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뜻: 행정적인
맥락: If used correctly, however, CRMs have often struggled from a lack of enthusiasm and adoption from workers, mainly due to associated dull admin tasks like manual data entry.
해석: 만약 옳게 사용되었다면, 하지만, CRMs 는 종종 주로 관련된 수동 데이터 입력과 같은 지루한 행정적 업무 때문에 작업자들의 열정과 채택 부족으로 종종 어려움을 겪는다.

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해석: 청원
맥락: A recent petition calling for Tesco supermarkets to stop replacing checkout workers with self-service machines has reached almost 200,000 signatures in the UK.
최근 테스코 슈퍼마켓들에게 계산대를 셀프서비스 기계로 대체하는 것을 중단하라고 요구하는 청원은 영국에서 거의 20만 명의 서명을 받았다.

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해석: 견고한(탄탄한) 고객 서비스
맥락: Self-checkout or not, customer standards for solid customer service are growing higher than ever.

Self-checkout의 여부와 상관없이 탄탄한 고객 서비스에 대한 고객 표준은 그 어느때보다 높아지고 있다. ( 고객 서비스에 대해 고객이 요구하는 수준의 표준은 높아지고 있다)

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다음 시간(9/6화) 전까지 할일

# data[].attributes.subject
다음 시간(9/6화) 전까지 할일

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- Gig economy 기사에서 질문하고 싶은 부분과 해석/설명이 필요한 부분 표시해두기
- Gig economy 기사 2가지 ClassCard완료
- 기사 전체 읽고 Part 5가지 중 자유롭게 골라서 말풍선 3개 달기

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해석: 과정 합리화
맥락: Customer relationship management systems, or CRMs, are technology platforms used to manage customer interactions, build relationships, and streamline processes.
(고객 관리 시스템 CRM은 고객과의 대화 관리, 관계 구축 및 과정 합리화에 사용되는 기술 플랫폼입니다.)

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So far, the relationship between automation and employment has had a chequered history. Aristotle prophesied in the 4 th century BC that "when looms weave by themselves, man's slavery will end".

Today, questions about how to best use automation are perhaps further than ever from being answered. When inflation is soaring, utility bills are hitting record heights and job vacancies far outstrip the number of people seeking work, it's tempting to see technology as the solution. Particularly as we move ever closer to the World Economic Forum's prediction that automation will replace 85 million jobs by 2025.

But after over two years of reduced human contact and technology-based working, are we starting to see a thirst for human contact?

Businesses that deliver in the moments that matter, using tech and human interaction in tandem, will ... [+]
getty

A people-first approach
A recent petition calling for Tesco supermarkets to stop replacing checkout workers with self-service machines has reached almost 200,000 signatures in the UK. It's rapidly gained popularity with shoppers who find it tough to navigate the technology, worry about the displacement of jobs, and prefer the customer service skills of a human.

Herein lies the issue. While machines can complete thousands of tasks more efficiently than people, many jobs still require the intuition, common sense, and customer experience only a human can provide. Machines cannot wholly replace all roles, nor can they be a substitute for human interactions. Instead, automation must support, streamline, and augment people's work..

A combination of human ingenuity and automated data evaluation is imperative to understand, connect, and deliver customer experiences that live up to and exceed expectations. This is where artificial intelligence can, if used correctly, benefit businesses tenfold.
Customer journey architecture
Self-checkout or not, customer standards for solid customer service are growing higher than ever. 80% of shoppers now say that an organisation's experience is as essential as the quality of the products and services.

A growing portion of these experiences is digital and online. Here, companies can harvest and analyse the behaviours of their customers and prospects from numerous sources and store this invaluable information. However, translating this data into meaningful outcomes is tricky-the data is disparate, expansive, unstructured, and often incomprehensible unless organised, while the human behaviour it carries is just as complex. Analysing all this information, never mind arriving at actionable insights, is beyond the reach of even the most dedicated human. Enter artificial intelligence.

AI has the potential to transform the entire customer journey. AI tools can mine data, create personas for targeted marketing campaigns, and guide website visitors towards purchasing through personalised content and even automated chatbots. Then, the software can generate both cross- and up-sell opportunities based on activity mid- and post-purchase. It can also estimate customer sentiment and appropriate courses of action, and even request post-sales reviews and feedback alongside referral offers.

And the best part? This is all happening automatically. Businesses can rely on automation to carry out the tasks that humans can't, with little input from the workforce and minimal visibility to the customer, allowing humans to get on with what they do best. But this is only the beginning.

