Highlights
정확한 정보 검색, 활용이 필요한 전 산업 분야에 걸쳐 활용 가능합니다
AI 지식 검색 시스템은 금융, 제조, 의료, 유통, 고객 서비스 등 다양한 분야에 걸쳐 활용될 수 있습니다. 각 산업 특성에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 업무 효율성을 향상시키고 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 문의에 대한 신속한 대응, 복잡한 데이터 분석 및 인사이트 도출, 공급망 관리에서의 정확한 예측 등 다양한 응용 및 활용이 가능합니다.
고도화된 AI 상담 어시스턴트 활용을 통한 업무 효율 증진이 가능합니다
대직원 지식 상담 챗봇 서비스부터 직접적인 외부 고객 상담 업무까지 모든 CS 상담 관련 업무 효율 극대화를 통한 비용 절감이 가능합니다. 사용자의 질문을 실시간으로 분석하여 가장 적합한 정보와 해결책을 제공함으로써, 응답 시간을 단축하고 고객의 만족도를 높일 수 있습니다. 상담 내용 요약, 후처리 자동화 등 업무 수행의 정확도를 높여, 기업의 서비스 품질을 강화하는 데 기여할 수 있고, 투자 종목 검색 및 안내 등 도메인 특화된 형태로 다양한 응용이 가능합니다.
HR, 회계, 지원 부서 등 각종 문의 응대를 자동화, 효율화할 수 있습니다
사내 헬프데스크를 비롯한 각종 현업 문의 응대를 위한 챗봇 구축을 통해 임직원 업무 효율 및 편의성을 크게 높일 수 있습니다. 각종 규정 및 가이드 관련 문의 응대 자동화가 가능하며, 조직 R&R, 담당자 정보 등 각종 데이터의 조합을 통한 다양한 안내를 정확히 수행할 수 있습니다. 또한 환율/주가/금리, 재무제표, 각종 공시 자료 등 외부 사이트에서 크롤링한 데이터 중 지정된 키워드의 검색 및 Q&A가 가능하며, 차트 및 표 형식의 자료를 생성, 관리하는 등 리포팅에 용이합니다.
Features
지식 정보 기반 상담을 위한 비정형 데이터 자산화 Pipeline 구축 지원
기업 내부에 산재된 다양한 문서 등 비정형 데이터의 수집과, AI 활용이 가능하도록 문단 분리 후 지식 DB 를 구축하는 전 과정의 체계 구축을 지원합니다. 비정형 데이터를 통합/정제된 형태로 저장하고, 이를 구조화 해 키워드/의미 단위 색인을 거쳐 정보화 한 자산은 챗봇 기반 검색, 추천 등 다양한 서비스에 활용될 수 있습니다. 이는 AI 지식 검색 시스템 구축 시 선행되어야 하는 과정으로, 검색 결과 퀄리티에 큰 영향을 미치는 부분이기도 합니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조 기반 정확한 검색 결과 제공
Sementic(시멘틱) 검색 및 키워드 검색 기반의 결과가 제공됨으로써, 보다 높은 수준의 답변 생성이 가능합니다. 생성형 AI 기반 문서 검색 결과 기반 여러 자료에 흩어져 있는 질의와 연관된 핵심 내용들을 조합해 답변을 생성하며, 해당 답변이 생성된 근거 문서를 함께 제시해 사용자의 판단을 보조할 수 있습니다. 이렇게 자연어 기반 특정 자료에 대한 질의 응답은 물론, 보고서 등 다수 자료에 대한 분석 및 인사이트 정리에 용이합니다.
수치형 데이터 계산이 가능한 코드 인터프리터 적용 통한 서비스 확대
연산이 어려운 LLM 특성을 고려해, 수치형 데이터 계산이 가능한 코드 인터프리터 기능 적용을 적용하여 서비스 제공 범위를 확대했습니다. 기업 재무제표, 출장관리 규정, 사업 보고서 등 문서 내 수치형 데이터 계산이 필요한 영역에 적용되어 연산이 필요한 Q&A가 실현 가능하게 되었고, 이는 금융 업계를 비롯한 데이터 연산, 분석이 필요한 다양한 영역에 걸쳐 적용이 확대되고 있습니다.
