비즈니스 혁신을 위한 대규모 언어 모델 활용하기
2024/01/19 | 작성자: 박성민 (콘텐츠 매니저)
비즈니스에서 대규모 언어 모델의 부상
2023~2026년 산업별 비즈니스용 AI 예산 계획(출처: 마스터 오브 코드)
비즈니스 성공의 열쇠 중 하나는 효율성입니다. 기업들은 기술을 활용하여 비즈니스를 가속화하고 생산성을 극대화하며 비용 효율성을 달성할 수 있는 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. 이러한 추세는 최근 대규모 언어 모델을 통한 AI 도입으로 이어지고 있습니다. Scale AI의 '2023 AI 준비 보고서' 에 따르면 72%의 기업이 향후 3년간 매년 AI에 대한 투자를 대폭 늘릴 계획이라고 합니다. 대규모 언어 모델은 다양한 자연어 처리 작업에 적용할 수 있기 때문에 기업에서 인적 업무 자동화 및 고객 지원에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 대규모 언어 모델은 실제 환경에서 어떻게 적용되고 있을까요? 다양한 산업 분야의 사용 사례를 살펴보세요.
비즈니스에서 LLM의 실제 사용 사례
(1) 고객 지원 혁신: 자동화 및 참여 유도
AI 기업 Upstage는 이커머스 데이터 플랫폼 기업 ConnectWave와 제휴하여 이커머스 비즈니스를 위한 제너레이티브 AI 서비스를 구축했습니다.
다양한 산업 분야에서 고객 지원 서비스를 자동화하기 위해 대규모 언어 모델이 사용되고 있습니다. 자연어 처리(NLP)에 특화되어 있는 LLM은 챗봇과 제품 검색 기능을 포함하여 사용자와 고객 서비스 간의 상호작용을 향상시킵니다. LLM을 통해 기업은 사람의 도움 없이도 연중무휴 24시간 고객 지원을 제공함으로써 고객에게 정확하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 이는 고객 만족도를 향상시킵니다. 또한 기업은 서비스를 통해 수집된 대화 데이터를 활용하여 서비스의 품질을 개선하거나 귀중한 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있습니다.
(2) 콘텐츠 생성
프롬프트: "클릭 미끼 스타일의 육아 관련 고유 기사 제목 20개를 알려주세요." (출처: 웨스 맥도웰 유튜브)
프롬프트: "이제 기사의 개요를 작성하세요: '자녀의 악몽 같은 일상을 바꿔줄 놀라운 수면 트릭!' 전문 육아 전문가로서 젊은 엄마들을 위해 작성하세요." (출처: 웨스 맥도웰 유튜브)
LLM은 콘텐츠 제작과 마케팅에 널리 사용됩니다. 블로그, 소셜 미디어 게시물, 제품 설명, 기사, 이메일, 영업 프레젠테이션을 작성하거나 광고 문구 아이디어를 브레인스토밍해야 할 때에도 LLM을 사용하는 데에는 제한이 없습니다. 콘텐츠 주제, 목표, 필요한 세부 정보를 프롬프트에 입력하면 바로 시작할 수 있습니다. LLM을 사용하면 콘텐츠 제작과 마케팅에 드는 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 또한 문법 오류를 수정하고 긴 문장을 단순화하여 가독성을 높일 수 있습니다. 많은 회사에서 콘텐츠 마케팅에 LLM을 활용하여 웹사이트 트래픽을 늘리고, 리드를 생성하고, 콘텐츠를 통해 고객과의 커뮤니케이션을 개선하고 있습니다.
글쓰기 스타일 및 맥락에 맞는 콘텐츠 작성(WriteUp) 강화
최신 사용 사례는 다음과 같습니다. 'WriteUp' 은 사용자가 문맥에 맞는 콘텐츠와 글쓰기 스타일을 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 이동형 글쓰기 도우미 서비스입니다. 사용자는 어조, 길이, 이모티콘 사용, 목적, 언어 등 다양한 글쓰기 스타일 중에서 선택하여 언제 어디서나 맥락에 맞는 콘텐츠를 쉽게 만들 수 있습니다.
