AI가 대신 읽고 답해주는 매뉴얼?

Customer Case Study · Enterprise Knowledge AI

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LX MMA

생성형 AI 기반 지식관리 및 응답 시스템

사내 지식을 AI 플랫폼으로 통합하여 반복 문의를 자동화하고, 신입사원 온보딩 속도를 혁신합니다.

Amazon Bedrock Claude (Anthropic) Amazon Titan2 RAG Architecture AWS EKS Knowledge Base HR Automation

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Challenges

HR 문의 처리 자동화: 사내 규칙 및 복리후생 관련 반복적인 HR 문의를 처리하는 데 과도한 인력과 시간이 소요됨

시스템 장애 대응 지연: 과거 장애 리포트 및 해결 방안이 분산 보관되어 신속한 장애 대응이 어려움

고객 클레임 대응 비효율: 축적된 고객 클레임 이력이 체계적으로 관리되지 않아 효과적인 고객 응대 및 문제 해결에 한계 존재

신입사원 온보딩 지연: OT(Orientation Training) 기간이 길어 실질적인 업무 투입까지 시간이 과다 소요

조직 지식의 사일로화: 부서별로 분산된 정보가 체계적으로 관리·활용되지 못하고 개인 역량에 의존하는 구조

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Solution

멀티 모델 전략: Amazon Bedrock 기반으로 Claude(질의응답·자연어 생성)와 Amazon Titan2(문서 임베딩·벡터 검색)를 목적에 맞게 이원화하여 활용

RAG 아키텍처: Retrieval-Augmented Generation 방식으로 실시간 문서 검색 기반의 정확한 답변을 생성, 환각(Hallucination) 최소화

통합 지식 베이스: HR 정책, 장애 리포트, 클레임 이력 등 부서별 분산 정보를 단일 벡터 DB 플랫폼으로 통합·인덱싱

컨테이너 오케스트레이션: AWS EKS(Elastic Kubernetes Service)를 통한 고가용성 확보 및 트래픽에 따른 자동 확장

지속적 품질 개선: 사용자 피드백 루프를 통한 응답 품질의 지속적 모니터링 및 개선 체계 구축

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Benefits

즉각적 HR 응답: 사내 규칙, 복리후생 관련 반복 문의에 대한 24/7 즉각 답변으로 HR 팀의 업무 부하 대폭 감소

신속한 장애 해결: 과거 장애 이력 기반 유사 사례 즉시 검색 및 해결 가이드 제공으로 MTTR(평균 복구 시간) 단축

클레임 대응 역량 향상: 클레임 이력 데이터 기반 유사 사례 및 해결 방안 즉시 제공으로 고객 응대 품질 향상

온보딩 기간 단축: AI가 신입사원의 모든 질문에 즉답 제공 → OT 기간 단축 및 실무 투입 시기 가속화

조직 지식 자산화: 전사 지식의 체계적 통합·관리로 조직 전체의 지식 활용도 극대화 및 업무 효율성 향상

— LX MMA System Architecture — 지능형 지식관리 시스템

INFRASTRUCTURE

Amazon EKS

컨테이너 오케스트레이션 · 고가용성 · Auto Scaling

GENERATIVE AI

Amazon Bedrock

• Claude — 질의응답 · 자연어 답변 생성
• Titan2 — 문서 임베딩 · 벡터 검색

PROCESS

RAG 파이프라인

Retrieval Augmented Generation — 실시간 문서 검색 기반 정확한 답변 생성

KNOWLEDGE BASE

통합 지식 베이스

사내 규칙 · 복리후생 · 장애 리포트 · 고객 클레임 이력

데이터 흐름

① 사용자 질의 입력 → EKS 진입

② RAG 파이프라인 → Titan2로 문서 검색

③ 검색 결과 + 질의 → Claude로 답변 생성

④ Claude → 사용자에게 답변 반환

BSG PARTNERS

AWS Partner Network SAP Platinum Partner SAP Pinnacle 2020 Winner

Tags:

AWS

Post by BSG Partners
2026. 3. 18 오후 5:03:38

AI가 대신 읽고 답해주는 매뉴얼? - LX MMA AI 혁신 사례

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