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생성형 AI 조직별 활용방안

목차

• 생성형 AI 조직별 활용방안
  • 목차
  • 1. 비즈니스 운영 (Business Operations)
    • 활용방안 요약
    • 주요 사례연구
      • PayPal AI
  • 2. 금융 분야 (Finance)
    • 활용방안 요약
    • 주요 사례연구
      • EY (언스트앤영) AI
      • 웰스파고(Wells Fargo) AI
      • JP모건체이스(JP Morgan Chase) AI
  • 3. 인사 관리 (Human Resources)
    • 활용방안 요약
    • 주요 사례연구
      • 안티셀(Antisel) AI
      • 월마트(Walmart) AI
      • O.C. Tanner AI
    • 생성형 AI가 혁신하는 HR 업무
  • 4. 정보 기술 (Information Technology)
    • 활용방안 요약
    • 주요 사례연구
      • 씽크웍스(Thoughtworks) AI
  • 5. 교육과 역량 개발 (Education & Training)
    • 활용방안 요약
    • 주요 사례연구
      • 히타치(Hitachi) AI
      • 내셔널 그리드(National Grid) AI
      • BSH 홈 어플라이언스 그룹(BSH) AI
  • 6. 법률 (Legal)
    • 활용방안 요약
    • 주요 사례연구
      • Am Law 100 로펌 LegalMation 도입
      • 렉시스넥시스(LexisNexis) AI
      • 폴리 앤 라드너(Foley & Lardner) AI
  • 7. 구매 조달 (Procurement)
    • 활용방안 요약
    • 주요 사례연구
      • 자이커스(Zycus) AI
  • 8. 연구 개발 (Research & Development)
    • 활용방안 요약
    • 주요 사례연구
      • 압시(Absci) AI
      • 케믹스(Chemix) AI
      • 암젠(Amgen) AI
      • 도요타(Toyota) AI
  • 9. 영업과 마케팅 (Sales & Marketing)
    • 활용방안 요약
    • 주요 사례연구
      • 알란(Alan) AI
      • 노스페이스(The North Face) AI
      • Apollo.io AI
      • 내러티브 BI(Narrative BI) AI
      • 앨리 파이낸셜(Ally Financial) AI
  • 10. 서비스와 지원 (Service & Support)
    • 활용방안 요약
    • 주요 사례연구
      • 라임(Lime) AI
      • 프레시(Freshly) AI
      • 넥스트도어(Nextdoor) AI
  • 11. 공급망 (Supply Chain)
    • 활용방안 요약
    • 주요 사례연구
      • Audi AI
      • Jai Infoway AI
      • 도요타(Toyota) AI
      • CIMC Smart Pallets AI
      • Amazon × Adobe Firefly AI

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1. 비즈니스 운영 (Business Operations)

활용방안 요약

활용방안	설명	기대 효과
고객 지원	내부 지식베이스와 사례 데이터에 연결된 챗봇을 통해 24/7 자동화된 지원 제공	고객 만족도 향상, 응대 속도 개선, 운영 효율 증대
데이터 분석	다양한 데이터셋에서 상관관계·트렌드·패턴을 자동 탐지	비명백한 인사이트 도출, 데이터 기반 의사결정 강화
문서 생성	계약서, 제안서, 법률 문서 등 요구사항 맞춤형 초안 작성	문서 품질 표준화, 작성 속도 향상
IT 자동화	코드 생성·테스트 케이스 작성·디버깅·티켓 해결 등 반복적 IT 업무 자동화	개발 효율 개선, 운영 비용 절감
지식 관리	Lessons learned, 프로젝트 데이터 분석 후 인사이트 도출	전사 지식 공유, 조직 학습 강화
프로세스 자동화	데이터 입력, 문서 생성 등 반복적 워크플로우 단계 자동화	생산성 향상, 오류 감소
보고서 자동화	데이터 기반 인사이트를 내러티브 보고서와 시각화로 통합	보고 속도·정확성 향상, 의사소통 효율 개선
업무 지원	자연어 기반으로 연구, 분석, 콘텐츠 작성, 사무 지원 수행	직원 생산성 향상, 고부가가치 업무 집중 가능

주요 사례연구

PayPal AI

생성형 AI와 머신러닝을 결합해 결제 승인 최적화와 사기 탐지를 동시에 강화

• 결제 승인 프로세스 개선

  • AI가 거래 거절 가능성을 사전에 예측하고, 대체 결제 옵션(다른 카드, 분할 결제, 문제 해결 가이드)을 제공.
  • 아시아·태평양에서 평균 79%에 달하는 장바구니 결제 포기율을 낮춰 승인 성공률 향상.

• 주요 기능

  • 우량 고객 승인 대행: 시스템 중단 상황에서도 정상 거래를 우선 식별하고 승인 보장.
  • 사기 거래 방지:
    • 카드 크래킹·카딩 등 신종 공격을 실시간 탐지.
    • 모든 거래에 위험 점수를 부여하고 밀리초 단위로 고객 행동 평가.
    • 적응형 AI 필터와 규칙으로 변화하는 사기 패턴 대응.
  • 지능형 재시도:
    • ML이 거래 실패 시 최적의 재시도 타이밍·조건을 자동 산출.
    • 발급사·가맹점·시간대를 고려한 전략으로 결제 성공률 0.5%p 개선.

• 모델 관리

• 사기 탐지 모델을 매일 재학습해 최신 패턴 반영.

• 대규모 실시간 데이터(4억3천만+ 계정, 200개국 이상)를 그래프 데이터베이스로 고도 분석.

• 최신 HW·SW 기반으로 학습 시간 단축.

• 성과

  • 2023년 약 480억 달러 규모의 전자상거래 사기 손실 방지 기여.
  • 정상 거래 고객에게 원활한 경험 제공하면서도 보안 강화.
  • 사용자 맞춤형 결제 경험으로 승인률과 고객 만족도 동시 향상.

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2. 금융 분야 (Finance)

활용방안 요약

활용방안	설명	기대 효과
청구 프로세스	수익 인식, 송장 발행, 시간 추적 등 금융 프로세스 최적화	처리 시간 단축, 정확도 향상
컴플라이언스 관리	규정 준수를 위한 활동, 커뮤니케이션, 문서 검토 자동화	규제 리스크 감소, 준수 비용 절감
재무 모델링	예측, 가치평가, 분석, 시나리오 계획을 위한 모델 신속 생성	의사결정 지원 강화, 분석 속도 향상
포트폴리오 최적화	투자와 시장 데이터를 지속적으로 분석하여 포트폴리오 조정 제안	투자 수익률 향상, 리스크 관리 개선
투자설명서 작성	특정 상품과 목표 투자자에 맞춘 투자설명서 자동 작성	문서 작성 시간 단축, 맞춤화 수준 향상
보고서 생성	맞춤형 재무보고서, 실적 요약, 성과 분석 등 자동 생성	보고 업무 효율화, 일관성 유지
리서치 지원	방대한 금융 데이터, 뉴스, 공시, 내부 연구에서 즉각적인 인사이트 도출	투자 의사결정 품질 향상, 분석 속도 증대
리스크 관리	위험 노출 식별, 스트레스 시나리오 시뮬레이션, 헷지 포지션 추천	리스크 예측 정확도 향상, 손실 최소화
거래 지원	실사와 문서 검토를 통한 거래, M&A, IPO, 자금 조달 가속화	거래 완료 시간 단축, 실사 효율성 향상

주요 사례연구

EY (언스트앤영) AI

감사 고객사의 부정·사기 행위를 탐지하기 위해 공개 정보와 과거 사례로 학습된 생성형 AI 및 머신러닝 시스템을 도입

• AI 감사 시스템 운영

  • EY UK, 10개 감사 고객사에 AI 기반 감사 시스템 시범 적용
  • 2개 기업에서 실제 사기 확인되는 의심 활동 탐지
  • 대량 데이터 분석으로 감사 품질 향상과 업무 효율화 가능성 입증

