[Snowflake] AI 에이전트실무 가이드_ROI를 높이는 에이전틱 AI 의핵심개념 사용사례 및 고려사항_250701

AI 에이전트 실무 가이드 요약: ROI 극대화를 위한 에이전틱 AI 핵심

이 가이드에서는 에이전틱 AI의 핵심 개념, 비즈니스 활용 사례, 윤리적 고려 사항, 그리고 Snowflake를 활용한 데이터 에이전트 구축 방법을 다룹니다.

주요 내용:

서문: AI 에이전트는 복잡한 태스크를 자율적으로 수행하여 생산성을 향상시키며, 개인용 및 기업용 AI 에이전트가 존재. 데이터 품질과 정확한 정보 검색이 중요하며, 기업 데이터에 대한 안전한 접근 및 관리가 필요.
1장: AI 에이전트의 이점: 데이터와 도구를 결합하여 정확한 데이터 기반 인사이트를 제공하는 데이터 에이전트의 중요성이 강조됩니다. 마케팅, 제품, 인적 자원 등 다양한 분야에서 ROI를 개선하고, 데이터 기반 의사 결정을 가속화합니다. AI 에이전트 도입 계획이 증가하고 있으며, 워크플로우 자동화, 고객 서비스 향상, 생산성 증가를 기대.
2장: AI 에이전트 구현 방법: AI 에이전트는 감지, 추론, 계획, 조정, 행동, 학습 및 적응의 단계를 거쳐 작동합니다. 데이터 에이전트는 데이터 검색, 도구 호출, 결과물 제공을 주요 행동으로 하며, 정확성, 효율성, 거버넌스가 핵심 요구 사항입니다. 미래에는 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 태스크를 자율적으로 관리할 것으로 예상됩니다.
3장: 윤리 및 편향성 극복 방안: 데이터 개인 정보 보호, 알고리즘 편향성, 레거시 시스템 통합 등 윤리적, 기술적 문제를 해결해야 합니다. 인간과 AI 간의 협업을 통해 적절한 인계와 피드백을 보장하고, 가드레일, 평가, 옵저버빌리티를 통해 윤리적 고려 사항을 충족해야 합니다. 투명성과 설명 가능성을 확보하여 AI 에이전트 사용에 대한 신뢰를 구축해야 합니다.
4장: AI 에이전트의 배포: 기술 기반 평가, 비즈니스 목표 부합, 소통, 변화 관리 투자, 보안 및 윤리 우선시 등 에이전틱 AI 계획을 위한 전략적 로드맵을 제시합니다. 확장성, 유연성, 데이터 접근성, 신뢰성, 보안 및 규정 준수 등 AI 아키텍처를 위한 5가지 원칙을 설명합니다.
5장: 데이터 에이전트를 위한 Snowflake: Snowflake는 정형/비정형 데이터를 통합 관리하고, AI 애플리케이션 개발을 간소화하며, 거버넌스를 강화합니다. 고객 서비스, 영업, 재무, IT 등 다양한 업계에서 AI 에이전트 배포 사례를 소개하고 있습니다. Accenture와 Snowflake의 협력을 통해 보험금 청구 프로세스를 자동화한 사례를 예시로 들었습니다.

핵심 메시지:

AI 에이전트는 기업의 ROI를 향상시킬 수 있는 강력한 도구이지만, 윤리적 문제와 기술적 과제를 해결하고, 데이터 거버넌스를 확립하며, 적절한 기술 기반을 구축하는 것이 중요합니다. Snowflake는 이러한 과제를 해결하고 AI 에이전트의 이점을 실현하는 데 도움을 줄 수 있는 통합 플랫폼을 제공합니다.

AI 에이전트 실무 가이드 상세 내용

제공된 문서를 기반으로 AI 에이전트 실무 가이드의 주요 내용을 자세히 설명합니다.

