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안녕하세요, KSUG Admin입니다.

"[3월 KSUG 패널 토크] 중견/중소기업을 위한 최적의 솔루션 대안” 세션이 많은 SAP 사용자 여러분의 관심 속에 마무리 되었습니다!

KSUG 온라인 패널 토크 세션의 시청자 여러분께서 남겨 주신 질문에 대한 패널 분들의 답변을 올려 드립니다.

이번 패널 토크에서 궁금했던 점을 풀어 보세요!

1. AI 에이전트 솔루션이 기존 엑셀 기반의 데이터 처리보다 어떤 점에서 더 효과적인지와 SAP SuccessFactors를 활용한 HR 혁신 사례 중, 중소기업에서도 부담 없이 도입할 수 있는 핵심 기능이 궁금합니다.

[다큐브] 회사 내 데이터를 엑셀 또는 구글 독스로 직원들끼리 공유하는 경우가 많습니다. 이 경우에는 1) 권한 관리, 2) 데이터 보안, 3) 버전 관리 및 로그 관리 등이 불가하고, 데이터 기반 인사이트를 얻기 위해서는 데이터 정제 작업도 필요합니다. 다큐브가 제공하는 AI 에이전트 솔루션을 도입하시게 되면 1) 자연어 기반으로 질문하고 데이터에 대한 인사이트를 획득하고, 2) 사용자별 권한 및 로그 관리가 가능하고, 3) 높은 보안을 보장합니다. 

[코오롱베니트] SuccessFactors 기능 중에 중소기업이 부담 없이 시작할 수 있는 추천 기능은, 기본 인사 데이터를 관리하는 Employee Central(EC) 모듈입니다. 기존에 엑셀로 관리하시던 직원 데이터를 한 번 정리해서 EC에 올리면, 직원 이력 관리나 근태, 휴가 같은 업무 처리가 정말 편해집니다. 또 성과 관리를 위한 성과 및 목표(Performance & Goals) 모듈은 비용 대비 효과가 뛰어나서 중소기업에서도 많이 사용 중이니 참고하시면 좋겠습니다.

2. SAP ERP를 사용하면서 AI 기반 자동화가 가능한 대표적인 업무 프로세스에는 어떤 것이 있을지요

[다큐브] SAP와 아직 협력한 경험은 없다는 것을 전제로 참고 부탁드립니다. 저희 NL2SQL 조회 에이전트를 도입하시게 되면, 모듈 별로 찾아 들어가시는 내용을 하나의 채팅 인터페이스에서 자연어로 쉽게 조회할 수 있다고 이해해주시면 좋을 것 같습니다.

3. 기업의 ERP, CRM 등 데이터 가공에 대한 업무 AI 에이전트를 최적화하기 위한 주요 요소는 무엇인지요? 업무에 대한 정확도와 고도화를 위한 지원 방안과 업무 지원 범위는 어떻게 되는지요?

[다큐브] 데이터 분석부터 정제, 에이전트 아키텍쳐 설계, 서버 도입까지 최장 2달 정도 소요됩니다. 고객사 분들이 하실 일은 인사이트를 얻고 싶은 데이터를 최대한 하나의 테이블로 모아주시고, 혹시 기업 내부 시스템과 API 연동을 하고 싶으실 경우 API 개발만 진행해주시면 됩니다. 나머지 일은 서버 구축까지 다큐브가 지원합니다. 

4. AI 에이전트를 활용한 엑셀 자동화가 실제 업무에서 어떻게 적용될 수 있는지 구체적인 사례를 소개해 주실 수 있나요?

[다큐브] 저희가 중견 기업인 W사와 PoC 진행 중인 사례입니다. W사에서는 4개 정도의 주력 구독형 제품을 보유하고 있는 기업으로, 해당 제품들의 고객 관리 니즈가 존재했습니다. 저희 솔루션 도입 전에는 보안이 필요한 데이터를 구글 독스 형태로 직원들끼리 공유했습니다. 주 사용층은 영업직 직원들로, 외근 중에 구글 독스에서 가령 ‘XXX사가 지금 우리 고객이야? 어떤 상품을 구독하고 있어?”와 같은 질문에 대한 답을 얻기 힘든 것이 애로사항이었습니다. 

