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대규모 언어 모델을 활용해 고객 데이터로 더 많은 작업을 수행하는 4가지 방법
생성형 AI는 비즈니스가 보다 효율적으로 운영되고 고객과 더 효과적으로 연결될 수 있도록 지원합니다. 이 모든 것의 기반이 되는 기술인 대규모 언어 모델에 대해 자세히 알아보세요.
고객에게 보다 효율적으로 서비스를 제공할 방법을 모색하면서 생성형 AI의 이점을 실현하는 비즈니스가 많아지고 있습니다. 이 기술을 사용하면 프로세스를 단순화하고, 데이터를 정리하며, 보다 개인화된 서비스를 제공하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 생성형 AI의 동력 생성형 AI는 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 사용자가 이미 보유하고 있는 데이터로부터 새로운 컨텐츠를 생성할 수 있습니다.
가장 중요한 점은 생성형 AI 기술로 지루한 프로세스에 소요되는 시간을 절약할 수 있기 때문에 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 전반적인 전략에 집중할 수 있다는 것입니다. 생성형 AI가 비즈니스의 성과 증대를 어떻게 도움이 되는지 깊이 들여다보고 대규모 언어 모델에 대해서도 자세히 알아보겠습니다.
대규모 언어 모델이란?
생성형 AI는 대량의 데이터로 사전 학습을 하여 시간이 지남에 따라 더욱 스마트해지는 대규모 머신 러닝 모델을 기반으로 합니다. 결과적으로 활용할 수 있는 데이터와 사용된 프롬프트에 따라 오디오, 코드, 이미지, 텍스트, 시뮬레이션, 비디오 등 새로운 맞춤 콘텐츠를 만들어 낼 수 있습니다.
일상적인 맥락에서 대형 언어 모델은 질문이 표현되는 방식에 따라 답변을 제공합니다. 예를 들어 "LLM이란 무엇이며 우리 비즈니스에는 어떻게 도움이 될 수 있습니까?"라는 질문과 "LLM이란 무엇이며 이것이 우리 비즈니스에 어떤 가치를 가져다 줄 수 있습니까?"라는 질문은 다른 결과를 도출할 수 있습니다. 질문은 비슷하지만 맥락에 따라 답변이 달라질 수 있는 것입니다. LLM은 자연어 처리 및 머신 러닝 기능을 사용하기 때문에 인간과 같이 일관되고 관련성 있는 방식으로 반응합니다. 그러므로 텍스트 번역, 요약, 대화 등의 작업에서 두각을 나타냅니다.
비즈니스가 생성형 AI를 사용하여 이러한 작업을 수행하는 상황에서는 그 핵심에 신뢰가 있어야 합니다. 이 기술을 책임감 있게 사용하기 위해 고객 관계 관리 플랫폼에 투자할 수 있으며, 이러한 플랫폼에는 데이터를 익명화하여 고객의 개인 정보를 보호할 수 있는 AI 중심의 신뢰 계층이 갖춰져 있습니다.
생성형 AI 환경에 구축된 신뢰 계층에서는 데이터 보안, 개인 정보 보호 및 규정 준수 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 하지만 높은 기준을 충족하려면 고객 데이터를 안전하고 정확하며 윤리적인 방식으로 사용할 수 있도록 책임감 있는 혁신을 위한 지침을 준수해야 합니다.
대규모 언어 모델의 작동 방식
컴퓨팅 인프라 및 AI의 발전으로 인해 비즈니스가 대규모 언어 모델을 AI 환경에 통합하는 방식이 계속해서 간소화되고 있습니다. 이 모델은 방대한 양의 공개된 데이터를 학습하는 한편, 프롬프트 템플릿을 사용할 수도 있으며, 이 경우 최소한의 코딩만으로도 LLM을 통해 고객에게 올바른 응답을 제공할 수 있습니다.
이제는 보안 클라우드 환경에 상주하는 도메인별 데이터 세트를 학습한 전용 LLM을 생성하는 것도 가능합니다. LLM 학습이 의료 또는 의약용과 같은 산업 데이터를 사용하여 이루어질 경우 해당 분야에 적합한 응답을 제공합니다. 이렇게 하면 고객에게 표시되는 정보가 정확해집니다.
전용 LLM을 사용하면 학습 중에, 그리고 모델을 프로덕션 환경에 배포하기 전에 데이터가 노출될 위험이 줄어듭니다. 노이즈 데이터로 모델을 학습시키면 예측 정확도를 향상할 수 있는데, 이 경우 데이터가 정리되기 전에 실제 데이터를 모방하기 위해 데이터 집합에 임의 값이 추가됩니다.