서문

AI 에이전트 정의 및 기능: AI 에이전트는 인공지능을 사용하여 자율적으로 작업을 수행하는 컴퓨터 프로그램입니다. 여러 단계로 구성된 복잡한 연산을 신속하게 처리하여 비즈니스 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
데이터 접근의 중요성: AI 에이전트가 효과적으로 작동하려면 조직의 데이터에 접근할 수 있어야 합니다. 데이터는 정형(환자 기록, 거래 내역) 또는 비정형(비디오 파일, 소셜 미디어 게시물)일 수 있습니다. AI 에이전트 결과물의 품질은 사용하는 데이터와 정확한 정보 검색 능력에 달려 있습니다.
데이터 이해 방식의 불일치: AI가 데이터를 이해하는 방식과 데이터 저장 방식이 항상 일치하지 않아 조직에서 어려움을 겪을 수 있습니다.
AI 에이전트의 역할: AI 에이전트는 고객 지원, 현장 기술자, 데이터 분석 등의 역할을 보조하는 유용한 리소스가 될 것으로 기대됩니다.
AI 에이전트 유형:
- 개인용 AI 에이전트: 개인 사용자의 선호도, 습관, 필요에 따라 학습하고 적응하는 맞춤형 디지털 어시스턴트입니다. 주로 개인의 관심사에 맞게 행동하고, 일반적으로 개인 데이터에만 접근할 수 있습니다.
- 기업용 AI 에이전트: 기업의 공유 데이터를 사용하여 조직의 목표를 실현하고 특정 비즈니스 파라미터 내에서 작동하도록 설계되었습니다. 여러 사용자의 요구를 처리하고 기업 정책을 따릅니다.
AI 에이전트 활용 효과: 두 유형의 에이전트 모두 직원들이 더 중요하고 복잡한 태스크에 집중할 수 있도록 시간을 확보해 줍니다. 특히 전문가용 AI 에이전트는 데이터와 도구를 결합하여 각 태스크에 가장 적합한 데이터 소스를 찾아 답을 추출함으로써 더 정확하고 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공합니다.
기업 데이터 접근 및 관리: AI 에이전트가 기업 데이터에 안전하게 접근하고 그 액세스를 관리할 방법이 필요합니다. AI 에이전트는 데이터에 관한 기업 내규를 준수하고 다양한 데이터 소스를 효율적으로 사용하며 정확한 정보를 찾아 가치 있는 결과를 제공해야 합니다.
대규모 배포 시 과제: 결과물의 정확성 보장, 보안 및 신뢰 유지, 다양한 데이터 소스에 대한 액세스 관리와 같은 과제가 따릅니다.
이 eBook에서 다루는 내용: 에이전틱 AI의 개요, 기존 AI 및 생성형 AI와의 차이점, 자율적인 의사 결정 및 태스크 수행 능력, 효율성 향상, 의사 결정 개선, 시장 출시 시간 단축, 고객 만족도 향상, 혁신 기회 창출 등 에이전틱 AI의 잠재적 이점에 대해 다룹니다. 또한, 에이전틱 AI 구현을 위한 전략적 로드맵과 다양한 실제 및 업계 사용 사례를 살펴봅니다.

