생성형 AI 기반 자동화의 주요 유스케이스

생성형 AI 기반 자동화: 상위 60개 이상의 유스케이스

생성형 AI만큼 전 세계를 뒤흔들며 글로벌 경제에 돌풍을 일으킨 기술은 그리 많지 않습니다. 출시된 첫해에 생성형 AI는 성장 및 도입 기록을 경신했으며 현재의 규모와 범위, 업무, 생활 및 산업 스펙트럼 전반에 걸쳐 증가하는 영향력으로 인해 계속해서 놀라움을 금치 못하고 있습니다. McKinsey의 한 평가에 따르면 산업 전반의 16개의 유스케이스만 고려했을 때 연간 4조 4천억 달러의 경제적 영향을 미칠 것으로 추정했습니다.

생성형 AI란?

생성형 AI는 파운데이션 모델, 일반적으로 LLM(대규모 언어 모델)로 훈련된 AI(인공 지능) 기술의 일종으로, 자연어 입력(특히 입력의 의도)을 이해하고 정답이 하나가 아닌 상황에서 유용한 콘텐츠로 응답할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 생성형 AI는 대규모의 비정형 데이터 세트를 분석하고 다양한 형식(주로 텍스트)으로 원본 콘텐츠 출력을 생성할 수 있지만, 이미지, 컴퓨터 코드, 사운드와 같은 다른 형식으로 출력하는 기능도 점점 증가하고 있습니다.

비유하자면, 모든 작업 프로젝트에 대해 빠르게 학습하고 창의적이며 스마트한(하지만 항상 신뢰할 수는 없는) 프로젝트 파트너라고 생각하면 됩니다. 그래서 오늘날 보고서, 이메일 캠페인, 번역 등을 생성하기 위한 독립 실행형 도구로 널리 사용되고 있습니다. 생성형 AI는 독창적이고 정확한 콘텐츠를 생성함으로써 생산성을 크게 향상합니다.

이러한 기능이 비즈니스에 제공하는 이점

산업과 직군 전반에 걸쳐 생성형 AI의 예상 가치는 엄청나지만, 일부 산업은 다른 산업보다 더 많은 이점을 더 빨리 누릴 수 있습니다. 따라서 생성형 AI의 애플리케이션과 업계의 특정 유스케이스를 이해하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 그러나 생성형 AI의 기능이 실제 현장에서 어떤 의미를 갖는지 파악하는 것은 어려울 수 있습니다. 중요한 보안, 개인정보 보호 및 정확성 위험 신호 기능을 갖춘 콘텐츠 생성 도우미를 넘어 업계 및 기능 전반의 비즈니스 리더들은 지금 당장 생성형 AI를 적용할 수 있는 유스케이스가 무엇인지 묻고 있습니다.

방대하고 모호한 잠재력과 실제 비즈니스 적용 사례 간의 격차를 줄이기 위해 이 기사에서 직무 및 산업별 생성형 AI 유스케이스를 소개합니다. 유스케이스를 직접 구현하든지 고유한 비즈니스 요구 사항에 맞는 적용 사례를 브레인스토밍 및 개발하기 위한 출발점으로 삼든 관계없이 이 기술의 잠재력을 실현할 수 있도록 다리를 제공하는 것이 목표입니다. 이 생성형 AI 유스케이스 개요는 생성형 AI의 잠재력을 실현하기 위한 여정을 시작하기 위한 것입니다.

생성형 AI를 시작하기 전에 알아야 할 사항

생성형 AI 적용을 준비하는 데 있어 필수적인 부분은 기술과 관련된 잠재적인 위험과 우려 사항은 물론 이를 완화하는 방법을 이해하는 것입니다.

데이터 보안

PII 또는 독점 비즈니스 정보 등과 같은 중요한 데이터를 무단 액세스나 오용으로부터 보호하는 것은 새로운 기술을 도입할 때 가장 중요한 문제입니다. 생성형 AI의 경우 보안 질문은 기술의 고유 계층(파운데이션 모델, 타사 추가 기능/플러그인 제공업체)을 다루어야 합니다.

기밀 정보가 포함될 수 있는 훈련 데이터에 누가 접근할 수 있는지, 공급자는 침해로부터 데이터를 어떻게 보호하는지 등의 주요 질문부터 시작하세요. 강력한 암호화를 보장하고, 안전한 AI 모델을 선택하며, 생성형 AI 사용에 대한 엄격한 액세스 제어를 설정해야 합니다.

개인정보 보호 및 규제 문제

생성형 AI 모델은 엄청난 양의 데이터를 기반으로 구축되었으며 개인 데이터 및 지적 재산의 사용은 상당한 개인정보 보호 및 규제 문제를 야기합니다. 데이터 사용에 대한 고객 승인을 통합하여 GDPR, PII, HIPAA 등 기업 및 업계 전반의 규정 준수 표준을 준수하는 것이 중요합니다.

더 많은 지역에서 지적 재산권, 데이터 보호 및 보안에 관한 법률을 제정하고 수정함에 따라 기업은 건전한 생성형 AI 정책 및 거버넌스를 확립해야 합니다.

정확성과 편향

실제 확인이 필요합니다. 생성형 AI에는 제공된 콘텐츠에 허위 또는 조작된 정보가 포함되어 있다는 어떠한 표시도 없이 내용을 만들어내는 환각의 역사가 있습니다. 또한 결과물에는 고유한 편향이 포함될 수 있으며, 이는 비즈니스에 정책이나 법적 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터와 시스템 결과물의 정확성을 보장하려면 인간의 전문 지식과 감독이 필요합니다.

좋은 소식! 보안 및 개인정보 보호 제어가 가능

생성형 AI가 가진 모든 잠재력과 모든 위험을 고려할 때 생성형 AI를 지능형 자동화의 맥락에 적용하는 것은 잠재적 가치를 실현하는 데 매우 중요한 단계입니다. 기업 생산성 향상을 가속화하고 초자동화 및 엔드투엔드 프로세스 자동화 여정의 다음 단계를 실현할 수 있는 기회는 이 신기술을 비즈니스 워크플로에 안전하게 도입할 수 있는 올바른 자동화 플랫폼에서 시작됩니다.

기업이 보안, 개인정보 보호, 정확성 제어를 달성할 수 있는 주요 방법은 내장된 거버넌스 및 가드레일을 통해 시스템과 사용자 전반에 걸쳐 엔드투엔드 오케스트레이션을 제공하는 안전한 지능형 자동화 플랫폼을 통해 생성형 AI를 활용하여 생성형 AI의 안전하고 효과적인 사용을 촉진하는 것입니다.

핵심은 기업 운영에 AI 주입 자동화를 배포하는 데 필요한 포괄적인 도구, 가드레일, 거버넌스, 분석, 통합 등을 갖춘 엔터프라이즈 오케스트레이션 플랫폼을 통해 다단계 다중 시스템 프로세스 자동화의 일부로 생성형 AI를 오케스트레이션하는 것입니다.

생성형 AI 유스케이스 목록 활용 방법

이 유스케이스 모음은 현재 모든 조직에서 이용할 수 있는 생성형 AI의 실제 가치를 구체화하고, 조직이 자동화와 AI의 결합된 기능을 완전히 활용할 수 있도록 안내하는 것을 목표로 실질적인 가치를 창출하는 배포를 설명하기 위한 것입니다.

비즈니스 직군 및 산업별로 생성형 AI 적용 사례를 빠르게 찾을 수 있는 카탈로그로 설계된 이 목록은 아이디어를 촉발하고 지금 바로 시작할 수 있도록 영감을 주기 위한 것입니다. 생성형 AI가 지속적으로 발전하고 조직이 그 기능을 활용하기 시작하면 가치 있고 참신하며 영향력 있는 유스케이스가 기존보다 훨씬 빠르게 나타날 것입니다. 지속적인 업데이트를 다시 확인해 보세요!

비즈니스 직군별 생성형 AI 유스케이스

고객 서비스

불만 해결

업계 전반에 걸쳐 고객 서비스 업무량이 지난 몇 년 동안 급격히 증가하여 통화량이 600%나 증가했습니다. 지능형 자동화와 결합된 생성형 AI는 에이전트에게 실시간 정보 검색과 단일 기본 애플리케이션(예: Salesforce) 내에서 신속하게 케이스를 해결할 수 있는 기능을 지원함으로써 고품질의 고객 서비스 불만 해결을 더 빠르게 대규모로 지원할 수 있습니다.

이 경우, 새로운 고객 요청으로 인해 별도의 시스템에서 자동화된 고객 데이터 검색이 시작됩니다. 생성형 AI는 검토를 위해 케이스 파일을 고객 서비스 에이전트에게 전달합니다. 생성형 AI는 동일한 업무 애플리케이션에서 자동화 지원을 사용하여 보낼 수 있는 개인화된 이메일 응답을 몇 초 만에 생성합니다. 그 결과 효율성과 응답 품질이 향상됩니다.

주문 정보에 대한 이메일 요청 분류 및 응답

고객 문의를 분류할 때 가장 큰 과제 중 하나는 엄청난 양의 고객 상호 작용입니다. 엔터프라이즈급 고객 서비스 팀은 매일 수십만 건의 문의를 받을 수 있습니다. 의료, 은행, 보험 등 산업 분야의 문의는 본질적으로 재정적, 개인적 이해관계가 복잡하게 얽혀 있는 경우가 많습니다. 에이전트가 여러 시스템을 빠르게 탐색하고, 적합한 팀에 문의를 분류하고, 적시에 최신 전문 지식으로 응답하는 것은 어려울 수 있습니다.

이 경우, 생성형 AI 및 지능형 자동화를 통해 보다 빠른 고객 서비스 문의 분류 및 응답을 지원할 수 있습니다. 새로운 고객 문의는 Document Automation을 통해 처리되어 고객 정보를 추출합니다. 생성형 AI는 데이터를 분석하고 평가에 따른 조치 권장 사항을 통해 문제 해결 가능성을 예측합니다. 자동화는 선택한 권장 사항을 파악하여 처리 경로를 지정하고 ERP 시스템을 업데이트할 수 있습니다. 생성형 AI는 고객에게 추가 정보를 요청하는 이메일과 같은 후속 커뮤니케이션을 생성할 수 있습니다.

