AI 및 데이터 솔루션
일상 업무에 녹아드는 AI,
귀사의 데이터 및 비즈니스 시스템과 연결됩니다.
기업에서 AI의 가치는 올바른 권한하에 문서, 레코드, 프로세스와 연결되는 데서 나옵니다. InterCloud는 태국어와 영어로 일상 업무에 녹아드는 어시스턴트, 문서 처리 파이프라인, 분석, 자동화를 구축합니다.
AI 솔루션
귀사 정보를 기반으로 한 어시스턴트와 코파일럿
이 솔루션들은 당사 제품 전반에서 사용하는 어시스턴트인 InterCloud AI와 같은 기반 위에 구축되며, 귀사의 데이터와 접근 규칙을 적용해 배포할 수 있습니다.
지식 어시스턴트
어시스턴트는 정책, 매뉴얼, 계약서, 티켓을 바탕으로 직원과 고객의 질문에 답하며, 근거 문서를 함께 제시합니다. 답변은 질문한 사람의 권한을 준수하며, 사용자가 직접 열어 볼 수 없는 콘텐츠는 공개하지 않습니다.
문서 이해
문서의 수기 데이터 입력을 줄이십시오. 송장, 구매 주문서, 신분증, 각종 양식에서 필드를 추출하고, 수신 우편물을 분류하며, 사람의 검토가 필요한 항목을 표시합니다. 파이프라인은 여러 언어가 섞인 레이아웃과 스캔한 페이지를 포함해 영어 및 태국어 문서로 구축하고 테스트합니다.
애플리케이션 내 코파일럿
업무가 이루어지는 비즈니스 시스템 안에서 초안 작성, 요약, 다음 단계 제안을 제공합니다. 예를 들어 사건 파일 요약, 고객 답변 제안, 이메일 내용으로 미리 채운 양식 등이 있습니다. 사용자는 각 제안을 검토하고 확인하며, 시스템은 무엇이 제안되었고 무엇이 수락되었는지 기록합니다.
언어 지원
직원과 고객은 태국어 또는 영어로 어시스턴트를 이용합니다. 프롬프트, 검색, 평가는 태국어의 단어 구분, 숫자 표기, 격식체를 포함해 두 언어 모두에서 테스트합니다. InterCloud AI Avatar처럼 대화형 채널이 적합한 경우에는 음성 입력과 아바타 인터페이스도 제공합니다.
데이터 분석
관리되는 데이터 기반의 경영 대시보드와 예측
보고 프로젝트는 데이터 품질과 적시성 문제로 실패하므로, 당사는 데이터 파이프라인과 합의된 지표 정의를 먼저 구축하고 대시보드는 그다음에 만듭니다. GlowScale, Orbio, 기존 ERP, 외부 소스의 데이터를 이력을 보존하면서 관리되는 데이터 웨어하우스에 적재합니다.
이 기반 위에 역할 기반 대시보드, 정기 보고서, 분석가를 위한 셀프서비스 탐색 기능을 구축합니다. 데이터가 뒷받침되는 경우 수요, 현금 흐름, 용량에 대한 예측을 추가하며, 각 예측에는 신뢰 구간을 함께 표시합니다.
분석과 AI가 같은 데이터 계층을 공유하므로, 어시스턴트는 지난 분기 지점 실적에 관한 질문에 경영 보고서와 같은 수치로 답합니다.
- 애플리케이션, 데이터베이스, 파일, API에서 중앙 데이터 웨어하우스로 이어지는 파이프라인
- 지표마다 하나의 정의를 문서화하여 모든 보고서에서 재사용
- 정기 발송을 지원하는 경영진, 관리자, 실무용 대시보드
- 데이터가 뒷받침되는 경우 예측과 이상 탐지
자동화
백오피스 프로세스의 반복 업무 감소
대부분의 백오피스 업무는 시스템 사이에서 이루어지는 작은 규칙 기반 단계들의 연속입니다. 당사는 이 연속 작업을 자동화하고, 판단이 필요한 결정은 사람에게 맡깁니다.
워크플로 자동화
건별 업무가 수동으로 챙기지 않아도 진행됩니다. 승인, 리마인더, 에스컬레이션, 상태 업데이트가 귀사 시스템의 이벤트에 따라 실행되며, 모든 단계가 기록되고 규칙을 벗어난 건에는 명확한 담당자가 지정됩니다.