1장: 비즈니스 사례 – AI 에이전트의 이점

데이터 에이전트의 전문성: 데이터와 도구를 효율적으로 결합하여 특정 비즈니스 부서에 대해 데이터를 토대로 한 정확한 인사이트를 제공하는 데 중점을 둔 전문 도구입니다.
데이터 에이전트의 주요 작업:
- 데이터 검색: 요청을 완료하기 위해 필요한 데이터를 검색할 수 있도록 올바른 정형 또는 비정형 데이터 소스로 요청을 계획하고 라우팅합니다. 데이터 액세스 및 거버넌스 정책을 적용해야 합니다.
- 도구 호출 또는 다른 에이전트 호출: 히스토그램 생성이나 보고서 작성 등의 태스크를 수행하기 위해 검색 결과를 다른 도구와 결합하거나, 여러 도구에 액세스할 수 있는 다른 에이전트와 협업해야 할 수도 있습니다.
- 결과물 제공: 채팅 인터페이스를 통해 메시지를 보내는 것, 대시보드에 결과를 피드하는 테이블에 결과를 기록하는 것, 또는 PDF 보고서를 이메일로 보내는 것 등이 포함될 수 있습니다.
AI 에이전트의 미래: 여러 에이전트가 자율적으로 협력하여 복잡한 태스크를 관리하고, 다양한 출처의 정보를 분석하고, 의사 결정을 내리고, 서로의 행동을 지속적으로 학습하는 것입니다.
AI 에이전트 활용 분야:
- 마케팅: 고객 구매 내역과 행동 데이터(정형), 광고의 이미지(비정형)를 분석하여 캠페인 타깃팅을 개인화함으로써 참여도와 전환율을 높입니다.
- 제품: 사용자 텔레메트리와 A/B 테스트 결과(정형), 고객 통화 요약(비정형)을 통합하여 기능 채택 분석을 강화함으로써 제품 개선의 우선순위를 정합니다.
- 인적 자원: 직원들이 AI 에이전트를 사용하여 월급과 세금 관련 사항(정형)을 고려하면서 헬스케어 플랜(비정형)을 비교할 수 있습니다.
- 재무: 실시간 수익(정형)과 시장 보고서(비정형)를 통합하여 재무 예측을 자동화해 빠른 의사 결정과 위험 평가를 지원합니다.
- 운영: 내부 재고 수준(정형)과 운송 계약서(비정형)를 분석함으로써 공급망 물류를 최적화해 지연을 줄이고 비용 절감을 실현합니다.
- 엔지니어링: 고객 지원 채팅 기록(비정형)과 고객 제품 사용 패턴(정형)을 분석하여 버그 신고와 고객 요청의 패턴을 파악함으로써 제품 품질을 사전에 개선하고 해결 우선순위를 정합니다.
데이터 중심 의사 결정의 중요성: 대부분의 조직에서 데이터는 핵심적인 차별화 요소이며, 데이터를 바탕으로 효과적으로 의사 결정을 내리는 것은 새로운 목표가 아니라 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.
AI 에이전트 도입 현황: 1,100명의 대기업 임원들을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 현재 AI 에이전트를 사용하고 있는 조직은 10%, 내년에 사용할 계획이라는 조직은 50% 이상, 향후 3년 이내에 AI 에이전트를 통합할 계획이라고 밝힌 조직은 82%로 나타났습니다.
AI 에이전트 도입 기대 효과: 워크플로우 자동화 수준 향상, 고객 서비스 및 만족도 향상, 생산성 향상 효과가 위험보다 더 클 것이라고 생각하는 경영진이 많습니다.
AI 에이전트 활용 시 고려 사항: 더 많은 데이터 소스가 연결되고 이를 기반으로 더 많은 에이전트를 구축하면 데이터 개인정보 보호를 보장하면서 정확한 답변을 제공하는 것이 점점 더 복잡해진다는 것입니다. 공유된 데이터 거버넌스, 처리 및 검색 리소스가 비용 효율성을 높이는 플랫폼 관점에서 솔루션을 평가하는 것이 중요합니다.
AI 에이전트 도입 시 혜택:
- 일상적이고 시간이 많이 걸리는 태스크를 자동화하고 워크플로우를 간소화하여 효율성 향상 및 비용 절감을 실현합니다.
- 보다 정확한 인사이트와 실시간 적응성을 바탕으로 의사 결정을 개선합니다.
- 매우 짧은 시간 내에 정보를 처리하고 태스크를 수행할 수 있는 능력을 바탕으로 시장 출시 시간을 단축합니다.
- 개인 맞춤형 지원과 보다 기민한 대응으로 고객 유지율 및 고객 만족도를 향상합니다.
- 직원의 업무 부담을 줄여 더 복잡하고 창의적인 태스크에 집중할 수 있도록 더 많은 혁신 기회를 제공합니다.
투자 동향: 2024년에는 벤처 캐피털(Venture Capital, VC) 자금의 37%가 AI 스타트업에 투자되었으며 같은 해 VC 투자 및 거래 활동에서 가장 큰 성장을 보인 분야는 자율 에이전트와 디지털 동료(digital co-worker)였습니다.

