SaaS Summit 2024 노트
2024. 10. 12.
[데이터브릭스] 모두를 위한 데이터 인텔리전스
연사: 데이터브릭스코리아 강형준 대표/지사장
1. 데이터민주화 아래의 접근 방향성
Democratizing Data + AI
Databricks의 BM
핵심 오픈소스 배포 → 해당 오픈소스의 B2B 기술지원
B2B 시장에 오픈소스 packaging을 전문으로 하는 회사의 도움이 필요한 케이스가 많음
2. 다양한 부서의 데이터 통합
데이터 통합에 대한 의지와 리더십이 매우 중요함
데이터 수집
유의미한 인사이트 발굴
3. 데이터 인텔리전스 플랫폼이란?
데이터 레이크하우스: 모든 데이터에 개방적이고 통합된 기반 + Gen-AI: 데이터와 AI의 손쉬운 확장 및 사용
= Data Inteligence Platform
4. 데이터 인텔리전스 플랫폼의 장점
자연어로 데이터에 액세스가 가능하여, 누구나 쉽고 빠르게 인사이트를 발견할 수 있다.
다솜생각Databricks는 AI를 통해 데이터 최적화 및 데이터 활용을 Gen-AI로 하는데, 단순하게 자연어로 대시보드 호출만 가능해도 데이터 활용에서 도움이 많이 될 것 같다.
[메가존] 비즈니스 혁신을 이끄는 생성형 AI, 고객 경험으로 본 가능성
연사: 메가존클라우드 AI&데이터분석센터 공성배 센터장
1. Gen-AI의 민주화/대중화
Gen-AI는 현재 기술문화적 수준으로 인식되고 있다.
2026년 80% 이상의 기업들이 Gen-AI API를 사용할 것이다.
라는 연구 있음.
2. Gen-AI의 오픈소스 관심도 지표
초창기에는 모델에 대한 관심이 높았으나, 모델은 어차피 글로벌 대기업이 넘사벽임.
관심도가 어플리케이션/인프라로 빠르게 전환되고 있다.
3. Gen-AI 트렌드의 변화
관망 → 관리로 전환되고 있음.
문화적으로 수용되었음
이미 많은 기업에서 Small Success를 통해 경험적 안착을 완료함
전사적으로 활용/적용하는 프로세스가 지속적으로 확대되는 중
4. 메가존의 Gen-AI 구축/운영 서비스
GenAI560 v2 24년 10월 런칭 예정.
[채널톡] 팩스의 나라 일본에서 B2B SaaS 서비스로 성공하기
연사: 채널코퍼레이션 문희철 리드
1. 채널톡의 인사이트
채널톡 미션: 고객과 기업 사이의 커뮤니케이션을 담당
문제 정의: “고객의 문제는 본질적이고 보편적이다”라는 기조를 통해, 언제 어디에서나 제대로 된 고객 경험을 구현하고자 함.
통찰: 구매전환은 소통할 수 있는 점원에서 이루어진다.
그러므로 점원이 고객을 사는 셈이다.
그러므로 24시간 잠들지 않는 똑똑한 점원을 만들자.
목표: 채널톡 제품과 AI로 한국과 일본 시장을 잡겠다.
2. 똑똑한 점원이란?
고객의 정보에 기반하여 맞춤형 응대 가능
고객의 동선(세션 History)에 기반하여 다르게 접객
3. 시대의 변화
AI: Next Big Wave
1998 - Web
2010 - Mobile
2024 - AI
4. 인구감소로 인한 CS시장의 변화
인구감소 충격이 CS시장의 인력 감소로 이어지고 있다.
CCaSS 성장으로 이어짐
인구감소로 인해 한명한명의 생산성을 올려야 한다.
AI가 가장 크게 뒤흔들 영역이 바로 CS다.
사람과 AI의 상담 퀄리티가 반전되는 교차점이 가까워지고 있다.
AI + 사람이 만든 워크플로우
현장의 인원들이 워크플로우를 편집하고, AI는 응대를 한다.
워크플로우의 경우, AI활용을 위해 Markdown format의 document로 정리한다.
[더존비즈온] 생성형 AI와 통합 업무 플랫폼의 만남
연사: 더존비즈온 이민우 이사
1. 더존비즈온 소개
생성형 AI + 업무 플랫폼 ERP(전사 자원관리)를 제공하는 업체
SaaS Integration Platform을 제공함
2. WEHAGO 소개
비즈니스 통합 플랫폼
기업의 데이터를 통합하여 모델로 사용
Gen-AI가 사용자와 기업을 이해하는 대답을 함
모든 소통/협업도구를 연결하여, 모든 서비스가 유기적으로 동작
3. 활용 예시
회의록을 기반으로 각 구성원에게 할일을 자동으로 배당하며, Assistant 기능을 통해 해당 건을 누락하지 않음
플랫폼을 통해 자연어로 질문하고 답변받을 수 있음
지금 우리 매출이 얼마야? 등
4. MLOps의 필요성
데이터 수집부터 분석/활용까지 기업의 AI전주기를 지원하는 AI-MLOps 플랫폼
기업은 활용가능한 데이터 수집을 위한 빅데이터 플랫폼이 필요하다.
다솜생각Notion을 일관된 데이터양식을 통해 플랫폼화하면, Notion AI로도 비슷한 역할이 가능할 것 같다.
[인포빕] 인포빕을 통한 대화형 경험
연사: 인포빕코리아 성경식 지사장
1. Z세대의 시대
Z세대 10명중 9명은 전화보다 메시징(채팅)을 선호한다.
곧 Z세대가 노동인구의 30% 차지할 것
다솜생각채널톡이 잘나갈수밖에 없는 이유
2. Gen-AI로 인한 고객 여정의 혁신
개인화된 광고
대화형 도우미
대화형 상거래
가상 상담원
(주로 B2C 쇼핑 경험에 대한 내용 위주라 생략)
[베스핀글로벌] LLM 기반 AI 에이전트로 실현하는 비즈니스 혁신: AI도입과 성공사례
연사: 베스핀글로벌 강종호 부사장
1. 베스핀글로벌은 무슨 일을 하는가?
대화형 AI 서비스 구축
AI 활용 플랫폼 구축
AWS Public Cloud 기반 Data Platform 구축 경험이 AI Agent로 확대
2. Data 정돈의 필요성
많은 회사들이 Data는 방대하게 가지고 있지만, 잘 정리되어있지 않아서 활용하기 어렵다.
→ 데이터의 연결성(Data Pipeline) 관리가 중요!
3. 활용 사례
F모빌리티 사례: 전화로 하는 부품주문을 자동화
→ 음성인식기반 AI활용하여 오더를 처리함
4. AI 전문업체를 이용해야 하는 이유
자체 AI 에이전트 구축하려는 시도가 75% 실패로 집계됨
AI 전문업체를 통해 구축하는 것이 시간과 비용을 절약할 것이다.