How can AI then collaborate with employees to take their customers' experience and sales o new heights?
Sales of the future
Customer relationship management systems, or CRMs, are technology platforms used to manage customer interactions, build relationships, and streamline processes. If used correctly, they improve customer service, sales, and profitability.

If used correctly, however, CRMs have often struggled from a lack of enthusiasm and adoption from workers, mainly due to associated dull admin tasks like manual data entry. Though 91% of companies with 10+ employees use a CRM, less than 40% of these organisations report a workforce CRM adoption rate of over 90%. Fortunately, this offers another opportunity to leverage artificial intelligence to its full potential.

AI complements workers by eliminating data entry and capturing the customer lifecycle, detecting duplicates, anomalies, and errors that may have impacted customer communications and relationships. AI can also supercharge through predictive analytics and algorithms that create ultra-accurate lead scores.

Then, salespeople can access targeted customer recommendations plus a data-driven rationale, equipping them with the confidence to serve customers with pinpointed accuracy-and build long-lasting relationships.
Humanising your AI strategy
Though automation can streamline and scale up much of your customers' journeys, there will still be moments where customers want, or expect to, communicate with your workers.

Identifying and defining these moments is an integral part of your engagement strategy. They must feel natural and necessary. For instance, scheduling a software product demo through an automated booking system would be far more efficient for a customer than calling up an employee. However, if that software system goes wrong, the customer will only want to connect with a human adviser to help solve the issue. In general, it is the emotional situations that will always require a human touch.

However, AI needs regular 'care' and attention, too. One of automation's apparent benefits is that you can leave it to get on and do its job, giving you time to focus on other tasks. In reality, damaging glitches and biases can often creep in.

Even with the highest-tech AI on the market, organisations will still need to establish human teams to test automated-process biases and map out instances where automation can be safely used and where human decision-making is still required. A workforce that successfully co-exists with AI understands the modern nature of teamwork ad is ready to spot problems and find solutions within its processes.

Ultimately, businesses that deliver in the moments that matter, using tech and human interaction in tandem, will continue to win against their competition. So, while I'd be a brave man to disagree with Aristotle and even more courageous to oppose angry 19 th-century workers wielding pitchforks, I do believe both parties were wrong. When leveraged alongside your human workforce, artificial intelligence and automation don't spell the end of success for people in the workplace. If anything, they only spell the beginning.

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Are We Getting The Best Out Of Our Bots? Co-Intelligence Between Robots & Humans

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When inflation is soaring, utility bills are hitting record heights and job vacancies far outstrip the number of people seeking work, it's tempting to see technology as the solution. But after over two years of reduced human contact are we starting to see a thirst for human contact?

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해석: 활용하기 위해(활용할 수 있는)
맥락: Fortunately, this offers another opportunity to leverage artificial intelligence to its full potential.
(다행히도, 이것은 인공지능을 최대한 활용할 수 있는 또 다른 기회를 제공한다.)

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해석: 파란만장한

맥락: the relationship between automation and employment has had a chequered history

자동화와 고용 사이의 관계는 파란만장한 역사가 이어져왔다

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해석: 예언했다.
맥락: 아리스토텔레스는 기원전 4세기에 "직조기(베틀) 가 스스로 짜여질 때 인간의 노예는 끝날 것"이라고 예언했다.
Aristotle prophesied in the 4th century BC that “when looms weave by themselves, man’s slavery will end”.
**loom : 베틀, 직조기, 직기

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해석: 부응하다
맥락: A combination of human ingenuity and automated data evaluation is imperative to understand, connect, and deliver customer experience that live up to and exceed expectations.
(고객의) 기대를 부응하고 기대 이상의 고객 경험을 이해하고, 연결하고, 제공하기 위해서는사람의 재주와 자동화된 데이터 평가의 조합은 반드시 이루어져야 한다.

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해석: 공공요금 (수도세, 가스비, 전기세 등등..)

맥락: When inflation is soaring, utility bills are hitting record heights, and job vacancies far outstrip the number of people seeking work, it’s tempting to see technology as the solution.

인플레이션이 치솟고, 공공 요금이 사상 최고치를 기록하고, 구인 결여 (일자리를 채울 사람 X)이 구직인 (일자리 찾는 수요)을 앞설 때, 기술을 해결책으로 보는 것은 매력적이다.

