영림원소프트랩의 AI 경영 분석 모델은 기존 ERP 시스템의 한계를 뛰어넘어 해당 모델은 단순 정보 조회 수준에 그치는 것이 아닌, 또한 사용자는 언제든 생성형 AI 기반 봇에게 자연어로 질의응답을 할 수 있으며 기존 EIS(정보시스템)가 주로 과거 데이터 추출 및 이를 시각화하는 수준에 머물렀다면 ERP에 탑재되어 과거 실적 조회는 물론이고 현재 데이터를 기반으로 해당 모델의 핵심적인 특징은 다음 3가지입니다. 과거 실적 및 현재 데이터를 분석할 뿐만 아니라 각 변동성을 계산할 수 있는 정교한 모델링을 제공합니다. 자체 모델을 통해 품목별/거래처별 등 데이터의 흐름과 특성을 면밀히 분석하여 예측 정확도를 높입니다. ERP 내부 데이터의 한계를 극복하기 위해 한국은행 경기 지표(CPI 등)나 외부 데이터를 연계하여 분석의 객관성을 확보합니다. GPT 4.0 기반의 자체 개발 봇을 탑재함으로써 사용자는 복잡한 조회 화면을 거칠 필요 없이 그 중에서도 가장 주목할 만한 기능은 역할 기반의 맞춤형 어드바이스로, 이러한 기능은 마치 데이터에 대한 엑스레이를 찍어 이상치를 빠르게 판독하는 전문의와 같아, AI 모델은 ERP 데이터뿐만 아니라, 기업 내부 자료 또한 미리 학습시켜 놓을 수 있습니다. 또한 영림원소프트랩은 기존 생성형 AI의 고질적인 문제로 잘 알려진 할루시네이션 현상을 방지하고자
데이터를 기반으로 미래를 예측하고 실질적인 의사결정을 지원하는 것이 가능한 혁신적인 솔루션입니다.
기업이 한 단계 더 나아갈 수 있도록 하는 데 주력하고 있으며
특히 미래 예측 및 대처 방안 제시 등에 있어 큰 강점을 보이는 것이 특징이지요.
여기에 더해 외부 지표 연계 분석을 통해 보다 심층적인 인사이트를 제공받는 것 역시 가능합니다. 통합적 데이터 분석 제공, 미래에 대한 선제적 대응 마련
영림원소프트랩의 AI 경영 분석 모델은 여기에서 한 걸음 더 나아가
미래를 예측할 뿐만 아니라 선제적으로 대응할 수 있는 방안을 제시하는 데 특화되어 있는데요.
향후 어떤 일이 발생할지 그 방향성을 예측하는 모델링을 제공함으로써
경영진이 보다 효율적으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. AI 경영 분석 모델의 3가지 특징
1. 통합적 데이터 분석
이는 단순 현황 파악에 그치지 않고, 다가올 상황에 대한 준비를 가능하게 하지요.2. 지능형 알고리즘 적용
3. 외부 지표 연계
이를 통해 경기 하강 국면 진입과 같은 외부 환경 변화에 따른 선제적 대응 예측이 가능해집니다. 생성형 AI 기반의 맞춤형 인사이트
자연어로 질문하면 ERP 내 통합 데이터를 기반으로 즉각적인 답변을 제공받을 수 있습니다.
동일한 데이터(예: 매출액 및 영업이익 변동)라 할지라도
사용자의 직무 역할에 따라 다른 해석과 제안을 내놓는 것이 가능합니다. 직무별 전문적인 조언
역할
제공되는 인사이트 예시
CEO 관점
장기적 비전 수립 및 경영 효율성 강화에 대한 조언
인사 담당자
현재 실적 기반의 인력 운영 및 포커싱 영역 제안
마케팅 담당자
매출 및 이익 현황을 바탕으로 한 마케팅 전략 제안
사용자가 놓치기 쉬운 데이터의 이상 징후(예: 평균치를 초과하는 바운드 데이터)를 신속하게 포착하게 돕습니다. 할루시네이션 방지 기술 탑재로 정확성 확보
이를 통해 “예산이 집행되지 않은 건은 내년에 이월되나요?” 같은 내부 규정에 대한 질문에도 정확한 답변을 제공하지요.
머신러닝 알고리즘으로 우선 수치 계산을 하고 그 결과를 AI가 해석하도록 하였습니다. 기업이 경영을 더 잘하도록
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