또한 고객 데이터에 직접 액세스할 수 없는 분산된 데이터 원본을 사용하면 개인의 데이터 개인 정보를 더 쉽게 관리할 수 있습니다. 데이터 보안 및 거버넌스가 최우선 과제가 되면서 신뢰 계층을 갖춘 엔터프라이즈 데이터 플랫폼이 더욱 중요해지고 있습니다.
비즈니스는 또한 다른 종류의 AI와 LLM이 호환되는 방식을 활용할 수도 있습니다. 기존 AI를 사용하여 과거 행동과 동향의 데이터를 기반으로 고객이 다음에 하려고 하는 일을 예측하고, LLM을 사용하여 예측 결과를 구체화한다고 상상해 보세요.
일례로, 생성형 AI를 사용하면 제안이 포함된 맞춤형 고객 이메일을 작성하고, 신제품에 대한 마케팅 캠페인을 만들거나, 서비스 사례를 요약하거나, 고객 추천과 같은 조치를 트리거하는 코드를 작성할 수 있습니다.
이러한 대규모 언어 모델을 사용하면 수동 프로세스를 능률화하여 시간과 비용을 절약할 수 있으며 그 결과 직원들은 보다 진취적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다.
지금까지 생성형 AI로 어떤 일을 할 수 있는지 살펴보았습니다. 이제 이 기술을 비즈니스에 도움이 되도록 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
윤리적 AI에 대해 알아보기
비즈니스에 생성형 AI를 사용할 수 있는 방법은 무궁무진합니다.
LLM은 패턴을 인식하고 데이터를 직접 연결하는데 탁월합니다. 반면, 기존의 예측형 AI로 데이터를 쿼리하고 패턴을 식별하며 가정을 테스트하는 과정에는 사람의 상호 작용이 여전히 많이 필요할 수 있습니다.
고객 데이터를 실시간으로 제공하면 생성형 AI는 복잡한 데이터 세트를 이해하기 쉬운 인사이트로 즉시 변환해 줄 수 있습니다. 이렇게 하면 직원들이 고객을 보다 명확하게 파악할 수 있으므로 최신 정보를 기반으로 조치를 취할 수 있습니다.
이제 대규모 언어 모델이 비즈니스에 도움이 될 수 있는 몇 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다.
센티멘트 분석을 사용하여 구매 후 조치에 대한 배경 정보 확보
마케팅 캠페인을 위한 이메일 텍스트 생성
서비스 상담사를 위한 관련 사례 제공
기본 코드 생성 자동화
자동화는 개발자와 통합 전문가가 기본적이지만 중요한 작업을 위한 코드를 생성하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 대규모 언어 모델로 작성된 코드를 사용하여 제안을 보내거나 고객 메시지 템플릿을 생성하는 등 특정 마케팅 자동화 작업을 트리거할 수 있습니다. 이렇게 하면 전체적인 표현이 일관되면서도 고객에 따라 맞춤화되며 회사의 톤앤매너로 전달됩니다. 자동화를 통해 시간을 절약하고 생산성을 향상할 수 있으므로 개발자는 맞춤화가 필요한 작업에 더 많은 관심을 집중할 수 있습니다.
AI는 고객에게 더 가까이 다가갈 수 있는 무한한 기회를 제공하는 동시에 효율적인 운영을 보장합니다. 500명 이상의 IT 리더를 대상으로 한 최근 연구에서는 최소 33%가 생성형 AI를 비즈니스의 우선순위로 꼽았습니다. 또한 67%가 향후 18개월 내에 우선적으로 고려할 계획이 있는 것으로 나타났습니다.
하이브리드 AI 전략의 일환으로 대규모 언어 모델을 사용하면 다양한 예측 기능을 보완하고 생산성을 크게 향상할 수 있습니다. 생성형 AI가 할 수 있는 일은 많지만, 이 기술이 비즈니스를 위해 최대의 효과를 발휘하려면 여전히 인간의 지침이 필요합니다. 생성형 AI는 비즈니스를 발전시킬 수 있는 의사 결정에 필요한 인사이트를 제공합니다.
직원들이 복잡한 문제 해결에 전념할 수 있도록 시간이 많이 소요되는 작업은 도맡아 처리해 주는 자동화된 스마트 도우미라고 생각하면 됩니다. 귀사가 제공할 수 있는 지식 및 전문성과 생성형 AI의 힘을 결합하면 고객을 위해 더 많은 일을 수행할 수 있습니다.
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