고객 문의 감정 분석

복잡한 고객 문의를 조사하고 응답하는 데 시간이 많이 소요되어 에이전트가 문제를 신속하게 해결할 수 없는 경우가 많습니다. 항공사 고객 불만, 의료보험 청구 거부 등 일부 케이스는 복잡하여 조사하고 해결하는 데 시간과 리소스가 더 많이 필요할 수 있습니다. 불충분한 정보로 인해 에스컬레이션 워크플로가 지연되는 경우가 많습니다.

이 경우, 생성형 AI는 접수되는 고객 서비스 문의의 맥락과 의도를 검토하여 파악할 수 있습니다. 자동화는 지식 기반에서 해당하는 관련 해결 방법을 검색할 수 있으며, 그런 다음 생성형 AI는 문의 해결 방법 및 구체적인 상황별 세부 정보에 따라 답변 초안을 작성할 수 있습니다. 단순한 문의의 경우 에이전트의 개입 없이 자동으로 답변을 발송할 수 있습니다. 복잡한 문제의 경우 에이전트는 답변 초안을 검토하고 그 지점부터 워크플로를 진행할 수 있습니다.

고객 응답 품질

고객 서비스 품질은 고객 만족의 주요 요소입니다. 대량의 고객 문의가 있으며 빠른 처리를 목표로 하는 기업 환경에서 응답 품질을 관리하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

이 경우 생성형 AI 기반 자동화는 에이전트가 응답하기 전에 고객 서비스 문의 응답 콘텐츠의 품질을 검토할 수 있습니다. 자동화는 응답 품질 점수 또는 평가를 반환할 수 있습니다. 특정 임계값 미만의 응답은 에이전트가 사용할 개선된 제안 콘텐츠를 생성형 AI가 작성하도록 트리거할 수 있습니다.

재무 및 회계

재무 보고 및 문서의 이상 및 불일치 감지

재무 감사는 비즈니스 운영의 중요한 측면으로, 재무 데이터가 정확하고 규제 요구 사항을 준수하는지 확인합니다. 그러나 재무 감사를 수동으로 수행하면 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 복잡한 패턴이나 이상 징후를 파악하지 못할 수도 있습니다. 이로 인해 부정확한 재무 보고, 규정 준수 문제, 부정 행위 및 오류 위험 증가 등이 발생할 수 있습니다.

이 경우 생성형 AI는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 수동 검토 시 쉽게 간과할 수 있는 불규칙성을 식별하여 방대한 양의 금융 데이터를 신속하게 처리할 수 있습니다. 생성형 AI는 각 재무 또는 회계 트랜잭션을 면밀히 조사하여 부정 행위나 오류를 나타내는 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 학습하고 적응하는 능력은 탐지 능력이 향상됨에 따라 결과도 지속적으로 향상된다는 것을 의미합니다.

공급업체 할인 협상

기업은 할인 및 지불 조건과 같은 예산 및 요구 사항을 설정합니다. 그러나 공급업체의 요구 사항을 추세, 상품 가치, 경쟁업체의 비용과 비교하는 것은 시간이 많이 걸리고 지루하며 많은 리소스 시간을 소모합니다. 그 결과 지연이 발생하고 할인 혜택을 놓치게 됩니다.

이 경우, 생성형 AI와 지능형 자동화는 재무 운영 전반에 걸쳐 비정형 계약과 추세 데이터를 검토하고, 조건을 비교하고, 조치를 권장할 뿐만 아니라 다음 단계를 협상하여 최종 조건에 도달하는 데 걸리는 시간을 단 며칠로 단축할 수 있습니다.

정확하고 시의적절한 재무 데이터

재무 데이터 분석 및 예측은 비즈니스 계획의 중요한 측면으로, 이를 통해 조직은 조직의 재무 상태에 대한 정확한 평가 및 예측을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 수동 데이터 분석 및 예측은 오류가 발생하기 쉽고 복잡한 패턴이나 이상 징후를 찾아내는 데 너무 많은 시간이 소요되어 조직이 위험에 노출될 수 있습니다.

이 유스케이스의 경우 생성형 AI와 지능형 자동화를 결합하면 오류를 줄이고 위험 관리를 강화하며 재무 보고 프로세스를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자동화를 통해서는 과거 및 상황별 문서와 함께 업데이트된 재무 및 회계 데이터를 수집할 수 있습니다. 생성형 AI는 데이터를 검토, 분석 및 종합하여 보고를 생성하고 패턴과 이상값을 파악함으로써 분석가가 정확하고 시의적절한 재무 데이터를 기반으로 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 조직을 지원하는 프로세스를 가속화하여 더 나은 비즈니스 결과를 얻을 수 있습니다.

송장 처리

AP(미지급금)는 공급업체 송장 데이터를 SAP와 같은 AP 시스템으로 수동으로 추출하는 노동 집약적인 기능으로, 송장 프로세스를 완료하는 데 최대 90일이 소요됩니다. 수동 송장 데이터 입력은 오류의 주요 원인이며, 이로 인해 결제 지연 및 기타 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터 보안 및 사기 방지 규정으로 인해 송장 처리에 대한 정밀 조사가 강화되어 송장 발행 프로세스 자체에 소요되는 시간과 리소스는 물론, 프로세스 모니터링 및 감사에 소요되는 시간과 리소스도 추가됩니다.

송장 처리의 경우 생성형 AI를 사용하면 엔드투엔드 인보이스 처리를 자동화할 수 있으므로 AP 팀의 효율성을 높이고 시간을 절약할 수 있습니다. 생성형 AI는 송장과 ERP 양식 간의 불일치를 신속하게 표시할 수 있습니다. 생성형 AI는 비정형 및 복잡한 송장 형식을 비롯한 모든 송장 형식을 이해하여 공급업체명, 송장 번호, 금액 등 필요한 세부 정보를 식별하고 캡처할 수 있습니다. 송장이 처리되면 생성형 AI는 공급업체에 보낼 맞춤형 이메일을 생성할 수 있습니다.

위험 기반 감사 검토

임베디드 금융과 디지털화가 증가하면서 감사 담당자는 엄청난 양의 데이터라는 점점 더 커지는 과제에 직면하게 되었습니다. 매년 금융 거래가 급증하면서 수동 검토와 위험 식별이 점점 더 어려워지고 시간이 많이 소요되게 되었습니다. 감사에 생성형 AI를 도입하면 시간이 절약되고 비용이 절감되며 위험이 완화됩니다.

감사 검토의 경우, 방대한 양의 데이터를 처리하고 유의미한 인사이트를 생성하는 기능을 갖춘 생성형 AI는 인간 감사 담당자가 포착할 수 없는 패턴과 추세를 신속하게 식별할 수 있습니다. 생성형 AI는 고급 패턴 인식 및 예측 모델링을 통해 감사 테스트를 수행하여 사기 활동, 오류 및 불일치를 식별할 수 있습니다. 위험의 심각도에 따라 감사 빈도를 결정하고, 위험도가 높은 프로세스를 우선시하고, 리소스를 효율적으로 할당할 수 있습니다. 또한 감사 결과에 대한 명확하고 간결한 요약을 생성하므로 재무 및 회계 이해관계자가 결과를 더 쉽게 이해하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

보고: MD&A

MD&A(경영 토론 및 분석)의 초기 초안을 준비하는 것은 시간이 많이 걸리는 프로세스이며, 포괄적이고 이해하기 쉬운 형식으로 재무 데이터를 편집, 분석 및 제시하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸리는 경우가 많습니다. 그 과정에서 인적 오류 발생 가능성으로 인해 이 중요한 프로세스에 위험이 발생할 수 있습니다. MD&A 보고서는 물론 기타 내부 및 외부 재무제표 작성에 지능형 자동화 및 생성형 AI를 적용하면 데이터의 정확성과 일관성을 높이는 동시에 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

재무제표 작성을 위해 생성형 AI와 지능형 자동화는 방대한 양의 재무 데이터를 신속하게 조사하여 주요 추세, 이상 징후 및 주목할 부분을 식별할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 통해 생성형 AI는 명확하고 간결한 언어를 사용하여 초기 보고서 초안을 작성할 수 있습니다. 검토 및 승인이 완료되면 생성형 AI는 보고서를 다른 언어로 번역하고 보고서 전달과 함께 커뮤니케이션 초안을 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

공급업체 자동 응답

공급업체와 상호 작용하려면 제품 사양, 배송 일정, 지불 조건 등의 세부 사항을 논의하기 위해 수많은 이메일을 교환해야 합니다. 각 케이스에 수동으로 응답하면 시간이 많이 걸리고 오류나 지연이 발생하기 쉬우며, 이는 공급업체 관계에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

지능형 자동화와 생성형 AI를 통해 조직은 공급업체와의 상호 작용을 자동화할 수 있습니다. 생성형 AI는 수신 이메일을 스캔하고 맥락을 이해하여 적절한 응답을 생성할 수 있습니다. 지능형 자동화와 결합하여 주문 상태, 결제 확인, 배송 일정과 같은 일반적인 쿼리에 직접 응답할 수 있어 직원은 보다 복잡한 문제를 처리할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 공급업체의 프로필과 과거 상호 작용을 기반으로 응답을 개인화하여 공급업체 관계를 강화할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 응답 시간을 며칠에서 몇 분으로 줄일 수 있습니다.

공급업체 위험성 및 조사

잠재적 공급업체를 평가하려면 재정적 안정성, 운영 역량 및 평판에 대한 광범위한 검토가 필요합니다. 수작업으로 조사하고 분석하려면 몇 주가 소요되며 중요한 정보를 놓칠 수도 있습니다.

공급업체 위험성 평가의 경우 지능형 자동화 및 생성형 AI는 재무 보고서, 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물과 같은 다양한 소스에서 데이터를 자동으로 수집함으로써 이 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 분석하여 공급업체의 위험성 수준을 평가하고 재정적 불안정, 법적 문제 또는 부정적인 리뷰와 같은 위험 신호를 강조 표시할 수 있습니다. 이 정보는 기업이 정보에 입각한 결정을 신속하고 자신 있게 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

조달 문의

조달 문의 처리는 중요하지만 시간이 많이 걸리는 작업입니다. 기업에서는 제품 가용성, 가격, 배송 일정 등에 관해 수많은 질문을 받습니다. 각 문의에 신속하고 정확하게 응답하는 것은 고객과 관계를 구축하고 고객 만족도를 유지하기 위한 기본 사항입니다.

