AI&YOU #39: 최고의 투자 수익률(ROI)을 자랑하는 4가지 엔터프라이즈 LLM 사용 사례
금주의 통계: LLM은 기업이 비용을 최대 201%까지 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. (출처: Gartner)
이번 주에는 "ChatGPT와 같은 LLM에 기업 데이터 연결하기"에 대한 시리즈를 이어갑니다.
다음과 같은 몇 가지 주요 주제를 살펴볼 것입니다:
- 최고의 ROI를 달성한 4가지 엔터프라이즈 LLM 사용 사례
브랜드의 목소리에 맞게 LLM을 맞춤화할 수 있는 10가지 기업 데이터 소스
기업이 LLM을 사용해야 하는 5가지 이유
Skim AI는 대규모 언어 모델을 데이터에 연결함으로써 얻을 수 있는 상당한 투자 수익률을 잘 알고 있습니다. 저희 팀은 기업이 비용을 절감하고 규모를 늘리며 의사 결정권자에게 인사이트를 제공할 수 있도록 이러한 솔루션을 전문적으로 자문하고 구축합니다. 맞춤형 고객 지원 및 FAQ 에이전트, 자연어-SQL 에이전트, 마케팅 에이전트, 영업 지원 에이전트 등 LLM을 통해 비즈니스 운영을 개선하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음 연락처로 문의하여 상담해 주세요.
AI&YOU #39: 다음 4가지 엔터프라이즈 LLM 사용 사례는 최고의 ROI를 제공합니다.
현대 비즈니스의 역동적인 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 기업 데이터와 통합하는 것은 단순한 혁신이 아니라 전략적 혁명에 해당합니다. ChatGPT와 같은 모델로 대표되는 고급 AI 기술과 기업의 풍부한 데이터 에코시스템의 융합은 데이터 활용성과 접근성의 경계를 재정의하고 있습니다. 기업 데이터를 LLM에 연결하면 그 영향은 혁신적입니다. 기존의 데이터 사일로를 허물어 마케팅, 재무, 인사 등의 부서에서 전례 없는 속도와 효율성으로 데이터에 액세스하고 해석할 수 있게 해줍니다. 이러한 데이터 관리의 혁신은 팀이 실시간 인사이트를 바탕으로 조치를 취하고, 전략적 인력 계획을 수립하며, 전반적인 비즈니스 생산성을 가속화할 수 있도록 지원합니다.1. 고객 지원용 AI 워크맨/상담원 FAQ
다음의 통합 AI 작업자 또는 LLM이 탑재된 상담원을 고객 지원 시스템에 도입하는 것은 고객 서비스의 진화에 있어 중요한 진전입니다. 이러한 AI 기반 상담원은 자주 묻는 질문(FAQ)에 자동으로 정확하게 응답하여 기업이 고객과 소통하는 방식을 혁신할 수 있습니다. FAQ AI 상담원은 기존 지원 시스템이 따라잡기 힘든 수준의 효율성과 정확성을 제공합니다. 방대한 양의 기업 데이터를 선별하여 고객 문의에 즉각적이고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 그 결과 응답 시간이 크게 단축되고 고객 만족도가 높아집니다. 일반적인 질문에 대한 응답을 자동화함으로써 기업은 인적 지원 직원의 업무량을 줄여 인건비를 절감하고 더 복잡한 고객 서비스 문제에 리소스를 재배치할 수 있어 비용 절감 효과도 뛰어납니다.