• 주요 기능

  • 공개 정보와 과거 사례로 학습된 머신러닝 도구 활용
  • 의심 거래뿐 아니라 부정 은폐용 복합 거래까지 탐지
  • 감사인에게 '공동 조종사(co-pilot)' 역할 수행하며 실질적 지원

• 업계 반응

  • 긍정적: 품질·효율성 향상 기대, 인력 부족 해소, 과거 누락 이슈 예방
  • 부정적: 고품질 데이터 확보·프라이버시 문제, 사기 패턴 다양성으로 인한 한계

• 과제

  • 시스템 코딩의 투명성, 결과 해석력, 데이터 적절성, 기밀성 보호 등 확보 필요

• 규제기관 입장

  • 감사 품질·효율성 향상 목적의 AI 도입 환영
  • 전문가적 검증력과 표준 준수 역량 필요성 강조

웰스파고(Wells Fargo) AI

개인화 가상 비서 'Fargo'와 문서 자동화 등으로 AI를 금융 인프라의 핵심으로 확장

• AI 확장 전략

  • AI를 부가 기능이 아닌 사업의 핵심 구성요소로 통합
  • 데이터, AI 역량, 검증·보호 체계의 3대 핵심 요소 동시 강화
  • 데이터는 독립적 '제품' 단위로 관리, 다양한 모델 조합 사용

• AI 기반 주요 시스템

  • 문서 처리 자동화: 의미 이해·요약, 수십 년치 금융 문서 재심사 등에 활용
  • 가상 비서 'Fargo':
    • 사용자 요구에 맞춘 금융 상담, 송금, 계좌 관리, 맞춤형 알림 제공
    • 구글 등 복수 AI 모델을 조합, 보안·속도·정확성 동시 확보
    • 2024년 기준 연 2억 4,500만 건 자동 처리를 사람이 개입하지 않고 완수
    • 민감 정보는 외부 LLM에 전달하지 않는 프라이버시 중심 설계
    • 금융 건강 진단, 이상 거래 모니터링, 맞춤형 재무 자문 등 제공

• AI 확장 운영 체계

  • 조직·운영·기술적 관점에서 책임, 규칙, 보호 장치 체계적으로 구축
  • 자동화 파이프라인 구축, 모든 단계에서 설명가능성 내재화
  • 다양한 모델 간 '오케스트레이션' 전략으로 속도·비용·정확성 최적화

• 시사점

  • AI는 모든 영역에 내재화될 핵심 인프라
  • 문제 정의, 과제별 최적화, 자원 배분·보호가 성공의 열쇠
  • 단순 챗봇을 넘어 기업의 전략·운영·고객 서비스 혁신에 활용

JP모건체이스(JP Morgan Chase) AI

신용카드 및 금융 거래에서 실시간 사기 식별을 위해 생성형 AI와 자체 ML 알고리즘을 적극 도입

• 금융 사기 현황

  • 온라인 금융 서비스 확대와 함께 사기 피해 급증
  • 2020년 온라인 사기 피해액 전년 대비 3배, 2022년 기업 이메일 사기(BEC)로 103억 달러 손실 발생

• AI 기반 사기 탐지 시스템

  • 실시간 거래 분석: 고객 행동, 거래 이력, 위치, 기기 이용 패턴 등을 실시간 모니터링
  • 머신러닝(ML): 대규모 거래 데이터로 새로운 사기 유형 탐지 및 패턴 식별
  • 자연어처리(NLP): 이메일, 채팅 등 텍스트 데이터 분석으로 피싱·사기 시도 선제 포착
  • 데이터 분석: 거래/이상 징후 조합 신속 도출

• 구현 성과

  • 오탐률(false positive) 20% 감소
  • 계정 탈취, 카드 부정 사용 및 사기 유형 대폭 감소
  • 정상 거래는 빠르게 승인되어 고객 경험도 개선

• 실제 적용 사례

  • 해외 IP에서 발생하는 송금·결제 등 이상 거래 실시간 차단
  • 평소와 다른 소비 패턴 즉시 감지·차단
  • 대규모 데이터를 이용한 다양한 이종 사기 유연 대응

• 미래 전망

  • AI와 블록체인, 생체 인증 기술 결합 확대
  • 소셜미디어·뉴스 등 외부 신호 활용해 새로운 사기 시도 사전 포착
  • 사기 수법 예측력 및 선제적 대응 능력 지속 강화

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3. 인사 관리 (Human Resources)

활용방안 요약

활용방안	설명	기대 효과
후보자 스크리닝	공석에 가장 적합한 인재를 찾기 위해 이력서와 프로필을 신속하게 스캔	채용 시간 단축, 적합한 인재 발굴
규정준수 검토	규정 준수를 보장하기 위해 정책, 커뮤니케이션, 프로세스 검토	컴플라이언스 리스크 감소, 감사 대응 강화
직원 커뮤니케이션	직원들과 소통하기 위한 개인화된 메시지와 공지사항 작성	소통 효과성 향상, 직원 만족도 증대
면접 질문 생성	각 후보자의 배경에 맞춘 맞춤형 면접 스크립트 작성	면접 품질 향상, 객관적 평가
직무 설명 작성	특정 공석과 목표 후보자 페르소나에 맞춘 채용 공고 작성	적합한 지원자 유치, 채용 효율성 증대
온보딩 프로세스	교육 콘텐츠, FAQ, 온보딩 체크리스트 생성 자동화	온보딩 시간 50% 단축, 직원 적응 향상
정책 문서화	직원 핸드북, 행동 강령, HR 정책 종합	정책 일관성 유지, 업데이트 효율화
유지 권장사항	참여도와 성과 데이터를 분석하여 맞춤형 유지 제안 제공	이직률 감소, 직원 만족도 향상
교육 콘텐츠 개발	직원을 위한 교육 가이드, e러닝 모듈, 교육 영상 개발	교육 효과 증대, 개발 비용 절감

주요 사례연구

안티셀(Antisel) AI

과학 장비·서비스 기업 안티셀은 생성형 AI 기반 영상 솔루션(Synthesia)으로 온보딩을 혁신해 효율성과 만족도를 크게 향상

• 도입 배경과 과제

  • COVID-19로 원격 신입 온보딩 필요성 대두
  • 기존 온보딩(Zoom, PDF, PowerPoint)은 개인화 부족·지루함 등 한계
  • 전통적 영상 제작의 비효율(제작 기간, 비용, 업데이트 등) 극복

• AI 기반 영상 솔루션(Synthesia) 활용

  • 템플릿 선택 및 브랜드화 → 주제별 스크립트 작성·번역 → AI 아바타·텍스트·이미지·녹화 추가로 영상 완성 후 발송
  • 140+ AI 아바타, 120+ 음성 제공
  • 현지화(120개 언어 지원)

• 도입 성과

  • 18명의 신규 입사자 대상 NPS 100점 달성
  • 온보딩 소요 시간 50% 절감
  • HR 혁신상 4회 수상
  • 미션·비전·핵심 가치 및 첫 주 가이드 영상 등 다양한 AI 콘텐츠 제작

월마트(Walmart) AI

생성형 AI 도구 'My Assistant'로 미국 내 5만 명 직원의 생산성을 대폭 향상

• 추진 배경과 비전

  • “사람이 차이를 만든다”는 창업 철학 아래, 기술은 업무 보완 도구로 정의
  • 50,000명 본사 직원 대상 대규모 생성형 AI 도입(2023년 8월)

• 구현 전략과 과정

  • 명확한 비전 설정, 초기 타깃·기능·볼륨 정의
  • People Product 조직을 CPO(최고인사책임자) 산하로 두고, 제품·엔지니어링·데이터·비즈니스 등 전담팀 구축
  • 60일 만에 MVP(최소 실행 제품) 개발 및 배포
  • OpenAI/Google PaLM 등 상용 API·프라이빗 클라우드 활용(추정)
  • 주간 점검·데모 통한 임원진 참여, 현장 리더·관리자 교육 및 변화 유도

