사무엘 골드윈(Samuel Goldwin)은 “구두 계약은 그것이 쓰여진 종이의 가치가 없다”라는 유명한 말을 남겼습니다. 종이 계약은 현재 계속 사용되지만 모든 작업 공간의 디지털 변환으로 인해 종이 계약의 가치가 없을 수 있으며 디지털 계약은 곧 비즈니스 현장에서 인정하고 공유하는 유일한 계약 형식이 될 것입니다. 한 단계 더 나아가 계약은 디지털 방식으로 저장 및 공유될 수 있을 뿐만 아니라 지능형 기계로 관리할 수 있어 계약 정보의 문화로 이어집니다.
계약 정보란 무엇입니까? 계약 관리의 영역에서 어디에 해당합니까? 장점과 단점은 무엇입니까?
정의: 계약, 계약 관리, 계약 분석 및 계약 인텔리전스
계약
A 계약 기업가적이든, 사회적이든, 개인적이든 둘 이상의 활동 참가자가 함께 모여 그들 모두에게 이익이 되는 특정 최종 목표를 향해 협력하는 합의입니다. 파트너십 계약, 고용 계약, 인수/입찰/합병 계약, 비즈니스 부문의 수많은 계약, 공공 부문의 라이선스 기반 계약, 결혼 및 기타 개인 계약이 될 수 있습니다. 계약은 법적 의무이며 법으로 시행할 수 있습니다.
계약은 태곳적부터 비즈니스 영역의 일부였으며, 계약법에 대한 최초의 기록은 6세기 로마.
계약 관리
계약 조건이 이해, 분석 및 구현되지 않는 한 계약은 단순히 종이에 있는 단어 모음입니다. 계약의 생성, 그 분석 및 실행, 사실상, 계약 관리, 기업의 운영 및 재무 성과 모두에 중요한 경우가 많습니다.
계약 관리는 계약의 생성, 분석, 구현 및 기타 모든 측면을 포괄하는 포괄적인 용어입니다. 계약 관리는 쉬운 일이 아닙니다. 이는 특히 여러 이해 관계자와 협력하고 다양한 역량을 보유한 대기업에 해당됩니다. 이러한 경우 계약 관리는 다음과 같이 도전할 수 있습니다.
- 수동으로 추적하기 쉽지 않은 대량의 계약 및 부록
- 중앙 집중식 계약 저장소 부재 및 모든 이해 관계자에 대한 액세스
- 전문화된 계약 언어, 조건 및 조항으로 인해 모든 이해 관계자가 이해할 수 없습니다.
하바드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)에 따르면 계약이 없을 경우 주어진 거래 가치의 5~40%가 발생할 수 있기 때문에 계약이 적은 소규모 회사라도 효율적인 계약 관리가 필요합니다. 이러한 손실은 원치 않는 계약 해지, 위반에 대한 법적 조치, 중요한 기한 및 날짜 누락, 규제 벌금, 계약에서 역할과 책임의 모호성으로 인해 발생할 수 있습니다.
계약 분석
계약 관리의 중요한 측면은 계약 분석입니다. 이는 계약의 효과적인 실행을 가능하게 하기 위해 계약을 철저하고 비판적으로 평가하는 것입니다. 계약 검토 및 분석에는 계약 조건의 확인, 규제 요구 사항 충족, 새 법률로 인한 변경 사항 표시, 전체 계약 세트에 대한 기업 위험 평가, 계약 내용 확인이 포함됩니다. 계약 조항을 구현하는 동안 허점이나 모호함.
계약 분석은 일반적으로 수동으로 수행되었으며 다음 섹션에서 설명하는 함정이 있습니다.
계약 인텔리전스.
Contract Intelligence는 계약 분석에 AI 도구를 사용하는 것입니다. AI 도구의 힘은 정적 계약에서 귀중한 비즈니스 자산을 추출하는 데 사용되며 법적 문제 및 계약 위반 위험으로부터 모든 이해 관계자를 보호하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
실제로 계약 인텔리전스는 AI 도구를 사용하여 계약 분석의 중요한 작업을 수행하여 수동 계약 분석과 관련된 함정을 피하는 것입니다.
수동 계약 분석의 함정
계약 관리의 알려진 함정을 방지하려면 계약의 주요 조건과 조항을 검토하고 이해하는 것이 중요합니다. 수동 계약 분석은 극복할 수 없는 많은 문제에 직면해 있습니다.
