한양대학교 일반대학원 경영컨설팅학과와 한양대학교 지식서비스연구소의 소식을 전합니다. |
🔎 대학원 혁신 해외연수 프로그램 참여 4단계 BK21 대학원혁신 지원사업을 통해 학생 개인의 국제적 역량 제고와 대학 간 학술교류 증진을 위한 대학원 혁신 해외연수 프로그램이 마무리되었습니다. 23년 6월 25일(일) – 6월 28일(수)요일까지 진행된 대학원 혁신 해외연수 프로그램은 싱가포르 난양공과대학교로 본교에 등록중인 ERICA캠퍼스 일반대학원 재학생 2 명이 참가하여 문승기 교수님의 세미나와, 인천대학교, 난양공과대학교의 워크숍에 참가하였습니다.
참여 학생들은 해외 연구연수를 통해 다양한 학문적 및 전문적 이익을 얻었는데요. 싱가포르 난양공과대학교 문승기 교수님의 세미나에 참여하여 스마트 시티 및 디지털 트윈 관련 분야에 대한 지식을 크게 확장할 수 있었습니다. 모듈식 디자인의 개념과 응용방법에 대해서도 실제 적용 사례를 기반으로 깊은 이해를 할 수 있었습니다. 또한 디지털 트윈(Digital Twins), 3D 모델링 등 최신 연구 동향과 산업 현장의 동향을 학습하고, 대학원생들과의 교류를 통해 서로의 역량을 향상시킬 수 있었습니다.
해외연수를 통해 얻은 경험과 지식은 앞으로 한양대학교에서의 연구에 많은 도움이 될 것입니다. 앞으로도, 다른 학생들과의 지식 공유를 통해 연구 역량을 꾸준히 향상시킬 수 있도록 노력하고, 지속적인 교류를 통해 새로운 연구 협력 기회를 모색할 계획입니다. 😊 |
🤹 비즈니스 빅데이터 연구모임 4기 운영
지식서비스연구소는 경영컨설팅학과와 협력하여 ERICA 경상대학 학부생을 대상으로 ‘비즈니스 빅데이터 연구모임(비즈빅)’을 운영하고 있습니다. 비즈빅은 지식서비스연구소의 연구원들과 경영컨설팅학과의 과정생들이 멘토 및 퍼실리테이터로서 데이터 분석 방법과 활용 방법을 학부생들에게 공유하는 비학위과정입니다.
비즈빅의 모임원으로 참여하는 학부생들은 데이터 분석 방법과 활용 방법을 학습한 후에 직접 기업의 문제를 해결하기 위한 데이터 분석을 수행하며 해결책을 마련합니다. 7월, 8월 동안 매주 1회, 4시간씩 데이터 분석 방법 이론 교육과 파이썬을 활용한 실습이 진행되며 공모전 출품을 위한 결과물을 함께 만들어 낼 예정입니다.
7월 5일(수), 본격적으로 비즈빅 과정이 시작되었습니다. 첫번째 교육은 ’Step up for Data analysis’를 주제로 비즈니스(Business)에서 데이터 분석이 갖는 의미, 기업에서 원하는 데이터 분석가, 데이터 분석의 개념 및 주요 분석 방법, 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 등 주요 개념 간 연계성 등에 대해 대략적으로 살펴보고 EDA 실습을 진행했습니다. 앞으로는 ‘마케팅, 운영관리, 회계/재무’ 특정 분야에서의 데이터 분석을 주제로 과정이 진행될 예정입니다.