저희 솔루션 도입으로 자연어 기반으로 CRM 데이터 조회/분석이 가능해졌습니다. 그 뿐 아니라, 자체 데이터에 전체 산업 데이터를 결합해서 “현재 제조업 상위 50개 기업 중에서 우리 상품의 침투율이 어느 정도야?”와 같은 질문에도 답변을 드리고 있습니다. 이는 새로운 마케팅 타겟 발굴에 탁월한 효과가 있는 것으로 평가하고 있습니다. 

5. 다큐브 QV-1에 대한 질문입니다. 대략적으로 예를 들어 경비처리 데이타 수집과 같은 에이전트 구축시 QV-1를 도입하여 구축하는 기간은 어느정도 소요되고, 다큐브에서 구축시 지원되는 기술지원 범위는 어느정도인가요?

[다큐브] 경비처리 관련 DB가 회사에 이미 쌓여있다는 전제 하에, 데이터 분석부터 정제, 에이전트 아키텍쳐 설계, 서버 도입까지 최장 2달 정도 소요됩니다. 고객사 분들이 하실 일은 인사이트를 얻고 싶은 데이터를 최대한 하나의 테이블로 모아주시고, 혹시 기업 내부 시스템과 API 연동을 하고 싶으실 경우 API 개발만 진행해주시면 됩니다. 나머지 일은 서버 구축까지 다큐브가 지원합니다. 

6. SAP SuccessFactors가 다른 SAP 시스템이나 서드파티 시스템과 어떻게 통합되어 기업의 전반적인 HR 프로세스를 효율적으로 관리하는지와 솔루션을 성공적으로 도입하기 위한 주요 단계와 이를 위해 고려해야 할 사항은 무엇이 있는지 궁금합니다. 그리고 데이터 손상 또는 유출 방지를 위한 보안 전략도 궁금합니다.

[코오롱베니트] SuccessFactors는 다른 SAP 시스템이나 3^rd party 시스템과 API 기반으로 손쉽게 연동 가능합니다. 직원정보나 급여 데이터 같은 HR 프로세스를 한 시스템으로 통합 관리하면 업무 효율성이 향상됩니다. 또한 성공적으로 도입하려면 처음부터 많은 기능을 한꺼번에 도입하기보다는, 핵심적인 기능을 중심으로 단계적으로 시작하는 걸 권장합니다. 그리고 직원들의 실제 업무 환경과 요구사항을 미리 파악해서 반영하는 게 성공의 포인트입니다. 보안은 SAP가 글로벌 표준으로 철저하게 관리하므로, 사용자 권한 설정이나 데이터 접근 이력 점검만 꼼꼼히 하시면 크게 걱정 안 하셔도 됩니다.

7. 중소기업이 e-어카운팅 경비 처리 시스템을 도입할 때, 고려해야 할 주요 요소는 무엇이고 SAP ERP와의 통합 과정에서 주의할 점이 궁금힙니다

[유니포스트] 도입시 고려 사항으로 적용 범위에서 사전 확인 필요합니다. 적용 대상 고객사에 따라서 E-Accounting 적용범위가 다양하기 때문에 해당 부분 사전 확정 필요합니다. SAP ERP 통합시 SAP 전표 처리 프로세스 가장 중요한 부분 입니다. 해당 프로세스 사전 확정되어야 합니다.

8. MES, PLM, ERP 등을 사용중이지만 아직도 실시간으로 DATA가 원할하게 연계되지 않고 일정시간이 경과 되어야 하는 문제가 있어요 이런 부분을 해결하는 방법은 어떤것이 있을까요?

[유니포스트] 영업, 서무관련팀 협업시 어려움은 업무 R&R 및 적용 프로세스 협의가 가장 어려움 부분이 있습니다. 해당 부분을 주관팀(ex. 회계팀) 에서 기준으로 적요해서 사전 협의, 및 시스템 교육을 통해서 해결 하고 있습니다.

경비처리시스템 커스터마이징 부분은 고객사 적용 범위에 따라서 달라 질 수 있습니다. 일반적으로 적용 기준으로 30% 이내 커스터마이징 발생합니다. 사용자 만족도 부분을 적용 고객사 마다 다를 수 있습니다. 사례 발표 고객사 만족도 4.5(5점 기준)으로 조사 되었습니다.

