기업의 실제 업무를 기준으로 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 자동화 프로젝트를 진행했습니다. PoC부터 운영 전환까지 필요한 범위를 정해 구축합니다.
기술 이름만 나열하지 않고, 어떤 입력을 받아 무엇을 처리하고 어떤 결과를 보여주는지 대표 사례로 구성했습니다.
아래 내용은 구축 가능한 형태를 보여주는 예시 화면입니다.해외 출장비는 귀국 후 7일 이내에 정산하며, 항공권 영수증과 탑승권, 숙박 영수증, 법인카드 사용 내역을 제출합니다. 예외 비용은 부서장 승인 문서를 함께 첨부합니다.
| 검색 단계 | 적용 방식 | 결과 |
|---|---|---|
| 권한 확인 | 부서·직급 기반 문서 필터 | 허용 문서 3,842건 |
| 복합 검색 | 키워드 + 다중 벡터 + 재순위화 | 근거 문서 12건 |
| 답변 생성 | 출처 인용과 충돌 문서 점검 | 검증 통과 |
| 시각 | 라인 | 판정 | 이상 유형 | 신뢰도 | 검토 |
|---|---|---|---|---|---|
| 09:42:18 | A-04 | 검토 | 표면 흠집 | 92% | 대기 |
| 09:42:16 | A-04 | 정상 | - | 98% | 자동 |
| 09:42:14 | A-04 | 정상 | - | 97% | 자동 |
생성형 AI와 업무 자동화 프로젝트를 중심으로 정리했습니다. 업무 정의, 데이터 연결, 성능 검토, 운영 기준까지 실제 구축 범위를 확인합니다.
누적 프로젝트 구축·고도화 건수
평균 업무 처리 시간 절감
운영 SLA 달성률
프로젝트 만족도
Enterprise
Affiliate
Affiliate
Tech
Platform
Service
Semiconductor
Affiliate
SI
Affiliate
Finance
Affiliate
Telecom
Manufacturing
Bio
Airline
본사·계열사·자회사까지 연계된 실행 사례를 중심으로, 산업별 도입 패턴과 운영 성과를 같은 템플릿으로 비교할 수 있게 구성했습니다.
2026년 4월 이후 프로젝트 이력과 운영 자료에서 확인한 구축·고도화 사례입니다. 고객사 내부 정보는 공개 가능한 업무 범위만 적었습니다.
입출항·하역·배정 데이터를 한 화면에서 관리하고 운영 현황과 병목 구간을 확인하는 플랫폼을 구축했습니다.
재무 지표와 거래 데이터를 바탕으로 기업별 건전성을 비교하고 검토 근거를 남기는 분석 화면을 만들었습니다.
프로젝트 자료를 모아 표준 목차에 맞춘 완료 보고서 초안을 만들고 담당자가 검토·수정하는 흐름으로 구성했습니다.
팀 일정을 조회하고 가능한 시간을 정리해 일정 조율안을 만드는 다중 AI Agent 프로토타입을 구현했습니다.
출제 범위와 원문 데이터를 기준으로 문제 생성 현황, 검수 상태, 담당자별 진행률을 관리하는 대시보드를 구축했습니다.
역할별 AI Agent, Tool 호출, 결과 검증 과정을 단계별로 실습하도록 교육용 예제와 실행 환경을 제작했습니다.
GPT 기반 어시스턴트와 고객 상담 자동화 시스템을 구축했습니다.
프롬프트 엔지니어링을 활용해 마케팅 문구 자동 생성 시스템을 구축했습니다.
LLM을 활용해 문서를 요약하고 질의응답과 뉴스 큐레이션 서비스를 제공합니다.
GPT 기반 코드 생성과 디버깅 자동화 도구를 개발했습니다.
사규·기술 문서·업무 매뉴얼을 통합 검색하고 답변을 생성하는 사내 코파일럿을 구축했습니다.
콜센터 STT와 LLM 요약을 활용해 상담 이슈를 태깅하고 후속 조치를 자동 등록하는 프로세스를 구축했습니다.