• 주요 기능

  • 내부 데이터 안전하게 집계·요약
  • 복리후생·경력 개발·온보딩·데이터 분석 등 직원 맞춤형 지원
  • 실질적 업무자동화 아닌 생산성 ‘보조’에 집중

• 성과 및 시사점

  • 도입 60일 만에 대규모 적용 성공
  • 변화관리·교육·경영진 지원 등이 성공의 핵심
  • “사람 중심” 접근 유지, 기술은 조직의 조력자 역할

O.C. Tanner AI

HR 전문기업 O.C. Tanner는 Width.ai가 설계한 GPT-3 기반 생성형 AI 도구로 HR 프로세스 및 조직 문화를 혁신

• 기업 개요

  • 1927년 설립, 1,500명+ 직원
  • Width.ai에 두 가지 GPT-3 제품 개발 의뢰

• 개발 도구

  • 무의식적 편견 감지 파이프라인

    • 메시지 내 무의식적 편견(성별·나이·인종 등) 감지
    • 개인정보 특성을 고려한 언어 사용 적절성 평가
    • 다중작업 학습 및 맞춤 프롬프트 최적화 적용

  • 부정적 언어 감지 및 개선 에디터

    • 실시간으로 부정적·유해 표현 감지 후 대안 제시
    • 맥락 기반 감지 및 공격적/성차별적 언어 개선 기능
    • 생성형 AI가 상황에 맞는 대체 문구 추천

• 기술적 특징

  • GPT-3 API 및 최신 리소스 활용
  • 도메인별 데이터 특성 반영 및 프롬프트 최적화
  • 실제 운영 환경에서 대량 사용자 분산 처리 고려 설계

• 도입 효과

  • 직원 커뮤니케이션과 참여도 향상
  • 긍정적인 직장 문화 및 경험 고도화
  • HR 운영의 혁신, 직원 만족도 제고

생성형 AI가 혁신하는 HR 업무

https://www.lyzr.ai/blog/ai-in-hr/

현황 및 전망

• 2025년까지 75% 이상의 기업이 HR 기능에 AI 도입 예정
• AI 기반 채용: 채용 시간 40% 단축
• AI 기반 온보딩: 직원 만족도 30% 향상
• 가트너(Gartner) 조사: HR 리더의 76%가 향후 12-24개월 내 생성형 AI 도입이 조직 성공의 핵심이라 응답

주요 AI 활용 영역

1. 인재 채용(Talent Acquisition)

• 채용공고 자동화
• 이력서 스크리닝
• 맞춤형 후보자 메시지 작성
• 면접 일정 관리 자동화

2. 직원 참여(Employee Engagement)

• AI 챗봇 및 가상 비서 활용
• 실시간 HR 문의 응답
• 맞춤형 피드백 제공
• 직원 감정 분석

3. 성과 관리(Performance Management)

• 지속적 피드백 및 성과 리뷰
• 실시간 생산성 분석
• 성과 트렌드 파악

4. 학습 및 개발(Learning & Development)

• 맞춤형 학습 경로 제안
• 스킬 분석 및 교육 프로그램 추천
• 재교육/업스킬링 지원

5. 직원 유지(Employee Retention)

• 이직 가능성 예측
• 예방적 인력 계획 수립

주요 기업 활용 사례

1. 저스트잇(JustEat)

• AI 챗봇으로 후보자 평가
• 채용 시간 50% 단축

2. 로레알(L'Oréal)

• AI 챗봇 '미아(Mya)' 활용
• 12,000명 중 80명의 인턴 선발에 200시간 절약

3. 파나소닉(Panasonic)

• 비지어(Visier) 플랫폼으로 직원 피드백 분석
• 실시간 데이터 기반 의사결정

4. 유니레버(Unilever)

• 채용담당자 업무시간 75% 단축
• 개인화된 후보자 경험 제공

HR 부서의 AI 도입 방법

1. SaaS 플랫폼 활용

• 신속한 도입 가능
• 구독형 서비스로 초기 진입 용이

2. 자체 AI 에이전트 개발

• 보안성 확보
• 맞춤형 솔루션 구현

3. AI 에이전트 빌더 활용

• 라이저(Lyzr)와 같은 도구 활용
• 신속한 배포와 커스터마이징 가능

미래 전망

• HCM 시스템과의 통합 확대
• 책임있는 AI와 설명가능한 AI 중요성 증가
• 조직 전반의 AI 에이전트 간 협업 강화

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4. 정보 기술 (Information Technology)

활용방안 요약

활용방안	설명	기대 효과
버그 수정	코드베이스와 문서를 분석하여 오류와 버그에 대한 해결책 제시	개발 효율성 향상, 디버깅 시간 단축
코드 생성 및 최적화	원하는 기능에 대한 자연어 설명을 기반으로 코드 자동 완성	소프트웨어 개발 가속화, 생산성 향상
사이버보안	시스템과 네트워크를 지속 모니터링하여 이상 징후와 위협을 신속 감지	보안 강화, 위협 대응 시간 단축
데이터 모델링	생성된 코드와 쿼리를 통해 데이터 모델, 스키마, ETL 파이프라인 신속 구축	데이터 인프라 구축 속도 향상
문서화	코드 주석, 기술 명세서, API 참조 자료, 사용자 가이드 작성	개발 문서 품질 향상, 유지보수 효율성 증대
IT 지원	일반적인 기술 문제와 서비스 데스크 티켓에 대한 자동화된 해결책 제공	고객 지원 효율화, 응답 시간 단축
보안 감사	취약점이나 안티패턴을 지속적으로 검사하고 개선 방안 권장	보안 품질 향상, 컴플라이언스 강화
시스템 최적화	데이터 파이프라인, 인프라, 아키텍처의 비효율성을 감지하고 최적화 제안	시스템 성능 향상, 운영 비용 절감
테스트 케이스 생성	소프트웨어의 사용성과 복원력을 철저히 테스트하기 위한 테스트 케이스 자동 생성	소프트웨어 품질 향상, 테스트 커버리지 증대

주요 사례연구

씽크웍스(Thoughtworks) AI

생성형 AI를 소프트웨어 개발 전 과정에 적용해 혁신 주기 단축 및 생산성 향상 달성

• AI 도입 가치

  • 생산성 10~30% 향상
    • 성공 조건: 개발자 경험(품질 판단력), 효과적 프롬프트 설계, 명확한 문제 정의
  • 반복 작업 감소(패턴 매칭, 자연어-코드 변환, 문서화 자동화 등)
  • 초기 단계 사고 확장(브레인스토밍/아이디어 생성, 테스트 시나리오 강화, 재작업 필요성 감소)
  • 정보 검색 효율화(비구조화 정보 검색, 규정 준수·보안 이슈 자동 알림)

• 주요 리스크

  • 환각(hallucination), 편향, 개인정보 노출 등 AI 산출물의 신뢰성·보안 문제
  • 경험 부족 개발팀이 문서 대신 AI에만 의존할 위험

• 성공적 도입 전략

  • CI/CD·DevOps 등 성숙한 프로세스와 측정 체계
  • 전사적 AI 활용 전략·거버넌스·규제 대응 강화
  • 피드백 루프 구축으로 현장과 전략적 의사결정 연계, 개발팀 자율성 보장

• 의의

  • 생성형 AI를 단순 코딩 도구가 아니라, 소프트웨어 개발 전체 혁신과 시장 출시 속도 가속화의 중심 축으로 인식
  • 통합적·전략적 적용 필요성 강조

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5. 교육과 역량 개발 (Education & Training)

