기업 내 인공지능
자원 부족에 대한 해결책으로서의 인공지능
기업 프로세스에 인공지능을 도입하는 것은 단순한 기술 트렌드를 넘어 특히 인력 부족 상황에서 긴급한 필수 사항이 되고 있습니다. 이번 발표에서는 10명의 HSE 전문가 팀이 지사, 통신 매장 및 자회사를 포함하여 전국 2만 2천 명 이상의 직원을 지원하는 'MegaFon'의 경험을 자세히 살펴봅니다. 이러한 상황에서 일상적인 업무의 자동화는 효율성을 유지하고 연중무휴 24시간 직원 지원을 보장하는 유일한 방법입니다.
음성 비서에서 기업용 챗봇으로
발표자는 고객용 음성 비서(예: Eva)를 구축한 경험이 있는 회사가 이러한 기술을 내부 프로세스로 어떻게 확장했는지 사례를 통해 보여줍니다. 직원의 적응과 교육을 위해 신입 사원이 고객 서비스 표준을 익히는 데 도움을 주는 프롬프터와 가상 멘토가 사용됩니다. 이에 대한 논리적 연장선으로 HSE를 포함한 광범위한 문제에 대해 1차 지원 기능을 담당하는 내부 챗봇 'MegaColleague'가 개발되었습니다.
HSE 분야에서 'MegaColleague'의 작동 방식
이 챗봇은 Telegram을 기반으로 작동하며 다단계 답변 원칙에 따라 구축되었습니다:
- 핵심 요약 답변: AI가 사용자의 요청에 대한 직접적인 답변을 생성하여 불필요한 정보 없이 문제를 빠르게 해결할 수 있도록 합니다.
- 지침 탐색: 봇은 관련 내부 문서 및 규정(예: 구급상자 사용 규칙 또는 개인보호구(PPE) 수령 절차)에 대한 링크를 제공합니다.
- 세부 사항 설명: 시스템은 특정 상황에서 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 설명하여 위반 위험을 줄입니다.
발표자가 언급했듯이 이러한 접근 방식은 너무 간결한 답변으로 인해 자주 발생하는 추가적인 명확화 질문을 피할 수 있게 해줍니다.
도입 단계 및 비즈니스 고객의 역할
챗봇 구축 프로젝트는 단 3개월이 소요되었습니다. 성공의 핵심 요인은 비즈니스 부서(HSE 부서 포함)와 Data Science 팀 간의 긴밀한 협력이었습니다. 이 프로세스에는 다음이 포함되었습니다:
- 지식 기반 구축: 모델 학습을 위한 고품질 지침 및 자료 준비.
- 수동 테스트: 초기 단계에서 전문가들은 매일 수백 개의 질문과 답변을 분석하여 정확성과 법률 준수를 보장하도록 알고리즘을 수정했습니다.
- 자동화 및 분석: 출시 후 시스템은 자동 테스트 모드로 전환되었으며 수동 개입은 최소화되었습니다.
결과 및 발전 전망
'MegaColleague'의 도입으로 상담 채널이 통합되고 응답 대기 시간이 며칠에서 몇 초로 단축되었습니다. 이는 직원의 만족도를 높였을 뿐만 아니라 HSE 전문가의 상당한 업무 시간(연간 수천 시간으로 추산)을 확보하여 전략적 비즈니스 과제에 집중할 수 있게 해주었습니다.
회사의 향후 계획은 정보 지원에서 사전 예방적 조치(에이전트)로 전환하는 것입니다. 즉, 챗봇이 직원의 개별 매개변수를 고려하여 개인보호구(PPE) 주문을 처리하는 등 작업을 독립적으로 수행할 수 있게 됩니다.
이 웨비나에서 배울 내용:
- AI를 활용하여 HSE 전문가 부족을 보완하는 방법은 무엇인가?
- 직원의 질문에 대한 기업용 챗봇의 최적의 답변 구조는 무엇인가?
- 내부 AI 컨설턴트를 개발하고 학습시키는 데 얼마나 걸리는가?
- 비즈니스 부서의 인력으로 챗봇 테스트 프로세스를 어떻게 구성하는가?
- HSE 분야에서 AI 서비스의 개인화가 열어줄 전망은 무엇인가?