(3) 정보 검색 및 추출
많은 조직이 문서를 디지털화하고 다양한 소스에서 데이터를 추출하려고 시도하는 이유는 사람이 수작업으로 처리하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 경우 LLM이 좋은 솔루션이 될 수 있습니다. LLM과 문서 AI 기술을 결합하면 표와 복잡한 문단이 포함된 비즈니스 문서에서도 문맥을 해석하고 필수 정보를 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일부 서비스는 구조 분석 후 마크다운 변환을 수행하여 한 단계 더 나아가기도 합니다.
업스테이지의 '레이아웃 분석' 가 대표적인 적용 사례입니다. 요소 감지, 문맥 인식 직렬화, 관계 추출(이미지 캡션/표 캡션) 기능이 뛰어납니다. 즉, 문서의 구조와 내용을 분석해 필요한 정보를 추출하고 이를 키-값 데이터베이스로 정리할 수 있습니다. 이러한 기술을 활용하여 비즈니스에서 정보 검색 및 추출을 자동화하면 작업을 자동화하고 의미 있는 인사이트를 도출하는 데 도움이 될 수 있습니다.
(4) 도메인별 LLM 구축하기
도메인별 LLM은 특정 분야 또는 산업에 맞게 학습된 전문 모델입니다. 범용 LLM과 달리 특정 도메인에 집중하여 보다 정확하고 맥락에 맞는 응답을 가능하게 하고 특정 영역 내에서 AI의 착각을 방지할 수 있습니다. 금융, 의료, 법률과 같은 전문 산업에 적용되고 있습니다. 또한 도메인별 LLM은 업계 규정을 준수하도록 학습시킬 수 있어 안정적인 대응과 간소화된 워크플로우를 보장합니다.
이러한 장점 때문에 많은 조직에서 도메인별 프라이빗 LLM을 비즈니스에 도입하려고 합니다. 이러한 모델은 기업 내부 서버에 설치하여 운영함으로써 정보 유출과 AI 착각을 방지할 수 있습니다. 최근 인공지능 기업 업스테이지가 출시한 '솔라미니'는 기업 애플리케이션에서 안정적이고 혁신적인 AI 솔루션을 위해 설계된 작지만 강력한 언어 모델입니다. 이러한 사용 사례를 고려하여 도메인에 특화된 LLM을 구축하여 업계에서 경쟁 우위를 확보하세요.
예시일 뿐입니다. Med-PaLM 2는 현재 안전하고 책임감 있는 사용을 보장하기 위해 평가 중입니다. (출처: 구글 리서치)
금융 특화 및 범용이라는 두 가지 광범위한 NLP 작업 범주에서 BloombergGPT가 수행하는 방식. (출처: 블룸버그)
(5) 지능형 프로세스 자동화
맥킨지에 따르면, 제너레이티브 AI 및 기타 기술을 활용하면 직원의 시간을 차지하는 작업의 최대 70%를 자동화할 수 있다고 합니다. 제너레이티브 AI는 다양한 산업 분야에서 일상적인 작업을 자동화하고 의사 결정을 지원하는 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다. LLM을 비즈니스 운영에 통합하면 작업 우선순위를 자동으로 지정하고, 시스템에 데이터를 입력하며, 문서를 요약하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 특히 LLM 기반 RPA 봇을 최적화하여 정보를 추출 및 분류하고, 보고서를 생성하며, 최신 정보와 사용자 선호도를 보장할 수 있습니다.
결론
비즈니스에 LLM을 적용하는 것은 더 이상 선택이 아니라 경쟁력을 유지하고 혁신을 추진하기 위한 필수 요소입니다. LLM은 빠르게 진화하고 있으며 기업 내 다양한 의사 결정과 정교한 운영을 최적화하고 간소화하는 데 필수적인 요소가 되고 있습니다. LLM을 성공적으로 도입하려면 명확한 목표를 설정하고 현재 비즈니스 요구사항에 부합하는 전략적 계획을 수립하는 것이 중요합니다. 이 혁신적인 기술을 도입하면 조직의 효율성과 의사 결정 능력이 향상되어 더 밝고 성공적인 미래로 나아갈 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.
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