LLM에서 AI 에이전트로의 진화

LLM의 등장: 2022년 OpenAI의 ChatGPT 등장과 함께 AI 세계는 완전히 바뀌었습니다. LLM은 창의적인 콘텐츠 생성에서부터 국방에서 중추적인 역할을 수행하는 것에 이르기까지, 다양한 분야에서 AI의 활용을 주도하고 있습니다.
LLM의 역할: LLM은 자연어 이해의 토대를 마련하고, AI가 기존 데이터의 패턴을 기반으로 텍스트를 처리하고 생성할 수 있는 능력을 만들어냈습니다.
LLM의 한계: LLM은 본질적으로 수동적이며, 지시를 받거나 상황에 맞게 반응하지는 못합니다. 또한 의사 결정 능력이나 자율적인 기능이 없습니다.
AI 에이전트의 역할: AI 에이전트는 AI의 역할을 수동적인 응답자에서 능동적인 참여자로 확장하여 LLM의 한계를 보완합니다.

2장: 플랫폼 – AI 에이전트 구현 방법

AI의 진화:
- 전통적인 AI: 1950년대에 시작되었으며, 논리적 추론과 의사 결정 트리를 통해 특정 문제를 해결하기 위한 규칙 기반 시스템과 명시적인 프로그래밍에 초점이 맞춰져 있었습니다.
- 생성형 AI: 2010년경부터 주목을 받기 시작했습니다. 방대한 양의 데이터에서 패턴을 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 머신러닝 모델로의 전환을 의미했으며, 트랜스포머 모델과 LLM은 텍스트, 이미지, 오디오 생성 분야에서 혁신을 이끌었습니다.
- AI 에이전트: 현재 AI 분야에서 가장 발전된 기술로, 전통적인 AI와 생성형 AI의 접근 방식을 결합하여, 특정 목표를 달성하기 위해 계획, 추론 및 행동을 취할 수 있는 자율 시스템 내에서 생성형 AI의 역량을 활용합니다.
AI 에이전트 작동 방식:
1. 감지: 에이전트가 해결해야 할 과제나 문제를 정의하고, 가장 관련성 높고 신뢰할 수 있으며 정확한 최신 소스로부터 데이터를 파악하고 수집합니다.
2. 추론: 에이전트가 데이터를 처리하고 해석합니다. 주로 LLM을 활용하여 컨텍스트와 요건을 이해하고 정보를 바탕으로 의사 결정을 내립니다.
3. 계획: 추론 에이전트의 인사이트를 바탕으로 목표를 달성하기 위한 행동 계획을 개발합니다.
4. 조정: 에이전트가 사용자 또는 시스템과 계획을 공유하여 의견 조율과 협력적인 의사 결정을 보장합니다.
5. 행동: 에이전트가 계획을 실행하고 필요한 조치를 취합니다.
6. 학습 및 적응: 에이전트가 결과를 평가하고 피드백을 반영하여 성공 여부와 개선할 영역을 판단하고 향후 작업을 대비하여 프로세스를 개선합니다.
데이터 에이전트 주요 행동:
- 데이터 검색: 요청을 완료하기 위해 필요한 데이터를 검색할 수 있도록 올바른 정형 또는 비정형 데이터 소스로 요청을 계획하고 라우팅할 수 있어야 합니다. 데이터 액세스 및 거버넌스 정책을 적용해야 합니다.
- 도구 호출 또는 다른 에이전트 호출: 히스토그램 생성이나 보고서 작성 등의 태스크를 수행하기 위해 데이터 에이전트는 검색 결과를 다른 도구와 결합하거나, 여러 도구에 액세스할 수 있는 다른 에이전트와 협업해야 할 수도 있습니다.
- 결과물 제공: 결과물 제공에는 채팅 인터페이스를 통해 메시지를 보내는 것, 대시보드에 결과를 피드하는 테이블에 결과를 기록하는 것, 또는 자산 성과, 포트폴리오 업데이트, 각 펀드 매니저의 시장 심리 지표 요약을 포함하는 PDF 보고서를 이메일로 보내는 것 등이 포함될 수 있습니다.
데이터 에이전트 핵심 요구 사항:
1. 정확성: 검색된 데이터가 정확하지 않으면 전체 워크플로우는 무용지물이 됩니다. 기초 데이터는 정확하지 않은데 차트만 화려하게 만드는 데이터 에이전트를 영업 리더가 신뢰할 수 있을까요?
2. 효율성: 데이터를 가져와야 하는 빠른 응답은 에이전트가 올바른 소스 세트를 신속하게 식별하고 필요한 결과를 검색할 때만 가능합니다. 액세스 가능한 정보가 너무 많으면 컴퓨팅 비용이 폭발적으로 증가할 수 있고, 액세스 가능한 정보가 충분하지 않으면 응답 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다.
3. 거버넌스: 여러 사용 사례로 확장하고 프로덕션에 적용하려면 조직은 액세스 및 개인정보 보호 제어를 정의하고 실행할 수 있는 확장 가능한 접근 방식이 필요합니다. 이를 통해 수백, 수천의 에이전트가 데이터를 안전하게 검색할 수 있는 통합 프레임워크를 확보할 수 있습니다.
미래의 AI 에이전트: 여러 AI 에이전트가 함께 협력하여 계정 변경 사항 처리, 청구 문제 해결, 고객 만족도 향상을 위한 개인 맞춤형 인센티브 제공과 같은 복잡한 태스크를 자율적으로 관리할 수 있게 될 것입니다.
AI 에이전트의 도전 과제 및 윤리적 문제: 복잡한 태스크를 자율적으로 관리, 실행, 학습할 수 있는 능력은 이전의 AI 버전보다 훨씬 더 발전된 것이지만, 이와 동시에 고려해야 할 여러 가지 도전 과제와 윤리적 문제도 제기하고 있습니다.