문서 처리
수신 문서가 수기 입력 없이 ERP에 반영됩니다. 송장, 주문서, 양식을 읽어 구매 주문서나 마스터 데이터와 대조한 뒤 전기하며, 예외 건은 검토자에게 전달하여 대기열이 막히지 않도록 합니다.
시스템 간 연동
예약 기반 및 이벤트 기반 연동이 ERP, CRM, 이커머스, 정부 포털 간의 수동 내보내기와 재입력을 대체하며, 재시도와 알림 기능을 포함합니다.
커뮤니케이션
발송된 모든 메시지는 고객 또는 건별 레코드에 기록됩니다. 개인화된 이메일, LINE, 앱 내 메시지를 템플릿과 데이터로 생성하여 정해진 조건에 따라 발송합니다.
프로세스 속의 AI
규칙만으로 부족한 지점에서는 언어 모델이 흐름 안에서 분류, 추출, 초안 작성을 수행하며, 신뢰도 임계값에 따라 결과를 확정하기 전에 사람의 확인이 필요한 시점을 결정합니다.
측정 가능한 성과
각 자동화는 처리량, 사이클 타임, 예외 비율을 보고하므로, 귀사 팀은 자동화가 무엇을 처리하는지, 어디에서 지연되는지, 다음 단계를 자동화할 가치가 있는지 파악할 수 있습니다.
MLOps
출시 후에도 유지 관리와 모니터링이 이어지는 모델과 어시스턴트
모델이나 어시스턴트 프롬프트는 시간이 지나면서 변하는 데이터에 의존하는 소프트웨어입니다. 당사는 이를 그에 맞게 다룹니다. 버전을 관리하고, 평가 세트로 테스트하며, 시스템의 다른 부분과 같은 파이프라인으로 배포하고, 운영 환경에서 모니터링합니다.
평가 세트는 귀사의 해당 분야 전문가와 함께 구성하며, 태국어 사례와 알려진 예외 사례를 포함합니다. 모델, 프롬프트, 검색 단계의 모든 변경은 릴리스 전에 평가 세트로 점수를 매기며, 결과를 보관하여 품질 저하를 계속 확인할 수 있게 합니다.
운영 환경에서는 지연 시간, 비용, 답변 품질 신호, 데이터 드리프트를 모니터링하고, 사용자의 수정 사항을 평가 세트에 반영합니다. 데이터 레지던시 요건이 있는 경우 모델을 귀사 계정의 AWS에서 호스팅할 수 있습니다.
- 릴리스 노트와 함께 버전 관리되는 모델, 프롬프트, 검색 구성
- 귀사 전문가가 검토하고 변경 시마다 실행하는 평가 세트
- SnowTrack를 통한 운영 환경의 품질, 지연 시간, 비용, 드리프트 모니터링
- AWS에 배포하며, 데이터 레지던시 요건이 있는 경우 귀사 계정에 배포
책임 있는 AI 및 데이터 거버넌스
귀사의 컴플라이언스 및 감사 팀이 검증할 수 있는 약속
기업에서 AI를 활용하려면 신뢰가 전제되어야 합니다. 당사는 다음 약속을 설계에 반영하고, 귀사의 컴플라이언스 및 감사 팀이 검증할 수 있도록 문서화합니다.
- AI까지 이어지는 접근 제어: 어시스턴트는 질문한 사용자가 볼 수 있는 것만 봅니다
- 개인정보 보호 원칙에 따른 개인정보 처리: 파이프라인에 최소화, 목적 제한, 보존 규칙 적용
- AI가 생성한 결과를 재무, 법률 또는 고객 대면 기록에 확정하기 전에 사람이 확인
- 모든 AI 상호작용을 사용한 출처와 함께 기록하여 답변을 추적하고 감사 가능
- 릴리스 전 태국어 및 영어 사례로 정확성과 편향을 평가하고, 변경 시마다 반복
- 사람이 아닌 어시스턴트와 대화하고 있다는 사실을 사용자에게 명확히 고지
- 모델 및 데이터 호스팅 방식을 문서화하고, 데이터를 귀사 AWS 계정 안에 둘 수 있는 옵션 제공
- 모델과 어시스턴트마다 모니터링과 폐기를 책임지는 담당자를 문서로 지정
하나의 프로세스와 측정 가능한 성과로 시작하십시오
성공적인 AI 프로젝트는 하나의 프로세스와 측정 가능한 성과에서 시작합니다. 귀사에서 수작업이 쌓이는 지점을 알려 주시면 출발점을 제안해 드리겠습니다.