활용방안 요약

활용방안	설명	기대 효과
적응형 테스트	각 학습자의 발전하는 강점과 약점에 맞춘 개인화된 평가 문항 자동 생성	학습 평가 정확도 향상, 개별 맞춤형 교육
행정 지원	입학, 등록, 일정 관리, 규정 준수, 보고 관련 업무 자동화	행정 업무 효율화, 교육자 업무 부담 감소
캠퍼스 안전	보안 피드와 보고서를 분석하여 이상 징후 식별 및 적시 경보 생성	안전 관리 강화, 사고 예방
진로 지도	학생의 관심사와 강점을 바탕으로 전공, 강좌, 진로에 대한 맞춤형 추천	진로 선택 지원, 학생 만족도 향상
교육과정 설계	교육자들이 체계적인 교육과정과 수업 계획을 개발하는 것을 지원	교육 품질 향상, 커리큘럼 개발 효율화
채점 자동화	교육자의 업무 부담을 줄이기 위해 과제에 대한 자동 채점 제공	채점 시간 단축, 객관적 평가
개별화된 피드백	학생의 참여도와 숙련도를 높이기 위한 맞춤형 안내, 코칭, 설명 제공	학습 효과 증대, 개별 성장 지원
맞춤형 학습	각 학생의 수준, 요구사항, 관심사에 맞춘 맞춤형 수업, 과제, 추천 생성	학습 성과 향상, 개인별 최적화
성장 지원	학생들의 과제, 진도, 요구사항을 지속적으로 분석하여 성장 지원 통찰 제공	지속적인 학습 개선, 데이터 기반 교육 지원

주요 사례연구

히타치(Hitachi) AI

대규모 은퇴에 대비해 생성형 AI와 3D 시뮬레이션 영상으로 유지보수·제조 분야의 전문 기술을 차세대 근로자에게 체계적으로 전수

• 배경

  • 일본의 고령화 및 숙련 근로자의 대규모 은퇴
  • 기술(암묵지) 전수 필요성 증대

• AI 시스템 특징

  1. 가상 시뮬레이션
     • 3D 데이터 기반 현장 이미지에 가상 사고(연기·붕괴·변형 등) 투영
     • 현장 발생 가능한 다양한 문제 시나리오 제공
  2. 몰입형 교육 환경
     • 스크린(벽·천장·바닥)·VR 활용 10㎡ 규모 체험, 원격 교육 지원
  3. 문제 해결 지원
     • 가상 공간에서 설비 점검·계측기 사용·상황별 대응법 안내

• 주요 적용 분야

  • 철도(선로·차량 유지보수, 사고 예방 훈련)
  • 발전소(운전·비상상황 훈련, 안전 절차 교육)
  • 제조(설비·품질 관리·생산 라인 운영 교육)

• 기대 효과

  • 경험 기반 암묵지(미세 징후 감지, 노하우 등) 전수
  • 다양한 문제 경험 및 반복 훈련, 실사고 없는 위험 대응 습득

내셔널 그리드(National Grid) AI

하이브 러닝(Hive Learning)과 협력해 영미권 신진 리더 육성을 위한 AI 기반 ‘퓨처 리더스(Future Leaders)’ 프로그램 운영

• 프로그램 목적

  • 청정 에너지 전환 대비, 미래 리더십 역량 강화
  • 60,000개 신규 일자리 및 차세대 시니어 리더 파이프라인 구축
  • 영국·미국 양국 직원 맞춤형 역량 개발

• 주요 과제

  • 기술 격차 및 인재 부족 문제 해소
  • 조직 전체 성장 및 미래 비즈니스 경쟁력 확보

• 프로그램 구성

  • 온라인 동료학습
  • 개인별 코칭
  • 동료 주도 토론
  • 파이어사이드 챗: 벽난로 옆 대화처럼 편안한 분위기에서의 질문과 경험 공유

• 핵심 구성요소
  경력 개발 계획, Hive Learning 플랫폼 활용, 4주 학습 스프린트·6개월 코칭

• 핵심 성과

  • 100% 등록률, 주간 활성율 48%, 2,000건 이상 실행 워크아웃
  • 코치 매칭률 98%, 만족도 94%
  • 리더십 역량(타인/자기 개발·성과 대화) 20%+ 향상
  • 33% 승진률, 참가자 이직률 7%(비참가자 16%), 70% 리더십 준비도 향상

• 특징

  • 디지털 퍼스트·데이터 기반 지속 개선
  • 현장/사무직 모두 접근 가능
  • 양방향 피드백 및 커뮤니티 중심(2,200개 이상 게시물/댓글)

BSH 홈 어플라이언스 그룹(BSH) AI

신세시아(Synthesia) AI 영상 솔루션 도입으로 글로벌 교육 영상 제작 혁신 및 지식 공유 확대

• 도입 배경

  • 전 세계 분산 지식 공유 필요, PDF/슬라이드 기반 교육 한계
  • 전통 영상 제작의 높은 비용·낮은 유연성·현지화 어려움 해결 필요

• AI 기반 솔루션

  • 신세시아(Synthesia) 선정, 핵심 스크립트 작성→아바타·이미지·텍스트·화면 녹화 등 결합하여 손쉽게 교육 영상 제작
  • 140개+ 아바타, 통합 편집 기능, 업데이트 및 현지화 용이

• 도입 성과

  • 외부 영상 제작 비용 70% 절감
  • 학습 참여도 30% 향상
  • 웹 기반 교육 3만 회 이상 시청
  • 500명+ 직원 주도 활용, 6만 명 글로벌 직원 간 지식 공유·전문성 강화

• 특징 및 시사점

  • AI 기반 콘텐츠로 교육 효율·품질·비용 절감 동시 달성
  • 대규모 조직의 글로벌 지식 전파·공유 가속화
  • 이러닝 혁신의 새로운 표준 제시

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6. 법률 (Legal)

활용방안 요약

활용방안	설명	기대 효과
청구 프로세스	시간 추적과 보고서 생성을 포함한 법률 청구 프로세스 최적화	청구 업무 효율화, 정확성 향상
소송 문서 작성	각 사례의 특성에 맞는 법원 신청, 준비서면, 제출 문서 작성 지원	문서 작성 시간 단축, 품질 표준화
판례법 연구	진행 중인 사건에 대한 통찰을 제공하기 위해 판례와 판결 분석	법적 근거 강화, 연구 효율성 향상
계약서 분석	과거 계약서와 문서의 대규모 라이브러리에서 주요 조건, 조항, 통찰 추출	계약 검토 속도 향상, 리스크 식별 강화
계약서 작성	특정 조건과 당사자에 맞춘 맞춤형 계약서 신속 생성	계약 작성 효율화, 맞춤화 수준 향상
문서 검토	법적 증거 개시를 위해 대량의 문서를 스캔하고 관련 구절 강조	증거 수집 효율화, 중요 정보 식별 강화
실사	합병, IPO, M&A 등의 중요한 거래나 투자 전에 계약서나 자료 검토 신속 처리	거래 완료 시간 단축, 리스크 평가 강화
회의록 작성	고객 미팅의 주요 내용, 실행 항목, 시사점 요약	회의 효율성 향상, 후속 조치 명확화
리스크 평가	잠재적 법적 리스크와 완화 방안을 식별하기 위해 거래, 계획, 전략 검토	법적 리스크 관리 강화, 예방적 대응 가능

주요 사례연구

Am Law 100 로펌 LegalMation 도입

AI 기반 문서 자동화로 법무 서비스 효율과 경쟁력을 대폭 강화

• 도입 배경

  • 연간 5,000건 이상 고용 관련 소송, 전국 단위 서비스
  • 대량 소송의 가격 경쟁, 산출물 일관성 부족 등 과제
  • 대체 수수료 체계 경쟁력 및 시장점유율 확대 필요

• AI 솔루션 도입

  • LegalMation의 분석∙문서 자동작성 도구 도입
  • 답변서, 적극적 항변, 초기 증거개시(제출 요청, 질의서 등) 자동생성
  • 여러 관할권・사건 유형에 실전 적용

