인공지능 솔루션 중에서도 AI 이미지 검색은 점점 더 다양한 비즈니스 시장에 빠르게 발전하고 적응하고 있습니다. 간단히 말해서, 이 기술은 고급 AI 검색 모델에 기반을 두고 있으며, 유사한/정확한 이미지를 즉시 검색할 수 있게 해줍니다. 또한, 이러한 시스템은 사람/장소/텍스트 인식 기능을 갖추고 있습니다.

AI 이미지 검색 도구는 어떻게 작동하나요?

이미지는 컨볼루션 신경망(CNNs)과 같은 기술을 사용하여 종종 고차원 벡터 형태의 숫자 데이터로 표현됩니다. 이러한 표현은 형태, 색상, 질감 및 패턴과 같은 다양한 시각적 특징을 포착합니다.

다음으로, AI 알고리즘은 픽셀 값과 패턴을 분석하여 이미지에서 특징을 추출합니다. 이미지 처리 작업에 일반적으로 사용되는 CNNs는 원시 이미지 데이터에서 계층적 특징을 추출하는 여러 계층으로 구성됩니다. 추출된 특징은 색인화되어 검색 쿼리 중에 유사한 이미지를 효율적으로 검색할 수 있게 합니다.

검색 쿼리 중에 AI 시스템은 쿼리 이미지의 특징과 색인에 있는 이미지의 특징을 비교하여 유사성을 결정합니다. 유사성 점수를 기반으로 AI 시스템은 색인에 있는 이미지를 순위를 매기고 쿼리 이미지와 가장 유사한 상위 순위 이미지를 검색합니다. 그리고 마지막으로, 그 결과가 사용자에게 제시됩니다.

AI 이미지 파인더 - 글로벌 시장의 도구 범위

사실, AI 이미지 파인더 도구는 시장에 계속 등장하고 있습니다. 각 도구는 목표에 따라 유사점과 차이점 또는 별도의 기능을 가지고 있습니다.

예를 들어, lenso.ai를 사용하면 다음과 같은 여러 검색 옵션이 제공됩니다:

  • 장소
  • 중복
  • 사람들
  • 도메인 검색
  • 텍스트 검색
  • 관련 검색
  • 유사 검색

Lenso.ai는 기본 이미지 매칭을 넘어섭니다. 그것의 고급 기술은 심하게 변경된 이미지를 인식하는 데 뛰어납니다. 누군가 당신의 사진을 필터링하더라도, lenso.ai는 여전히 그것을 찾아내고 침해 이미지의 URL을 제공할 가능성이 높습니다.

또한, 다음과 같은 다른 AI 이미지 검색 도구들도 있어 비즈니스 전략에 적합할 수 있습니다:

AI 이미지 검색이 번창하는 산업들

앞서 언급했듯이, AI 기술은 글로벌 시장에 진입하여 현재 다양한 산업을 재편하고 비즈니스 전략을 확장하는 데 효과적으로 지원하고 있습니다.

다음은 AI 이미지 검색이 구현될 수 있는(또는 이미 구현된) 산업의 샘플 목록입니다:

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  • 시각 콘텐츠 관리 - 영감을 찾기 위한 검색
  • 교육 및 연구 - 원본 이미지 출처 찾기에 도움
  • 부동산 - 건축물이나 특정 건물을 확인하고 비교
  • 관광 - 사진으로 목적지를 찾기
  • 전자 상거래 - 브랜드 이름을 모르더라도 정확한 제품 찾기
  • 자동차 - 시각적 단서를 기반으로 차량 모델, 부품 또는 액세서리 식별
  • 예술 및 디자인 - 유사한 작품, 스타일 또는 시각적 영감 발견

AI 이미지 검색 도구가 귀하의 비즈니스를 어떻게 강화할 수 있을까요?

