과제: 보고 프로세스의 효율성과 적합성 향상

해결 방안: 기존의 시맨틱 계층 및 리포팅 프레임워크에 통합된 AI 기반 솔루션, 자체 개발한 생성형 AI 프레임워크를 통해 높은 신뢰성 확보 및 인사이트 추출 자동화

주요 성과:

• 더 빠르고 정확한 의사결정 지원
• 기술 역량에 대한 의존도 감소, 더 많은 사용자가 직접 활용 가능
• 피드백과 지속적인 업데이트를 통한 정보의 적합성과 정확성 향상
• 운영 효율성 증대
• 자연어로 비즈니스 결론을 도출할 수 있는 동적 리포트 및 인사이트 생성

해당 기업이 직면한 과제는 전통적인 보고 방식에 대한 의존에서 비롯되었습니다.
이러한 방식은 시간이 많이 걸리고, 유연성이 부족하며, 전문적인 기술 역량이 필요하다는 단점이 있었습니다.
이들은 가장 중요한 KPI를 해석하는 데 도움을 주고, 대화형 보고 인터페이스를 통해 의사결정을 지원하는 시스템이 필요했습니다.
무엇보다도, 보고서에서 도출된 인사이트가 기술 전문가의 도움 없이도 사용자가 바로 활용할 수 있는 형태여야 했습니다.

SDG Group는 이 과제에 대응하기 위해 고급 자연어 처리(NLP) 기능을 통합하고, 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 비즈니스 사용자가 데이터와 상호작용하는 방식을 변화시켰습니다.
이를 실현하기 위해, 사용자 친화적인 대화형 어시스턴트와 인사이트 생성을 위한 인지 엔진을 개발했으며, 이는 기존의 시맨틱 계층 및 리포팅 프레임워크와 완전히 통합되어 있습니다.
목표는 고급 기술 지식 없이도 자연어를 사용해 데이터 질의가 가능하도록 하는 것이었습니다. 사용자는 제품, 지역, 또는 기간을 지정함으로써 자신의 분석 대상을 정의할 수 있습니다.
그 결과: 사용자는 더 많은 권한을 갖게 되고, 데이터 접근은 간소화되며, 제공되는 정보가 항상 정확하도록 여러 보안 메커니즘과 보호 장치가 통합됩니다. 또한, 기업 수준의 환경에서 데이터 환각(hallucination)이나 유출을 방지하는 것의 중요성도 인식하고 있습니다.

인지 엔진은 Snowflake 데이터 플랫폼에서 관련 데이터를 액세스하여 실시간으로 실행 가능한 인사이트를 생성합니다.
어시스턴트는 관련된 핵심성과지표(KPI)를 스캔하고, 사용자 맞춤형 자동 보고서를 생성하여 사용자가 의사결정을 뒷받침할 수 있는 구체적인 인사이트를 제공합니다. 이 시스템은 피드백 루프를 포함하고 있어, 사용자가 반복적인 과정을 통해 결과를 점점 정교하게 조정할 수 있으며, 이를 통해 인사이트의 정확도가 지속적으로 향상됩니다. 이러한 방식은 시간이 지남에 따라 데이터베이스의 지속적인 개선을 가능하게 하며, 그 적합성과 정확성 또한 향상시킵니다. Amazon Bedrock은 강력한 AI 인프라를 제공합니다.

• 사용자는 질의를 직접 입력하거나, 미리 정의된 인지형 대시보드 및 분석 차원을 선택하여 결과를 필터링합니다.
• 인지 엔진은 해당 질의를 이해하고, Snowflake에 안전하게 저장된 기업 데이터를 접근하여 트렌드, KPI 및 기타 관련 인사이트를 분석합니다.
• AI 시스템은 이 인사이트를 기반으로 맞춤형 자동 보고서를 생성하여, 팀이 더 빠르고 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
• 사용자는 자연어로 피드백을 주거나 질의를 수정하며, 이를 통해 AI의 결과 제공 능력은 지속적으로 향상됩니다.