• 도입 효과

  • 건당 문서 준비 시간: 6~8시간 → 1시간 미만(변호사 검토 포함)
  • 주요 소송업무 80% 이상 시간 절감
  • 품질 표준화·일관성 확보, 신속 처리
  • 대량 사건의 수익성 개선 및 경쟁력 강화, 전국 고객 확대
  • 변호사 업무 효율·만족도 향상, 차별화된 마케팅 효과

렉시스넥시스(LexisNexis) AI

생성형 AI를 법률 연구와 판례 검색에 통합, 효율성과 신뢰성 극대화

• 도입 배경

  • ChatGPT 등장 이후 법률계 AI 활용 본격화
  • 뉴욕 변호사 가짜 판례 인용 사건 등 신뢰성 이슈 부각
  • 방대한 판례 데이터베이스 신속 검색 및 문서 자동화 필요

• AI 도입 현황 및 전략

  • 변호사 1,000명 대상 조사: 84%가 AI 영향력 긍정 인식
  • 문서 작성, 판례 검색, 반복 업무 자동화 목표
  • 자체 법률 데이터셋과 최신 데이터베이스로 LLM 학습
  • 결과의 출처표시 및 출처 추적 기능 제공, 변호사 직접 검증 지원
  • 환각 방지 위해 데이터베이스 기반 실제 판례만 인용
  • 6개 고객사와 시범 운영, 사용자 피드백 반영

• 주요 성과 및 차별점

  • 관련성 높은 판례·선례 신속 제공, 문서 업무 혁신
  • 100% 정확성·안전성 강조, 변호사 징계·오인 방지
  • 실시간 업데이트, 신뢰 가능한 법률 결과 제공
  • 전문 법률 데이터, 고객 신뢰, 실시간 피드백 통한 시스템 고도화

폴리 앤 라드너(Foley & Lardner) AI

AI 기반 계약 검토 시스템 도입으로 법률 서비스의 신속성·정확성·운영 효율 모두 혁신

• 도입 배경 및 목표

  • 계약 검토 속도 및 정확성 향상, 리스크 완화
  • 대량 계약의 신속·정확 검토, 고객 서비스 질과 비용 효율 동시 추구

• AI 솔루션 및 주요 기능

  • ThoughtRiver와 협력, ‘Foley Equipped’ AI 기반 검토 플랫폼 개발
  • 머신러닝 기반 검토, 수백 개 템플릿·합의서 통합
  • MS Word 애드인, 자체 플레이북 주석, 모델 계약 언어 및 원클릭 업데이트
  • 고객 셀프 서비스 및 사내 법무팀 직접 접근 지원

• 도입 효과

  • 검토 및 거래 종결 시간 단축, 예측 가능한 정액 요금제 도입
  • 정확·일관성 향상 및 리스크 감소, 운영 비용 절감 및 신규 비즈니스 창출
  • 업계 혁신·기술 선도 법률사무소로 평가, 각종 업계상·후보 선정

• 특징

  • 법률 전문성과 AI 기술의 결합
  • 고객 맞춤형 조항 자동 생성 및 변호사 검증 시스템
  • 계약 분석 서비스 확장, 플레이북 디지털화, 명성·수익원 동시 강화

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7. 구매 조달 (Procurement)

활용방안 요약

활용방안	설명	기대 효과
계약 수명주기 관리	공급업체 계약의 가치를 극대화하기 위해 검증, 승인, 갱신, 재협상을 신속하게 처리	계약 관리 효율화, 계약 가치 최적화
수요 예측	예측, 계절성, 시장 신호, 과거 데이터를 기반으로 미래 공급 수요 예측	재고 관리 최적화, 비용 절감
협상 지원	벤치마킹, 통찰 제공, 챗봇을 통한 공급업체와의 대화로 가격과 계약 협상 지원	협상력 강화, 조달 비용 절감
프로세스 디지털화	반복적인 구매 워크플로우를 자동화하여 더 전략적이고 가치 있는 활동 가능	업무 효율성 향상, 전략적 활동 집중
관계 관리	공급업체 성과 데이터와 상호작용을 분석하여 관계 개선 기회 강조	공급업체 관계 개선, 파트너십 강화
RFP 자동화	특정 구매 요구사항에 맞춘 RFP와 입찰 문서를 신속하게 생성하고 배포	RFP 작성 시간 단축, 적합한 공급업체 발굴
리스크 분석	재무, 운영, 지정학적 이슈, 컴플라이언스 관련 기본 리스크 모니터링 및 경보 제공	공급망 리스크 관리 강화, 사전 대응 가능
공급업체 발굴	역량, 제품, 서비스, 성과 데이터를 분석하여 잠재적 신규 공급업체 식별	공급업체 다변화, 조달 선택권 확대
지출 분석	지출 패턴에 대한 통찰을 얻고, 비용 절감 기회를 식별하며, 구매 전략 최적화	비용 절감, 구매 전략 개선

주요 사례연구

자이커스(Zycus) AI

인지 구매 소프트웨어 선도기업 자이커스, 생성형 AI 기반 '머린 어시스트(Merlin Assist)'로 조달 업무 혁신

• 머린 어시스트(Merlin Assist) 특징

  • MS Teams 통합 AI 챗봇
  • 다양한 LLM(OpenAI/ChatGPT, Bard 등) 활용
  • 단일 인터페이스로 조달 전체 프로세스 지원
  • CPO100 '혁신 솔루션상' 수상

• 개발 및 적용 배경

  • AI를 새로운 인터페이스로 인식
  • 조달 패러다임 전환 및 사용자 지능형 지원 강화
  • 자이커스 AI 위원회 선정 핵심 적용 영역:
    • RFP 생성, 카테고리 전략, 계약 요약, 공급업체 발굴

• 주요 활용 및 고객사

  • 활용 사례 20건+ 개발, 2023년 6월 AI 위원회 의견 반영, 4개월 집중 개발
  • 하이네켄, 다논, 선토리, 델타항공, PwC 등 글로벌 대기업 베타 참여

• 도입 현황 및 계획

  • 미국·유럽 주요 고객 수천 명이 베타 버전 사용
  • 2024년 초 일반 공개, 전략적 조달·데이터 기반 의사결정 지원

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8. 연구 개발 (Research & Development)

활용방안 요약

활용방안	설명	기대 효과
데이터 분석	생성된 코드와 통계 모델을 적용하여 결과로부터 통찰 도출	연구 효율성 향상, 데이터 기반 의사결정 강화
문서 요약	연구 논문과 보고서 모음을 검토하여 핵심 아이디어 종합	문헌 검토 시간 단축, 핵심 정보 추출 향상
가설 생성	데이터와 결과를 분석하여 유망한 새로운 가설과 개발할 개념 생성	혁신적 아이디어 창출, 연구 방향성 제시
지식 관리	새로운 발견을 중앙의 검색 가능한 지식 베이스에 지속적으로 통합	지식 축적 및 공유, 연구 연속성 강화
특허 작성	발명과 발견을 분석하여 상세한 특허 출원서 생성	특허 출원 효율화, 지적 재산권 보호 강화
연구 종합	방대한 문헌과 선행 연구 결과를 신속하게 분석하고 요약	선행 연구 파악 시간 단축, 연구 중복 방지
연구 시뮬레이션	이론과 가정을 테스트하기 위해 저비용 시뮬레이션 실험 수행	실험 비용 절감, 가설 검증 속도 향상
연구 설계	실험과 시험을 위한 견고한 방법론과 프로토콜을 자동으로 개발	연구 설계 품질 향상, 방법론 표준화
동향 예측	문헌과 데이터를 검토하여 미래 방향과 혁신 예측	미래 연구 방향 예측, 전략적 연구 계획 수립

