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10월 KSUG 뉴스레터 : 

생성형 AI를 기업에서 활용하기 (3)

2024년 10월 29일(화)

 이전 뉴스레터에서는 생성형 AI를 업무에 도입하려는 회사가 직면하는 주요 문제들에 대해 다뤘습니다. 대표적인 문제로는 AI가 그럴듯하지만 틀린 답을 내놓는 ‘할루시네이션’ 현상과 최신 정보가 반영되지 않아 시대에 뒤떨어진 답을 제공하는 이슈가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 기술로서 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 원리와 이를 제공하는 서비스들을 간단히 소개드렸습니다.

 이번에는 기업들이 실제로 RAG를 어떻게 활용하고 있는지에 대해 살펴보겠습니다. 더 많은 사례를 원하신다면, 아래의 활용 분야에 대해 인터넷에서 쉽게 관련 정보를 찾아보실 수 있습니다. 특히 아래와 같은 영역에 생성형 AI를 사용하고자 할 때 RAG가 많이 활용됩니다. 

1. 고객 응대 서비스 향상  
– 고객 서비스 챗봇이나 FAQ에서 정확하고 맞춤형 답변을 제공하기 위함 
– RAG 기반 시스템은 먼저 내부 문서나 지원 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 후 AI가 이를 바탕으로 최신 답변을 생성 
– 특히 신속하고 정확한 응답이 필요한 대규모 콜센터나 고객 서비스에 유용함

2. 효율적인 사내 지식 관리   
– 대규모 조직의 경우 방대한 내부 문서를 효율적으로 관리하고 활용해야 할 필요 있음  
– RAG를 활용해 직원들이 필요로 하는 정보를 빠르게 검색하고 추출하여 최신 정보를 제공할 수 있음. 예를 들어, 기술 매뉴얼이나 제품 정보 업데이트 자료를 검색하고 추출함.
– AI는 추출된 정보를 바탕으로 답변을 생성하여 직원에게 최신 정보를 제공함

3. R&D 정보 지원   
– 연구 부서는 외부의 최신 논문과 연구 결과를 빠르게 분석하고 파악하는 것이 중요 
– RAG를 통해 특정 연구 주제나 기술 분야에 대한 최신 정보를 검색하고 요약하여 연구원들이 효율적으로 새로운 아이디어를 구상할 수 있도록 지원 
– 제약, 생명공학, IT와 같이 기술 발전이 빠른 산업에서 특히 유용

4. 마케팅 및 소비자 트렌드 분석 
– 최신 소비자 트렌드, 소셜 미디어 반응, 경쟁사 활동 등을 RAG로 수집하여 마케팅 전략에 활용 필요 
– AI는 이러한 데이터를 기반으로 트렌드 보고서를 생성하여 마케팅 전략 수립에 활용

5. 문서 작성 자동화 
– 금융, 법률, 컨설팅 산업에서 보고서나 자료 작성을 자동화하는 데 활용 
– RAG는 다양한 데이터 소스를 통해 관련 문서를 수집하고, AI가 이를 요약하여 자동으로 문서를 작성 
– 예를 들어, 최신 판례나 규제 정보를 검색하고 요약하여 리포트를 생성

 RAG는 최신 정보와 데이터를 기반으로 AI가 응답을 생성할 수 있게 해 업무 효율을 높이고 AI의 활용 가치를 극대화합니다. 모델이 업데이트되기를 기다릴 필요 없이 최신 정보를 제공할 수 있으며, 내부 정보가 외부로 유출되지 않도록 관리할 수 있어 보안 측면에서도 유리합니다.

 최근에는 팔란티어(Palantir)와 같은 데이터 분석 및 관리 플랫폼이 RAG와 결합되어 대규모 데이터를 처리하고 시각화하는 데 널리 활용되고 있습니다. 이러한 도구들을 통해 데이터 기반 의사 결정을 더욱 정교하게 내릴 수 있으며, 사용자 맞춤형 인사이트를 제공하는 데 큰 도움이 됩니다. 다음은 이러한 데이터 관리 도구와 RAG의 활용 방안입니다:

1. 실시간 데이터 분석 및 인사이트 생성
– 기업의 대규모 데이터를 통합해 실시간으로 분석하는 도구를 RAG와 결합하여 활용
– 사용자가 입력한 질문에 맞춰 관련 데이터를 검색하고, 이를 바탕으로 이해하기 쉬운 요약이나 인사이트를 생성
– 예를 들어, 공급망 관리 중 특정 부품의 문제 발생 시 관련 데이터를 자동으로 검색하고 원인 및 해결책을 제시  

2. 맞춤형 리포트 생성
– 분석된 데이터를 RAG를 통해 더욱 이해하기 쉬운 형태로 자동 보고서화
– RAG는 보고서 작성 시 데이터베이스나 최근 분석 결과를 검색하여 내용을 보강하여 사용자 맞춤형 리포트 제공 
– 금융 서비스 등에서, 이를 활용해 특정 시장 상황에 대한 종합 분석 보고서를 자동 생성하거나, 위험 요소와 관련된 보고서를 사용자 맞춤형으로 제공

3. 위험 관리 및 예측 모델 강화
– 이러한 도구들은 다양한 위험 요소를 예측하고 관리하는 기능이 강력, RAG와 연계 활용  
– 위험 요소와 관련된 최신 데이터를 지속적으로 검색하고 이를 반영한 예측 모델을 생성
– 예를 들어, 글로벌 공급망에서의 위험 요소를 실시간으로 모니터링하고, 새로 발견된 정보를 통해 더욱 정확한 예측 모델을 제안함

4. 데이터 기반 의사결정 지원 시스템
– 경영진이 의사 결정을 내릴 때 이러한 도구들로 관리되고 있는 데이터를 활용해 RAG가 실시간으로 관련 문서를 검색하고 분석 결과를 요약, 의사 결정의 질을 높임
– 이를 통해 의사결정자는 데이터 기반의 다양한 전략과 그에 따른 영향을 빠르게 파악

5. 고객 맞춤형 피드백 생성
– 데이터 분석 플랫폼의 데이터를 기반으로 고객별 맞춤형 피드백이나 인사이트를 자동 생성 
– 예를 들어, 금융 서비스에서 특정 고객의 투자 성향을 분석 및 투자 전략을 제안, 제조에서는 제품 사용 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스 추천이나 유지보수 일정 생성  

 이와 같이 데이터 관리 플랫폼을 RAG와 결합하여 활용하면 데이터 분석을 더욱 정교하고 유연하게 수행할 수 있으며, 사용자 맞춤형 정보를 제공하는 데 큰 도움이 됩니다.