 기법을 활용한 분석 및 예측 모델 수립
    예: 수요/공급 예측 모델, 구매 Spend 분석, 시장 Trend 분석 등
최적화
  • · 고객 및 제품 특성에 기반한 수익 극대화를 위한 (동적) 가격 최적화 모델 개발
  • · 시장 정보, 내부 구매 지식을 활용한 소싱 및 거래 협상 모델 개발
이상징후 탐지
  • · 이상징후(이례적 상황) 포착, 모델 탐색, 감시 단계순으로 이상징후 탐지 및 원인 분석 모델 개발
    예: 가격, 재고, 고객 수요, 사기 거래, 협력업체 이탈 등
AI 기반 평가
  • · 다양한 협력업체 평가 변수와 SRM Transaction 데이타 연계
    시뮬레이션 기능 강화 및 평가 수행의 편의성 확보를 위한 복합모델(기존 평가 모델 + 머신러닝) 기반의 유연하고 동적인 평가 시스템 구현