- 지연: 수동 계약 검토는 시간과 노력이 많이 드는 프로세스입니다. 기업의 일부로서 또는 외부의 법무팀은 구현 전에 계약을 분석해야 하는 경우가 많습니다. 계약은 일반적으로 여러 페이지로 구성되며 여러 섹션, 반복, 수정, 조항 및 기타 법적 요소와 연결됩니다. 이러한 모든 요소를 주의 깊게 분석하려면 가장 유능한 법률 전문가라도 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 또한 계약은 모든 경우에 적용되는 유형이 아닙니다. 따라서 각 계약을 꼼꼼히 확인해야 하므로 과도한 시간 지연이 발생합니다. 기업 고문 협회(ACC)는 2018년에 사내 법률 부서가 직원 173인당 평균 XNUMX건의 계약 검토.
- 비용: 법무팀은 비용이 듭니다. 계약 분석에는 비용이 듭니다. 세계 무역 및 계약 단순 계약의 평균 비용은 $6.900, 비용은 계약의 규모와 범위에 따라 크게 증가합니다.
- 인적 오류: 수동 계약 분석은 감독 및 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. 계약은 일반적으로 많은 이해관계자와 참여자를 포함하기 때문에 오해와 오류의 위험이 높습니다. 계약 분석기가 이러한 실수를 포착하지 못하면 기업과 모든 참가자가 개인 및 회사 수준에서 법적 영향, 수익 손실 및 관계 손상의 위험에 노출됩니다.
- 구조적 복잡성: 계약은 일반적으로 전문 용어와 비구조적 또는 가변적으로 구조화된 형식으로 특징지어집니다. 여러 섹션, 하위 섹션, 단락, 로고 및 다양한 유형의 절, 요소, 복잡한 테이블 등의 집합체로 구성될 수 있습니다. 악마는 말대로 계약서의 내용에 있다. 인간 분석가가 이러한 모든 요소를 비판적으로 살펴보는 것은 특히 마감 시간에 제약을 받을 때 압도적일 수 있습니다.
- 버전 복잡성: 계약이 현재 진행 중인 활동이 아닌 경우는 거의 없습니다. 생성 중에도 변형과 버전이 있을 수 있고, 계약을 체결한 후에도 수정 및 조정이 있을 수 있습니다. 계약 분석은 버전, 변경 사항 및 수정 사항을 세심하게 추적해야 하며, 이는 수동으로 수행할 경우 악몽이 될 수 있습니다.
- 계약 위험 추적: 계약 분석은 계약 내의 위험을 식별해야 합니다. 재정적 손실과 규정 미준수를 피하기 위해 위험을 즉시 식별하고 조치를 취하는 것이 필수적이며 수동으로 수행할 경우 어려울 수 있습니다.
지능형 계약 분석
전문 소프트웨어 도구는 수십 년 동안 계약 분석에 사용되었지만 이러한 표준 계약 분석 시스템은 당사자 이름이나 종료 날짜와 같은 간단한 용어 및 조항을 추출하는 역할을 합니다. 지난 XNUMX년 동안 인공 지능의 출현으로 계약 분석을 포함한 모든 형태의 분석 활동이 자동화되었습니다. 계약 인텔리전스는 인공 지능(AI) 기능을 사용하여 계약 조항의 의미를 추출, 이해 및 해석합니다.
계약 인텔리전스 도구를 사용하면 성과 통찰력 및 위험 분석에 적합한 방식으로 계약 포트폴리오에서 모든 관련 데이터를 쉽고 정확하게 추출할 수 있으므로 수동 계약 분석의 이전 섹션에서 언급한 많은 단점을 제거할 수 있습니다.
Contract Intelligence의 실제 적용
Contract Intelligence는 계약 분석 영역에서 주로 볼 수 있지만 전체 계약 관리 프로토콜에서 이상적으로 사용할 수 있습니다.
- 데이터 추출 및 분류: 계약에서 자연어 처리(NLP) 및 ML 기반 데이터 추출을 사용하면 데이터 사전 처리, 자동화된 데이터 추출 및 예외 발생이 포함될 수 있습니다. 이 모든 작업은 수동으로 수행할 때 반복적인 일상 작업입니다. 지능형 조항 감지를 통해 다른 계약 관리 주체는 조직의 사전 승인된 조항 라이브러리 내의 계약 조항과 같은 관련 정보에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 계약 인텔리전스 도구는 기업의 계약 관리 요구 사항을 충족하도록 구성할 수 있습니다.
