제1장 인공지능과 경영1.1 인공지능 개념과 운영원리1.1.1 인공지능의 개념 1.1.1.1 인공지능의 지식과 인식의 혁신 1.1.1.2 인공지능의 예측과 탐지 및 창작의 혁신1.1.1.3 인공지능과 자동화의 혁신1.1.1.4 데이터와 학습 기반 인공지능 1.1.1.5 머신러닝과 인공신경망1.1.1.6 빅데이터와 딥러닝1.1.1.7 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 AI1.1.3.2 [단계 2] 대응 패턴이 매우 많은 프로그램 중심 AI1.1.3.3 [단계 3] 대응 패턴을 자동으로 학습하는 프로그램 중심 AI1.1.3.4 [단계 4] 대응 패턴 사용하는 데이터의 학습 방법과 다양한 데이터 특징도 스스로 학습하는 프로그램 중심 AI 1.1.3.5 [단계 5] 범용 인공지능1.2 인공지능 경영론 기초 1.2.1 인공지능 경영학의 개요 1.2.1.1 디지털 경제와 인공지능1.2.1.2 경영학과 기술경영학 및 인공지능 경영학의 관계 1.2.1.3 인공지능 경영학1.2.2 인공지능 기반 비즈니스 전략 1.2.2.1 데이터와 인공지능 비즈니스 전략1.2.2.2 MIS 비즈니스의 인공지능 활용 1.2.2.3 SCM 비즈니스의 인공지능 활용1.2.2.4 ERP 비즈니스의 인공지능 활용1.2.2.5 CRM 비즈니스의 인공지능 활용 1.2.2.6 혁신기업의 인공지능 비즈니스 전략 1.2.2.7 비즈니스 모델 캔버스1.2.2.8 인공지능 비즈니스 모델의 현실적 한계와 이슈 1.2.3 인공지능 시장경제 발전 트렌드1.2.3.1 인공지능 시장의 분류체계 1.2.3.2 인공지능 산업의 SWOT 분석1.2.3.3 인공지능 시장 발전1.3 인공지능 연구개발과 발전 방향1.3.1 인공지능 연구개발과 발전1.3.2 주요 국가들의 인공지능 연구개발과 지원 현황 1.3.3 인공지능 윤리와 현실적 이슈들1.3.3.1 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 역설1.4 초거대(Hyperscale) AI1.4.1 대규모 언어모델(LLM)과 초거대 AI 성능과 주요 특징1.4.2 챗GPT로 초거대 AI 기술 상용화 가속화1.5 오픈AI의 GPT와 챗GPT1.5.1 초거대 AI 모델 GPT 1.5.2 챗GPT 모델1.5.2.1 개요1.5.2.2 챗GPT의 다양한 활용 가능성 2장 인공지능과 경영혁신2.1 4차 산업혁명과 AI 시장 변화 2.1.1 인공지능 혁신과 시장 확대 및 비즈니스 트렌드2.1.2 생성형 AI 혁신과 인공지능 시장 및 비즈니스의 변화 트렌드2.1.3 대한민국 인공지능 시장과 비즈니스 변화 트렌드2.1.4 인공지능 기술혁신 트렌드2.2 AI 시대의 컴퓨팅 통찰력과 빅데이터 혁신2.2.1 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 혁신2.3.5 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 사례3.1 AI가 적용된 비즈니스 혁신모델 3.1.1 CRM 비즈니스와 AI 모델3.1.2 챗봇 비즈니스와 AI 모델3.1.3 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 비즈니스3.2.3.5 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 경영전략3.2.5.1 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 경영전략3.2.7.1 환자 데이터 분석 비즈니스3.2.7.2 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 비즈니스3.2.8 금융 관련 빅데이터 기반 AI 비즈니스 모델과 경영전략3.2.8.1 범죄 탐지 비즈니스3.2.8.2 보험, 인슈어테크 비즈니스 3.2.8.3 신용대출 심사 비즈니스3.2.8.4 인공지능 금융 어드바이저 비즈니스부록: 인공지능 관련 주요 용어들