주요 사례연구

압시(Absci) AI

항체 등 생물학적 제제 신약을 "제로샷" 생성형 AI로 설계, 신약 개발 혁신

• 개요 및 협력

  • 압시의 생성형AI플랫폼과 트위스트 바이오사이언스의 DNA 합성 기술 결합
  • 임상 전 신규 치료용 항체 설계·검증 가속화

• 핵심 기술 및 프로세스

  • Absci: 표적 지정 없이 처음부터(제로샷) 항체·생체 분자를 생성·설계
    • 기존 데이터베이스에 없는 후보 물질도 발굴
    • 결합 친화도·안정성 등 최적화, 실제 실험적 검증을 거쳐 빠르게 평가
  • Twist: 고정밀 DNA 합성과 멀티플렉스 유전자 단편 활용
    • 설계된 후보를 신속·정밀하게 물리적 합성, 실험적 테스트로 연결
  • 압시의 AI 신약 설계 → 트위스트의 대량 합성 → 모델링~물리 검증 간소화

• 도입 성과 및 효과

  • 후보 물질 임상 진입 소요 시간 단축
  • 데이터 부족 분야, 난치병 등 기존 방법으로 개발 어려운 질병 치료 가능성 확대
  • R&D 효율성 및 성공 확률 증가

케믹스(Chemix) AI

생성형 AI 기반 자동화 R&D로 전기차 배터리 개발 혁신

• 도입 배경

  • 전기차 배터리의 높은 가격, 소재(코발트 등) 문제, 화재 위험, 충전 시간 및 개발 시간 장기화 등 기존 한계

• AI 활용 전략

  • 샌프란시스코 연구소에서 화학 테스트 및 데이터 수집
  • ‘Mix’ AI 소프트웨어 플랫폼이 대량 실험 데이터를 기반으로 새로운 배터리 설계 자동 제안
  • 인간 개입 최소화, 6개월 만에 기존 대비 300% 성능 향상된 배터리 설계

• 주요 성과

  • UBCO와 협력해 코발트·니켈 미사용 친환경 오토바이 배터리 개발
  • 2024년 전기 스포츠카·오토바이용 고효율 배터리 출시 예정

• 특징 및 의의

  • 기존 리튬이온 배터리 제조 공정 그대로 사용 가능
  • 신공정 없이 데이터 축적과 AI 통계분석으로 지속적인 성능 개선
  • 신약 개발과 유사한 데이터 기반 R&D로 이차전지 산업 혁신 및 시장 경쟁력 강화

암젠(Amgen) AI

NVIDIA DGX Cloud와 BioNeMo를 활용한 AI 기반 단백질 설계 및 생물학적 제제 개발 혁신

• 기업 및 기술 배경

  • 생명공학 선도기업, 관절염·암 등 생물학적 제제 R&D 중점
  • 전통적 신약 개발의 효율성·속도 한계 극복을 위해 AI 도입

• AI 도입 및 활용

  • 대규모 컴퓨팅(DGX Cloud)·생체분자 LLM 및 확산모델(BioNeMo) 적용
  • AI가 신규 분자 설계·평가, 반복 최적화 자동화(생성형 생물학 워크플로우)
  • 효능·안전성·제조가능성 등 기준 충족까지 AI 기반 평가·우선순위화 반복

• 주요 성과

  • 3개월 목표를 4주 만에 달성(개념~사전학습 모델 개발까지)
  • 단일 GPU 대비 엄청난 분석 속도 향상
  • 다중서열정렬(MSA) 20~30배, 사후분석 최대 100배 고속화
  • 단백질 구조 예측 및 신약 발굴 효율 혁신

• 의의

  • AI·슈퍼컴퓨팅 기술 결합으로 신약 개발의 속도와 효율 극대화
  • 신약 후보 도출 및 임상 전 진입까지 혁신적 시간 단축, 바이오 의약 연구의 새 패러다임 제시

도요타(Toyota) AI

설계 스케치와 공학적 제약조건을 결합한 생성형 AI로 자동차 디자인 혁신

• 핵심 혁신

  • 텍스트-이미지 생성 AI에 설계 스케치 및 공기저항, 차체 치수 등 공학적 제약조건을 통합
  • 최적화 이론과 AI 결합으로, 반복적인 디자인-엔지니어링 조정 과정을 단축

• 활용 특징

  • 디자이너가 입력한 스케치·스타일(예: "modern", "SUV-like") 기반 다양한 디자인 자동 생성
  • 공기역학 등 정량적 성능과 미적 요소 동시 최적화
  • 전기차 설계, 신차 개발 등 다양한 적용 가능

• 기대효과

  • 디자인과 엔지니어링의 통합 및 반복 최소화
  • 공기역학 최적화로 전기차 주행거리 향상
  • 차량 개발 기간 단축, 효율성 및 품질 혁신

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9. 영업과 마케팅 (Sales & Marketing)

활용방안 요약

활용방안	설명	기대 효과
자동화된 맞춤 광고 카피라이팅	타겟 고객에 맞춘 맞춤형 광고 생성	광고 효과 향상, 제작 시간 단축
경쟁사 분석	웹과 내부 데이터 기반 인사이트 도출	시장 포지셔닝 강화, 경쟁 우위 확보
맞춤형 영업/마케팅 메시지 생성	고객별 맞춤형 영업/마케팅 메시지 작성	고객 반응률 향상, 개인화 수준 증대
동적 콘텐츠 제작	고객 맞춤형 블로그, SNS, 이메일 콘텐츠 생성	콘텐츠 제작 효율화, 참여도 향상
시장 조사	시장 트렌드, 고객 피드백, 제품 리뷰 신속 분석	시장 이해도 향상, 의사결정 지원 강화
잠재고객 예측 점수화	행동 패턴을 분석해 구매 또는 영업 가능성을 점수화하여 유망 고객 식별	영업 효율성 향상, 전환율 증대
추천 시스템	고객별 교차판매/상향판매 아이템 추천	매출 증대, 고객 만족도 향상

주요 사례연구

알란(Alan) AI

AI 기반 브랜드 디자인으로 혁신적 시각 아이덴티티 및 콘텐츠 생산성 강화

• 기업 배경

  • 디지털 헬스케어 기업, 브랜드 마스코트(마못) 중심 아이덴티티 구축

• AI 도입 과정

  • Dall-E, Stable Diffusion, DreamBooth 등 다양한 생성형 AI 실험
  • 32개 마스코트 3D 이미지로 자체 학습 데이터 구축
  • ControlNet 도입해 스케치 기반 커스텀 이미지 자동 생성, 다양한 스타일 실험

• 성과

  • 이미지 제작 시간 20~60분으로 단축
  • 브랜드 일관성 유지하면서도 독창적·다양한 콘텐츠 신속 생산
  • 내부 문서/슬랙/마케팅 등 다방면 활용, 팀원 교육과 실사용 확대

• 한계

  • 특정 포즈·세부 디테일 구현 한계
  • 일부 장면·구도에선 완성도 저하

• 의의

  • AI가 브랜드·디자인 자산 확장의 강력한 도구로 자리매김
  • 제작 효율성과 시각적 커뮤니케이션 역량 동시 강화

노스페이스(The North Face) AI

AI 기반 마케팅 캠페인 ‘TNF10000 Reasons’로 중국 시장 아웃도어 문화 활성화

• 캠페인 배경

  • TNF100 100km 트레일 레이스 3년 만의 재개
  • FRED & FARID 상하이와 협업, 중국 소비자 타깃

• AI 활용

  • ChatGPT: 트레일에 나서야 할 10,000가지 동기(이유) 자동 생성
  • Midjourney: 각 이유에 맞는 시각적 이미지 콘텐츠 대규모 생산

• 캠페인 구성/성과

  • 2시간 42분 분량의 AI 생성 영상 제작
  • 모간산 TNF100 레이스캠프 대형 인터랙티브 광고판 상영
  • 줌인 가능한 포스터 등 참여형 디지털 콘텐츠 확산

• 혁신 포인트

  • AI 활용으로 개인화·대규모 맞춤형 마케팅 첫 실현
  • 실시간 소비자 참여 및 몰입적 경험 제공
  • AI와 브랜드 메시지 결합의 새로운 사례 제시