3장: 윤리 및 편향성 – 과제 극복 방안

AI 에이전트의 과제: 기존 시스템과의 통합, 인프라 요구 사항, 보안 문제 등 상당한 기술적 과제를 해결해야 하는 동시에 강력한 거버넌스 프레임워크도 필요로 합니다.
윤리적 문제 고려: 편향성과 비윤리적 결정을 방지하기 위해서는 적절한 가드레일, 지속적인 모니터링, 평가 프레임워크가 필요합니다.
인간과 AI 협업: AI 에이전트를 성공적으로 구현하려면 인간과 AI 간의 효과적인 협업과 투명한 의사 결정 프로세스가 중요하지만, 자동화와 인간의 감독 간에 적절한 균형을 유지하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.
데이터 개인 정보 보호 및 알고리즘 편향성: AI 시스템이 적절한 컨텍스트 없이 민감 정보를 처리하여 기존의 사회적 불평등을 고착시킬 수 있습니다.
기존 시스템 통합: 레거시 시스템 및 기존 워크플로우와의 통합도 쉽지 않습니다. 조직은 운영의 연속성을 유지하면서 AI 강화 프로세스로의 전환을 신중하게 관리해야 합니다.
투명성 유지: AI 시스템의 의사 결정 프로세스에서 투명성을 유지하는 데 따르는 문제에 대비해야 합니다. 이 요소는 사용자와의 신뢰 구축과 규제 요건 충족에 매우 중요합니다.
가드레일, 평가, 옵저버빌리티 중요성: AI 에이전트가 의사 결정이 사람, 기업, 사회 전반에 실질적인 영향을 미치는 역동적인 환경에서 작동하므로, 적절한 가드레일이 없다면 편향을 증폭시키고, 비윤리적인 결정을 내리거나, 오해의 소지가 있는 콘텐츠를 생성할 위험이 있습니다.
투명성 및 설명 가능성 확보: AI 에이전트는 자신의 결정에 대한 명확한 근거를 제공하고 주요 데이터 포인트와 추론 경로를 강조할 수 있도록 설계되어야 합니다. AI의 투명성과 설명 가능성을 달성하기 위해서는 모델 해석 프레임워크와 같은 도구와 자동화된 감사 로그 검토는 물론, 모델이 답을 얻기 위해 취한 단계를 명시적으로 설명하도록 요구하는 수동 검토도 필요합니다.