이 경우, 생성형 AI와 지능형 자동화를 통해 조달 문의 처리를 자동화할 수 있습니다. 생성형 AI는 문의 유형을 파악하고 자동화를 실행하여 회사 시스템에서 필요한 정보를 검색한 다음 자세한 답변을 생성할 수 있습니다. 생성형 AI는 사람이 개입해야 할 복잡한 문의를 표시할 수 있습니다. 이 접근 방식은 응답 시간을 크게 줄이고 응답의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

계약서 검토

계약서 검토는 세부 사항에 세심하게 주의를 기울여야 하는 중요한 작업입니다. 기업은 이용 약관이 유리하고, 모든 비즈니스 요구 사항을 충족하며, 모든 관련 규정을 준수하는지 확인해야 합니다. 그러나 수작업으로 계약서를 검토하면 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있으며 실수하기 쉽습니다.

생성형 AI는 계약서 검토를 위해 계약서의 텍스트를 스캔하고 주요 조항을 파악한 후 회사의 표준 약관과 비교할 수 있습니다. 그런 다음 계약 운영 팀의 추가 검토를 위해 불리한 조건이나 잠재적인 규정 준수 문제를 표시할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 계약서 검토 속도를 크게 높이고 실수를 줄이며 모든 계약서가 비즈니스 요구 사항에 부합하는지 확인할 수 있습니다.

결제 연체

기업에서는 기한을 넘겨 결제를 연체하는 고객과 거래하는 경우가 많습니다. 이는 현금 흐름을 방해하고 비즈니스 관계에 부담을 줄 수 있습니다. 연체된 결제를 수작업으로 추적하고 후속 조치를 취하려면 시간이 많이 걸릴 수 있으며, 대금 회수가 더욱 지연되고 재무팀의 업무량이 늘어날 수 있습니다.

이 경우, 생성형 AI와 지능형 자동화는 송장 만기일 추적, 연체된 송장 식별, 연체료 계산, 개인화된 알림 이메일 생성을 통해 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 자동 수집 프로세스를 통해 추가 조치를 위해 지속적으로 케이스를 에스컬레이션할 수도 있습니다.

송장 확인

송장 확인에는 거래의 정확성을 확인하기 위해 구매 주문서 및 배송 메모와 송장을 대조하여 확인하는 작업이 포함됩니다. 일치하지 않으면 금전적 손실이나 규정 준수 문제가 발생할 수 있는데, 수동 확인 프로세스는 속도가 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다.

지능형 자동화와 결합된 생성형 AI를 사용하면 송장 확인 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 생성형 AI는 모든 형식의 송장 문서를 스캔하고, 관련 세부 정보를 추출하고, 서로 대조하여 불일치하는 부분을 표시해 추가 조사할 수 있도록 하고, 확인한 후 오류가 없는 송장을 자동화된 프로세스를 통해 계속 처리할 수 있습니다. 이 프로세스를 자동화하면 확인 속도를 크게 높이고 오류를 줄이며 정확한 재무 보고를 보장할 수 있습니다.

SOX 통제

SOX(사베인즈 옥슬리)법에 따라 기업은 사기 위험을 줄이기 위해 재무 보고에 대한 내부 통제 및 절차를 확립해야 합니다. 이러한 통제를 구현하고 모니터링하는 것은 복잡하므로 시간과 리소스가 많이 소요될 수 있습니다. 생성형 AI와 함께 지능형 자동화를 적용하면 지속적인 규정 준수를 보장하고, 처벌 위험을 줄이고, 소중한 감사 시간을 절약할 수 있습니다.

이 경우, 생성형 AI는 SOX 통제를 기준으로 회사 거래를 자동으로 확인하여 프로세스를 지원할 수 있습니다. 위반 사항을 식별하고 감사팀을 위한 세부 보고서를 생성할 수 있으며, 자동화를 통해 이해관계자에게 알리고 보고서를 전달할 수 있습니다.

사기 탐지

사기 행위는 상당한 금전적 손실과 평판 손상을 초래할 수 있습니다. 사기를 탐지하려면 의심스러운 활동으로 보이는 트랜잭션 및 패턴을 지속적으로 모니터링해야 합니다. 수동 감독을 피할 수 있는 정교한 사기 계획을 포착하는 데 탁월한 AI 도구의 등장으로 잠재적인 사기 징후에 대한 트랜잭션 모니터링이 이미 활용되고 있습니다.

이 경우, 생성형 AI와 지능형 자동화는 대량의 데이터를 분석하여 사기를 나타내는 비정상적인 패턴이나 이상 징후를 식별함으로써 사기 탐지를 더욱 강화할 수 있습니다. 의심스러운 트랜잭션이나 사용 패턴에 플래그를 지정하면 보안팀에 실시간으로 경고하는 자동화가 실행되어 빠르게 조치할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 탐지율이 크게 향상되고 사기를 더빠르게 차단하여 사기의 영향을 줄일 수 있습니다.

회계: 발생액

추후 지불 및 수령에 대한 정확한 발생액 추적 및 추정에는 발생이 필요한 거래 식별, 금액 추정, 수익 및 비용을 정확한 기간에 맞추는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스는 특히 비용 측면에서 미묘한 차이와 복잡성이 특징이며, 이로 인해 수동 발생주의 회계는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.

이 경우, 지능형 자동화를 갖춘 생성형 AI는 발생해야 하는 트랜잭션을 식별하고 금액을 추정하여 이를 회계 시스템에 기록함으로써 발생 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 재무팀이 검토할 수 있도록 모든 발생액을 자세히 설명하는 보고서를 생성할 수 있으며, 승인 시 지능형 자동화를 통해 자동으로 전송될 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 정확한 재무 보고를 보장하고, 재무팀의 업무량을 줄이며, 오류 위험을 최소화할 수 있습니다.

예산 책정 및 예측

예산 책정 및 예측은 비즈니스 의사 결정의 핵심이며 미래 수익과 비용에 대한 복잡한 예측을 포함합니다. 과거 성과를 검토하고, 시장 동향을 파악하고, 사업 계획을 평가하려면 광범위한 데이터의 미묘한 차이를 분석해야 하므로 모든 관련 요소를 고려하기가 어렵습니다.

이 경우, 지능형 자동화와 생성형 AI는 관련 데이터를 자동으로 분석하고 세부 예산 및 예측을 생성하여 도움을 줄 수 있습니다. 또한 예측을 기반으로 잠재적인 위험이나 기회를 강조 표시할 수도 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 예산 책정 및 예측 정확성을 향상하고 사전에 의사 결정을 내릴 수 있으며 귀중한 계획 시간을 절약할 수 있습니다.

수익성 개선 기회 파악

수익성을 개선할 수 있는 기회를 파악하려면 계약을 비롯한 비즈니스 운영에 대한 광범위한 평가를 통해 조건을 개선하거나 비용을 절감하거나 수익을 늘릴 수 있는 영역을 찾아야 합니다. 가치가 있지만 실행 속도가 느린 이 작업에는 비즈니스에 대한 깊은 이해와 대량의 비정형 데이터를 분석하는 능력이 필요합니다.

이 경우, 생성형 AI 및 지능형 자동화, 특히 프로세스 디스커버리는 운영, 계약, 재무 데이터 전반에 걸쳐 비즈니스 프로세스와 비정형 정보를 분석하여 비용이 높고 수익이 낮거나 비효율적인 영역을 강조함으로써 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

수익 성장 기회 파악

수익 성장 기회를 파악하려면 매출을 늘릴 수 있는 새로운 시장, 제품 또는 전략에 초점을 맞추는 전략적 분석과 창의적 사고가 필요합니다. 이는 업계, 관련 시장 및 시장 세분화, 고객 선호도, 경쟁 환경에 대한 깊은 이해가 필요한 복잡한 작업입니다. 시간이 많이 걸리는 수동 정보 수집 및 분석은 모든 잠재적 기회를 포착하지 못하거나 시간이 너무 오래 걸려 수익 창출 기회를 놓치는 결과를 초래할 수 있습니다.

이 경우, 생성형 AI는 시장 데이터, 고객 행동, 경쟁사 활동 등 비정형 정보를 자동으로 분석하여 수익 성장을 위한 잠재적인 경로를 파악함으로써 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 해당 분석을 바탕으로 신규 진출 시장, 개발 제품, 도입 전략 등을 제시할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 수익 성장을 가속화하고 경쟁력을 강화하며 전략 계획을 지원할 수 있습니다.

유동성 및 자본 최적화

유동성을 관리하고 자본을 최적화하는 것은 사업 운영, 재무 추세, 경제 지표의 복잡성을 이해해야 하는 다각적인 작업입니다. 기존 방법은 노동 집약적일 수 있으며 현금 흐름에 영향을 미치는 미묘한 차이를 모두 포착하지 못할 수도 있습니다.

이 경우, 생성형 AI는 과거 데이터와 시장 동향을 기반으로 방대한 양의 재무 데이터를 분석하고 패턴을 학습하며 미래 현금 흐름을 예측할 수 있습니다. 그런 다음 지능형 자동화는 이러한 예측을 사용하여 자본 배분을 최적화하여 필요할 때 언제 어디서나 자금을 사용할 수 있도록 보장합니다. 그 결과 유동성 관리가 향상되어 현금 부족 위험이 줄어들고 자본 효율성이 극대화됩니다.

투자 관리

복잡한 투자 관리 영역에서는 차트, 재무제표, 업계 보고서 등 정형 및 비정형 데이터의 다양성과 양이 압도적이어서 기존 분석 방법으로는 시장 역학 관계와 개별 투자자 선호도를 모두 파악하지 못하는 경우가 많습니다.

포트폴리오 관리를 위해 생성형 AI는 복잡한 데이터 세트를 분석하고 지리, 산업, 부문 및 ESG 매개변수를 기반으로 투자를 분류할 수 있습니다. 생성형 AI는 투자 연구에서 얻은 인사이트를 이용하여 ETF, 주식, 암호화폐, 채권 및 뮤추얼 펀드와 같은 금융 상품 전반에 걸쳐 포트폴리오 보유에 대한 맞춤형 추천을 제공할 수도 있습니다.