- 계약 생성: AI 기반 계약 관리로 모든 데이터 추출 및 분류가 가능하므로 계약 생성도 간단하게 만들 수 있습니다. ML 도구는 사용하면서 학습하고 이전 계약에서 추출한 정보를 사용하고 루프에 있는 사람이 추가로 미세 조정할 수 있는 새 계약의 프레임워크를 만들 수 있습니다.
- 정보 보안: 계약 인텔리전스를 통해 조직은 계약에서 추출한 다양한 수준의 데이터 및 정보에 대한 액세스 규칙을 정의할 수 있습니다. 계약과 작은 글씨의 독점적이고 종종 비밀스러운 특성을 감안할 때 이러한 정보 보안은 계약 관리에서 매우 중요합니다.
- 계약 워크플로 간소화: 고급 계약 인텔리전스 도구를 사용하면 정기적인 확인 및 승인을 위한 경로 변경, 예외 처리 및 모든 이해 관계자 간의 자동화된 커뮤니케이션을 통해 계약 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 이러한 자동화된 워크플로 분석 및 알림은 워크플로 프로세스 내에서 병목 현상과 이상 현상을 조기에 감지하는 데 도움이 될 수 있으며, 결과적으로 계약 수명 주기를 줄이고 계약 관리 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
- 스마트 위험 관리: AI 도구를 사용하여 계약 데이터와 함께 직관적인 그래픽을 제공하여 위험 매핑 및 평가 기능을 제공할 수 있습니다. AI 플랫폼은 위험 확률 패턴과 위험 노출을 분석할 수 있는 위험 평가 매트릭스를 생성할 수 있습니다. 위험에 대한 지식은 코스 수정 및 계약 수정을 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다. 위험 관리는 계약 책임의 주요 요소이며 AI 도구는 더 나은 소스-계약 위험 평가를 위해 다양한 혁신적인 기능을 제공할 수 있습니다.
ML 및 신경망 기술을 사용하면 계약에 특정한 키워드를 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 그들은 인식하는 데 도움이 될 수 있습니다
- 날짜("요구 후 영업일 기준 5일 이내") 및 금액("AB, Inc, 자기 자본의 XNUMX%에 해당")에 대한 전문 용어 설명
- "본 계약의 실행 시" 및 "계약이 체결될 때"와 같이 동일한 것을 의미하는 특별 계약 특정 문구. 두 구문 모두 동일한 의미이며 계약 정보 도구에 의해 인식됩니다.
- 의미적 유사성(단어가 다른 경우에도)
- 다양한 공식의 경우에도 조항 및 조항을 올바르게
계약 인텔리전스의 이점
가트너에 따르면, 2024년까지 AI 기반 계약 분석 솔루션의 채택으로 인해 계약 검토 프로세스에 대한 수동 작업의 양이 현재의 50% 감소합니다. 이는 Contract Intelligence의 다음과 같은 이점에 의해 주도됩니다.
- 투명성: 자동화된 계약 분석은 정보 및 관련 아티팩트를 디지털화하고 중앙 저장소에 저장함으로써 기업의 계약 포트폴리오 전반에 걸쳐 투명성을 가능하게 할 뿐만 아니라 신경 네트워킹 및 기계 학습과 같은 도구를 통해 분석을 가능하게 합니다. 따라서 의무, 서비스 수준 및 이정표, 결과물 및 KPI와 같은 기타 주요 정보를 스마트하게 추출하면 의도한 비즈니스 결과가 제공될 수 있습니다.
- 위험 완화: 계약 인텔리전스의 ML 도구를 사용하면 오류, 잘못된 계약 언어 및 기타 초안 오류를 적시에 식별하여 지체 없이 수정 조치를 시작할 수 있습니다.
- 계약 생성 프로세스의 최적화: AI 도구를 사용하여 기존 계약 포트폴리오와 과거 성과 데이터에서 정보를 마이닝할 수 있으므로 기업의 역량에 따라 작동하는 관련 조항, 조건 및 직위에 대한 포인터를 제공할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 더 나은 위험 관리로 미래 계약을 작성하는 데 도움이 됩니다.
- 더 나은 비상 대응: 계약을 방해하는 예상치 못한 일이 발생하는 전형적인 예는 최근의 코로나 바이러스 전염병입니다. 전체 계약 프로세스에서 AI 도구를 사용하면 이러한 예기치 않은 이벤트를 처리하는 데 도움이 될 수 있으며 불가항력 자연의.