# data[].attributes.body
해석: 구인 결여 ( 일자리를 채울 사람이 부족함 )

맥락: utility bills 참조

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Cross-sell
해석: 교차판매
어떤 상품을 구매한 고객에게 다른 상품도 판매하는 전략

Up-sell
해석: 상향판매
어떤 상품을 구매란 고객에게 보다 고급의 상품을 판매하는 전략

Then, the software can generate both cross-and up-sell opportunities based on activity mid- and post-purchase.
그렇다면, 소프트웨어는 상품을 구매하는 중과 후에 교차판매와 상향판매할 수 있는 기회를 제공한다.

# data[].attributes.body
해석: 변칙, 이례
맥락: AI complements workers by eliminating data entry and capturing the customer lifecycle, detecting duplicates, anomalies, and errors that may have impacted customer communications and relationships.
AI는 근로자들을 보완한다, 데이터 입력을 없애고 고객의 라이프 사이클을 포착해 고객의 커뮤니케이션과 관계에 영향을 줄 수 있는 중복, 변칙, 오류 등을 감지함으로써.

# data[].attributes.body
뜻: ~와 협력하여
맥락: Businesses that deliver in the moments that matter, using tech and human interaction in tandem,wil...continue to win against their competition.
해석: 기술과 인간의 상호작용을 연계하여 중요한 순간에 전달하는 기업들은 그들의 경쟁 상개를 계속 이길 것이다.

# data[].attributes.body
뜻: -을 해나가다
맥락: allowing humans to get on with what they do best.
해석: 인간들이 그들이 가장 잘 할 수 있는 작업을 해나가도록 허락하면서

# data[].attributes.body
해석: 능률화하다
맥락: Instead, automation must support, streamline, and augment people’s work.
(기계가 사람의 일을 모두 대신할 수 없다) 대신에, 자동화(기계)는 사람들의 일을 도우고, 능률화하고, 늘려야한다.

# data[].attributes.body
해석: 필수적

맥락
A combination of human ingenuity and automated data evaluation is imperative to understand, connect, and deliver customer experiences that live up to and exceed expectations.

기대에 부응하고 능가하는 고객 경험을 이해하고 연결하고 제공하기 위해서는 인간의 독창성과 자동화된 데이터 평가의 조합이 필수적이다.

# data[].attributes.body
뜻:거래 업무에서 사람을 알리고 식별하는 데 쓰이는 데이터와 요소와 그 값에 집합

맥락
Al tools can mine data, create personas for targeted marketing campaigns, and guide website visitors towards purchasing through personalized content and even automated chatbots.
Al도구는 데이터를 채굴하고, 타겟 마케팅 캠패인을 위한 페르소나를 만들고, 개인화된 콘텐츠와 심지어 자동화된 책봇을 통해 웹 사이트 방문자를 구매하도록 안내할 수 있다.

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뜻: 슬금슬금 들어오다

맥락
In reality, damaging glitches and biases can often creep in.

실제로, 해로운 결함과 편견은 종종 슬금슬금 개입할 수 있다

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해석 : 능률화하다
문장 : Though automation can streamline and scale up much of your customers' journeys, there will still be moments where customers want, or expect to, communicate with your workers.
자동화를 통해서 고객의 이동 경로를 대부분 능률화하고 확장시킬 수 있을지라도, 고객이 당신의 직원들과 소통하기를 원하거나 기대하는 순간은 있을 것이다,

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해석 : 소프트웨어 제품 실연
문장 : For instance, scheduling a software product demo through an automated booking system would be far more efficient for a customer than calling up an employee.
예를 들어, 자동 예약 시스템을 통해 소프트웨어 제품 시연을 예약하는 것은 고객으로 하여금 직원에게 전화하는 것보다 훨씬 더 효율적일 것이다.

# data[].attributes.body
해석 : 계획하다
문장 : Even with the highest-tech Al on the market, organisations will still need to establish human teams to test automated-process biases and map out instances where automation can be safely used and where human decision-making is still required.
시장에 출시된 최첨단 Al과 함께일지라도,  조직은 여전히 자동화 프로세스 편견을 테스트하고 자동화를 안전하게 사용할 수 있으며, 인간의 의사결정이 여전히 요구되는 사례를 계획할 인적 팀이 필요할 것이다.

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해석: 하나의 데이터 기반 근거
맥락: Then, salespeople can access targeted customer recommendations plus a data-driven rationale, equipping them with the confidence to serve customers with pinpointed accuracy—and build long-lasting relationships.
(그러면 영업 사원은 목표한 고객 권장 사항과 데이터 기반 근거에 액세스하여 고객에게 정확하게 서비스를 제공하고 장기적인 관계를 구축할 수 있습니다.)

