기업용 LLM, 왜 지금 도입해야 할까?

기업용 LLM이란 무엇인가?

ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI를 사용해본 적이 있으신가요? 텍스트를 작성하고, 질문에 답하고, 아이디어를 제안하는 이런 AI를 우리는 LLM(Large Language Model, 대규모 언어모델)이라고 부릅니다.

하지만 기업 환경에서는 이야기가 달라집니다. "우리 회사 고객 데이터를 ChatGPT에 넣어도 되나요?", "ERP 매출 정보를 외부 AI에게 물어봐도 안전한가요?"라는 질문 앞에서 많은 기업이 멈춥니다. 보안 문제, 데이터 유출 위험, 부정확한 답변 때문입니다.

이 문제를 해결하는 것이 기업용 LLM(Enterprise LLM)입니다.

기업용 LLM은 기업 내부 데이터와 시스템에 안전하게 연결되어, 정확하고 신뢰할 수 있는 방식으로 업무를 자동화하고 의사결정을 지원하는 AI 모델입니다. 단순히 "사내용 ChatGPT"가 아니라, "회사 데이터로 일하는 실무형 AI"입니다.

ChapGPT와 기업용 LLM의 가장 큰 차이는 세 가지로 볼 수 있습니다.

• 보안: 기업 내부 데이터가 외부로 나가지 않습니다. 온프레미스나 프라이빗 클라우드에서 작동해 금융·제조·공공기관 같은 보안이 중요한 조직도 안심하고 사용할 수 있습니다.

• 정확성: RAG(검색 증강 생성), Text-to-SQL 같은 기술로 사내 문서와 데이터베이스에서 정확한 정보를 찾아 답변합니다. AI가 말을 지어내는 것(할루시네이션)을 방지합니다.

• 연동성: ERP, MES, CRM, WMS 같은 사내 시스템과 직접 연결되어 실제 업무 데이터를 자연어로 조회하고 분석할 수 있습니다.

왜 지금 기업용 LLM이 주목받고 있는가?

2024년부터 2025년까지 기업의 AI 도입 방식이 크게 바뀌었습니다. 초기에는 "AI로 뭘 할 수 있을까?"라는 탐색 단계였다면, 지금은 "AI 없이 경쟁력을 유지할 수 있을까?"라는 생존 전략 단계입니다.

특히 금융, 제조, 건설, 물류 산업에서 AI 도입이 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 이들 산업은 공통된 고민이 있습니다. 망분리 환경, 보안 규제, 데이터 거버넌스입니다. 고객 정보, 생산 데이터, 기술 문서를 외부 클라우드로 보낼 수 없기 때문이죠.

글로벌 트렌드도 "생성형 AI에서 업무형 AI"로 전환되고 있습니다. 단순히 글을 잘 쓰는 AI가 아니라, 내부 시스템과 연결되어 업무를 직접 처리하는 AI가 필요해졌습니다. Gartner는 2025년까지 대기업의 60% 이상이 기업 특화 AI를 도입할 것으로 전망했습니다.

한국도 개인정보보호법, 금융 보안 규제가 강화되면서 클라우드 AI를 그대로 사용하기 어려운 기업이 늘고 있습니다. 결국 "우리 환경에 맞는 AI"가 필요하고, 그것이 바로 기업용 LLM입니다.

일반 LLM과 기업용 LLM의 차이

혹시 ChatGPT를 업무용으로 쓰면 안되나요? 물론 일부 가능합니다만, ChapGPT같은 일반 LLM과 기업용 LLM은 목적과 구조가 완전히 다릅니다. 다음 표로 하나하나 비교해 보겠습니다.

기업이 원하는 것은 창의적인 답변이 아니라 정확한 데이터 기반의 의사결정 자동화입니다. 그래서 일반 LLM과는 완전히 다른 설계가 필요하죠. 이러한 이유때문에 기업용LLM이 필요하다고 말씀드리고 싶습니다.

기업용 LLM의 핵심 기능 5가지

기업용 LLM을 써야 한다는 것을 알게 되었습니다. 그렇다면 기업용 LLM의 기능엔 어떤 게 있을까요? 실제로 사용했을 때 어떤 점에서 편의를 누릴 수 있는지 말씀드리겠습니다.

1. RAG(검색 증강 생성): 문서 기반 정확한 답변

RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, AI가 답변하기 전에 사내 문서를 먼저 검색해서 근거를 찾는 기술입니다. "품질 검사 기준이 어떻게 돼?"라고 물으면, 품질 매뉴얼을 검색하고 해당 내용을 인용해서 답변합니다.

수천 개의 사내 문서가 있어도 필요한 정보를 3초 안에 찾습니다. "이 매뉴얼 어디 있지?" 하며 폴더를 뒤지는 시간이 사라집니다.

