기업용 AI 챗봇 성공 사례 4가지, 사내 시스템 연동 방식부터 ROI까지 알아보기

기업용 AI 챗봇 성공사례로 보는 도입 효과와 ROI

2025년, 기업용 AI 챗봇 시장은 그 어느 때보다 활발하게 성장하고 있습니다. Gartner에 따르면 2026년까지 80%의 기업이 생성형 AI API나 모델을 사용하거나 자체 개발할 것으로 예상되며 이는 2023년 5% 미만에서 16배 성장한 수치입니다. 이러한 성장세는 기업 환경 전반에 걸쳐 나타나고 있습니다.

단순 고객 응대를 넘어 기업 내부 시스템과 연동된 AI 챗봇은 이제 업무 효율화와 비용 절감의 핵심 도구로 자리잡고 있습니다. 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술과 데이터베이스 연동 기술의 발전으로 기업 내부 데이터를 활용한 AI 챗봇의 활용 범위가 크게 확장되었습니다.

오늘은 디피니트의 AI 챗봇 DARVIS를 도입한 기업들의 실제 성공사례를 통해 기업용 AI 챗봇이 어떤 비즈니스 가치를 창출하는지 살펴보겠습니다. 단순한 도입 과정보다는 구체적인 ROI와 성과 중심으로 기업용 AI 챗봇 도입 검토에 실질적인 도움이 될 수 있는 정보를 전달해보겠습니다.

왜 기업들은 AI 챗봇에 주목하는가?

기업의 경영자들이 AI 챗봇 도입을 고려하는 주요 이유는 다음과 같습니다.

• 업무 효율성 향상: 반복적인 질문 처리 자동화

• 데이터 접근성 개선: 분산된 데이터의 통합 및 신속한 접근

• 인력 최적화: 고부가가치 업무에 인적 자원 집중

• 일관된 정보 제공: 부서간, 담당자간 상이한 답변 해소

• 24/7 지원: 시간 제약 없는 정보 접근

최근 Gartner의 2024년 설문조사에 따르면 고객 서비스 리더의 85%가 2025년에 대화형 생성형 AI 솔루션을 탐색하거나 시범 운영할 계획이라고 응답했습니다.

이러한 트렌드는 고객 서비스뿐 아니라 기업 내부 업무용 AI 챗봇에서도 동일하게 나타나고 있으며 기업들이 AI 기술을 통해 내·외부 소통을 모두 개선하고자 하는 움직임을 보여줍니다.

이러한 니즈에 맞춰 디피니트의 DARVIS는 단순 FAQ 응답을 넘어, 기업 내부 시스템(ERP, MES, 인사시스템 등)과 연동하여 실시간 데이터 기반의 답변과 업무 지원이 가능한 솔루션을 제공하고 있습니다.

[사례 1] 제조기업 W사, 데이터 통합 성공

시스템은 많은데 정보는 부족했습니다

매출 2,000억 규모의 자동차 부품 제조기업이 직면한 가장 큰 과제는 데이터가 산재되어 있던 것이었습니다. ERP, MES 등 다양한 시스템을 사용 중이었지만 이들 시스템은 서로 연결되지 않아 필요한 정보를 얻기 위해서는 여러 시스템을 오가며 데이터를 수집하고 가공해야 했습니다.

분산된 시스템을 연결하는 AI 챗봇

DARVIS는 두 가지 핵심 기능이 W사의 니즈와 정확히 맞아떨어졌습니다.

1. txt2sql 기술 기반의 DB 통합 기능: ERP, MES, SCM 등 다양한 시스템의 데이터를 실시간으로 연결하고, 자연어로 질문하면 곧바로 답을 얻을 수 있었습니다.

2. RAG 기반의 문서 통합 기능: 기존에 활용도가 낮았던 매뉴얼과 규정들을 DARVIS가 학습하여, 필요할 때 즉시 찾아볼 수 있게 되었습니다.

특히 txt2sql 기술은 DARVIS의 가장 큰 차별점으로 자연어 질문을 자동으로 SQL 쿼리로 변환하여 정확한 데이터를 실시간으로 조회할 수 있게 해주었습니다.

데이터 접근성 향상, 신입사원 온보딩 시간 단축

W사는 DARVIS 도입 후 다음과 같은 성과를 만들어내고 있습니다.

[사례 2] 교육 플랫폼 비즈니스PT, 질문 응답 시간 대폭 단축

늘어나는 교육 콘텐츠, 쫓아가지 못하는 코치의 응대 속도

비즈니스PT는 MZ세대 직장인을 위한 온라인 비즈니스 교육 플랫폼으로, 200개 이상의 VOD 강의와 50명의 전문 코치진을 보유한 기업입니다. 사업이 급성장하면서 수강생들의 질문이 크게 증가했고, 코치진이 모든 질문에 답변하기 어려워졌습니다.

특히 강의 내용에 대한 질문, 학습 방법 문의, 과제 관련 피드백 요청 등이 쏟아지자 응답 지연이 발생하기 시작했고, 이는 학습 경험 저하로 이어졌습니다.

200개 VOD 강의를 모두 이해하는 AI 코치

비즈니스PT는 DARVIS를 통해 AI 기반 학습 지원 시스템을 구축했습니다. 구현 과정은 다음과 같았습니다.