4장: 이 모든 것을 하나로 – AI 에이전트의 배포

에이전틱 AI 계획:
1. 기술 기반 평가하기: 에이전틱 AI를 구현하려면 데이터 처리, 자연어로 데이터 검색, 모델 훈련 및 배포 등의 요구를 처리할 수 있는 물리적 리소스와 가상 리소스를 갖춘 강력한 기술 인프라가 필요합니다. 견고한 기반에 투자하면 ROI와 결과는 물론 미래의 통합 AI 혁신에 대한 적응성도 개선할 수 있습니다.
2. 비즈니스 목표에 맞추기: 에이전틱 AI는 단순한 기술 혁신이 아니라, 기업이 비즈니스 결과 실현을 가속화할 수 있는 강력한 도구입니다. 비즈니스 전략 및 구체적인 사용 사례에 맞춰 시스템을 개발하고 관리하여 가치를 극대화합니다.
3. 소통하기: 기업의 리더들은 AI 에이전트를 사용하는 이유와 목표를 명확하게 설명하고 전사적으로 혁신 문화를 조성해야 합니다.
4. 변화 관리에 투자하기: 직원들은 에이전트 시스템과 효과적으로 협업할 수 있도록 교육을 받아야 하고, 시스템이 조직의 요구를 더 잘 충족할 수 있도록 생산적인 피드백을 제공할 수 있도록 장려되어야 합니다.
5. 보안, 규정 준수 및 윤리적 문제를 우선시하기: 기업은 에이전틱 AI 사용을 위한 파라미터를 설정하고 인간의 감독을 유지하는 거버넌스 프레임워크가 필요합니다. 또한 기밀 데이터의 사용을 보호하기 위해 진화하는 규정과 표준을 최신 상태로 유지해야 합니다.
에이전틱 AI 아키텍처를 위한 5가지 원칙:
1. 확장성: 데이터 및 AI 플랫폼은 LLM, AI 에이전트, 모델, 그리고 인간 사용자 수가 증가함에 따라 점차 늘어나는 컴퓨팅 수요와 워크로드를 처리할 수 있어야 합니다.
2. 유연성: 아키텍처는 다른 시스템과 원활하게 통합되고 소통할 수 있을 뿐만 아니라 진화하는 AI 환경에 적응할 수 있는 완전한 기술 스택의 일부로 에이전틱 AI 시스템을 지원해야 합니다. 여기에는 데이터 소스, LLM, 협업 도구가 포함됩니다.
3. 데이터 접근성: AI 에이전트는 신뢰할 수 있고 정확한 데이터 소스에 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다. 여기에는 데이터베이스, IoT 디바이스, 외부 API가 포함됩니다. 데이터 인프라에 정형 데이터든, 비정형 데이터든, 퍼스트 파티, 세컨드 파티, 서드 파티 데이터가 쉽게 통합할 수 있는 상태로 포함되어 있고 이러한 소스의 데이터가 실시간 또는 준실시간으로 업데이트되어야 합니다.
4. 신뢰성: 가드레일, 평가, 옵저버빌리티를 활용하면 자동화된 응답은 물론 AI 에이전트와 인간 간의 인계 과정에서 신뢰성과 측정성을 높이고 지속적인 개선의 기회를 얻을 수 있습니다.
5. 보안 및 규정 준수: 인프라에는 세분화된 액세스 제어와 사전 예방적 로그 모니터링을 통해 데이터와 모델을 보호하는 강력한 보안 조치가 포함되어야 합니다.