# data[].attributes.body
해석: 최고치를 기록하다
맥락: When inflation is soaring, utility bills are hitting record heights and job vacancies far outstrip the number of people seeking work,~
인플레이션이 치솟고, 전기.가스.수도 요금이 최고치를 기록하고, 일자리가 일을 찾는 사람의 수를 훨씬 넘어설때~

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해석: 고객 여정 (고객이 브랜드를 경험하는 순차적인 과정)
맥락: AI has the potential to transform the entire customer journey.
인공지능은 고객 여정 전체를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고있다.

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해석 : 기복이 심한, 파란만장한
맥락 :  So far, the relationship between automation and employment has had a chequered history.
지금까지 자동화와 고용의 관계는 파란만장한 역사를 가지고 있다.

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해석 : 늘리다, 증가시키다
맥락 :  Instead, automation must support, streamline, and augment people’s work.
대신 자동화는 사람들의 일을 지원하고 능률화하고 늘려야 한다.

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해석: 열 배의
맥락: This is where artificial intelligence can, if used correctly, benefit businesses tenfold.
(이것은 인공지능이 할 수 있는 것이고, 바르게 사용된다면, 기업에게 열 배의 이익을 준다.)

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해석 : 작은 결함
맥락 :  In reality, damaging glitches and biases can often creep in.
실제로는 피해를 입히는 작은 결함들이나 편견들이 종종 몰래 들어올 수 있기 때문이다.

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해석: 독창성
맥락: A combination of human ingenuity and automated data evaluation is imperative to understand, connect, and deliver customer experiences that live up to and exceed expectations.
인간의 독창성과 자동화된 데이터 평가의 결합은 기대치를 높이고 거기에 부응하는 고객경험을 제공하고, 연결하고, 이해하기 위해 필수적이다.

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해석: 자동화
맥락: the relationship between automation and employment has a chequered history
자동화와 고용사이의 관계는 파란만장한 역사를 가지고있다.

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해석-장기적인 관계
맥락- Then, salespeople can access targeted customer recommendation plus a data-driven rationale, equipping them with the confidence to serve customers with pinpointed accuracy-and build long-lasating relationships
해석-그런 다음 영업사원은 고객의 권장 사항과 데이터 기반 근거에 접근하여 고객에게 확신을 주고 장기적인 관계를 구축 할 수 있다

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해석 : 인간 상호작용(사회생활, 인간관계)에 대한 갈망
맥락 : But after over two years of reduced human contact and technology-based working, are we starting to see a thirst for human contact?
그러나 인간 상호작용이 줄어든 2년이 지나고, 기술 기반으로 일하며 우리는 인간 상호작용에 대한 갈망을 느끼는 것인가?

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해석 : 거래 업무에서 사람을 알리고 식별하는데 쓰이는 데이터 요소와 그 값의 집합 - 소비자 정보
맥락 : AI tools mine data, create personas for targeted marketing campaigns, ...
AI 기능들은 정보를 추출하고, 목표된 마케팅 캠페인을을 위한 소비자 정보를 만든다.

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해석:셀프 계산대(무인기기)
맥락:Self-checkout or not, customer standards for solid customer service are higher than ever.
셀프 계산대의 여부에 관계없이 견고한 고객 서비스에 대한 고객 표준은 그 어느 때보 다 높아지고 있습니다.

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해석 : to make humane, kind, or gentle. to make human. 인간과 같이 만들다
맥락 : Humanising your AI strategy.
AI 전략을 인간화한다. (AI가 완전한 인간이 될 수 없기에 인간과 같이 행동할 수 있도록 만든다. )

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해석:중요한 부분,필수적인 부분
맥락:Identifying and defining these moments is an integral part of your engagement strategy
이러한 순간을 식별하고 정의하는 것은 참여 전략의 필수적인 부분입니다.

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이해할 수 없는
however translating this data into meaningful outcomes is tricky-the data is disparate, expansive, unstructured, and often incomprehensible unless organised, while the human behaviour it carries just as complex
하지만 이 데이터를 의미있는 결과로 변환하는건 까다롭다. 데이터는 이질적이고 확장적이며 구조화되지 않으며 종종 조직화되지 않는 한 이해할 수 없는 반면 인간의 행동은 그만큼 복잡하다

# data[].attributes.body
~와 함께 활용하다
When leveraged alongside your human workforce, artificial intelligence and automation don't spell the end success for people in workplace.
인공지능과 자동화를 인력진과 함께 활용한다고 해서 노동자들이 최종적인 성공을 얻는 것이 아니다