AI
비즈니스와 기술을 연결하는 AX 파트너
AI 구축
전략을 실행으로, 아이디어를 시스템으로
AI가 자율적으로 문제를 판단함과 동시에 문제를 해결하기 위한 작업을 실제 수행할 수 있는 역량을 갖춘 AI 에이전트 기술이 차세대 AI 솔루션으로 주목받고 있습니다.
고객의 복잡한 업무 프로세스를 기반으로 한 차원이 다른 AI 에이전트를 공급합니다.
고객의 복잡한 업무 프로세스를 기반으로 한 차원이 다른 AI 에이전트를 공급합니다.
응답형 AI에서 실행형 AI로 전환
AI에이전트
기능
목표 달성을 위한 자율적 행동
의사결정 방식
여러 데이터 소스를 종합하여 최적의 행동 수행 (Proactive)
기술요소
데이터 검색, API 연동, 외부도구 활용
예시
초개인화 자산관리 에이전트, 신용 카드 부정 사용 조사 에이전트 ···
실제 업무를 수행하는 AI 직원
단순답변이 아니라, 실질적인 업무를 주행
AI 챗봇
기능
사용자의 질문의 답변
의사결정 방식
미리 정해진 대화 흐름 기반 응답 (React)
기술요소
룰 기반, 사전 정의된 답변 제공, RAG
예시
ChatGPT와 같은 일반적인 대화형 서비스, 기업용 CS 챗봇 ···
AI 안내 데스크
사용자의 질문에 답하고, 정보제공
LLM (대규모 언어 모델)
기능
방대한 데이터를 학습해 자연어 생성
의사결정 방식
확률적으로 가장 적절한 답변 생성
기술요소
Transformer 기반 자연어 처리
예시
OpenAI GPT-4o,Anthropic Claude 3.5, Google Gemini ···
두뇌
정보를 처리하고 학습하는 AI의 핵심엔진
AI 에이전트의 흐름과 구성 이해하기
AI 에이전트가 제공하는 핵심가치
세부 업무 계획/행동
독립적 판단 및 행동
지속적 성능 개선
협업, Human in the Loop
주요 서비스
구분
대화형 에이전트
업무자동화 에이전트
멀티에이전트 시스템
의사결정 지원 에이전트
정의
자연어로 대화하며 사용자 요청을
이해하고 실행하는 에이전트
반복적이고 정형화된 업무를
자동으로 수행하는 에이전트
여러 개의 전문 에이전트가 협업하여
복합 업무를 처리하는 시스템
복잡한 의사결정 과정을 분석하고
최적안을 제시하는 에이전트
핵심 특징
- 자연어 이해(NLU)
- 맥락 파악 능력
- 사용자 친화적 인터페이스
- 규칙 기반 자동 실행
- 24/7 무인 운영
- 오류율 최소화
- 역할별 전문화
- 에이전트 간 협업
- 복잡한 워크플로우 처리
- 데이터 기반 분석
- 다양한 시나리오 시뮬레이션
- 의사결정 근거 제시
작동 방식
- 1. 사용자 질문 입력
- 2. 의도 파악 및 분석
- 3. 필요 작업 실행
- 4. 자연어로 응답 생성
- 1. 트리거 발생 감지
- 2. 사전 정의된 규칙 실행
- 3. 결과 기록 및 보고
- 1. 업무 분석 및 역할 할당
- 2. 각 에이전트 병렬 실행
- 3. 중간 결과 공유
- 4. 통합 의사결정
- 1. 데이터 수집 및 분석
- 2. AI 모델로 시나리오 평가
- 3. 최적 의사결정안 도출
- 4. 근거와 함께 제시
적용 사례
고객이 챗봇 이용한
보험금 청구 프로세스 시작
제출 서류 자동 분류 및 OCR 처리
- Agent 1 : 약관분석
- Agent 2 : 보험금 계산
- Agent 3 : 이상거래 검증
최종 승인 여부 판단 및 근거 제시
주요 효과
- 고객 만족도 향상
- 24/7 즉시 응대
- 상담 인력 업무 경감
- 처리 시간 70~90% 단축
- 인건비 절감
- 야간/휴일 무인 처리
- 복잡한 업무 완전 자동화
- End-to-End 처리
- 처리 속도 대폭 개선
- 의사결정 정확도 향상
- 리스크 사전 예측
- 판단 근거 투명성 확보
핵심 기술
LLM, RAG, NLP
RPA, 룰 엔진, API 통합
AI Orchestration, 워크플로우 엔진
ML 모델, 예측 분석, 시뮬레이션