Apollo.io AI

OpenAI의 ChatGPT를 활용한 AI 영업 어시스턴트로 맞춤형·자동화된 영업 이메일 혁신

• 협력 및 개발

  • Gong과 협업, ChatGPT 기반 영업 AI 어시스턴트 개발
  • 고객 접촉 신호(관련 뉴스, 투자 등) 자동 분석 → 맞춤형 이메일 자동 생성

• 주요 기능

  1. AI 이메일 작성 지원
     • 제목/본문 자동 생성, 성공 데이터 기반 최적화
     • 맞춤 오프닝 문장, 응답률 향상
     • 데이터 프라이버시 준수
  2. 텍스트 최적화
     • 강조점 및 길이 조절, 글머리표/단순화, 실시간 재생성 가능
  3. 품질 분석 및 피드백
     • 읽기 난이도/시간 평가, 구조 분석, 90점 이상만 송부 권장
  4. 지능형 개인화
     • 고객 정보, 입사일/기념일 등 실시간 반영 기법
     • 솔루션·관계구축용 메시지 자동 탑재

• 운영 조건 및 활용법

  • 영어만 지원, 일 50건/월 단어수 제한
  • 빠른 초안작성 및 대량 이메일 개인화, 영업 품질 일관성 유지, 신입 교육 활용

• 의의

  • 생성형 AI로 영업 자동화·효율성 혁신
  • 메시지 맞춤화 통한 고객 반응률 및 관계 강화
  • 실질적 업무 자동화와 품질 고도화를 동시에 실현

내러티브 BI(Narrative BI) AI

성장팀을 위한 생성형 AI 기반 데이터 분석 솔루션 출시로 마케팅·영업 전략 혁신

• 주요 기능

  1. 주간 GPT 인사이트
     • 자연어로 성장 기회·저성과 채널 자동 분석
     • 데이터 소스별 세부 지표 제공
  2. 광고 성과 분석
     • 캠페인별 광고 성과 파악
     • 효율화·최적화 추천, 비용 절감 지원
  3. 성과 분석
     • 최고 성과 채널 및 광고 메트릭스 강조
     • 전환율 개선·순위 제공

• 혁신성

  • 복잡한 데이터를 자연어로 직관적·시각적으로 해석
  • 실행 가능한 인사이트 및 데이터 기반 전략 제안
  • 시장 트렌드·고객 행동 분석→경쟁 정보 수집 및 의사결정 역량 대폭 향상

• 의의

  • 영업·마케팅팀 실무에 즉시 활용, 데이터 기반 경쟁력·전략 수립에 혁신 기여

앨리 파이낸셜(Ally Financial) AI

자체 LLM 기반 AI로 마케팅 업무 혁신 및 시간·비용 최적화

• 도입 배경

  • 2023년 자체 AI 챗봇(Ally.ai) 출시
  • 보안성 높은 자체 데이터·클라우드 기반 개발
  • 마케팅 워크플로우 자동화·효율화 목표

• 성과 및 효과

  • 마케팅 업무 시간 34% 단축, 연간 약 3,000시간 절약
  • 프롬프트 유용성 87%, 답변 정확도 81%
  • 팟캐스트 기사화(4→1시간), 광고문구/영상 스크립트/SNS/SNS/SEO 등 마케팅 전 프로세스 자동 지원
  • 품질 및 데이터 분석까지 지원

• 활용 사례

  • 반복적·단순 업무 자동화
  • 고부가가치 마케팅 기획·분석 집중 가능
  • 효율성 및 마케팅 성과 동시 개선

• 의의

  • 생성형 AI 내재화로 운영 효율·성과 혁신, 보안성과 비용 경쟁력 동시 확보

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10. 서비스와 지원 (Service & Support)

활용방안 요약

활용방안	설명	기대 효과
케이스 요약	문의/불만 내용, 처리 과정, 해결 방안 등 사례 이력 검토 및 요약	업무 효율성 증대, 지식 축적
챗봇 제작	지식 베이스 연결된 24/7 일반 지원 문의 처리용 대화형 챗봇 구축	고객 만족도 향상, 운영 비용 절감
챗봇 학습	고객 상호작용과 피드백을 통한 지속적 학습으로 챗봇 성능 개선	서비스 품질 개선, 정확도 향상
커뮤니티 관리	온라인 커뮤니티 콘텐츠와 대화 모니터링으로 적절한 행동 보장	브랜드 이미지 보호, 고객 신뢰도 증가
콘텐츠 제작	사용자 지원을 위한 문서, 사용법 가이드, 문제해결 지침 등 동적 생성	지원 효율성 증대, 일관된 서비스 제공
FAQ 자동화	각 제품과 사용자에 맞춤화된 FAQ 문서 생성	고객 자가 해결율 증가, 문의량 감소
감성 분석	사용자 피드백, 댓글, 리뷰 스캔으로 만족도와 문제점 파악	서비스 개선 방향 도출, 고객 경험 향상
티켓 분류/전달	지원 티켓 분석 및 분류하여 적절한 경로로 전달	처리 속도 향상, 업무 분배 최적화
티켓 해결	지식 베이스 문서, 잠재적 해결책, 조치사항 제안으로 효율적 문제 해결	해결 시간 단축, 고객 만족도 개선

주요 사례연구

라임(Lime) AI

Forethought의 AI 솔루션 도입으로 글로벌 고객지원 혁신 및 응답 속도 대폭 향상

• 도입 배경

  • 250개 도시, 전기 자전거/스쿠터 공유 서비스 운영
  • 기존 수동 지원, 다국어・중요도 기반 우선순위 부족 등 한계

• AI 솔루션 적용

  1. 트리아지(Triage)
     • 언어 및 심각도 기준 자동 티켓 분류・우선순위 설정
     • 전체 티켓의 98% 자동 태깅
  2. 솔브(Solve)
     • 자동 답변 시스템으로 이메일/웹 문의 27% 즉시 처리
     • 4개 언어 지원, 방대한 지식DB 자동 검색

• 주요 성과

  • 첫 응답 시간 77% 단축
  • 연간 170만 건 티켓, 250만 건 태그 자동화
  • RPA(로보틱 프로세스 자동화) 워크플로우로 차량/결제 등 반복 이슈 자동처리
  • 복잡한 문의는 상담원 연결, 고객 만족도 및 지원 효율 함께 향상

• 의의

  • AI 도입으로 전 세계 고객 지원 체계의 자동화·속도·정확성 혁신
  • 대규모 운영 및 다국어 환경에서 효과적으로 활용

프레시(Freshly) AI

AI 자동완성 솔루션 '타입지니(TypeGenie)' 도입으로 고객지원 업무 효율화 및 응답시간 단축

• 도입 배경

  • 건강식 배달 서비스 급성장, 고객 문의 증가
  • 상담원 80명 이상 운영, 교육 및 품질 관리 부담

• 적용 솔루션

  • AI 기반 답변 자동완성(TypeGenie), 젠데스크와 연동
  • 기존 고객 티켓 데이터 학습, 상황 맞춤 응답 추천

• 성과

  • 평균 처리 시간(AHT) 13.66% 단축
  • 상담원당 하루 100회 이상 활용, 숙련 상담원 1~2시간/일 절약
  • 반복 문의·다중 채널 동시 처리 효율 높임, 톤앤매너 유지

• 의의

  • 신규 상담원 교육 및 적응기간 대폭 단축
  • 일관성·응답 품질 강화, 전체 고객지원 서비스의 생산성 향상

넥스트도어(Nextdoor) AI

OpenAI 기반 '친절한 재작성' 기능으로 온라인 커뮤니티의 부정적 게시물 순화 유도

• 배경

  • 온라인 커뮤니티의 유해성 논란과 플랫폼 이미지 개선 요구
  • 2019년부터 '친절 알림' 등 소통 품질 개선 노력

• AI 솔루션

  • OpenAI로 학습된 챗봇이 부적절한 표현 자동 감지
  • AI가 더 친근하고 적절한 대체문구와 이모지, 맥락까지 추천
  • 10년간 커뮤니티 운영 데이터 반영