9. AI 머신러닝, 빅데이터 영역에서 비정형 데이터, 그래프 데이터의 비중과 중요성이 늘고 있는데 이 영역에서 기술발전 방향과 타사 솔루션 대비 차별화 포인트는 어떤것이 있는지요

[다큐브] 다큐브의 AI 에이전트 솔루션 QV-1(큐비원)은 NL2SQL에 특화된 에이전트입니다. 이렇게 설명하면 어려운데, 한 번 더 풀어서 설명하면 자연어로 RDB(관계형 데이터베이스)를 SQL로 조회하는 데에 특화되었다는 뜻입니다. 이것도 어려우니 한 번 더 풀어서 설명하면, 엑셀 같은 형태로 저장되어 있는 보물 같은 데이터를 쉬운 언어로 조회하고, 진정한 의미에서 데이터 기반 의사결정이 있을 수 있게 지원해드립니다.

제가 경쟁사를 다 알지는 못하지만 저희는 정형(SQL로 조회가 가능한 특정한 형식을 따르는) 데이터, NL2SQL이라는 좁은 범위에 집중하고 있습니다. 다른 경쟁사들은 대부분 ChatGPT나 Claude, Grok과 같은 보편적인 LLM을 개발하거나, 그래프와 차트로 보여주는 전통적인 BI(비즈니스 인텔리전스)에 집중하고 있는 것으로 판단합니다. 저희 서비스의 인터페이스는 매우 단순합니다. 화면에 검색창 하나만 존재합니다. 여기에 자연어로 질문하시면 됩니다.

10. AI를 활용해 최적의 결과를 도출하기위해 데이터 수집과 사전 정제 작업등 커스터마이징의 방법론과 원하는 결과 값 도출을 위해 어떤 전문기술과 솔루션이 필요한지 궁금합니다.

[다큐브] AI를 잘 사용하기 위한 가장 큰 조건은 AI에게 업무를 잘 전수해 주는 것입니다. 잘 가르쳐 주기 위해서는 1) 프롬프팅과 2) 파인튜닝이라는 두 가지 기술을 가장 범용적으로 사용합니다. 1)과 2)를 하기 위해서는 고도화된 전문 인력과 GPU 서버가 필요합니다. 

11. 1)이어카운팅 경비처리시스템을 도입함으로써 경비 절감 및 예산 관리를 효율적으로 관리하는 방안은 무엇이고, 그 결과로 얻을 수 있는 비용 절감 효과는 어느정도라고 보시는지요? 2)이어카운팅 경비처리시스템을 통해 출장비 및 업무 관련 경비를 추적하는 과정이 어떻게 이루어지는지요? 그리고 이를 통해 비용 효율성을 높일 수 있는 방안이 궁금합니다

[유니포스트]

1) e-Accounting 시스템 도입에 따른 기대효과는 업무의 효율성, 비용의 투명화, 신속한 데이터 정확성 향상을 통해 효율적인 재무회계 관리입니다. 실제 정량적 비용 점감보다는 정성적으로 타사의 적용사례를 기준으로 AS-IS vs TO-BE 현황을 파악한 결과 Lead time이 72%의 개선이 발생하였습니다.

2) 이어카운팅 경비시스템에서 경비 추척관점보다는 사용 경비에 대해서 적용 사용 여부 및 관련 증빙관리, 회사규정에 따른 정상여부를 관리하는 부분 중점 관리 부분입니다. 그리고 출장비 경비 추척은  출장신청 -> 정산 과정으로 신청대비 정산시 초과 금액 관리가 가능하고, 출장 관련 사용 증빙에서 명확하게 관리 추척이 가능합니다.

12. AI Assistant 기능 사용시에, 원하는 분야나 전문용어 등에 제한하여 생성형 결과를 도출할 수 있도록 학습하는 데이터나 금지어 등의 처리를 통해 원하는 범위 내에서 AI가 생성할 수 있도록 설정이 가능한가요?

[다큐브] AI를 내가 원하는 용도로 설정해서 사용할 수 있냐는 질문이신 것 같습니다. 가능합니다. 그 예가 저희 QV-1 솔루션입니다. 저희 솔루션은 오픈소스 모델에 금융 관련 용어를 가르치고, SQL 쿼리문을 짜는 것을 연습시켜 금융 관련 SQL 쿼리를 잘 짜는 모델로 파인튜닝했습니다. 