투자 관리를 위한 생성형 AI의 가치는 위험성 관리로 확장되어, 유동성, 신용 및 시장 위험성을 포괄하는 심층적인 위험성 분석을 지원하고, 가상의 시장 상황 시나리오에서 포트폴리오를 스트레스 테스트하는 데이터를 생성하여 꼬리위험 분석과 함께 각각의 신뢰 수준을 제공할 수 있습니다. 마지막으로, 생성형 AI는 보고서를 생성하여 이러한 분석을 효과적으로 전달할 수 있습니다.

세금 최적화

납세액을 예측 및 계획하려면 시간과 리소스가 필요하지만 세무 및 재무팀은 데이터 준비, 세금 신고 준수 및 대조 확인과 같은 일상적인 업무에 거의 4분의 3의 시간을 소비하기 때문에 시간과 리소스가 지속적으로 부족한 실정입니다. 정확한 세금 계획을 위해서는 세법을 이해하고, 납세액을 예측하고, 납세 의무를 최소화하기 위한 전략을 세워야 합니다.

이 경우, 생성형 AI는 세법, 과거 세금 데이터 및 비즈니스 재무를 분석하여 추후 납세액을 정확하게 예측하고 세법 준수를 보장할 수 있습니다. 어느 한 회사에서는 3주 만에 1억 2천만 달러의 세금 절감을 실현하는 등 그 효과를 즉시 확인할 수 있는 경우가 많습니다.

수금 지원

부채 회수는 건전한 현금 흐름을 유지하는 데 중요한 요소입니다. 글로벌 규정이 진화함에 따라 규정 준수는 수금 팀의 지속적인 과제가 되어 성과에 영향을 미치고 신규 에이전트 온보딩을 복잡하게 만듭니다.

이 경우, 생성형 AI와 지능형 자동화를 결합하면 효율성, 품질 및 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 자동화된 실시간 통화 모니터링을 통해 생성형 AI는 신규 에이전트가 규정을 준수하도록 지원하고 수금 통화가 규정 준수 모범 사례를 따르지 않는 경우 경고를 트리거할 수 있습니다. 더욱 맞춤화된 수금 전략을 통해 부채 회수율을 높이기 위해 생성형 AI는 과거 수금 데이터, 지불 행동, 시장 요인을 평가하여 회수 접근 방식을 추천하고 성공을 예측할 수 있습니다. 생성형 AI는 통화 데이터를 사용하여 규정 준수 분석을 제공하고 특정 미납 사유의 사용 증가와 같은 추세를 파악할 수 있습니다.

IT

IT 헬프데스크 고객 문의 감정 분석

항공사 고객 불만이나 거부된 의료보험 청구 등 복잡한 고객 문의에 응답하는 데는 시간이 걸리므로 빠른 해결이라는 목표를 달성하기 어렵습니다. 고객 케이스 조사, 고객 정보의 공백 메우기, 적절한 커뮤니케이 초안 작성 등, 생성형 AI 및 지능형 자동화를 통해 고객 문의에 대한 응답 및 해결을 가속화할 수 있는 잠재력은 큽니다. 생성형 AI를 사용하면 에이전트는 더 짧은 시간에 더 많은 상호 작용을 처리하고 문제를 더 빠르게 해결할 수 있어 대기 시간이 줄어들고 고객 경험이 향상됩니다.

이 경우, 생성형 AI는 수신되는 고객 메시지의 맥락과 의도를 이해하여 고객 서비스 문의에 대한 감정 분석을 지원할 수 있습니다. 지능형 자동화는 분류된 의도와 식별된 감정을 사용하여 지식 기반에서 관련 해결 방법을 찾아 해당 후속 조치를 트리거할 수 있습니다. 특히 생성형 AI를 트리거하여 고객에게 보낼 응답 커뮤니케이션을 작성하고, 더 복잡한 경우에는 검토 및 다음 단계를 위해 답변 초안을 고객 서비스 담당자에게 전달합니다.

IT 티켓 자동 응답

IT 헬프데스크 티켓이 급증하면 응답 시간이 오래 걸리고 생산성에 영향을 미칠 수 있습니다. 생성형 AI와 지능형 자동화를 사용하면 IT 티켓팅 프로세스를 간소화하고 응답 속도와 품질을 모두 향상시킬 수 있습니다.

이 경우, 생성형 AI는 수신하는 IT 티켓을 즉시 검토하여 문제의 유형과 긴급성을 파악할 수 있습니다. 그런 다음 적절한 답변을 생성하거나 과거 티켓 및 해결 방법을 기반으로 해결 방법을 제안할 수 있습니다. 통합 지능형 자동화는 이러한 응답을 사용자에게 제공하여 헬프데스크팀의 귀중한 시간을 절약하고 최종 사용자의 문제 해결 시간을 단축합니다.

IT 헬프데스크 티켓 분류 및 선별

IT 헬프데스크 티켓 분류 및 선별 단계는 적시에 적합한 팀이 문제를 해결할 수 있도록 하는 중요한 단계입니다. 수동 선별은 시간이 많이 걸리고 실수할 위험이 있는 반면, 자동 분류 규칙은 티켓 우선 순위에 영향을 받지 않습니다. 생성형 AI의 지원을 통해 분류 및 선별을 자동화함으로써 IT팀은 티켓 분류가 아닌 문제 해결에 집중할 수 있어 전반적인 효율성과 고객 만족도가 향상됩니다.

이 경우, 생성형 AI는 수신하는 지원 티켓을 분석하고 문제 유형, 심각도, 긴급성 및 기타 관련 매개변수를 기준으로 분류할 수 있습니다. 그런 다음 티켓팅 애플리케이션에 통합된 지능형 자동화를 통해 티켓을 선별하여 적합한 팀이나 담당자에게 보낼 수 있습니다.

사이버 보안 위협 탐지 분석

사이버 보안 위협은 증가하고 지속적으로 진화하고 있으므로 IT 보안팀이 위험을 효과적으로 차단하거나 완화하기 위해 적시에 모든 위협을 식별하고 대응하는 것이 어렵습니다. 생성형 AI와 지능형 자동화를 적용하면 사이버 보안에 대한 사전 예방적 접근 방식을 제공하여 취약성을 줄이고 IT 인프라의 복원력을 향상할 수 있습니다.

이 경우, 생성형 AI는 네트워크 트래픽, 사용자 행동, 시스템 로그를 분석하여 잠재적인 보안 위협을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 실제 위협 가능성을 예측하고 해당 평가를 기반으로 조치를 권장할 수 있습니다. 지능형 자동화는 위협이 감지되면 영향을 받는 시스템을 격리하거나 백업을 시작하는 등 즉각적인 보호 조치를 트리거할 수 있습니다. 생성형 AI는 인시던트에 대한 자세한 보고서를 제공하므로 인시던트 발생 후 분석과 향후 위협 예방에도 도움이 됩니다.

자동화된 IT 지원

원활하고 빠르며 효율적인 IT 지원을 추구하는 과정에서 많은 조직은 자동화된 대화 경험을 제공하기 위해 직원 대상 챗봇을 출시하고 있습니다. 챗봇은 기업 시스템과의 원활한 통합 및 기존 기업 지식 기반에 대한 액세스를 제공할 수 있지만, 의도를 해석할 수 있는 기능이 없기 때문에 정보 및 문제 해결을 위한 빠른 경로인 도구의 잠재력을 발휘하지 못합니다. 그러나 생성형 AI를 추가하면 효과적인 챗봇 지원이 가능할 뿐만 아니라 현실화할 수 있습니다.

이 경우, 생성형 AI를 기존 챗봇 환경에 추가하면 의도를 이해할 수 있게 됩니다. 그런 다음 지능형 자동화는 채팅 대화 내용을 기반으로 시스템과 데이터에 대한 실제 작업을 시작합니다.

자동화 유지관리 및 복구

비즈니스 프로세스 자동화를 유지관리하는 것은 디지털 기업 운영의 큰 그림에서 중요한 부분입니다. 프로덕션 환경에서의 자동화는 기본 애플리케이션, 프로세스 또는 데이터 구조의 변경으로 인해 조정이 필요하게 됩니다. 자동화 유지관리는 자동화 거버넌스와 자동화된 비즈니스 프로세스의 상태를 보장하는 데 필수적입니다. 그러나 자동화 오류를 수동으로 식별, 진단 및 수정하려면 IT 개발자가 상당한 시간을 들여야 합니다. 즉, 자동화가 중단되면 운영이 완전히 중단되어 생산성, 효율성 및 비용에 영향을 미칠 수 있습니다.

자동화 유지관리의 경우 생성형 AI는 자동화를 지속적으로 모니터링하여 자동화 중단을 유발할 수 있는 기본 애플리케이션 또는 프로세스의 변경 사항을 자동 감지할 수 있습니다. 그런 다음 생성형 AI는 '자체 해결' 프로세스를 시작하여 UI 변경에 자동화를 적용하고 프로세스를 복구할 수 있습니다. 또한 자동화 내에서 UI 요소 경로를 업데이트하고 폴백 메커니즘을 사용하여 연속성을 보장하는 데 도움이 되는 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 모니터링, 감지, 복구 프로세스는 처음부터 끝까지 추적 가능합니다. 생성형 AI를 적용하여 자동화된 프로세스를 유지하고 수정하면 자동화 복원력이 향상되어 가동 중지 시간, 유지 관리 비용, IT팀의 부담이 줄어듭니다.

보안 이벤트 로깅 및 알림

보안 위협에 대해 사전 예방적 태세를 유지하려면 IT 조직은 효과적으로 보안 이벤트를 기록하고 시스템 관리자에게 신속하게 알려야 합니다. 수동 추적 및 알림 프로세스에는 제한된 IT 리소스의 전담 시간이 필요하며 인적 오류가 발생할 가능성이 있습니다. 이로 인해 중요한 문제에 대한 대응이 지연되고 시스템 무결성과 데이터 보안이 위태로워질 수 있습니다. AI 기반 자동화를 통해 조직은 인시던트 대응 알림 프로세스를 자동화하고 전반적인 IT 보안 상태를 개선하며 IT팀의 운영 부담을 줄일 수 있습니다.