2. Text-to-SQL: 자연어로 데이터베이스 조회

"3분기 매출이 가장 높은 TOP 5 제품 알려줘"라고 자연어로 물으면, AI가 자동으로 SQL 쿼리를 만들어 데이터베이스를 조회합니다. SQL을 모르는 영업팀장도 직접 데이터를 볼 수 있습니다.

과거에는 IT 팀에 요청하고 며칠을 기다려야 했습니다. 지금은 즉시 답을 얻습니다.

3. 사내 시스템 연동: ERP·MES·CRM·WMS 통합 조회

기업 업무는 여러 시스템을 오가며 이루어집니다. ERP에 재고가 있고, MES에 생산 데이터가 있고, CRM에 고객 정보가 있습니다. 기업용 LLM은 이들을 하나로 묶어 '하나의 대화형 인터페이스'에서 모든 정보에 접근하게 만듭니다.

"지난주 B라인 생산량과 원자재 사용량, 그리고 불량률을 함께 보여줘"라고 물으면, 세 개 시스템에서 데이터를 가져와 하나의 화면에 정리해줍니다.

4. 권한 제어 및 접근 로그 관리

부서별, 직급별로 볼 수 있는 데이터를 제한합니다. 영업팀은 매출만, 재무팀은 원가까지 볼 수 있도록 설정합니다. 누가, 언제, 무엇을 조회했는지 모든 기록이 남아 보안 감사에 대응할 수 있습니다.

금융기관이나 공공기관처럼 규제가 엄격한 곳에서 필수 기능입니다.

5. 산업별 커스터마이징

제조업은 품질·공정 데이터가 중요하고, 금융업은 고객 정보와 규정 준수가 핵심입니다. 기업용 LLM은 산업별, 업무별로 최적화할 수 있습니다. 우리 회사의 전문 용어, 약어, KPI를 AI가 학습합니다.

이러한 기능적 장점이 있기 때문에 기업은 기업용 LLM을 통해 업무 생산성을 늘릴 수 있게 됩니다.

기업용 llm, 산업별 활용 사례

산업별로 기업용 llm을 도입하게 되면 어떤 점에서 편리함을 느끼게 되는지 간단하게 설명해드리겠습니다.

제조업: 품질관리·공정 데이터 실시간 조회

MES와 WMS 데이터를 자연어로 조회합니다. "어제 C라인 불량률이 왜 높았어?"라고 물으면 AI가 설비 데이터, 원자재 로트, 작업자 정보를 분석해 원인을 제시합니다. 안전 매뉴얼 검색, 하자 대응 자동화, 공정 리포트 자동 생성까지 가능합니다.

현장에서 바로 사용할 수 있는 '실시간 지식 엔진' 역할을 합니다.

금융업: 규제 준수 가능한 온프레미스 AI

금융기관은 고객 정보를 외부로 보낼 수 없습니다. 온프레미스 기업용 LLM으로 내부망에서 AI 상담을 구현하고, 고객 문서를 자동 요약하며, 내부 규정을 검색합니다. 신용평가나 리스크 분석을 AI가 보조하면서도 모든 데이터는 회사 안에서만 처리됩니다.

규제를 지키면서 AI를 활용하는 거의 유일한 방법입니다.

건설/엔지니어링: 시공 매뉴얼 자동 검색

건설 현장에는 방대한 시공 매뉴얼, 안전 지침, 설계 도면이 있습니다. "이 자재의 시공 온도 기준은?"이라고 물으면 AI가 관련 매뉴얼을 찾아 답변합니다. 하자 이슈를 자동으로 리포트하고, 공정 위험 요소를 사전에 감지합니다.

문서 기반 작업이 많은 산업에서 특히 효율적입니다.

물류/커머스: 재고·주문 데이터 자동 조회

"오늘 입고 예정인 상품 중 지연되는 건 뭐야?", "이번 주 반품률이 높은 TOP 5 상품 알려줘" 같은 질문에 즉시 답변합니다. 재고 부족을 예측하고, 주문 패턴을 분석하며, 물류 비용을 최적화합니다.

기업용 LLM 도입 시 체크해야 할 7가지 기준

기업용 LLM을 선택하고자 하신다면, 다음 7가지를 반드시 확인하며 고르시는 게 좋습니다.

1. 보안/망분리 지원 여부

온프레미스 설치가 가능한가? 폐쇄망(인터넷 차단 환경)에서도 작동하는가? 데이터를 외부로 전송하지 않는가?

2. 내부 데이터 연동 가능성

우리 회사가 사용하는 ERP, MES, CRM, 그룹웨어와 연결할 수 있는가? API 연동이 쉬운가?

3. 할루시네이션 방지 기능(RAG)

AI가 지어내지 않고 실제 문서 근거를 제시하는가? 출처를 명확히 표시하는가?

