AI(인공지능) 경영론

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Publication Date 2024/06/15
Pages/Weight/Size 172*245*35mm
ISBN 9791193715451
Categories 경제 경영 > 경영
Description
『AI(인공지능) 경영론』의 주요 내용체계는 총 3장으로 구성하였다. 대학교 학부나 일반 직장인들은 ‘1장 인공지능과 경영’을 중심으로 학습하고, 대학원 학생과 비즈니스 관계자들 및 CEO들의 경우 ‘2장 인공지능과 경영혁신’과 ‘3장 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 경영전략 사례’를 중심으로 학습하기를 추천한다.
Contents
제1장 인공지능과 경영

1.1 인공지능 개념과 운영원리
1.1.1 인공지능의 개념
1.1.1.1 인공지능의 지식과 인식의 혁신
1.1.1.2 인공지능의 예측과 탐지 및 창작의 혁신
1.1.1.3 인공지능과 자동화의 혁신
1.1.1.4 데이터와 학습 기반 인공지능
1.1.1.5 머신러닝과 인공신경망
1.1.1.6 빅데이터와 딥러닝
1.1.1.7 머신러닝과 딥러닝의 차이점
1.1.2 인공지능 운영원리: 알고리즘
1.1.2.1 인공지능의 기술혁신 CNN 모델
1.1.2.2 인공지능의 기술혁신 RNN 모델
1.1.2.3 인공지능의 기술혁신 GAN 모델
1.1.3 인공지능 기술사업화와 발전 단계
1.1.3.1 [단계 1] 단순 제어 프로그램 중심 AI
1.1.3.2 [단계 2] 대응 패턴이 매우 많은 프로그램 중심 AI
1.1.3.3 [단계 3] 대응 패턴을 자동으로 학습하는 프로그램 중심 AI
1.1.3.4 [단계 4] 대응 패턴 사용하는 데이터의 학습 방법과 다양한 데이터 특징도 스스로 학습하는 프로그램 중심 AI
1.1.3.5 [단계 5] 범용 인공지능
1.2 인공지능 경영론 기초
1.2.1 인공지능 경영학의 개요
1.2.1.1 디지털 경제와 인공지능
1.2.1.2 경영학과 기술경영학 및 인공지능 경영학의 관계
1.2.1.3 인공지능 경영학
1.2.2 인공지능 기반 비즈니스 전략
1.2.2.1 데이터와 인공지능 비즈니스 전략
1.2.2.2 MIS 비즈니스의 인공지능 활용
1.2.2.3 SCM 비즈니스의 인공지능 활용
1.2.2.4 ERP 비즈니스의 인공지능 활용
1.2.2.5 CRM 비즈니스의 인공지능 활용
1.2.2.6 혁신기업의 인공지능 비즈니스 전략
1.2.2.7 비즈니스 모델 캔버스
1.2.2.8 인공지능 비즈니스 모델의 현실적 한계와 이슈
1.2.3 인공지능 시장경제 발전 트렌드
1.2.3.1 인공지능 시장의 분류체계
1.2.3.2 인공지능 산업의 SWOT 분석
1.2.3.3 인공지능 시장 발전
1.3 인공지능 연구개발과 발전 방향
1.3.1 인공지능 연구개발과 발전
1.3.2 주요 국가들의 인공지능 연구개발과 지원 현황
1.3.3 인공지능 윤리와 현실적 이슈들
1.3.3.1 EU 집행위원회 ‘AI 윤리 가이드라인’
1.3.3.2 유럽위원회 ‘7가지 윤리 가이드라인’
1.3.3.3 디지털 서비스법(DSA), 디지털 시장법(DMA), 인공지능법(AIA)
1.3.3.4 대한민국 ‘주요 인공지능 윤리 가이드라인’
1.3.3.5 인공지능 대중화의 역설
1.4 초거대(Hyperscale) AI
1.4.1 대규모 언어모델(LLM)과 초거대 AI 성능과 주요 특징
1.4.2 챗GPT로 초거대 AI 기술 상용화 가속화
1.5 오픈AI의 GPT와 챗GPT
1.5.1 초거대 AI 모델 GPT
1.5.2 챗GPT 모델
1.5.2.1 개요
1.5.2.2 챗GPT의 다양한 활용 가능성

