사례 연구 cio cognitive pricing analytics 인공 지능(AI)을 사용한 가격 예측 최적화
IBM의 제품 가격 혁신
IBM 기업가치연구소 코그너티브 엔터프라이즈
지연되고 최적이 아닌 가격 견적

제품의 최적 가격을 예측하는 것은 모든 제품 판매 전략에서 중요한 부분입니다.  그러나 고객 구매 이력, 제품 이력, 업계 동향 및 물가 상승률과 같은 중요한 데이터와 함께 평가해야 할 수백 개의 제품이 있는 경우, 이는 종종 어려운 작업이 될 수 있습니다. 게다가 이러한 데이터는 불완전하거나 빠르게 변화하는 경우가 많아 복잡성이 가중됩니다.

IBM 판매자와 비즈니스 파트너는 판매 중인 제품에 대한 최적의 가격을 추정하는 데 어려움을 겪었습니다. 제품 판매, 업계 동향 및 협상 이력에 대한 중요한 과거 데이터에 대한 액세스가 제한되어 있기 때문에 수천 명의 고객과 수백 개의 제품에 대한 가격 결정을 내릴 때 확장 가능하지 않은 긴 수동 평가와 함께 개인적인 경험에 압도적으로 의존할 수밖에 없었습니다. 또한 이러한 수동 평가는 승인 프로세스가 매우 길어져 제시간에 높은 신뢰도로 거래를 효과적으로 성사시키는 능력에 영향을 미쳤습니다.

또한 판매자가 판매 및 제품 데이터를 서로 다른 타사 및 레거시 시스템의 데이터와 통합하는 것도 어려웠습니다. 지리적, 비즈니스적, 시장 동향 데이터의 변화도 예측의 정확성에 영향을 미쳤습니다. 이로 인해 IBM은 시장에서 비슷한 제품을 더 적게 제공하고 승인 시간이 더 빠른 회사들과 경쟁하기 어려웠습니다.

최적 가격 적용 시 필요한 승인 레벨 1개 감소 41% 최적의 가격으로 고객이 수락한 견적 비율
Cognitive Pricing Analytics 솔루션은 IBM 판매자 및 비즈니스 파트너가 사용하는 견적 도구와 원활하게 통합됩니다. 사용자가 견적을 구성한 후 버튼 클릭 한 번으로 AI 기반 최적의 가격을 적용할 수 있습니다. Sachin Shinde CIO 데이터 과학자 IBM
AI 기반의 빠른 속도, 최적의 요금제

이러한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 CIO Pricing Systems IT 팀, IBM의 최고 분석 사무소 및 IBM Research는 IBM 하드웨어 및 소프트웨어 제품을 판매하는 IBM 판매자와 비즈니스 파트너를 지원하기 위한 최적의 가격 예측을 권장하는 Cognitive Pricing Analytics 솔루션을 공동 개발했습니다.

이 솔루션은 지리적 위치와 구매 패턴을 기반으로 각 개별 고객에게 최적의 가격을 추천합니다. Cognitive Pricing Analytics 솔루션 설계에서는 머신 러닝(ML) 모델과 IBM 사업부 전반의 수년간의 거래 데이터를 사용하여 이러한 매개변수와 기타 요소를 고려하여 최적의 가격을 결정합니다. 각 Cognitive Pricing Analytics 모델은 이 데이터를 사용하여 특정 견적의 가격 민감도에 영향을 미치는 요인을 결정하고 이 값을 사용하여 최적의 가격을 추천합니다.

Cognitive Pricing Analytics 솔루션은 고객의 과거 구매 행동을 활용하고 제품 가격 책정 전략, 통화 변환 및 인플레이션율과 같은 최신 시장 동향을 통합하여 회귀 기반 머신 러닝 모델을 사용해 낙찰 가격을 추천합니다. Nitesh Garg CIO 데이터 과학자 IBM
효율성 향상

Cognitive Pricing Analytics는 판매 가격 책정 및 협상 프로세스를 개선하기 위한 데이터 기반, AI 기반 가격 책정 모델로, 판매 워크스트림에 원활하게 통합되도록 설계되었습니다.   

