AI를 MDM 프로세스에 통합하면 기업은 민첩성과 선견지명으로 복잡한 공급망 역학을 헤쳐나갈 수 있는 엄청난 잠재력을 갖게 됩니다.
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Stibo Systems Platform은 AI를 활용하여 MDM 프로세스를 간소화하고 공급업체 협업, 고객 참여, 데이터 거버넌스 및 지속가능성 규정 준수를 최적화합니다.
BARC US의 연구 담당 부사장인 케빈 페트리가 스티보시스템즈의 제품 혁신 담당 이사인 예스퍼 그로데와 함께 마스터 데이터 관리와 AI의 결합이 가져올 혁신적 영향에 대해 이야기합니다.
두 사람은 MDM이 어떻게 깨끗하고 표준화된 신뢰할 수 있는 데이터의 토대를 제공하고, AI가 이를 활용하여 고급 분석, 예측 인사이트, 지능형 자동화를 제공하는지 논의합니다.
고객 경험 개인화부터 공급망 최적화까지, 케빈과 제스퍼는 실제 적용 사례와 MDM과 AI 통합의 미래 잠재력에 대해 논의합니다.
AI는 공급업체의 제품 데이터를 분류하고 분류하는 프로세스를 자동화하여 더 빠르고 정확한 데이터 관리로 이어지게 함으로써 MDM을 강화할 수 있습니다.
머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 데이터를 분석하고 이해함으로써 MDM 프로세스를 간소화하여 의사 결정을 더 빠르게 내리고 궁극적으로 신제품 및 서비스 출시 시간을 단축할 수 있습니다.
기존 마스터 데이터로 학습된 머신러닝은 데이터 대입 및 가치 예측을 통해 누락되거나 불완전한 데이터 기록을 채워 공급업체 협업을 개선할 수 있습니다.
이를 통해 원활한 커뮤니케이션과 의사 결정이 가능해져 공급망에서 시간이 많이 소요되는 반복적인 프로세스를 피하고 궁극적으로 효율성과 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
AI와 MDM은 함께 작동하여 부정확하거나 누락된 제품 이미지가 소비자 참여도와 전환율에 영향을 미치는 문제를 완화할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘을 통해 이미지를 분석하고 관련 제품 데이터와 일치시키도록 MDM 시스템을 학습시킬 수 있습니다.
이미지 인식 및 비교 기술을 활용하면 불일치를 사전에 식별하고 플래그를 지정하여 리테일러가 소비자 구매 경험에 영향을 미치기 전에 오류를 수정할 수 있습니다.
이러한 사전 예방적 접근 방식은 소비자의 신뢰와 충성도를 보호할 뿐만 아니라 이탈률을 줄이고 구매 전환율을 극대화함으로써 리테일러가 온라인 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다.
AI를 MDM에 통합하면 데이터 거버넌스 프로세스를 개선하여 데이터 이상 징후를 자동으로 감지하고 경고함으로써 데이터 모델이 목적에 부합하도록 보장할 수 있습니다.
AI는 인사이트를 제공하고 데이터 거버넌스 스키마에 대한 변경을 제안하여 정보 공급망의 실제 요구사항에 더 가깝게 조정할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 데이터 품질을 개선하고 데이터 거버넌스 프레임워크의 효율성을 강화합니다.
AI를 MDM에 통합하면 규제 지속 가능성 표준을 준수하지 않을 가능성을 사전에 감지하고 자동화된 알림을 받을 수 있습니다.
또한 AI는 데이터를 분석하여 규정 준수 표준이 충족되지 않는 영역을 식별하여 시정 조치를 위한 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 규정 미준수와 관련된 중대한 문제를 방지하여 기업 평판을 보호하고 의무화된 지속 가능성 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.
AI 에이전트와 챗봇은 프로세스를 간소화하고 효율성을 높이며 데이터 품질을 개선함으로써 MDM을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 지능형 도구는 데이터 관리자가 보다 효과적이고 신속하게 역할을 수행하도록 지원하여 비용 절감, 수익 증대, 위험 완화로 이어질 수 있습니다.
AI 에이전트와 챗봇은 일상적인 작업을 자동화하고 실시간 인사이트를 제공하며 의사 결정을 촉진함으로써 데이터 관리자가 더 빠르고 정확하게 정보 공급망을 최적화할 수 있도록 지원합니다.