1. 콘텐츠 가공: 200개 이상의 VOD 강의 내용을 텍스트로 변환 및 구조화

2. 데이터 학습: RAG 기술로 강의 내용, 과제 가이드, 학습 방법론 등을 AI에게 학습

3. 인터페이스 개발: 수강생들이 쉽게 질문할 수 있는 챗봇 인터페이스 구현

4. 지속적 개선: 실제 질문-답변 데이터를 분석해 시스템 정확도 향상

이 과정에서 DARVIS의 한국어 자연어 처리 능력과 교육 콘텐츠에 최적화된 검색 알고리즘이 핵심 역할을 했습니다.

코치진 업무 대폭 감소, 응답 만족도 향상

비즈니스PT는 DARVIS 도입 후 다음과 같은 성과를 달성했습니다.

[사례 3] 서울시여성가족재단, 행정 효율성 대폭 개선

도입 배경: 인력은 그대로, 업무량은 4배

서울시여성가족재단은 지난 5년간 급격한 성장을 이루었습니다. 직원 수는 100명에서 220명으로 2배 증가했고, 예산 규모는 100억에서 400억으로 4배나 늘어났습니다. 하지만 행정 인력은 정원 제한으로 인해 충분히 확보되지 못했습니다.

특히 신규 직원들의 복지 제도 문의, 예산 관련 질문, 내부 규정 확인 등이 행정팀으로 집중되었고, 담당자들은 동일한 질문에 반복적으로 답변하느라 본연의 업무에 집중하기 어려웠습니다.

60개 이상의 규정과 자료를 학습한 행정 전문 AI

여성가족재단은 디피니트와 함께 DARVIS 기반의 문서 AI 챗봇을 구축했습니다. 재단의 내부 규정집, 조례, 예산 자료 등 60개 이상의 핵심 문서를 AI가 학습하도록 했습니다.

DARVIS의 가장 큰 기술적 강점 중 하나는 한글 파일(HWP)을 변환 없이 원본 그대로 처리할 수 있다는 점이었습니다. 이는 공공기관에서 흔히 사용하는 한글 문서를 별도 가공 없이 바로 학습시킬 수 있어, 구축 과정이 훨씬 효율적이었습니다.

파일 검색 성능 96%, 응답 시간 대폭 단축

[사례 4] 현대LNG해운, AI 예측 모델 해석으로 탈탄소화 추진

왜 이런 예측 결과가 나왔는지 설명이 필요했습니다

현대LNG해운은 선박 운항의 가스 소모량을 예측하는 AI 모델을 자체 개발했지만 AI의 예측을 신뢰하고 실제 의사결정에 활용하기 위해서는 왜 이런 예측을 했는지에 대한 명확한 설명이 필요했습니다.

AI의 의사결정을 설명하는 해석 시스템

디피니트는 SHAP(Shapley Additive Explanations) 값을 활용한 예측 결과 분석과 ChatGPT를 활용한 자연어 설명 생성이라는 솔루션을 제시했습니다.

시스템은 다음 세 단계로 구현되었습니다.

1. 데이터 입력과 분석: CSV 형태의 운항 데이터 업로드 및 분석

2. 예측 결과 해석: 각 변수가 예측에 미친 영향을 상세히 분석

3. 시각화 및 검증: 변수별 영향도를 그래프로 시각화

이 과정에서 Azure OpenAI API를 활용해 전문적인 분석 결과를 이해하기 쉬운 자연어로 설명하는 것이 가능했습니다.

데이터 기반 의사결정 체계 확립

현대LNG해운은 DARVIS 도입을 통해 다음과 같은 성과를 달성했습니다.

기업용 AI 챗봇, DARVIS의 차별화 포인트

사례들을 통해 확인할 수 있는 DARVIS의 주요 차별점 4가지는 다음과 같습니다.

1. txt2sql 기술

자연어 질문을 자동으로 SQL 쿼리로 변환하는 기술로, 기업 내부 데이터베이스에 실시간으로 접근하여 정확한 정보를 제공합니다. 이는 단순 RAG 기반 챗봇과의 가장 큰 차이점으로, 실시간 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 합니다.

2. 한국어 최적화

한글 문서(HWP) 처리, 한국어 자연어 이해, 한국 기업 환경에 맞는 최적화 등 국내 기업에 특화된 기능을 제공합니다. 특히 공공기관, 제조업 등 한국 특유의 업무 환경과 용어에 최적화되어 있습니다.

3. 멀티모달 기능

텍스트뿐만 아니라 이미지, 표, 그래프 등 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있습니다. 복잡한 도표나 차트도 이해하고 관련 정보를 추출할 수 있어 다양한 기업 문서 처리에 적합합니다.

4. 온프레미스 옵션

보안이 중요한 기업들을 위한 온프레미스 설치 옵션을 제공합니다. 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않고도 AI 챗봇의 이점을 누릴 수 있습니다.

우리 회사에 딱 맞는 AI 챗봇을 도입하는 방법

AI 챗봇 도입을 고려하신다면 다음과 같은 단계적 접근을 제안드립니다.

1. 현황 분석: 현재 기업의 데이터 환경, 시스템 구성, 주요 문의 유형 등을 분석

2. 목표 설정: 구체적인 KPI와 성과 목표 수립

3. PoC 진행: 제한된 범위에서 개념 증명 진행

4. 단계적 확장: 검증된 영역부터 점진적으로 확대 적용

디피니트는 귀사의 상황에 맞는 맞춤형 AI 챗봇 솔루션을 제공합니다. 4개 사례에서 보셨듯이, 각 기업의 특성과 니즈에 맞춰 최적화된 접근법으로 실질적인 비즈니스 가치를 창출하도록 돕겠습니다.

AI 챗봇 도입, 막연하게 느껴지시나요?

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여러분의 회사에 맞는 최적의 방안을 함께 찾아 드리겠습니다.

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