- 더 나은 비즈니스 결정: 올바른 비즈니스 결정은 건전한 데이터를 기반으로 합니다. 계약 리포지토리는 계약 프레이밍 및 구현 중 전략적 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 비즈니스 인텔리전스의 소스로 사용할 수 있습니다. 이 기능은 계약 갱신 중에 특히 유용하며, 성과 데이터에 대한 계약의 스마트 분석은 미래 계약의 조항을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
규정 준수 검토의 계약 인텔리전스
계약 관리에 AI를 사용하면 규정 준수를 단순화할 수 있습니다.
- 규정 준수를 보장하려면 법률 및 규정 준수 팀에서 며칠이 걸릴 수 있는 작업인 절, 섹션, 의무, 규정 등의 페이지를 살펴봐야 합니다. AI 기반 자동화를 사용하면 계약 문서를 디지털화하고, 키워드를 선택하고, 누락을 추적하고, 따라야 할 단계에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
- 규정 및 준수 규칙은 종종 업데이트 및 수정됩니다. 모든 계약을 업데이트 및 수정된 규정 준수 규칙과 일치시키는 것은 관리의 악몽이 될 수 있습니다. AI 도구는 모든 계약을 한 위치에서 수집하고 업데이트된 규정과 일치하지 않는 영역을 찾기 위해 계약을 자동으로 선별하여 항상 완전한 규정 준수를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 또한 계약 인텔리전스의 AI 도구는 계약 관리의 커뮤니케이션 측면을 인수하여 모든 이해 관계자가 규정 및 규정 준수 사실과 계약과 규제 요구 사항 간의 불일치를 계속 인지할 수 있도록 합니다. 이는 계약의 모든 이해 관계자에게 권한을 부여하고 규제 환경 전반에 걸쳐 감사 추적을 제공합니다.
- 고급 분석, 기계 학습 및 딥 러닝과 같은 기술은 계약 준수 및 이행 의무의 불일치를 식별하고 즉시 경고에 플래그를 지정하여 수정 단계를 적시에 수행하여 규제 함정을 피할 수 있습니다.
계약 인텔리전스 플랫폼의 한계
기술 향상 프로세스와 마찬가지로 계약 정보에도 제한이 없으며, 그 중 많은 부분이 구현 플랫폼을 신중하게 선택하면 극복할 수 있습니다.
- 모든 프로세스에서 AI 도구를 사용하는 것을 막는 첫 번째 장애물은 구현하는 데 비용과 시간이 많이 든다는 것입니다. 모든 신기술은 처음에는 이러한 문제와 관련이 있지만 더 많이 사용하면 이러한 장애를 어느 정도 극복할 수 있습니다. 비용과 관련하여 기업은 계약 인텔리전스 플랫폼이 실제로 장기적으로 유리한 RoI를 가질 수 있는지 확인하기 위해 비용-편익 분석을 수행해야 합니다.
- 새로운 기술의 구현은 학습 곡선과 관련이 있습니다. 계약 인텔리전스는 복잡한 기능을 제공하며, 이는 이점과 단점이 있습니다. 명백한 성능 향상으로 인한 이점이 있지만 구현 및 사용에는 개발해야 하는 특정 양의 전문 기술이 필요하기 때문에 억제합니다. 기업에 계약 정보를 통합하려면 이해 관계자가 계약에 대한 참여에 따라 다양한 수준의 전문 지식으로 교육을 받는 교육 요소가 반드시 포함되어야 합니다.
- 많은 사람들이 공통적으로 느끼는 것은 실수를 하는 것이 인간이지만, 잘못을 저지르려면 기계가 필요하다는 것입니다. 이것은 반드시 사실일 필요는 없으며 미지의 것에 대한 두려움에서 비롯됩니다. 태도 오리엔테이션 및 직원 교육은 계약 이해 관계자 간의 기술에 대한 신뢰를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
- AI 지원 계약 관리의 기능은 기업의 관리 요구 사항에 상응해야 합니다. 고용 계약만 다루는 회사는 직원 온보딩 외에도 합병, 인수, 판매 및 주식을 처리하는 다국적 회사에 비해 더 간단한 계약 인텔리전스 플랫폼이 필요합니다.
계약 인텔리전스 플랫폼을 선택하는 방법은 무엇입니까?
계약 인텔리전스 솔루션의 선택을 좌우하는 기본 요소는 다음과 같습니다.
- 필요한 자동화 수준: 계약 인텔리전스 플랫폼을 선택하는 동안 기업의 계약 관리 관행에 필요한 기능 수준을 고려해야 합니다. 회사의 요구 사항 외에도 플랫폼 선택은 해당 기술 수준에 전념하고 업무 문화에 부합하는 능력에 따라 달라집니다.