2. 향상된 데이터 분석을 위한 자연어에서 SQL로의 전환
LLM을 사용해 자연어 처리를 SQL 쿼리로 용이하게 하는 것은 엔터프라이즈 데이터 분석 영역의 판도를 바꾸고 있습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 기존의 데이터 쿼리 및 분석 프로세스를 변화시켜 특히 기술 전문가가 아닌 직원도 더 쉽게 접근하고 직관적으로 사용할 수 있게 해줍니다. 이는 복잡한 SQL 쿼리에서 보다 간단한 자연어 접근 방식으로의 전환을 의미하며, 기업 내 다양한 부서에서 데이터 분석을 민주화합니다. 엔터프라이즈 데이터 시스템에서 자연어에서 SQL로의 변환을 위한 LLM을 적용하면 더 많은 직원들이 데이터 분석에 직접 참여할 수 있습니다. 이러한 변화는 기업에서 흔히 직면하는 데이터 액세스의 장벽을 허무는 데 매우 중요합니다. 쿼리 프로세스를 간소화함으로써 이제 여러 부서의 직원들이 심층적인 SQL 지식이나 IT 부서에 계속 의존할 필요 없이 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 이렇게 향상된 접근성은 더 빠르고 더 많은 정보를 바탕으로 한 의사 결정 프로세스로 이어져 비즈니스 운영의 생산성과 효율성을 크게 향상시킵니다.
3. AI 기반 블로그 및 소셜 미디어 콘텐츠 지원
블로그와 소셜 미디어용 콘텐츠 제작에 LLM이 통합되면서 마케팅 환경이 혁신적으로 변화하고 있습니다. 이러한 AI 기반 도구는 기업 데이터를 활용하여 매력적이고 관련성 높은 인사이트 중심의 콘텐츠를 생성하는 데 전례 없는 지원을 제공합니다. 이러한 혁신은 마케팅 부서에서 고품질의 콘텐츠를 보다 효율적으로 제작하여 타겟 고객의 공감을 이끌어내는 동시에 상당한 시간과 리소스를 절약할 수 있게 해줍니다. 블로그 및 소셜 미디어 콘텐츠 제작에 LLM을 사용하면 마케팅 팀은 방대한 양의 기업 데이터를 활용하여 매력적인 내러티브와 인사이트가 담긴 게시물로 전환할 수 있습니다. 이 프로세스에는 단순한 콘텐츠 제작을 넘어 고객 상호 작용, 시장 동향 및 과거 데이터를 분석하여 흥미를 유발할 뿐만 아니라 비즈니스 목표에 전략적으로 부합하는 콘텐츠를 제작하는 것이 포함됩니다. 그 결과 오디언스의 관심사와 니즈에 직접적으로 부합하는 콘텐츠를 통해 보다 효과적인 마케팅 접근 방식을 구현할 수 있습니다.
4. 영업 지원 및 연락처 매칭을 위한 AI 워커
LLM을 영업 지원 프로세스에 통합하면 영업팀의 운영 및 전략 수립 방식이 크게 발전할 수 있습니다. LLM은 기업 데이터를 분석함으로써 리드 생성 및 연락처 매칭을 크게 향상시켜 보다 정확하고 효과적인 영업 전략을 수립할 수 있습니다. 이러한 통합은 단순한 기술적 도약이 아니라 전환율을 높이고 보다 타겟화된 영업 활동을 펼치는 데 직접적으로 기여하는 전략적 판도를 바꾸는 획기적인 변화입니다. 영업에서 LLM의 활용은 방대한 기업 데이터를 선별하고 분석하여 잠재 고객을 식별하고 가장 적합한 제품이나 서비스와 매칭하는 능력을 중심으로 이루어집니다. 이 프로세스에는 기본적인 데이터 분석뿐만 아니라 고객 행동, 선호도 및 과거 상호 작용을 이해하여 타겟팅된 아웃리치를 위한 포괄적인 프로필을 생성하는 것도 포함됩니다.