이 경우, 자동화와 결합된 생성형 AI는 지속적으로 이벤트를 모니터링하고 시스템 로그, 네트워크 트래픽, 보안 경고를 비롯하여 여러 소스에서 위협 데이터를 수집할 수 있습니다. 생성형 AI는 모든 데이터를 사전 처리하여 패턴이나 비정상적인 활동을 식별하고 AI가 실시간으로 이상 징후를 감지할 수 있도록 합니다. 탐지된 위협은 사전 정의된 기준에 따라 자동화된 워크플로를 트리거하여 시스템 관리자에게 대응 프로토콜을 시작하도록 즉시 알릴 수 있습니다.

무단 액세스 차단

무단 액세스는 조직의 데이터 및 시스템 보안에 지속적인 위험을 초래합니다. 무단 액세스를 탐지하려면 IT팀이 필요한 순간에 액세스를 즉시 차단할 수 있도록 경계하는 시스템 모니터링이 필요합니다. 프로세스의 모든 수동 단계에서는 오류 및 지연이 발생할 수 있어 시스템, 민감한 데이터, 그리고 궁극적으로는 운영 연속성에 위험이 발생할 수 있습니다. 자동화와 결합된 생성형 AI를 적용하면 조직은 지속적인 액세스 모니터링과 자동화된 액세스 통제 변경을 통해 권한이 부여된 액세스 관리의 효율성을 높여 즉각적인 대응을 보장하고 보안 상태를 강화하며 IT팀의 부담을 줄일 수 있습니다.

무단 액세스를 차단하기 위해 IT 조직은 생성형 AI를 활용하여 액세스 로그와 네트워크 활동 및 보안 경고를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 생성형 AI는 실시간으로 모든 데이터 소스를 분석하여 무단 액세스 시도를 보이는 패턴 및 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 침해가 식별되면 생성형 AI는 자동화된 워크플로를 트리거하여 관련 관리자에게 알리고 액세스를 차단하거나 의심스러운 계정 차단, 액세스 권한 취소, 위협을 차단하기 위한 포렌식 분석 수행 등 사전 정의된 대응 프로세스를 실행할 수 있습니다.

법무

계약서 검토

법무팀은 잠재적인 법적 및 규정 준수 문제를 방지하기 길고 복잡한 계약서에서 문제가 될 수 있는 조건이나 조항을 꼼꼼하게 검토하는 데 상당한 시간을 소비합니다. 법률 용어와 계약서의 복잡성으로 인해 비즈니스 이해관계자가 계약서를 다루기 어려워 약관을 명확하게 이해하지 못하게 되는 경향이 있습니다.

이 경우, 지능형 자동화를 갖춘 생성형 AI는 민감한 계약서 데이터를 안전하게 처리할 수 있습니다. 법적 지침과 업계 규정을 학습하여 계약서의 규정 준수를 자동으로 검토할 수 있습니다. 또한 관심 영역을 강조하고, 수정 사항을 제안하고, 이해관계자를 위해 쉬운 용어로 요약을 생성할 수 있습니다.

현지화

언어 번역

오늘날 글로벌화된 비즈니스 환경에서 효과적인 의사소통과 참여를 위해서는 기업 콘텐츠를 다양한 언어로 번역하는 것이 필수적입니다. 수동 번역 서비스는 비용이 많이 들고 처리 속도가 기업의 요구 속도보다 느릴 수 있습니다.

이 경우, 생성형 AI는 번역 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 웹사이트 카피 및 마케팅 자료에서 기업 콘텐츠의 맥락과 뉘앙스를 이해하고 이를 원하는 언어로 정확하게 번역할 수 있습니다. 또한 지능형 자동화를 적용하면 새로운 콘텐츠의 자동 번역을 예약할 수 있으므로 언어에 관계없이 모든 이해관계자가 기업 커뮤니케이션을 적시에 이용할 수 있습니다.

영업

영업 활동

효과적인 영업 활동은 비즈니스 성장을 촉진하기 위한 핵심입니다. 그러나 개인화된 홍보 메시지를 작성하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

이 경우, 영업 활동용 생성형 AI는 고객 데이터를 분석하고 고객의 선호도와 요구 사항을 파악하여 설득력 있고 개인화된 홍보 메시지를 생성할 수 있습니다. 생성형 AI와 지능형 자동화를 통합하면 영업 활동 프로세스가 강화되어 잠재 고객과 시의적절하고 일관되게 커뮤니케이션할 수 있고 전환 가능성이 높아집니다.

CRM 데이터 정리

영업팀의 일반적인 불만 중 하나는 CRM 시스템의 데이터 품질이 좋지 않아 분석의 정확성에 영향을 미치고 의사 결정에 도움이 되지 않다는 것입니다. 그러나 수동 데이터 정리는 지루하고 여전히 오류가 발생하기 쉬우며 시간에 쫓기는 영업 관리자의 우선 순위 목록에서 제외되는 경향이 있습니다.

이 경우, 생성형 AI는 데이터 정리 프로세스를 자동화할 수 있습니다. CRM 데이터의 오류를 식별 및 수정하고, 중복을 제거하고, 누락된 정보를 채울 수 있습니다. 지능형 자동화를 사용하면 사람의 입력이 필요할 수 있는 데이터 오류나 기록을 검토용으로 보낼 수 있습니다. 지능형 자동화와 생성형 AI의 결합을 통해 정기적인 데이터 정리 일정을 예약하여 CRM 데이터를 정확한 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

서비스 운영

에이전트 온보딩

오늘날 고객 문제의 복잡성과 서비스 요청의 양이 증가함에 따라 그 어느 때보다 올바른 온보딩 및 교육을 받는 것이 일상적인 서비스 지표를 달성할 뿐만 아니라 잘 준비되고 헌신적인 서비스 에이전트의 장기적인 가치를 확보하기 위한 중요한 퍼즐 조각이 되었습니다. 실제로 고객 관리팀은 조직의 숨겨진 인재 소스일 수 있습니다. 그러나 전통적인 방법을 따르는 온보딩 프로세스를 따르면 새로운 고객 서비스 에이전트가 최신 정보를 갖추는 데 몇 주가 걸릴 수 있으며 숙련된 직원의 지식 및 실행 기술 수준에 도달하는 데 훨씬 더 오래 걸릴 수 있습니다.

이 경우, 생성형 AI와 AI 기반 Automation Co-Pilot을 결합하면 고객 지원 에이전트에게 전문 지식 및 워크플로 지원을 실시간으로 연결하고 에이전트가 사용하는 애플리케이션에 통합함으로써 온보딩을 가속화할 수 있습니다. 생성형 AI는 절차, 가이드, 매뉴얼, 백서 등과 같은 여러 지식 소스에 액세스하여 정보를 표시하고 전문 지식을 제공하며 에이전트 작업을 안내하기 위해 서비스 운영 지식 기반에 즉시 활용할 뿐만 아니라 업데이트를 제공할 수 있습니다. 즉, 신규 에이전트가 관련 정보에 신속하게 액세스하고 복잡한 문제를 처리하는 방법과 자동화된 워크플로를 시작해야 하는 시기에 대한 단계별 지침을 받을 수 있어 자신의 역할에 완전히 익숙해지는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.

PII 제거

PII(개인 식별 정보)를 수집하고 처리하는 데에는 서비스 운영에 있어 지속적인 과제가 따릅니다. PII를 올바르게 식별하고 처리(즉, 익명화 및/또는 삭제)하는 것은 소비자 신뢰와 규정 준수를 모두 유지하는 데 필수적입니다. 여러 소스에서 대량의 데이터를 수집하기 때문에 엄격한 프로세스가 마련되어 있어도 최선의 노력에도 불구하고 인적 오류로 인해 우발적으로 정보가 공개될 수 있으며, 이로 인해 평판이 손상되고 규제 벌금이 부과될 수 있습니다. 생성형 AI와 AI 기반 자동화를 적용하면 데이터 유출 위험을 최소화하고 규정 준수를 개선하며 서비스 운영을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

PII 제거를 위해 생성형 AI는 자동화된 상시 모니터링 시스템을 강화하여 티켓, 인시던트 보고서, 고객 상호 작용, 관련 문서 및 기록의 데이터를 비롯하여 서비스 운영을 통해 생성되고 이동하는 데이터를 분석할 수 있습니다. 생성형 AI 기반 시스템은 과거 데이터와 패턴, 규정 준수 규칙을 기반으로 이러한 데이터 세트 내에서 PII를 식별하고 표시하도록 훈련할 수 있습니다.

PII가 감지되면 민감도 수준 및 데이터 유형에 따라 데이터를 처리하도록 자동화를 트리거할 수 있습니다. 예를 들어 자동화를 통해 데이터를 즉시 익명화하거나 수정하거나 특정 기록을 보류하여 서비스 운영팀 구성원이 검토할 수 있도록 표시할 수 있습니다. 모든 케이스에서 시스템은 보고 및 감사 요구에 대한 모든 작업을 기록할 수 있습니다.

티켓 분류

서비스 운영에서 수신하는 티켓을 처리하고 여러 범주로 분류하는 작업을 하는 경우 팀원들은 지속적으로 업무에 시달릴 수 있습니다. 티켓을 제대로 분류하지 않으면 운영 비효율의 원인이 되며 에이전트가 속도와 정확성의 균형을 맞추느라 업무 부담이 늘어나기 때문에 문제 해결 시간이 증가하여 전반적 서비스 품질에 영향을 미칩니다. 티켓 분류의 경우 자동화와 생성형 AI를 결합하면 프로세스를 가속화하고 정확성을 높이며 서비스 운영팀의 부담을 줄일 수 있습니다.

이 경우, 생성형 AI를 활용하여 서비스 운영을 위한 AI 에이전트를 생성할 수 있습니다. 생성형 AI 에이전트는 자동화 워크플로에 내장되어 수신하는 티켓을 지속적으로 모니터링하고 문제 유형, 우선 순위 수준, 문제 해결에 필요한 전문 지식 등의 특성을 기준으로 티켓을 분류합니다. 이 분류를 통해 사전 정의된 논리에 따라 티켓을 적합한 서비스 에이전트나 팀 또는 프로세스로 자동으로 보내듣 자동화된 다음 단계를 트리거합니다. 생성형 AI는 티켓 분류 패턴 및 추세에 대한 인사이트를 추가로 제공하여 서비스 운영의 전반적인 개선 사항을 알릴 수 있습니다.