AI 이미지 파인더는 다양한 방법으로 유망할 수 있지만, 특정 비즈니스의 전략, 주요 목표, 타깃을 고려해야 합니다. 그럼에도 불구하고 최종 결정을 내리기 전에 유용할 수 있는 주요 전반적인 포인트 등을 고려하는 것이 가치가 있습니다.

  1. 데이터 통찰력과 분석 - 비즈니스는 데이터 통찰력을 사용하여 고객의 선호도를 이해하고, 신흥 트렌드를 식별하고, 성장과 혁신을 추진하는 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
  2. 시장 조사 및 트렌드 분석 - 시각적 콘텐츠 트렌드, 감정 분석, 브랜드 언급을 추적함으로써 소비자 선호도, 신흥 트렌드 및 경쟁사 전략에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 가능성.
  3. 개선된 시각 콘텐츠 관리 - 시각적 특징을 기반으로 이미지를 자동으로 태그 지정, 분류 및 검색함으로써 시각 콘텐츠의 대규모 컬렉션을 보다 효과적으로 정리하고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스는 콘텐츠 생성, 배포 및 발견 과정을 간소화할 수 있습니다.
  4. 보다 빠른 의사결정 - 관련 이미지, 문서 또는 기타 시각 자산을 빠르게 찾을 수 있습니다. 이는 대규모 데이터베이스나 아카이브를 검색하는 데 드는 시간과 노력을 절약하여 직원이 보다 중요한 작업에 집중할 수 있게 합니다.
  5. 개인화된 추천 - 알고리즘이 사용자의 선호도와 행동을 분석하여 제품, 서비스 또는 콘텐츠에 대한 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다.
  6. 경쟁 우위 - 더 발전된 검색 기능, 더 나은 제품 발견 경험 및 고객에게 더 개인화된 추천을 제공함으로써 경쟁자들과 차별화할 수 있습니다.
  7. 개선된 고객 서비스 - 고객 문의나 요청에 대해 더 빠르고 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.
  8. 향상된 제품 발견 - AI 이미지 검색을 통해 고객은 텍스트가 아닌 이미지를 사용하여 제품을 검색할 수 있어 원하는 제품을 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 이는 사용자가 자신의 선호도에 더 정확하게 맞는 제품을 발견함으로써 판매 및 고객 만족도를 증가시킬 수 있습니다.
  9. 효율적인 워크플로우 자동화 - 이러한 도구들은 비즈니스 내에서 다양한 워크플로우 프로세스를 자동화하고 간소화할 수 있어 효율성과 생산성을 증가시킬 수 있습니다.

귀하의 비즈니스 전략에 AI 이미지 검사기를 어떻게 구현할까요?

위에서 언급한 이점이 충분히 설득력이 있다면, 다음 단계는 구현 과정을 준비하는 것을 포함합니다. 무엇부터 시작해야 할까요?

먼저, AI 이미지 검사기를 어떻게 어디에서 사용할 수 있는지 결정하기 위해 내부 탐색을 수행해야 합니다. 이러한 도구가 직원의 일부 또는 전체 업무를 대체할 경우, 구현 전에 그들에게 알리는 것이 좋습니다. 또한, 새 도구와 협력할 책임이 있는 팀(또는 개인)에 대한 교육을 제공하는 것이 중요합니다.

다음 단계는 비즈니스 요구에 가장 적합한 도구를 찾기 위한 시장 조사를 포함합니다. 기능, 정확성, 확장성, 통합 용이성, 비용 등의 요소를 고려하십시오.

결정이 내려지면, 데이터 구현 및 기존 시스템과의 통합을 포함할 수 있는 기술 구성과 같은 최종 단계에 도달할 시간입니다.

몇 주 후, 제공된 변경 사항이 제대로 작동하는지 확인하는 것이 매우 권장됩니다. 또한 정기적으로 감사도 수행해야 합니다. 이는 기업가들이 AI 이미지 검색 도구가 전반적인 비즈니스 전략 개선에 영향을 미치는지 여부를 파악하는 데 도움이 될 것입니다.

Author

Julia Mykhailiuk

Marketing Specialist