기업에서 LLM 기반 혁신 활용하기
FAQ를 처리하는 AI 작업자부터 LLM 기반의 블로그 및 소셜 미디어 콘텐츠 지원에 이르기까지 각 사용 사례는 기업에서 LLM 통합의 다목적성과 영향력을 강조합니다. 이는 단순히 새로운 기술을 도입하는 것이 아니라 데이터를 활용하고 의사 결정을 내리는 방식에 대한 패러다임의 변화를 수용하는 것입니다. 효율성 향상과 비용 절감을 넘어 혁신과 데이터 기반 전략의 문화를 조성하는 것까지 그 혜택이 확장됩니다.브랜드의 목소리에 맞게 LLM을 맞춤화할 수 있는 10가지 기업 데이터 소스
이번 주에는 LLM 브랜드 보이스를 훈련하는 데 사용해야 하는 10가지 중요한 기업 데이터 및 문서 유형에 대해서도 살펴봅니다. 이러한 리소스는 LLM이 브랜드의 복잡성을 이해할 뿐만 아니라 전반적인 마케팅 전략에 맞춰 타겟 고객과 효과적으로 소통하는 데 매우 유용합니다.- 회사 웹사이트 콘텐츠: 브랜드의 정신과 가치를 담은 웹사이트 페이지.
소셜 미디어 게시물: 소셜 플랫폼의 매력적인 대화형 콘텐츠 및 오디언스 상호 작용.
고객 피드백 및 리뷰: 고객 인식 및 브랜드 영향력에 대한 인사이트.
리더십 커뮤니케이션 및 사고 리더십 자료: 회사 경영진의 전략적이고 비전 있는 커뮤니케이션.
마케팅 자료 및 캠페인: 성공적인 커뮤니케이션 전략과 청중 참여를 보여주는 문서입니다.
내부 커뮤니케이션: 브랜드의 내부 정체성을 반영하는 내부 뉴스레터, 메모, 이메일.
영업 및 고객 지원 스크립트: 효과적인 고객 참여를 위한 대화 및 상호 작용.
제품 설명 및 사용 설명서: 제품 및 서비스에 대한 자세한 설명.
비디오 및 오디오 콘텐츠 대본: 대화적이고 역동적인 브랜드 커뮤니케이션을 캡처하는 트랜스크립트.
사용자 가이드 및 FAQ: 일반적인 고객 문의 및 문제를 다루는 문서.
기업이 LLM을 사용해야 하는 5가지 더 강력한 이유
이번 주에는 LLM과 제너레이티브 AI 은 기업 영역에서 없어서는 안 될 필수 요소가 되고 있습니다. 보다 개인화된 상호작용으로 고객 서비스를 혁신하는 것부터 전략적 의사 결정을 위한 데이터 분석의 혁신까지, LLM은 최신 엔터프라이즈 애플리케이션의 기본 도구임이 입증되고 있습니다. 방대하고 다양한 데이터 세트를 처리하고 이해하는 능력은 단순한 기술적 혁신이 아니라 전략적 자원으로, 기업이 점점 더 데이터 중심이 되는 세상에서 새로운 기회를 발굴하고 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원합니다. 향상된 데이터 접근성 및 해석: LLM은 조직 내 데이터 액세스를 민주화하여 다양한 부서에서 방대한 양의 데이터를 쉽게 해석할 수 있게 함으로써 협업과 정보에 기반한 의사 결정 프로세스를 촉진합니다. 고객 상호 작용 및 서비스 간소화: LLM은 문의를 효율적으로 처리하고 개인화된 답변을 제공함으로써 고객 서비스를 크게 개선하여 경쟁이 치열한 시장에서 고객 만족도와 충성도를 높입니다. 혁신과 창의성 가속화: LLM은 고급 역량을 바탕으로 혁신과 창의성을 촉진하여 제품 개발, 마케팅 전략 및 콘텐츠 제작을 지원하는 동시에 지속적인 학습 문화를 장려합니다. 효율적인 콘텐츠 제작 및 관리: LLM은 다양한 콘텐츠 유형의 생성 및 관리를 간소화하여 프로세스를 자동화하고 콘텐츠 마케팅 및 소셜 미디어 관리에 중요한 콘텐츠 관련성을 보장합니다. 비즈니스 혁신과 민첩성 향상: LLM을 통합하면 비즈니스 민첩성과 혁신이 촉진되어 기업이 시장 변화에 능동적으로 적응하고 디지털 혁신 산업에서 새로운 비즈니스 모델을 모색할 수 있습니다.