산업별 생성형 AI 유스케이스

은행 및 금융 서비스

거래 분쟁(신용카드, 당좌예금/예금)

고객 계정의 무결성과 신뢰성을 보장하고 사기로부터 보호하는 데 필수적인 거래 분쟁 처리는 대부분 여전히 수동 프로세스로 처리되고 있습니다. 서로 다른 시스템과 증가하는 분쟁으로 인해 지금도 오류가 발생하기 쉽고 시간이 많이 걸리는 업무에 부담이 가중되고 있습니다.

이 경우, 생성형 AI와 지능형 자동화를 함께 사용하면 거래 손실을 줄이고 운영 효율성을 높이며 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 자동화는 Fiserv 또는 다른 핵심 뱅킹 시스템의 대기열에 자동으로 로그인되는 고객 요청을 받으면 시작됩니다. 다음으로, 생성형 AI 및 자동화는 고객 요청을 스캔 및 요약하여 담당자가 검토할 수 있도록 보냅니다.

은행 담당자는 자동화된 워크플로를 시작하여 ERP, 결제, CRM 등의 시스템 전반에서 관련 데이터와 과거 데이터를 검색한 후 생성형 AI로 요약할 수 있습니다. 정보를 확보한 은행 담당자는 생성형 AI의 지원을 받아 고객과의 적절한 커뮤니케이션 초안을 작성하는 등 자동화를 통해 분쟁 거래에 대한 판정을 내리고 결정한 해결 방법과 관련된 조치를 시작할 수 있습니다.

사기 탐지 및 SAR 조사

잠재적인 사기 행위를 탐지하기 위해 거래 데이터를 면밀히 분석하는 것은 은행과 금융 서비스 기업의 무결성에 매우 중요합니다. 사기 탐지 분석은 거래 기록 및 고객 정보부터 거부 목록 및 감시 목록을 비롯한 외부 데이터에 이르기까지 다양한 데이터 소스를 포괄합니다. 사기의 복잡성 증가와 높은 오탐률로 인해 이미 서로 다른 뱅킹 시스템을 다루느라 어려움을 겪고 있고 인력이 부족한 조사팀의 업무 부담이 증가할 수 있습니다.

시스템 통합에 대한 비용 및 시간 장벽으로 인해 실시간 사기 탐지를 계속해서 도입하지 못하고 있습니다. 사기 탐지 및 SAR 조사의 경우, 생성형 AI 및 지능형 자동화는 운영 손실을 줄이고, 효율성을 높이며, 고객 만족도를 향상하고, 규정 준수를 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 경우, 생성형 AI와 자동화로 구동되는 상시 가동 시스템은 행동 패턴, 장치 정보, 소셜 미디어 활동을 지속적으로 분석하는 동시에 24시간 내내 데이터를 수집하고 모니터링할 수 있습니다. 생성형 AI는 데이터를 전처리한 후 데이터를 분석하여 과거 정보를 기반으로 잠재적인 사기 패턴(예: 도난, 무단 결제/이체, 무단 계좌 개설/폐쇄, 위조 신용 신청 등)을 식별할 수 있습니다.

의심스러운 활동이나 거래가 식별되면 생성형 AI는 조사관이 조치를 취할 수 있는 즉각적인 작업이 포함된 자동화된 워크플로를 트리거할 수 있습니다. 데이터를 심층적으로 검토할 수 있으며 조사관은 자동화 도우미의 도움을 받아 추가 정보를 요청하거나 자동화된 다음 단계(예: 거래 보류, 계정 동결, 신용 거부 등)를 실행할 수 있습니다.

AML 트랜잭션 모니터링

AML 규정 준수는 판단을 내리고 프로세스를 따라야 하는 개인의 전문 지식에 크게 의존하며, 이로 인해 때로는 의심스러운 활동을 식별하고 보고하는 데 오류와 불일치가 발생할 수 있습니다. 계속해서 증가하는 트랜잭션 데이터의 양으로 인해 은행과 금융 기관은 상당한 과제를 떠안게 되었습니다. 이 방대한 양의 데이터를 마이닝하고 높은 비율의 오탐률을 탐색하는 것은 조사관에게 부담을 주어 합법적인 트랜잭션이 지연되고 비용이 증가할 수 있습니다.

AML 트랜잭션 모니터링의 경우, 생성형 AI 및 지능형 자동화의 도입으로 조사관은 포괄적인 데이터를 확보하여 보다 확신 있는 판단을 내릴 수 있고 트랜잭션 보류, 계좌 동결 등과 같은 자동화된 다음 단계를 시작할 수 있어 조사관의 부담을 줄이고 운영 효율성을 높이며 더 높은 수준의 AML 규정 준수를 보장합니다.

이 경우, 생성형 AI와 자동화를 기반으로 하는 상시 가동 시스템은 트랜잭션 기록, CRM, 웹 공개 정보, 관심 목록 등 다양한 소스로부터 연중무휴 24시간 내내 대량의 데이터를 지속적으로 수집하고 분석할 수 있습니다. 생성형 AI는 트랜잭션 금액, 유형, 고객 인구통계, 지리적 위치별로 데이터를 사전 처리하고 정리하여 이상값과 불일치를 쉽게 분석하고 식별할 수 있습니다.

생성형 AI는 기계 학습 모델을 적용하여 고위험 트랜잭션, 잠재적인 돈세탁, 테러 자금 조달, 경제 제재로 금지된 트랜잭션 및 기타 범죄 활동과 같은 잠재적인 사기에 대한 과거 데이터를 기반으로 패턴을 식별할 수 있습니다. 시스템이 의심스러운 트랜잭션이나 활동을 감지하면 자동화에 경고하여 조사관이 조치를 취할 수 있는 즉각적인 작업을 시작합니다. 조사관은 뱅킹 시스템에서 직접 자동화 도우미를 사용하여 모든 데이터를 검토하고 추가 데이터를 요청할 수 있습니다.

대출 심사 승인 결정

대출 심사에는 잠재적 차용인의 위험성을 평가하고 대출 기준의 충족 여부를 판단하는 작업이 포함됩니다. 이는 인적 오류가 발생하기 쉬운 시간 소모적인 프로세스이며, 특히 주택담보대출, 자동차 대출, 신용카드, 상업 대출 등 복잡한 대출 유형을 처리할 때 오류가 발생하기 쉽습니다. 공정대출법을 준수하고 의사 결정 시 편견이나 차별을 피해야 한다는 요구로 인해 문제는 더욱 증폭됩니다.

대출 심사 승인 결정의 경우 생성형 AI는 프로세스에 속도, 정확성, 효율성을 제공합니다. 지능형 자동화를 통해 생성형 AI는 신청자의 세부 정보를 심층 분석하여 필요한 데이터를 추출 및 해석하고 이를 사전 정의된 대출 기준 및 과거 데이터와 비교할 수 있습니다. 이 평가는 최종 결정에 반영되어 인수자가 대출 승인, 조정 또는 거부를 통해 지능형 자동화 워크플로를 트리거할 수 있는 됩니다. 위험도가 높은 시나리오에서는 의사 결정 워크플로 자동화를 진행하기 전에 사람이 검토하도록 애플리케이션에 플래그를 지정할 수 있습니다.

신용 한도 결정

신용 한도 결정 시에는 위험 관리와 고객 만족 간의 균형을 맞춰야 합니다. 생성형 AI와 지능형 자동화를 통합하면 프로세스가 크게 최적화되어 정확성, 효율성 및 속도가 향상됩니다.

이 경우, 생성형 AI는 신청자의 신용 기록에 대한 복잡한 비정형 세부 정보를 분석하여 과거 재무 행동, 현재 재무 상태 및 잠재적 위험성을 분석할 수 있습니다. 생성형 AI는 이 데이터를 사전 정의된 대출 기준 및 과거 데이터와 비교하여 해석함으로써 지불 및 거래 내역과 함께 각 신청자의 위험성 요약 프로필을 생성하여 인수자가 복잡한 계좌에 대한 신용 한도를 결정하거나 자동화된 다음 단계에 반영할 수 있도록 지원합니다. 생성형 AI와 자동화는 신용 한도 결정에 따라 고객과의 커뮤니케이션 초안을 작성하고 후속 조치를 실행하여, 운영 효율성을 높이고 투명한 커뮤니케이션을 통해 고객 만족을 지원할 수 있습니다.

연체 대출 워크아웃 및 압류

연체된 대출 및 압류 케이스를 처리하는 것은 복잡한 일이며, 금융 서비스 회사는 커뮤니케이션 내용과 흐름을 최적화하고, 상환 계획을 수립하고, 법적 조치를 처리하는 방법을 찾음으로써 얻을 수 있는 것이 많습니다. 생성형 AI와 지능형 자동화를 통합하면 의사 결정을 간소화하고 가속화하는 동시에 비용을 절감할 수 있습니다.

이 경우, 생성형 AI는 차용인의 프로필, 담보 세부 정보, 결제 트랜잭션 내역 등 다양한 비정형 데이터의 정보를 종합할 수 있습니다. 생성형 AI는 각 연체 대출에 대한 포괄적인 위험성 프로필을 작성하여 인수자가 지불 일정 조정이나 대출 일부 탕감과 같은 최적의 워크아웃 프로그램을 결정할 수 있도록 지원합니다. 해당 결정에 따라 지능형 자동화는 해당 워크플로를 실행하여 속도와 효율성을 높일 수 있습니다.

불만 해결

불만 해결은 금융 서비스 업계에서 고객 서비스의 중요한 측면입니다. 일반적으로 적절한 해결 경로를 결정하기 위해 계좌, 제품, 트랜잭션 내역 등 여러 소스에서 유래한 고객 정보를 조사하는 작업이 포함됩니다.

불만 해결의 경우, 생성형 AI는 계좌 데이터를 신속하게 수집하고 제품 및 트랜잭션 내역을 분석하여 불만의 맥락을 파악함으로써 여러 소스에서 유래한 정보를 조사하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 불만 사항을 밝혀낼 수 있는 고객 행동의 패턴과 추세를 찾아 보다 정확하고 시의적절하게 해결할 수 있도록 합니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 지능형 자동화는 환불, 사과, 서비스 변경 등 적절한 해결 조치를 신속하게 처리할 수 있으며, 복잡한 케이스는 인적 검토를 위해 에스컬레이션될 수 있습니다.