2장 인공지능과 경영혁신

2.1 4차 산업혁명과 AI 시장 변화
2.1.1 인공지능 혁신과 시장 확대 및 비즈니스 트렌드
2.1.2 생성형 AI 혁신과 인공지능 시장 및 비즈니스의 변화 트렌드
2.1.3 대한민국 인공지능 시장과 비즈니스 변화 트렌드
2.1.4 인공지능 기술혁신 트렌드
2.2 AI 시대의 컴퓨팅 통찰력과 빅데이터 혁신
2.2.1 인공지능의 컴퓨팅 통찰력 향상
2.2.2 데이터와 인공지능 분석을 통한 인지적 통찰력 획득
2.2.3 폭발하는 빅데이터와 AI 혁신모델
2.3 AI를 통한 업무 자동화와 마케팅 혁신
2.3.1 인공지능과 비즈니스 효율화
2.3.2 인공지능과 RPA 혁신
2.3.3 금융산업과 인공지능 혁신
2.3.4 생성형 AI와 마케팅 혁신
2.3.5 생성형 AI 모델인 챗GPT의 기업 활용 사례
2.4 인공지능 비즈니스 혁신과 고객과의 관계 변화: ‘AIaaS’를 중심으로
2.4.1 디지털 시대의 비즈니스 혁신과 고객의 관계 변화
2.4.2 인공지능 비즈니스와 CRM 변화