• 특징

  • 사용자가 수정 여부를 직접 선택
  • 각 상황에 맞는 맞춤형 제안
  • 향후 소상공인 추천 등의 기능 확장 계획

• 혁신성

  • 경고 대신 구체적 개선안 제시
  • 비판적이기보다는 건설적·친절한 커뮤니케이션 유도
  • 커뮤니티 내 긍정적 소통 분위기 강화 및 플랫폼 신뢰도 제고

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11. 공급망 (Supply Chain)

활용방안 요약

활용방안	설명	기대 효과
이상 감지	주문, 재고, 배송 및 기타 데이터에서 문제 신호 식별	리스크 조기 발견, 손실 방지
수요 예측	과거 추세, 계절성, 프로모션, 시장 상황 분석으로 정확한 예측	재고 최적화, 고객 만족도 향상
재고 최적화	제품 특성, 수요 예측, 제약조건 기반 최적 정책 수립	비용 절감, 효율성 증대
물류 최적화	운송 경로, 창고 작업, 네트워크 계획으로 비용 최소화와 효율성 극대화	물류 비용 절감, 배송 시간 단축
조달 인사이트	가격 동향, 공급업체 리스크, 시장 역학 분석으로 조달/소싱 전략 수립	조달 비용 최적화, 공급업체 관계 개선
생산 계획	수요, 재고, 생산능력, 리드타임 등을 고려한 최적 일정 수립	생산 효율성 향상, 자원 활용도 증대
프로세스 자동화	반복적인 계획, 문서화, 모니터링 등 공급망 작업 자동화	인력 비용 절감, 오류 감소
리스크 평가	중단과 지연 관련 위험 지속 평가 및 대응책 제시	공급망 안정성 향상, 연속성 보장
공급업체 분석	성과, 역량, 재무 건전성 등 평가로 선정/관리 개선	공급업체 품질 향상, 파트너십 최적화

주요 사례연구

Audi AI

Scoutbee의 AI 솔루션으로 친환경 전기 견인 차량 공급업체 발굴 혁신

• 배경

  • 디젤에서 전기 모터 기반 견인 차량으로 친환경 전환 추진
  • 틈새 시장 내 신규 공급업체 발굴 필요
  • 기존 조달 프로세스의 장기화·비효율성 극복 목표

• AI 도입

  • Scoutbee AI로 Audi 요구에 맞춘 57개 잠재 공급업체 신속 발굴
  • 7곳에서 실제 제안 접수, 기존 방식 대비 180배 많은 공급업체 이력 조사
  • 소요 시간은 단 6시간, 프로젝트 전체 진행은 7주 만에 완료

• 성과 및 의의

  • 대폭적인 시간·노력·비용 절감
  • 복잡한 솔루션 소싱 효율화 및 공급망 투명성 향상
  • 친환경 전략 실현을 위한 신속·정확한 공급업체 확보

Jai Infoway AI

공급망 관리에 생성형 AI를 도입해 운영 효율, 비용 절감, 고객 만족을 모두 높인 사례

• 도입 배경

  • 글로벌 경영 환경 변화, 리더 고령화, 파트너 네트워크 다양화 등 복잡성 증가
  • 기존 방식의 한계를 극복하고자 AI 활용

• 주요 적용

  • 대량의 공급망 데이터를 AI로 분석하여 수요 예측, 재고 관리, 공급업체 성과 파악, 생산·물류 경로 자동 최적화, 위험 조기 감지
  • 운영 단계별로 예측과 자동화로 비용 및 시간 절약

• 성과

  • 운영 비용 절감 및 신속한 재고 보충
  • 공급망 위험 사전 파악으로 예기치 못한 문제 감소
  • 정확한 예측과 신뢰성 높은 배송이 고객 만족으로 이어짐
  • 자동화 덕분에 전반적 업무 효율 크게 향상

• 특징 및 주의점

  • AI 활용은 데이터 품질과 기존 시스템과의 통합, 변화관리, 윤리적 이슈에 대한 적극적 대처와 준비 필수

• 의의

  • Jai Infoway는 생성형 AI로 복잡한 공급망 관리 문제를 실질적으로 혁신하며, 미래 경쟁력을 마련한 대표적 사례로 평가됨

도요타(Toyota) AI

Fusion 360 생성형 설계로 자동차 좌석 프레임 혁신

• 핵심 내용

  • 도요타는 Autodesk Fusion 360의 생성형 설계 기술을 활용해 자동차 좌석 프레임을 새롭게 설계
  • AI가 무게, 강도, 편안함, 제조 방식 등 다양한 조건을 반영하여 인간 디자이너가 상상하기 힘든 다양한 디자인 옵션을 자동 산출

• 성과 및 효과

  • 새로운 좌석 프레임: 기존보다 더 가볍고 강하며 제작비 절감
  • 환경 영향 최소화: 재료 사용량 감소, 친환경 제조 공정 적용
  • 인체공학적이면서도 뒷좌석 다리 공간을 넓힌 설계 실현
  • 설계 및 평가를 시뮬레이션으로 신속 반복, 디자인·엔지니어링 경계 확장

• 의의

  • 생성형 AI 설계가 기존 디자인 한계를 뛰어넘도록 지원
  • 자동차는 물론 다양한 산업에서 혁신적 설계 도구로 확산 가능성 확인
  • 미래에는 AR/VR, 3D프린팅 등과 결합해 더욱 최적화된 생산 환경 구현 전망

CIMC Smart Pallets AI

생성형 설계 기술로 해상 물류 장비 혁신 및 스마트 공급망 구축

• 배경

  • 전통적인 해상 물류 산업, 디지털 혁신 필요성 대두
  • 초기 1세대 팔레트 박스의 품질 한계와 경쟁력 약화

• 혁신적 접근

  • Autodesk Fusion 360의 생성형 설계 기술 적용
  • 설계·제조 조건 입력 후 AI 기반 알고리즘으로 소재·구조를 최적화, 다양한 설계 옵션 자동 생성
  • 2D/3D 통합 디지털 설계로 개발 주기 대폭 단축(최대 2년→4개월)

• 성과

  • 2세대 고무 팔레트 박스: 강성 20% 증가, 변형 가능성 80% 감소
  • 적재 효율·압축비·공차 적재 등 주요 지표 개선
  • 산업 특허 3건 확보, 고품질 제품 신속 출시
  • R&D·제조 비용 절감 및 출시 속도 향상

• 의의

  • 생성형 설계와 디지털 혁신이 해상 물류·운송 공급망의 효율성, 지속가능성, 성장 전략을 근본적으로 변화시킨 대표 사례

Amazon × Adobe Firefly AI

AI 기반 창의적 이미지 생성 도구로 물류 창고 레이아웃 실험

• 도입 동기

  • 연휴 시즌 물류 급증에 대응해 창고 레이아웃 최적화 방안 탐색
  • Adobe Firefly AI 도구(일러스트레이터 재색상화, 포토샵 생성형 채우기 등) 실험적으로 적용

• 실험 과정

  • Photoshop에서 창고 사진 가장자리를 AI로 확장
  • 컨베이어 벨트와 패키지 등 물류 이미지를 AI가 자동 생성해 시각적 시나리오 작성
  • AI가 생성한 이미지에서 비정상적 형태나 위치 오류 등 한계 확인

• 성과와 한계

  • Firefly AI는 배경 확장, 창작 실험 등에 유용하지만
  • 물류 현장처럼 정밀성·현실성이 요구되는 분야에선 실제 관리자·전문가의 역할을 대체하기엔 한계
  • 실험적이고 창의적인 아이디어 도출엔 적합, 실무 최적화에는 추가 개선 필요

• 의의

  • AI 이미지 생성기의 물류·운영 설계 잠재력을 탐색한 실제 사례
  • 창의적 문제 해결엔 유용하나, 현실 적용에는 조정 및 감독 필수

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