4. DB 직접 조회 기능(text2SQL)

자연어 질문을 SQL로 자동 변환하는가? 정확도는 어느 정도인가? SQL을 모르는 직원도 사용할 수 있는가?

5. 구축/보수 비용 구조

초기 구축 비용, 월 운영비, 확장 시 추가 비용은 얼마인가? PoC(파일럿 테스트) 기간이 제공되는가?

6. 커스터마이징 범위

우리 회사의 전문 용어, KPI, 업무 프로세스를 학습시킬 수 있는가? 산업 특화 기능이 있는가?

7. PoC 기간 및 확장성

소규모로 시작해서 점진적으로 확장할 수 있는가? 한 부서에서 검증 후 전사로 확대 가능한가?

다비스(DARVIS) 사례: 왜 '온프레미스 기업용 LLM'로 평가받는가

디피니트의 다비스(DARVIS)는 실제 대규모 제조기업과 공공기관에 도입된 기업용 LLM 솔루션입니다. 다비스(DARVIS)는 온프레미스를 기반으로 하는 기업용 LLM으로 데이터가 많거나, 보안이 중요한 곳에서 특히 만족도가 높습니다.

• 온프레미스/망분리 완전 지원: 회사 내부 서버에 설치되어 데이터가 외부로 나가지 않습니다. 금융, 제조, 공공기관의 보안 요구사항을 충족합니다.

• ERP·MES·SCM 자연어 기반 연동: "지난달 불량률과 주요 원인"이라고 물으면 여러 시스템에서 데이터를 가져와 통합 분석해서 답변합니다.

• AI GUARDIA 보안 필터: 부서별·직급별 접근 권한을 설정하고, 민감한 질문을 자동 차단하며, 모든 조회 기록을 감사 로그로 남깁니다.

• 실제 구축 사례: 제조업체는 데이터 조회 시간이 평균 2시간에서 10초로 단축됐고, 공공기관은 문서 검색 정확도 96%를 달성했습니다.

다비스(DARVIS)는 단순한 챗봇이 아니라 기업의 업무 전체를 연결하는 AI 인프라입니다.

기업용 llm은 기술이 아니라 '적합성'의 문제

모든 기업이 ChatGPT를 그대로 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 보안이 중요한 조직, 내부 데이터 활용이 핵심인 기업, 정확성이 생명인 산업은 기업 환경에 맞는 LLM을 선택해야 합니다.

가장 적합한 AI는 가장 화려한 모델이 아니라, 우리 조직의 데이터·보안·업무 방식에 맞는 LLM입니다.

데이터 기반 업무 자동화는 이미 시작되었습니다. 빠르게 배우고 개선하는 기업이 시장을 선도합니다. 기업용 LLM은 그 변화의 중심입니다.

자주 궁금해 하시는 부분을 FAQ 형식으로 정리해보았습니다. 도움이 되었으면 좋겠습니다.

FAQ

Q. 기업용 LLM 가격은 어떻게 책정되나요?
A. 구축형은 초기 서버 구축 비용과 라이선스 비용이 듭니다. 하지만 PoC(파일럿 테스트)로 소규모 시작 후 점진 확장하는 방식이 일반적이어서, 처음부터 큰 투자가 필요하지 않습니다. 월 구독형 모델도 있어 기업 규모에 따라 선택할 수 있습니다.

Q. 온프레미스 LLM과 프라이빗 클라우드는 뭐가 다른가요?
A. 온프레미스는 회사 건물 안 서버에 직접 설치하는 방식이고, 프라이빗 클라우드는 외부 클라우드지만 우리 회사 전용으로 격리된 환경입니다. 보안 수준은 비슷하지만, 온프레미스가 더 높은 보안이 필요한 금융·국방·공공 분야에 적합합니다.

Q. 우리 회사도 내부 데이터 연동이 가능한가요?
A. 대부분 가능합니다. ERP, MES, CRM이 SAP, Oracle, 국산 시스템 중 무엇이든 API나 DB 연결 방식으로 통합할 수 있습니다. 오래된 시스템도 연동 방법이 있어 사전 검토 후 구축합니다.

Q. 기업용 LLM을 도입하려면 데이터가 얼마나 필요할까요?
A. 문서 기준으로는 매뉴얼, 업무 규정, 보고서 정도만 있어도 충분합니다. 수백 개 파일이면 효과를 볼 수 있고, 수천 개라면 매우 강력합니다. DB 데이터는 ERP나 MES에 기본 데이터만 있으면 즉시 활용 가능합니다.

오늘 글이 도움이 되었으면 좋겠습니다. 디피니트 다비스(DARVIS)가 궁금하시다면 상담 신청을 해주세요. 디피니트 대표가 직접 상담해 드리겠습니다.

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