IBM의 CIO 데이터 과학자인 Sachin Shinde는 “IBM 판매자와 비즈니스 파트너가 모두 Cognitive Pricing Analytics 가격 예측을 신청하면 몇 분 내에 최적화되고 승인된 견적을 제공하며 관련 비즈니스 규칙에 따라 자동 승인됩니다.”라고 설명합니다. 권장되는 최적의 가격과 가격 예측의 정확도가 높아져 비즈니스에 큰 가치를 제공합니다. 가격 책정 팀은 최적의 가격을 사용하여 승인 계층 수를 줄임으로써 더 빠르게 승인할 수 있는 이점을 누릴 수 있습니다. IBM은 모든 사업부에서 Cognitive Pricing Analytics의 사용을 확대하는 방안을 검토하고 있습니다.

현재 CIO에서 운영 중인 최고의 AI/ML 애플리케이션 중 하나로 꼽히는 이 애플리케이션은 다차원 데이터 포인트를 사용하여 하드웨어 및 소프트웨어 거래의 성사 확률에 영향을 미치는 성숙하고 신뢰할 수 있는 일련의 모델을 사용하여 IBM의 매출 성장에 기여하고 있습니다. Sunil Rao Cognitive Pricing Analytics의 일선 관리자 IBM
향후 개선 사항

Cognitive Pricing Analytics 팀은 주요 AI 및 데이터 과학 도구와 거버넌스 기능을 통해 솔루션을 더욱 개선하여 설명 가능성과 함께 가격 모델의 공정성을 지속적으로 모니터링하고 있습니다.

  • 계획된 추가에는 협업 모델 개발을 위한 IBM Watson Studio와 데이터에 대한 명확한 시각적 이해를 얻기 위한 대시보드가 포함됩니다.  Watson Studio의 AutoAI 기능은 여러 내장 모델을 자동으로 평가하여 특정 데이터에 적용할 최상의 모델을 판별하고 상위 모델을 빠르게 추천합니다.

  • Watson Studio 파이프라인은 런타임 환경에서 모델 배포 및 IBM Watson OpenScale을 통한 모니터링을 위한 시각적 파이프라인 구조를 구축하는 데 활용됩니다.

  • 거버넌스 기능은 Fairness 360 키트를 포함하여 Watson OpenScale에 내장되어 있습니다. OpenScale을 통해 배포 및 모니터링되는 모델은 IBM OpenPages 거버넌스 위험 및 규정 준수(GRC)를 통해 위험에 대해서도 모니터링되므로 개발에서 배포에 이르기까지 엔드투엔드 거버넌스를 수립할 수 있습니다.

"이는 우리의 주 능력과 표준 데이터 과학 플랫폼을 활용하는 AI 솔루션이라고 할 수 있습니다. Cognitive Pricing Analytics 팀은 주요 AI 및 데이터 과학 도구를 사용하여 솔루션을 더욱 현대화하고 AI 거버넌스의 공정성과 설명 가능성을 위해 모델을 지속적으로 모니터링하기 위한 개념 증명을 완료했습니다. 다음 단계는 IBM watsonx.governance 기능을 활용하는 것입니다."라고 CTO Data & AI, IBM 수석 엔지니어인 Suj Perepa가 설명합니다.

IBM 8바 블루 로고
IBM CIO 조직 소개

최고 정보 책임자(CIO) 조직은 IBM의 내부 IT 전략을 이끌며 IBM 직원, 고객 및 파트너가 매일 업무를 수행하는 데 사용하는 IT 솔루션을 제공, 보안, 현대화 및 지원하는 업무를 담당합니다. CIO 전략은 전사적으로 IT에 더 쉽게 접근하고 문제 해결을 가속화하며 비즈니스 성장을 촉진하는 IBM의 혁신 엔진 역할을 하는 적응형 IT 플랫폼을 구축하는 것을 포함합니다.

다음 단계 안내


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미국에서 제작. 2024년 2월

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