3장 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 경영전략 사례

3.1 AI가 적용된 비즈니스 혁신모델
3.1.1 CRM 비즈니스와 AI 모델
3.1.2 챗봇 비즈니스와 AI 모델
3.1.3 디지털 헬스케어 비즈니스와 AI 모델
3.1.4 차세대 AI 로봇 모델
3.1.5 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델
3.2 AI 경영전략 사례
3.2.1 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 운영전략(Operations Strategy)
3.2.1.1 RPA(로봇 프로세스 자동화) 비즈니스
3.2.1.2 프로세스 마이닝 비즈니스
3.2.1.3 예측모델을 통한 비즈니스
3.2.1.4 수요 예측을 통한 재고량, 공급망 최적화 비즈니스
3.2.1.5 자동 셀프 구매 비즈니스
3.2.1.6 자동 인보이스 발행 비즈니스
3.2.2 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 마케팅 전략(Marketing Strategy)
3.2.2.1 마케팅 분석 비즈니스
3.2.2.2 개인화 마케팅 비즈니스
3.2.2.3 컨텍스트 맞춤형 마케팅 비즈니스
3.2.3 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 영업전략(Sales Strategy)
3.2.3.1 영업전략과 물류혁신 비즈니스
3.2.3.2 유효 리드 식별 비즈니스
3.2.3.3 판매 데이터 자동 입력 및 분석 비즈니스
3.2.3.4 영업 챗봇 비즈니스
3.2.3.5 AI 에이전트 코칭 비즈니스
3.2.4 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 서비스 전략(Service Strategy)
3.2.4.1 지능형 통화 라우팅 비즈니스
3.2.4.2 음성인증 비즈니스
3.2.4.3 고객서비스 챗봇 비즈니스
3.2.4.4 설문조사 후 분석 비즈니스
3.2.5 데이터 관련 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 경영전략
3.2.5.1 빅데이터 기반 인공지능 비즈니스와 데이터 시각화 비즈니스
3.2.5.2 데이터 관리 및 전처리 비즈니스
3.2.5.3 합성 데이터 비즈니스
3.2.6 인사 관련 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 경영전략
3.2.6.1 고용과 성과관리 비즈니스
3.2.6.2 인적자원 비즈니스
3.2.6.3 인공지능 비서 비즈니스
3.2.7 헬스케어 관련 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 경영전략
3.2.7.1 환자 데이터 분석 비즈니스
3.2.7.2 서비스 제공의 우선순위 판단 비즈니스
3.2.7.3 조기 진단 및 처방 비즈니스
3.2.7.4 의료시장 분석과 마케팅 비즈니스
3.2.7.5 의료 챗봇 비즈니스
3.2.8 금융 관련 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 경영전략
3.2.8.1 범죄 탐지 비즈니스
3.2.8.2 보험, 인슈어테크 비즈니스
3.2.8.3 신용대출 심사 비즈니스
3.2.8.4 인공지능 금융 어드바이저 비즈니스
부록: 인공지능 관련 주요 용어들
Author
김용환,임희정
김용환 교수는 경희대학교 일반대학원 경제학 박사를 취득하고, 한국과학기술연구원(KIST)에서 연구정책실장과 한러과학기술협력센터 소장 등으로 20여 년 동안 활동하였다. 특히 2000년 한국기술벤처재단(구 홍릉벤처밸리)을 설립하고, 사무총장으로 파견 근무하였다.
현재는 차의과학대학교 데이터경영학과 교수로 재직 중이며, 산학협력단 단장/연구처 처장/평생교육원 원장/차의과학대학교 빅데이터-인공지능연구소 소장 등으로 활동하고 있다.
또한 산·학·연·관에서 다양하게 활동하였다. 서울시 산하 DMC산학진흥재단 상임이사/국무조정실 정책평가위원회 전문위원/대통령 산하 국가균형발전위원회 평가위원/대통령 산하 수도권 광역경제권발전위원회 광역위원/서울특별시 디지털 미디어시티(DMC) 실무위원회 위원/서울시 산학연정책위원회 위원/서울시 희망경제위원회 산업경제분과위원장/사단법인 국제지역학회 회장/사단법인 소비자와함께 공유경제위원장/사단법인 서울평양학회 회장/사단법인 대학연구윤리협의회 부회장·학술위원장/사단법인 경기도 산학협력단장협의회 이사/재단법인 한국과학기술지주 사외이사/연구재단 PM 연구윤리위원/CCC 사외이사/한국컨설팅산업협회 운영위원/KIST연우회 이사 등으로 활동하고 하고 있다.
주요 연구학술활동으로 , <빅데이터 분석>, <포스트휴먼과 융합>, <기술혁신>, <홍릉벤처밸리>, <동북아시대의 코리아벤처밸리>, <기술혁신의 산업경제발전론>, <연구윤리포럼>, <연구부정 의심행위 조사·검정 보고서 작성 매뉴얼> 등의 단행본 및 보고서 100여 권과 “A Study on the Trend of Employment Effect and Employment Policy in the Digital Bio-healthcare Industry”(2021)을 비롯한 논문 등 발표자료 200여 건 이상의 학술활동을 하고 있다.
현재, 4차 산업혁명과 AI경영/디지털경제와 디지털트렌드 분석/디지털기업 사례분석과 비즈니스 모델/빅데이터와 데이터 비즈니스 혁신/디지털 헬스케어와 AI 헬스케어 경영/국내외 주요 혁신기업 컨설팅, 특히 중소기업의 해외시장 진출과 공동R&D 기획 및 협력/창업과 기술사업화 및 글로벌 기술협력/연구윤리 등에 집중해서 연구 중이다.
김용환 교수는 경희대학교 일반대학원 경제학 박사를 취득하고, 한국과학기술연구원(KIST)에서 연구정책실장과 한러과학기술협력센터 소장 등으로 20여 년 동안 활동하였다. 특히 2000년 한국기술벤처재단(구 홍릉벤처밸리)을 설립하고, 사무총장으로 파견 근무하였다.
현재는 차의과학대학교 데이터경영학과 교수로 재직 중이며, 산학협력단 단장/연구처 처장/평생교육원 원장/차의과학대학교 빅데이터-인공지능연구소 소장 등으로 활동하고 있다.
또한 산·학·연·관에서 다양하게 활동하였다. 서울시 산하 DMC산학진흥재단 상임이사/국무조정실 정책평가위원회 전문위원/대통령 산하 국가균형발전위원회 평가위원/대통령 산하 수도권 광역경제권발전위원회 광역위원/서울특별시 디지털 미디어시티(DMC) 실무위원회 위원/서울시 산학연정책위원회 위원/서울시 희망경제위원회 산업경제분과위원장/사단법인 국제지역학회 회장/사단법인 소비자와함께 공유경제위원장/사단법인 서울평양학회 회장/사단법인 대학연구윤리협의회 부회장·학술위원장/사단법인 경기도 산학협력단장협의회 이사/재단법인 한국과학기술지주 사외이사/연구재단 PM 연구윤리위원/CCC 사외이사/한국컨설팅산업협회 운영위원/KIST연우회 이사 등으로 활동하고 하고 있다.
주요 연구학술활동으로 <AI(인공지능)시대의 데이터경제학>, <빅데이터 분석>, <포스트휴먼과 융합>, <기술혁신>, <홍릉벤처밸리>, <동북아시대의 코리아벤처밸리>, <기술혁신의 산업경제발전론>, <연구윤리포럼>, <연구부정 의심행위 조사·검정 보고서 작성 매뉴얼> 등의 단행본 및 보고서 100여 권과 “A Study on the Trend of Employment Effect and Employment Policy in the Digital Bio-healthcare Industry”(2021)을 비롯한 논문 등 발표자료 200여 건 이상의 학술활동을 하고 있다.
현재, 4차 산업혁명과 AI경영/디지털경제와 디지털트렌드 분석/디지털기업 사례분석과 비즈니스 모델/빅데이터와 데이터 비즈니스 혁신/디지털 헬스케어와 AI 헬스케어 경영/국내외 주요 혁신기업 컨설팅, 특히 중소기업의 해외시장 진출과 공동R&D 기획 및 협력/창업과 기술사업화 및 글로벌 기술협력/연구윤리 등에 집중해서 연구 중이다.