인사·보안·구매 규정을 통합 검색해 출처 기반 답변을 제공하는 RAG 서비스를 구축했습니다.
VOC 문장을 LLM 임베딩으로 군집화해 핵심 이슈와 우선순위를 자동으로 도출했습니다.
개발 위키와 API 문서를 바탕으로 엔지니어의 질문에 답하는 내부 도우미를 구축했습니다.
계약서와 제안서의 위험 조항을 자동으로 표시하고 검토 코멘트를 추천합니다.
문의 메일 유형별 응답 템플릿을 자동 생성해 CS 처리 시간을 단축했습니다.
고객 산업과 요구 사항을 바탕으로 제안서 목차와 본문 초안을 생성합니다.
중복 문서를 병합하고 오래된 문서를 표시하며 요약을 생성해 지식 품질을 개선했습니다.
상담 맥락을 실시간으로 분석해 추천 답변과 필수 확인 문항을 제시합니다.
상담 로그를 상품과 리스크 관점으로 정리해 보고서를 자동 생성합니다.
면접관 메모를 구조화해 평가표와 피드백 문안을 자동 생성합니다.
여러 입찰 제안서를 항목별로 비교·요약하고 차이점을 시각화합니다.
의료 상담 기록의 핵심 증상과 조치 이력을 요약해 후속 진료를 지원합니다.
민원 유형별 표준 근거 문서를 참조해 답변 초안을 생성합니다.
문서와 채팅에서 보안 정책 위반 가능성이 있는 표현을 자동으로 탐지합니다.
회의 대화를 요약하고 담당자와 기한에 따른 액션 아이템을 자동 생성합니다.
기술 문서를 일관된 용어 체계로 한국어, 영어, 일본어로 번역합니다.
과거 영업 이력에서 유사 수주 사례를 찾아 대응 전략을 추천합니다.
정확성·근거성·유해성 지표로 챗봇 응답 품질을 자동 평가합니다.
사내 직무 역량과 학습 이력을 바탕으로 개인화 콘텐츠를 추천합니다.
운영 장애 티켓을 원인과 영향도에 따라 자동 분류하고 우선순위를 제안합니다.
설비 상태와 생산 계획을 반영해 현장 작업 지시서 초안을 생성합니다.
질의 의도에 맞는 판례와 법령을 요약해 법무 검토 시간을 줄였습니다.
제품 속성과 타깃 고객을 반영해 전환율 중심의 설명 문구를 생성합니다.
운영 매뉴얼과 공지 사항을 통합해 신입과 현업 구성원이 활용하는 챗봇을 구축했습니다.
장문 보고서를 경영진 관점의 핵심 이슈와 결정 사항 중심으로 요약합니다.
평가 입력을 구조화하고 코멘트 초안을 자동 생성해 평가 리드 타임을 단축했습니다.
요청서의 누락 항목과 리스크 조건을 자동으로 검출해 검토 품질을 높였습니다.
증빙 문서를 자동으로 분류·요약해 감사 요청 대응 시간을 단축했습니다.
채널과 타깃별 카피를 자동 생성하고 성과 기반 개선 흐름을 구축했습니다.
점검 로그를 요약해 설비별 리포트와 정비 우선순위를 자동 생성합니다.
파이프라인 현황, 리스크, 액션 아이템을 자동으로 요약해 리더십에 공유합니다.
중복되거나 오래된 문서를 탐지하고 최신화 우선순위를 추천합니다.
점검 결과를 표준 포맷으로 정리하고 누락 항목을 자동으로 알립니다.
리뷰와 콜 로그를 통합 분석해 매장 이슈를 주 단위로 시각화합니다.
상담 로그를 분석해 상담사별 개선 지점과 예시 답변을 제공합니다.
권한 기반 검색과 출처 표시 답변으로 규정 조회 정확도를 높였습니다.
이슈 로그를 자동으로 요약해 주간 PMO 리스크 브리핑 문서를 생성합니다.
English↔Korean, Vietnamese→Korean 등 다국어 번역 시스템을 구축했습니다.