비즈빅에 참여하고 있는 모든 모임원들이 끝까지 과정을 이수하고, 문제 해결 역량을 향상 시킬 수 있도록 많은 관심과 지원 부탁드립니다! ✨ |
인공지능은 대규모 데이터세트에서 패턴을 찾고 이에 대한 예측 정확도를 높이기 위해 훈련하는 알고리즘으로 구성되어 있습니다. 따라서 많은 사람들이 AI가 인간과 사물을 이해하는 능력을 높여줄 것이라고 기대하고 있습니다. 이러한 기대는 소비자 마케팅과 특히 연관이 있습니다. 소비자 마케팅은 AI가 예측 뿐만 아니라 실제 행동에 영향을 미치는 타겟팅 너지 등 개인화된 알고리즘을 개척한 분야이기 때문입니다. 간단한 예시로는 넷플릭스, 아마존, 스포티파이, 구글 검색엔진, 챗GPT 등이 있습니다. AI가 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있는 덕분에 AI의 가치는 사용자에게 설득력 있게 전파되었으나 정작 AI 엔진은 자기 인식을 개선하는 데 거의 도움이 되지 못했는데 이는 두 가지 문제를 야기합니다. 첫째, 데이터 기반의 의사결정이 많아졌지만, 소비자의 세심한 구매 결정과 합리적인 선택으로 이어지지 않는다. 둘째, 알고리즘에 제대로 작동하는 순간, 고객은 나도 모르는 내가 원하는 것을 어떻게 알았을까, 나에 대한 또 어떤 정보를 알고 있을까 생각하며 두려워한다는 문제가 있습니다. 이러한 시나리오대로 흘러가지 않으려면 기업은 최소한 각자 수집한 인사이트를 공유해 알고리즘이 보유한 지식을 공유화해야 합니다. 이처럼 데이터는 상품화가 되었고 여기서 얻은 수많은 인사이트와 수익은 거대 테크기업의 전유물이 되었습니다. 소비자의 신뢰와 충성도를 잘 활용하기 위해서는 AI의 가치 있는 인사이트를 공유해 그들을 똑똑하고 한 발 더 나아가는 고객으로 만드는 것이 현명한 방법이자 선택일 것입니다.
출처 : HBR(토마스 차모로-프레무지크) AI의 인사이트를 고객과 공유해야 하는 이유 *제목을 클릭하시면 본문으로 연결됩니다.
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머신러닝 기술은 개별 고객에 대해 실행 가능한 예측을 생성합니다. 이 예측을 바탕으로 각 고객에 대한 서비스 제공 방식을 정하는데 도움을 줍니다. 응답 가능성이 높은 고객을 대상으로 마케팅 메세지를 보내거나, 사기 가능성이 높은 신용카드 거래의 승인을 거절할 수 있습니다. 이런 확실한 장점에도 머신러닝은 아직 광범위하게 확산되지 못하고 있습니다. 핵심 기술에만 주목하다 보니 현장에서 얻을 수 있는 실질적인 가치는 알려지지 않았기 때문입니다. 하지만 머신러닝 기술이 수익을 가져올 뿐 아니라 고객 경험에도 영향을 미친다고 인식하는 의사 결정자가 많아지면서, 앞으로 머신러닝 기술은 더욱 빠르고 광범위하게 활용될 전망입니다. 고객을 예측하는 일은 개별 고객의 필요를 파악하고 제품과 서비스를 개인화할 줄 아는 능력입니다. 윤리적 문제만 잘 다뤄진다면 머신러닝이 정보 과부화에 대한 해독제가 될 수 있습니다. 머신러닝의 예측 기능은 산업 전반에 걸쳐 고객 경험을 획기적으로 향상 시킬 수 있습니다. |
이 표는 비즈니스에 반영 가능한 머신러닝의 7가지 유형별 상업적 가치와 고객 경험에 미치는 영향입니다. 이처럼 겉으로 드러나지 않지만 머신러닝은 운영 면에서 효율적으로 작용하며 고객 경험에 더 큰 영향을 줍니다.
고객을 돕는 일은 기업이 스스로를 돕는 것과 같습니다. 만족도가 높은 고객은 충성도도 높아집니다. 충성도가 강하면 이탈률도 줄어드니 그만큼 고객 수가 늘어납니다. 수익 개선과 고객 경험 향상이라는 두 가지 목표를 잡기 위해서 머신러닝을 도입한 기업은 이런 선순환 구조에 빠르게 진입할 수 있습니다. 출처 : HBR(2023년 06월호 ) 머신러닝으로 고객 경험을 개선하는 법 |
| 학위 이수 요건을 충족하지 못해 졸업 및 학위 이수가 미뤄지는 문제가 다수 발생하고 있습니다. 학위 이수 요건의 경우 한양대학교 일반대학원 학칙과 내규에 따라 변동이 있어 주의해야 하며, 학번에 따라서도 차이가 있으니 기존 학우분들께서도 위 버튼을 눌러 학위 이수 요건을 참고하시기 바랍니다. 경영컨설팅학과의 모든 학우분들이 학위를 이수하는 날까지 의미있는 시간을 보내기를 바라겠습니다. |
이번 뉴스레터는 여기까지! 원우들과 함께 나누고 싶은 소식이 있다면 언제든지 아래 기재된 메일로 연락 주세요.
그럼, 이번 달도 연구성과가 착실히 쌓이는 한 달이 되시기 바랍니다. |
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