13. 클라우드상의 데이터가 방대해지고, 이메일/사진등 비정형 데이터 또한 급격히 증가하게되고 이러한 데이터를 보다 효율적으로 통합 관리할 수 있는 방안은 어떤게 있는지 궁금합니다

[다큐브] AI를 활용해서 데이터를 관리하는 보편적인 관점에서 이야기를 풀어나가자면, 데이터를 관리한다는 것은 결국 조회가 편리하게 정리한다는 의미로 해석할 수 있습니다. 사실 데이터를 잘 조회할 수 있는 툴을 개발하는 것이 데이터를 잘 관리하는 것과 동의어라고 판단합니다. 저희 솔루션 같이 데이터를 조회할 수 있는 솔루션을 도입하는 것이 통합 관리에 가장 좋은 방안이 아닐까 합니다. 

14. 운영효율 개선을 위해 도입시 고려해야할 사항과 운영상 비용 절감 요소는 어떤게 있는지요?

[코오롱베니트] 운영 효율 관점에서 보면 SuccessFactors는 클라우드 기반의 SaaS 방식이라 별도의 유지보수 비용이나 서버 관리 부담이 적다는 장점이 있습니다. 핵심 모듈인 Employee Central(EC)을 우선 도입한 뒤 다른 모듈을 단계적으로 확장하면 리스크도 줄고 도입 부담도 낮아집니다. 복잡한 커스터마이징보다 최대한 표준화된 프로세스를 적용하는 것이 실제 운영할 때 가장 효율적입니다. 또한 직원들이 스스로 인사정보를 관리할 수 있도록 셀프서비스 기능을 활용하면 HR팀의 업무도 줄고 업무 효율도 높아지게 됩니다.

15. 타사 유사 기능 가진 제품 비교시차별화 포인트와 개인정보보호를 위한 saas솔루션의 개선책은 어떤게있는지요

[코오롱베니트] SuccessFactors의 가장 큰 차별점은 직원들이 쉽게 사용할 수 있는 직관적인 UX입니다. 누구나 쉽게 이해하고 접근할 수 있어서 직원 참여도를 높이는 데 효과적입니다. 또한 AI를 활용한 데이터 기반의 의사결정 지원이 가능하고, SAP ERP와 같은 다른 시스템과도 유연하게 연동되어 데이터 관리가 더욱 편리해집니다. 개인정보 보호 측면에서도 데이터 암호화, 역할 기반의 접근 관리, 글로벌 보안 표준 준수와 같은 체계가 잘 갖추어져 있어서 안심하고 사용하실 수 있습니다.

[다큐브] 저희 제품은 다른 AI 솔루션 대비해서 1) 저렴하고, 2) 정확하고, 3) 안전합니다. 1) LLM 모델 경량화를 통해서 필요한 GPU 스펙을 낮춰서 가격을 낮췄고, 2) LLM이 잘 못하는 계산은 파이썬이 하도록 설정해서 할루시네이션이나 오류 없이 정확하며, 3) 외부 LLM을 API로 호출하는 방식이 아닌 오픈소스 모델을 직접 고객분의 내부망으로 넣어드려서 안전합니다.

저희 솔루션은 SaaS로도 개발 중에 있습니다만, 사실 구축형보다는 아무래도 보안은 떨어질 수밖에 없습니다. 이를 보완하기 위해서 고객사 DB와 통신할 때 데이터를 암호화하는 에이전트를 별도로 개발하고 있습니다. 

16. SAP는 S/4HANA Cloud 구축 프로젝트를 추진하고, 안정화 이후에 e-Accounting 등을 추진하는 것이 좋은가요? 아니면 동시에 같이 하는 것이 좋은 가요?

[유니포스트] S/4HANA Cloud 구축 프로젝트 진행하면서, e-Accounting 동시 추진하는 것을 추천 드립니다. e-Accounting 도입 적용시 S/4HANA Cloud 예산관리, FI 영역 동시 수정 할 부분이 있습니다. 만일 안정화 이후 적용시 S/4HANA Cloud 영역에 추가 반영 부분도 별도 고려 하셔야 합니다