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챗브레인이 기업의 AI 전환을 돕습니다. 사례를 살펴 보세요

T 기업은 7~8년 전부터 주력 상품인 선박 내부 설비의 판매가 급증하였고, 현재는 당시 판매한 제품들에 대한 A/S가 증가일로에 있어 고객 소통 부서와 기술 부서 모두 업무가 가중되고 리드타임이 길어져 고객 불만 위험이 높아지고 있음. 이에 T 기업은 고객 소통(주로 이메일) 업무에 생성형 AI를 도입하여 문제를 해결하고자 함
S 기업은 국내외 자동차 기업을 고객으로 두고 있는 1차 벤더임. 신차 사업부서는 고객의 신차 개발 시 초기 제품 개발을 담당하여 고객이 제공한 시방서에서 요구하는 부품 별 다양한 표준에 대한 문서 탐색을 통해 데이터를 수집하고 이를 기반으로 품질 검사 기준서를 작성하게 됨. 기준서 제작을 위해 여러 문서를 탐색하여 정보를 얻는 작업이 수작업으로 이루어지고 있어 시간과 인력 소요가 많고, 숙련된 인력의 암묵지에 의존해야 하는 상황임. 이에 S 기업은 해당 정보 탐색을 위한 생성형 AI 기반 RAG 시스템을 도입하고자 함
D 기업은 철 스크랩 사업을 영위하고 있는데 스크랩의 해외 수출을 고려 중임. 이에 잠재적인 수출 대상 국가의 관련 규제를 업무에 활용하기 위해 생성형 AI 기반 규정 탐색 및 해석 시스템을 도입하고자 함
U 기업은 철강 자재 유통 기업으로 다양한 수요처 견적 요청에 대해 기존 재고 관리 시스템의 데이터를 사람이 직접 찾아 대응하고 있음. 도메인 특성 상 초기 견적서를 신속하게 제공했을 때 판매 가능성이 높으므로 생성형 AI와 RPA를 결합해 소요 시간을 단축하고자 함
E 기업은 특수 자재 제조 수출 기업으로 steel 판재 간 PE 사입 압축하여 생산 후 냉각, 재단, 절곡하여 납품하고 있음. 가공 중, 가공 후 불량 판정을 육안에 의존하고 있는데 작업자 숙련도, 피로도, 날씨, 주야간 조명 등 여러 환경에 따라 검수 정확도 기복이 있어 Vision AI를 활용한 불량 검수 자동화 솔루션을 도입하고자 함

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