CSR 지원 및 서비스 요청에 대한 최적의 다음 작업

CSR(고객 서비스 담당자) 지원 및 서비스 요청에 대한 NBA(최적의 다음 작업) 결정은 금융 서비스 업계의 고객서비스에 있어 중요한 측면입니다. 고객 서비스 품질을 보장하려면 고객 정보, 트랜잭션 내역에 대한 철저한 이해, 고객 요구 사항에 대한 정확한 예측이 필요합니다. 특히 여러 시스템과 대량의 요청을 처리하는 경우 프로세스가 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

이 경우, 지능형 자동화 도우미에 내장된 생성형 AI를 사용하면 CSR 효율성을 높일 수 있습니다. 생성형 AI는 고객 정보를 간결하게 요약하고, 상담 시작 시 스크립트를 제안하며, 고객과의 상호작용에 대한 사후 문서를 제공할 수 있습니다. 또한 고객 행동의 패턴 및 추세에 대한 인사이트를 제공하여 고객 요구 사항을 보다 정확하게 예측하고, 이를 통해 더 나은 품질의 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 이와 동시에 지능형 자동화는 문의 해결, 제품 제안, 통화 에스컬레이션 등 CSR 작업을 신속하게 처리할 수 있습니다.

교차 판매

교차 판매는 고객 만족도 향상과 수익 성장 촉진을 목표로 하는 금융 서비스 업계의 핵심 전략입니다. 여기에는 고객 정보 및 제품 이력에 대한 포괄적인 이해와 함께 고객 요구 사항 예측이 포함됩니다. 교차 판매 기회를 판단하고 그에 따라 조치를 취하는 것은 특히 대규모 고객 기반의 경우 복잡한 작업입니다.

이 경우, 지능형 자동화와 생성형 AI는 고객 프로필과 제품 이력에 대한 심층 분석을 제공하여 고객 요구에 부합하거나 고객 유지율을 높일 수 있는 잠재적인 제품과 서비스를 제안함으로써 효율성을 높이고 판매를 촉진할 수 있습니다. 생성형 AI는 고객 행동의 패턴과 추세를 파악하여 고객 요구 사항을 예측하고 타게팅한 제품 추천을 강화하는 데 정확도를 높일 수 있습니다. 지능형 자동화는 기계 학습 모델을 배포하여 권장 사항을 구체화하고 당좌예금 고객에 대한 신용카드, 저축/CD 고에 대한 증권 계좌 또는 기존 고객에 대한 자동차/주택 담보 대출과 같은 다양한 시나리오에 대한 맞춤형 제품 제공을 생성함으로써 프로세스를 더욱 발전시킵니다.

의료

의사용 의료 요약

의사는 진료 시간에 관계없이 환자의 EHR(전자건강기록)을 검토하는 데 평균 16분을 소비합니다. 이 시간에는 환자 병력의 중요한 부분을 모아 전반적인 의학적 상태를 종합하고, 우선 순위를 설정하고, 적합한 치료 또는 다음 단계를 처방하는 노력이 포함됩니다. 복잡하지 않은 경우에도 병원 기록, 의사 및 간호사의 비정형 기록, 실험실 및 영상 검사, 약물 치료 기록, 가족 및 사회 기록, 이전 담당 의료진의 기록 및 전문의 진료 의뢰 기록 등 다양한 소스의 정보를 검토해야 합니다. 환자가 복잡한 병력과 서로 영향을 미칠 수 있는 여러 질환을 앓고 있는 경우 이 작업은 더욱 어려워집니다.

이 경우, RPA(로보틱 프로세스 자동화)는 환자 데이터를 수집하고 생성형 AI는 해결해야 할 중요한 문제나 채워야 할 치료 공백을 지적하는 명확하고 간결한 요약을 생성합니다. 그 결과 정보 검색 및 종합 시간이 약 70~80% 절약되고 생산성이 40% 향상됩니다.

환자 메시지 분류

의사의 33%는 근무시간이 아닐 때에도 2시간 이상 환자의 이메일 및 메시지에 응답하느라 개인 시간 및 가족과 보낼 시간을 빼앗기고 있습니다. 이는 의사의 63%가 번아웃을 경험하게 되는 가장 큰 원인으로, 문제 행동, 의료 실수 및 과실 위험 증가, 약물 남용, 낮은 환자 만족도 점수, 환자 회복 기간 연장 등 의료 행위에 심각한 위험을 초래합니다.

이 경우, 지능형 자동화 및 생성형 AI는 환자 메시지 분류를 실행하고 RPA 및 생성형 AI를 활용해 메시지의 비정형 내용을 분석하여 우려 사항과 문제를 파악하고 EHR 시스템의 맥락을 확인한 후 메시지를 신속하게 요약할 수 있습니다. 이 지원을 통해 의사는 문제를 판독하는 데 소요되는 시간을 약 75% 단축할 수 있습니다.

생성형 AI는 초기 권장 사항을 나열할 수도 있습니다. 의사는 생성형 AI의 권장 사항을 고려하여 변경한 다음, Automation Co-Pilot을 사용하여 환자를 응급실로 보낼지, 다음 날로 예약을 잡을지, 실험실 검사를 하거나 약을 처방할지 등 적절한 대응을 시작할 수 있습니다.

환자 진료 후 요약

연구에 따르면 상당수의 환자가 투약 지침을 잘못 이해하고 진료 후 의사의 지시사항을 올바르게 실천할 수 없는 것으로 나타났습니다. 그러나 연구에서는 환자가 서면 의료 요약 또는 AVS(진료 후 요약)에 부여하는 가치를 강조합니다. AVS는 환자가 진료 세부 사항을 기억하는 데 도움을 주어 환자가 관련 사항을 더 정확하게 업데이트하고 환자와 의사 간의 의사소통을 향상시킬 수 있도록 해줍니다. 환자는 더 많은 질문을 할 수 있는 힘을 얻게 되고, 의사는 이를 통해 치료 계획을 확고히 하고 환자의 치료 순응도를 높일 수 있다고 생각합니다. 이러한 이점에도 불구하고 의사들은 이 과정에 시간이 많이 걸린다고 생각하며 시간을 투자할 가치가 있는지에 대해 의견이 분분합니다.

이 경우, 지능형 자동화와 생성형 AI를 함께 사용하면 환자 데이터 수집 및 대조를 가속화하여 짧은 시간 안에 의사가 검토할 수 있는 맞춤형 AVS 초안을 작성할 수 있습니다. 자동화는 RPA를 활용하여 EHR, 보험 적용 범위 및 인구 통계를 비롯한 다양한 시스템의 환자 데이터를 빠르고 안전하게 검색, 검증, 선별, 형식화 및 조합하여 생성형 AI가 요약을 작성하기 전에 전체 의료 상황을 파악할 수 있도록 합니다.

그런 다음 생성형 AI는 비정형 정보와 맥락을 이해하는 강점과 언어, 연령, 문화, 교육 수준, 의료 지식 등과 같은 개인화 매개변수에 맞게 출력을 맞춤화하는 기능을 활용하여 종합하고 요약할 수 있습니다. AVS 초안은 환자와 그 가족 또는 간병인에게 제공하기 전에 의사가 필요에 따라 현재 방문 정보, 진단, 치료 권장 사항, 후속 조치 등을 검토 및 검증하고 편집/업데이트할 수 있도록 준비됩니다.

인구 건강 분석

추세를 파악하고, 연구를 준비하고, 건강 격차를 이해하고, 다양한 집단의 건강 결과를 개선하기 위한 개입을 계획하는 데 중요한 인구 건강 분석에는 EHR, 인구조사 데이터, 보험 데이터베이스, 건강의 사회적 결정 요인을 비롯한 방대하고 다양한 데이터 세트를 선별하는 작업이 포함되며, 각각 고유한 형식과 구조를 가지고 있어 상당한 시간과 자원이 필요합니다.

이 경우, 지능형 자동화와 생성형 AI는 인구 건강 분석에 필요한 데이터를 효율적으로 수집, 선별 및 분석할 수 있습니다. 지능형 자동화는 RPA를 활용하여 서로 다른 여러 시스템에서 데이터를 안전하고 신속하게 검색, 검증 및 대조하여 인구의 건강 상태에 대한 포괄적인 보기를 구축할 수 있습니다.

이렇게 준비된 데이터 세트를 통해 생성형 AI는 패턴, 추세 및 상관 관계를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 질병 유병률, 위험 요인, 건강 격차, 사회적 결정 요인이 건강 결과에 미치는 영향에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 그런 다음 이러한 인사이트를 정책 입안자, 의료 서비스 제공자 또는 대중 등 각 대상에 맞는 형식으로 요약할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 분석한 데이터를 기반으로 예측 모델을 생성하여 건강 추세와 결과를 모델링하고 예측하는 데 도움을 주어 사전 예방적 계획과 개입을 가능하게 합니다.

연구 문서

연구자들은 연구 데이터를 수집, 대조, 분석하는 데 상당한 시간을 소비합니다. 연구 문서화 프로세스를 개선하면 연구에서 실제 적용으로 더 빠르게 전환할 수 있으며, 이를 통해 환자 결과와 더 넓은 의료계에 상당한 이점을 제공할 수 있습니다.

이 경우, 지능형 자동화 및 생성형 AI를 구현하면 연구 문서화 및 데이터 처리를 즉시 가속화할 수 있습니다. RPA 기능을 활용하여 임상 시험, 환자 기록, 실험실 결과 등 다양한 소스의 연구 데이터를 체계적으로 수집하고 정리함으로써 연구자는 데이터 관리에 필요한 수동 작업을 최소화할 수 있습니다. 생성형 AI는 데이터를 지능적으로 분석하여 패턴, 이상치, 상관 관계를 파악함으로써 이 프로세스를 더욱 향상시킬 수 있습니다.