5장: 데이터 에이전트를 위한 Snowflake

Snowflake의 역할: AI 에이전트는 태스크를 자동화하고 효율성을 개선하기 위해 고객 서비스부터 영업, 재무, IT 운영에 이르기까지 기업 부서 전반에 배치되고 있습니다. Snowflake는 조직이 거버넌스 및 보안 제어를 유지하면서 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 처리할 수 있는 통합 플랫폼을 제공합니다.
Snowflake의 효과: 시간당 고객 서비스 문제 해결 14% 증가, 잠재 고객 발굴 시간 90% 단축 등 인상적인 성과를 보여주고 있으며, AI 에이전트 시장은 2030년까지 471억 달러 규모로 성장할 것으로 전망됩니다.
데이터와 AI의 불일치 문제 해결: LLM은 비정형 데이터에 효과적이지만, 아직 이 유형의 데이터에 대한 준비가 미흡한 조직이 많습니다. 반면에, 정형 데이터는 더 효과적으로 관리되지만 LLM이 행과 열(텍스트-SQL 변환)을 이해하는 데는 여전히 어려움이 있습니다.
통합 플랫폼의 중요성: Snowflake 고객은 이제 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 높은 정확도로 즉시 처리하고 검색할 수 있는 통합 플랫폼을 갖게 되었습니다. 수집부터 적용까지 아우르는 엔드투엔드 통합 거버넌스를 통해 팀은 새로운 차원의 데이터 에이전트를 제공할 수 있습니다. 고객은 액세스 및 개인정보 보호 제어를 강화하면서 확장 가능한 솔루션을 구축할 수 있습니다.
Luminate Data 사례: 생성형 AI 애플리케이션을 통해 고객에게 데이터에 기반한 정확한 인사이트를 제공하는 방식을 혁신하고 있습니다. Snowflake의 통합 데이터 및 AI 플랫폼은 개발자 팀에 정형 데이터와 비정형 데이터 모두에 대한 확장 가능한 처리 및 검색 기능을 제공하는데, 이 기능은 애플리케이션을 구동하는 데이터 에이전트를 개발, 배포, 오케스트레이션하는 데 중요한 기본 구성 요소입니다.
AI 애플리케이션 프레임워크: Snowflake는 Cortex Search, Cortex Agent, 데이터 처리 엔진, 검색 엔진, AI 지원 데이터 준비 및 액세스 제어 등을 제공하여 AI 애플리케이션 개발을 지원합니다.
업계 사용 사례:
- 미디어: 광고 성과를 파악하고 지출을 조정하며, 사용자 소비 습관에 따라 콘텐츠를 추천합니다.
- 금융 서비스: 시장 상황을 검토하고 고객 포트폴리오 배분을 조정하며, 차주의 연체 징후를 조기에 파악합니다.
- 헬스케어 및 라이프사이언스: 웨어러블 디바이스를 통해 환자 데이터를 원격으로 실시간 모니터링 및 분석하고, 새로운 분자 화합물을 설계 및 테스트합니다.
- 제조: 장비 성능을 모니터링하고 고장을 예측하며, 실시간 수요 변동이나 기상 악화에 대응하여 재고를 즉각적으로 최적화합니다.
- 리테일/소비재: 수요 추세를 예측하고 실시간으로 재고 수준과 가격을 조정하며, 쇼핑객에게 개인화된 제품 추천을 제공합니다.
- 테크놀로지: 네트워크에서 비정상적인 활동이 있는지 적극적으로 모니터링하여 잠재적인 위협을 실시간으로 감지하고 완화하며, 프로토타입 설계 또는 코드를 반복적으로 수정하여 결과를 개선합니다.
- 통신: 트래픽 부하를 예측하고 그에 따라 대역폭 할당을 관리하며, 이탈 위험이 있는 고객을 파악하고 유지 전략을 수행합니다.
Accenture와 Snowflake의 역할: Accenture는 Snowflake의 플랫폼을 활용하여 획기적인 AI 보험금 청구 에이전트를 개발했습니다. 이 AI 에이전트는 문서를 검토하고, 정보를 요약하고, 보험금 지급 결정을 내리고, 지급 승인 또는 거부 이유를 설명하는 개인화된 지급 통지서를 생성할 수 있습니다.