- 예산 제약: 앞서 언급했듯이 계약 인텔리전스에는 기술 및 전문 지식의 조달이 수반됩니다. 이는 사용 가능한 자금의 양에 달려 있으며 이는 비즈니스 규모, 수익 및 회사의 투자 잠재력에 따라 달라집니다.
- 사용 용이성: 계약 인텔리전스를 구현하려면 일정 수준의 인적 참여가 필요하므로 특정 기술이 필요합니다. 올바른 도구를 선택하기 전에 교육 및 기술 지원의 필요성을 해결해야 합니다.
- 관련된 이해 관계자 수 및 조직 계층: 계약 인텔리전스는 계약의 이해 관계자 참여 수준에 따라 다양한 수준에서 모든 이해 관계자에게 더 나은 가시성을 제공합니다. 계약에는 승인 및 서명이 포함될 수 있으며 계약 인텔리전스 도구를 선택하여 워크플로 관리, 승인 라우팅 등과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 회사에서 사용되는 다른 시스템과의 통합: 계약 인텔리전스는 독립 실행형 엔터티일 수 있지만 더 큰 규모로 통합될 수도 있습니다. 초자동화 조직의 시스템. 계약 정보 도구를 선택하기 전에 현재 또는 미래의 초자동화의 필요성과 유용성을 평가해야 합니다. 향후 통합 시 도구는 더 큰 규모의 비즈니스 프로세스 자동화 시스템과 호환되어야 합니다.
- 저장소 설정: 계약 인텔리전스 엔진은 레거시 계약의 전체 포트폴리오를 디지털화합니다. 기업은 디지털화된 데이터를 저장할 위치를 결정하고 이 요구 사항에 맞는 플랫폼을 선택할 수 있습니다.
- 심층 데이터 추출: Contract Intelligence는 단순한 데이터 추출을 넘어 조항, 의무, 서비스 수준, 요율표 등에 대한 통찰력을 제공하는 데이터의 분류 및 분석을 허용할 수 있습니다. 이것은 대부분의 계약 관리 워크플로에 필요한 기능이며 플랫폼 선택은 이러한 기능의 가용성을 확인해야 합니다.
Contract Intelligence에 대한 몇 가지 FAQ에 대한 답변
AI 엔진이 계약을 읽을 수 있어 기밀성과 데이터 안전성이 손상될 수 있습니까?
이 질문은 기계에 대한 일반적인 불신에서 비롯됩니다. AI 도구는 데이터 패턴을 기반으로 예측 및 분석을 수행하는 알고리즘입니다. 따라서 머신 러닝은 수행할 작업을 학습하지만 인간이 하는 방식으로는 식별할 수 없습니다. 따라서 ML에서 데이터를 추출하고 악의적인 작업을 수행하도록 명령하는 사악한 본드 악당이 없는 한 AI 엔진(또는 ATM 셀던 두려움) 기계 여단의 돌격을 이끌고 있습니다.
Contract Intelligence가 의미 있는 방식으로 데이터를 추출할 수 있습니까?
인간에게 의미가 있습니다. 그렇습니다. 규칙과 경험에서 얻은 학습을 기반으로 엔진은 데이터와 정보를 선택하고 루프에 있는 인간에게 의미 있는 방식으로 분류할 수 있습니다. 이전 질문에 답했듯이 기계는 인간처럼 데이터에서 의미를 찾지 않습니다. 적어도 아직.
Contract Intelligence에서 제공하는 정보는 신뢰할 수 있습니까?
ML 학습 정확도는 시작하기에 상당히 높으며 사용할수록 향상됩니다. 어떤 경우든 AI 기반 계약 관리는 수동 관리만큼 효율적이거나 더 효율적일 수 있으며, 시간을 절약하고 사람의 노력을 보다 의미 있는 활동으로 방향 전환하는 이점이 있습니다.
가져가
계약 인텔리전스는 기업의 역량 맥락에서 계약을 동적으로 분석할 수 있는 계약 관리에 대한 새로운 접근 방식입니다. 계약 인텔리전스에 사용되는 AI 도구는 계약 수명 주기 전반에 걸쳐 계약 의도의 실현을 보장하는 동시에 규정 준수 및 성공적인 계약 관리에 도움이 되는 영향력 있는 실시간 통찰력을 제공합니다. 계약 인텔리전스는 규정 및 비즈니스 환경의 변화에 따라 위험을 최소화하고 적절한 조치를 유발할 수 있습니다. 기업과 함께 학습하고 성장할 수 있으므로 무기적인 지원 도구에 대한 유기적 확장을 제공합니다.
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- 워크 플로우
- 가치
- 겠지