2025 사내 AI 챗봇 도입의 모든 것, 대기업 활용 사례부터 구축 방법까지

"MES 데이터 조회 좀 도와주세요."

"이 제품의 불량 원인 분석 자료 어디서 찾을 수 있나요?"

"작년 동기 대비 매출 추이가 어떻게 되나요?"

기업에서 매일 수백 번씩 오가는 이런 질문들.  ERP, MES, PLM 등 수많은 시스템을 오가며 답을 찾고 때로는 전산실 담당자의 도움을 받아야 하는 상황이 반복됩니다. 국내 주요 기업들은 이런 비효율을 해결하기 위해 AI 챗봇을 도입하고 있습니다.

기업의 데이터, AI 챗봇으로 통합하다

현재 국내 대기업들은 AI 챗봇을 통해 데이터 접근성 문제를 해결하고 있습니다. 각 기업은 자사의 특성에 맞는 AI 챗봇을 구축하여 실질적인 성과를 만들어내고 있는데요. 주요 사례들을 살펴보겠습니다.

1. 현대모비스 'Maibot'

사내 지적 자산을 AI가 학습하여 직원들에게 문서 제공 등 답변을 통해 업무지원 서비스를 제공하고 있습니다. 마이봇은 수천 개의 문서를 찾아주는 것은 물론, 문서 안에 있는 콘텐츠를 밑줄그어주듯 선별해주는 특별한 기능도 갖추고 있습니다.

지식 플랫폼의 역할뿐 아니라 업무 처리 과정에서 직원들이 불편했던 부분을 빠르게 해결하며 다양한 기능들을 제공하고 있습니다.

2. 삼성중공업 'SBOT'

삼성중공업은 SBOT을 통해 사내 시스템에 축적된 설계 노하우(Lessons Learned), 각종 규정 및 계약 정보 등을 효과적으로 검색하고 활용하고 있습니다. 특히 신입직원들이 SBOT을 통해 익숙치 않은 업무를 빠르게 익히고 정확하게 수행할 수 있게 되었습니다.

3. 현대백화점 'LEWIS'

카피라이팅 업무에 특화된 LEWIS는 뉴스에도 소개된 기업용 AI 챗봇입니다. 다양한 카피라이팅 작업과 업무에 활용되어, 기존에 2주가 걸리던 작업 시간을 3시간으로 줄이는 놀라운 성과를 보여주었습니다.

4. 한화그룹 'AIDA'

한화의 AIDA는 글로벌, 모멘텀, 건설의 3개 사업 부문에 특화된 지식을 제공합니다. 특히 규정과 법률에 대한 정보를 실시간으로 검색하고 제공하는 데 특화되어 있습니다.

성공적인 AI 챗봇 구축의 핵심 요소

1. 통합 시스템 연동 능력

현대 기업의 데이터는 마치 섬처럼 여러 시스템에 분산되어 있습니다. 

ERP 시스템에는 매출과 비용 데이터가, MES에는 생산 현장의 실시간 데이터가, PLM에는 제품 설계와 수명주기 정보가 각각 저장되어 있습니다. 또한 여기에 문서관리시스템(DMS)의 규정과 매뉴얼, 인사시스템의 임직원 정보까지 더해지면서, 기업의 데이터는 점점 더 복잡하게 얽혀가고 있습니다.

이렇게 분산된 데이터를 통합적으로 활용하기 위해서는 시스템 연동 기술이 필요합니다. DARVIS는 이를 위해 txt2sql 기술을 활용합니다. 이 기술은 사람의 자연어를 데이터베이스가 이해할 수 있는 SQL 쿼리로 변환합니다.

예를 들어 "지난달 불량률이 가장 높았던 제품의 원인 분석 자료를 보여줘"라는 질문이 들어오면, AI가 이를 정교한 SQL 쿼리로 변환하여 MES의 품질 데이터, ERP의 생산 이력, PLM의 설계 정보를 한 번에 분석할 수 있게 됩니다.

2. 데이터 보안 체계

기업의 핵심 데이터를 다루는 만큼, 보안은 그 어떤 요소와도 타협할 수 없는 절대적인 전제조건입니다. ChatGPT와 같은 퍼블릭 AI 서비스들이 기업 환경에 도입되지 못하는 가장 큰 이유도 바로 이 보안 문제 때문입니다.

기업의 영업 비밀, 고객 정보, 재무 데이터가 외부 서버로 전송되는 순간, 그 데이터의 안전을 더 이상 보장할 수 없기 때문입니다. 

이러한 보안 우려를 해소하기 위해서는 온프레미스 방식의 구축이 필수적입니다. 기업 내부 서버에 AI 시스템을 구축함으로써, 민감한 데이터가 외부로 유출될 가능성을 원천적으로 차단할 수 있습니다.

또한 기업의 방화벽과 보안 정책 안에서 시스템이 운영되므로, 기존의 보안 체계를 그대로 활용할 수 있다는 장점도 있습니다.

3. 기업 맥락 이해와 정확한 답변

AI 챗봇의 성패를 가르는 가장 중요한 요소는 기업의 맥락을 정확하게 이해하는 능력입니다. 이를 위해서는 두 가지 핵심 기술이 필요합니다.

첫째는 문서 처리 기술입니다. 청킹(Chunking)은 문서를 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나누는 과정으로, 대규모 문서를 효과적으로 처리하고 관련성 높은 정보를 더 정확하게 검색할 수 있게 해줍니다.

둘째는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술입니다. 이는 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 기술로, 기업의 지식 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 후 이를 바탕으로 정확한 답변을 생성합니다.

DARVIS, 기업을 위한 검증된 AI 챗봇 솔루션

DARVIS의 핵심 경쟁력은 LLM이 SQL문을 생성하는 txt2sql 기술입니다. 이 기술은 사람의 자연어를 SQL 쿼리로 변환하여 모든 DB의 실시간 데이터 조회를 가능하게 합니다. "시스템의 종류나 구조에 관계없이, DB만 있다면 모든 데이터를 실시간으로 통합할 수 있습니다."

특히 txt2sql 기술은 두 가지 큰 장점이 있습니다:

1. 자연어 처리의 유연성: 누구나 쉽게 질문할 수 있고, 전문 인력이 필요 없습니다

2. 완벽한 시스템 연동: 모든 시스템과 호환되며 실시간 데이터 조회가 가능합니다

예를 들어 "지난달 불량률이 가장 높았던 제품의 원인 분석 자료를 보여줘"라는 질문이 들어오면, AI가 이를 정교한 SQL 쿼리로 변환하여 MES의 품질 데이터, ERP의 생산 이력, PLM의 설계 정보를 한 번에 분석할 수 있게 됩니다.

사내 AI 챗봇의 장점

• 기업별 특화 데이터 학습

• 맥락 기반의 정확한 답변 생성

• 지속적인 성능 개선

사내  AI 챗봇, 그리고 그 너머

사내 AI 챗봇은 이제 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 특히 DARVIS와 같은 자체 구축형 AI 챗봇은 기업의 데이터 보안을 지키면서도 실질적인 업무 혁신을 가능하게 합니다.

디피니트의 검증된 사내 AI 챗봇, DARVIS 구축 경험

• 제조, 회계, 교육 등 다양한 산업 레퍼런스

• 기업별 최적화된 구축 방법론

• 안정적인 운영 지원

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