퇴원 계획

병원에서 가정 또는 다른 진료 환경으로의 중요한 전환 지점인 퇴원 계획은 의료 부문에 대한 복잡한 과제를 제시합니다. 여러 의료 전문가가 참여하는 이 과정에서는 환자의 건강 상태, 이용 가능한 자원, 퇴원 후 관리 요구 사항 등 다양한 요소를 신중하게 고려해야 합니다. 더 나은 퇴원 계획을 통해 재입원이나 약물 부작용 등 치료 전환과 관련된 위험을 해결할 수 있습니다. 지능형 자동화와 생성형 AI를 활용하면 퇴원 계획 프로세스를 더욱 빠르고 정확하게 진행할 수 있으며 자원을 효율적으로 이용하여 실수할 위험을 최소화하고 규정 준수를 향상할 수 있습니다.

이 경우, 생성형 AI 및 지능형 자동화 적용은 EHR(전자건강기록), 보험 보장 세부 정보, 인구통계 정보 등 관련 소스에서 필수 환자 데이터를 가져오는 자동화 배포부터 시작됩니다. 지능형 자동화는 데이터를 안전하게 검색, 검증 및 조합하여 환자의 의료 상황에 대한 전체적인 그림을 구축합니다.

의료 제공자의 감독을 통해 생성형 AI는 이 모든 비정형 정보를 맥락에 따라 분석하여 병력, 현재 상태, 이용 가능한 자원, 퇴원 후 치료 대안과 같은 요소를 고려하여 환자의 고유한 상황에 맞는 맞춤형 퇴원 계획을 생성할 수 있습니다. 중요한 것은 생성형 AI가 언어, 연령, 문화, 교육 수준, 의료 지식과 같은 개인화 매개변수를 통합하여 의료 전문가와 환자 모두를 위해 명확하고 간결한 형식으로 상세하고 고도로 개인화된 퇴원 계획을 생성할 수 있다는 것입니다.

의료 청구 및 코딩

의료 산업의 중요한 부분인 의료 청구 및 코딩은 복잡하고 시간이 많이 걸리는 프로세스인 경우가 많습니다. 이 프로세스에서는 의료 절차, 진단 및 치료를 보험 및 청구를 위한 표준화된 코드로 변환해야 합니다. 수동 코딩은 오류가 발생하기 쉬우며 코딩 규정을 자주 업데이트하면 이러한 복잡성이 가중되어 종종 청구 거부 및 재정적 손실을 초래합니다. 생성형 AI는 규정 준수를 보장하고 비용을 절감하는 동시에 의료 코딩의 효율성, 속도, 정확성을 향상시킬 수 있는 방법을 제공합니다.

이 경우, 의료 서비스 제공자는 생성형 AI 기반 지능형 자동화 도구를 기존 코딩 시스템에 통합하여 의료 코딩 프로세스를 지원하고 궁극적으로는 자동화할 수 있습니다. 생성형 AI는 의료 문서를 분석하고, 주요 정보를 추출하고, 최신 코딩 지침을 기반으로 정확한 코드를 추천할 수 있으며 시간이 지남에 따라 코딩 정확도가 향상됩니다.

보험

청구 관리

청구 관리는 보험 운영의 핵심을 이루는 분야로, 철저한 검증과 평가가 요구되는 대량의 보험금 청구를 효율적으로 처리하는 것이 핵심 과제입니다. 대부분 수작업으로 이루어지는 이러한 힘든 작업은 처리 시간 지연, 일관성 없는 청구 평가의 원인이 되며, 결과적으로 고객 만족도가 낮아지고 운영 비용이 높아집니다. 생성형 AI 및 지능형 자동화를 청구 관리에 적용하면 처리 일정을 대폭 단축하고 인적 오류를 최소화하며 궁극적으로 결과와 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

생성형 AI를 통해 보험 회사는 보험증권 세부 정보, 의료 보고서, 손해 평가서 등 청구 문서에 포함된 정보를 분석하여 패턴과 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 이 분석은 지능형 자동화를 통해 엔드투엔드 워크플로에 반영되어 청구를 자동으로 검증하고 확인하며 사람이 평가하는 추가 조사가 필요한 불일치를 강조합니다.

사기 탐지

보험 업계는 사기 탐지라는 실질적인 문제로 인해 계속해서 고군분투하고 있습니다. 사기 행위를 정확히 파악하고 위험으로부터 보호하면서 서비스 속도를 유지하기 위해 필요한 예방 조치를 취하려면 시간이 필수적입니다. 생성형 AI와 지능형 자동화를 적용하면 탐지 프로세스와 조치 속도를 크게 가속화하여 사기 활동을 줄일 수 있습니다.

사기 탐지에서 가장 가까운 생성형 AI 유스케이스는 보험 청구, 보험증권 데이터 및 과거 사기 패턴에서 파생된 방대한 양의 데이터를 분석하는 것입니다. 비정형 데이터와 맥락를 이해하는 기능을 갖추고 있어 생성형 AI는 사기 활동을 나타내는 이상 징후와 패턴을 탐지할 수 있습니다. 지능형 자동화 워크플로에 내장된 생성형 AI를 통해 발견한 결과는 추가 조사를 위해 의심스러운 청구에 플래그를 지정하는 자동화된 프로세스를 트리거할 수 있습니다.

또한 지능형 자동화는 소셜 미디어 플랫폼, 공개 기록, 과거 청구 데이터 등 다양한 소스에서 관련 정보를 수집하여 조사 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 보험 회사는 청구의 진위 여부를 신속하게 평가하고 사기 행위에 대응하기 위해 필요한 조치를 시작하며 전반적인 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

보험가입 심사

불확실성과 변동성이 증가하는 환경에서 보험사는 위험성을 신속하게 측정하고 보험료 요율을 확정하며 보험가입 승인 또는 거부를 결정해야 합니다. 기존의 수동 보험가입 심사 프로세스는 시간 집약적이고 주관적이며 인적 오류가 발생하기 쉬우므로, 결과적으로 일관성 없는 의사 결정이 이루어지고 보험사에 재정적 손실이 발생할 수 있습니다. 생성형 AI 및 지능형 자동화는 보험가입 심사를 지원하는 비정형 정보와 복잡한 워크플로 환경에서 크게 성장하고 있습니다. 이는 의사 결정 능력, 위험성 평가 정확성 및 운영 효율성을 단계적으로 변경할 수 있는 즉각적인 기회가 되고 있습니다.

이 경우, 생성형 AI는 신청자의 자격 증명, 청구 내역, 외부 위험 요인 등 방대한 양의 데이터를 조사하여 패턴을 찾아내고 잠재적 위험을 예측하며 결과를 추정할 수 있습니다. 그런 다음 지능형 자동화를 통해 보험가입 심사 프로세스를 운영하여 AI가 생성한 인사이트에 기반하여 보험증권을 발행하고 보험료를 결정할 수 있습니다.

제조

지식 검색

제조업체는 SOP(표준운영절차), 운영 매뉴얼, 업무 일지, 인시던트 보고서 등을 포함하는 방대한 지식 저장소를 보유하고 있습니다. 운영자는 필요한 특정 정보를 찾기 위해 다양하고 종종 분산된 지식 은행을 검색하는 데 귀중한 시간을 할애할 수 있습니다. 콘텐츠 요약에 생성형 AI의 강점을 활용하면 제조 워크플로를 가속화하는 데 시간을 절약하고 보조적인 접근 방식을 제공할 수 있습니다.

이 경우, 운영자는 생성형 AI 기반 지능형 자동화 도우미를 활용하여 찾기 어려운 운영 정보를 확보하고 요약할 수 있습니다. 이러한 종류의 Automation Co-Pilot은 내장된 생성형 AI를 사용하여 서로 다른 시스템에서 대량의 데이터를 즉시 검색 및 해석하고 인간의 지시에 따라 대응하고 조치를 취함으로써 일상적인 워크플로를 가속화합니다.

생산 계획

제조업체는 수요 변동, 자원 제약, 생산 복잡성 사이에서 지속적으로 최적화를 위한 외줄타기를 하고 있습니다. 시기, 생산 능력 등 제조업체가 통제할 수 있는 변수를 효과적으로 관리하는 경우에도 외부 요인과 시장 변동성으로 인해 생산 계획 주기 내에서 미지의 요소와 돌발 변수가 끊임없이 발생하기 마련입니다. 제조업체는 생성형 AI를 활용하여 복잡한 과거 데이터 분석을 강화하고 다양한 제약 조건과 매개변수에 대한 비교, 미세 조정, 최적화를 수행하여 생산 계획 시뮬레이션을 지원할 수 있습니다. 보다 효과적인 생산 계획은 일정에 맞는 제조를 유도하여 정확한 판매 예측 및 프로젝트 일정을 지원합니다.

이 경우, 생성형 AI는 사용 가능한 자재, 장비, 자원에 대한 데이터는 물론 시장 상황과 기대치에 대한 데이터를 기반으로 생성된 실제 시나리오를 생성하여 제품 계획을 강화할 수 있습니다. 지능형 자동화는 ERP 및 장비 시스템을 모니터링하고 실시간 데이터를 생성형 AI에 공급하여 시뮬레이션을 업데이트하고 조정을 권장할 수 있습니다. 제조업체는 지능형 자동화 및 생성형 AI를 사용하여 자동화를 트리거하는 임계값을 설정하여 팀을 업데이트하고 생산 라인 조정을 실행하는 등 권장 생산 계획 변경을 운영할 수 있습니다.

공급망 최적화

제조업에서는 운영 효율성과 제품 배송 시스템 효율성이 공급망 관리에 따라 결정됩니다. 계획부터 유통까지 공급망 최적화는 수익성을 높이고 성장할 수 있도록 하는 엄청난 잠재력을 갖고 있습니다. 공급망 수명주기 전반에 걸쳐 생성형 AI를 적용하면 공급망 관리를 지원하는 모든 프로세스와 각 지점에서 최적화를 위한 초고속 향상을 제공할 수 있습니다.

공급망의 경우 강력하고 즉각적인 인사이트 및 세분화된 권장 사항과 결합된 대용량 데이터 모니터링 및 분석에 생성형 AI의 강점을 적용할 수 있는 엄청난 기회가 있습니다. 안전한 지능형 자동화 플랫폼을 통해 생성형 AI를 공급망 데이터 소스와 연결하여 엔터프라이즈 데이터로 AI 모델을 훈련하고 공급망 프로세스에 대한 위험 분석, 예측 및 권장 사항을 생성할 수 있습니다. 지능형 자동화를 통해 권장 사항을 프로세스 최적화로 전환하여 신속하게 자동화를 구축하고 작업을 실행하세요.