챗 데이터의 감정을 분석하고 한국어·영어·일본어 유사 단어를 탐지하는 모델입니다.
한국어와 일본어 특허 데이터를 바탕으로 유사 특허를 검색하고 분류합니다.
한국어·영어·일본어 문서를 자동 분류하고 법률·의료 문서를 분석하는 시스템입니다.
악성 댓글과 가짜 뉴스를 판별하고 SNS 이슈를 실시간으로 탐지하는 시스템입니다.
Knowledge Graph와 OCR 기반 텍스트 추출, STT/TTS 시스템을 구축했습니다.
고객센터 VOC를 자동 분류해 제품과 서비스 이슈를 실시간 대시보드로 제공합니다.
사내 문서와 대외 문안에서 준법·보안 위반 가능성이 있는 표현을 탐지하는 AI 검사기를 개발했습니다.
Stable Diffusion 기반 Text-to-Image 생성과 인페인팅 서비스를 구축했습니다.
GAN 기반 초해상도(Super-Resolution)와 스타일 변환 서비스를 구축했습니다.
LLM 연동 멀티모달 챗봇과 AI 아바타 자동 생성 시스템을 구축했습니다.
상품 이미지로 비슷한 상품을 찾아 추천해 탐색 전환율을 높였습니다.
YOLO와 DETR을 활용해 객체를 실시간으로 탐지하고 추적합니다.
의료 영상으로 질병을 예측하고 XAI로 판단 근거를 설명하는 분류 시스템입니다.
AI 기반 품질 검사를 자동화하고 CCTV 이상 행동을 탐지하는 시스템입니다.
드론과 자율주행 차량의 영상을 실시간으로 분석하고 장애물을 탐지합니다.
위성 이미지로 토지와 환경 변화를 모니터링하는 시스템입니다.
패션 상품을 자동 분류하고 식품 영양 성분을 분석해 추천하는 서비스입니다.
라인 센서 로그와 이미지 결합 모델로 불량을 조기에 탐지해 알람 리드 타임을 31% 개선했습니다.
콜 로그를 LLM으로 요약하고 CRM 티켓을 자동 생성해 후처리 시간을 44% 단축했습니다.
사내 결재 문서의 분류와 태깅을 자동화해 수기 분류 부담을 줄이고 검색 정확도를 높였습니다.
지식베이스와 연동한 RAG 챗봇으로 1차 문의 자동 응답률을 높였습니다.
권한 기반 문서 검색과 출처 표시 답변 체계로 내부 감사 대응을 강화했습니다.
계절성과 프로모션 변수를 반영한 예측 모델을 구축해 발주 오차율을 개선했습니다.
금융 로그의 이상 패턴을 탐지하고 위험 점수를 산정하는 모델로 모니터링을 자동화했습니다.
계약서 OCR, 개체 추출, 검수 대시보드를 구성해 처리 시간을 단축했습니다.
다중 카메라 추론 파이프라인을 최적화해 탐지 안정성을 높였습니다.
판매와 물류 데이터를 통합 분석해 적정 재고 수준 산정을 자동화했습니다.
Vector DB 갱신과 회귀 테스트를 자동화하고 품질 평가 세트를 구축했습니다.
텍스트와 이미지를 함께 판독해 게시물의 정책 위반 검수를 자동화했습니다.
세션 기반 추천 모델을 적용해 클릭률과 체류 시간을 개선했습니다.
현장의 음성 질의를 STT로 변환한 뒤 지침서를 바탕으로 답변합니다.
조항 단위 요약과 핵심 리스크 지점을 자동으로 추출하는 워크플로를 구축했습니다.
진단 코드 기반 텍스트 분류 모델을 구축하고 검증 리포트를 자동화했습니다.
공공데이터를 통합 수집·정제·분석하는 파이프라인 구축을 지원했습니다.
학습과 추론 워크로드별 리소스 자동 스케일링 정책을 적용했습니다.
이미지와 텍스트 혼합 임베딩으로 유사 상품 탐색 정확도를 개선했습니다.
사내 코드 규약을 반영한 어시스턴트를 도입해 개발 생산성을 높였습니다.