에이전트 AI란 무엇인가요? 빠른 가이드

기존의 AI와 달리 에이전틱 AI는 자율적으로 작동하여 사람의 지속적인 입력 없이도 의사 결정을 내리고 조치를 취합니다. 이 차세대 기술은 워크플로우를 자동화하고 고객과의 상호작용을 개선하며 의사결정을 최적화함으로써 산업을 혁신하고 있습니다. 이 글에서는 에이전트 AI의 기본 개념과 이점, 실제 적용 사례를 살펴봅니다.

에이전트 AI 이해

에이전트 AI는 다음과 같은 분야에서 큰 발전을 이루었습니다. 인공 지능, 를 통해 AI 에이전트가 사람의 감독을 최소화하면서 자율적으로 작동할 수 있도록 지원합니다. 이러한 AI 시스템은 자율적인 의사 결정, 고급 추론, 실시간 데이터를 사용한 적응 능력이 특징입니다.

사전 정의된 규칙에 의존하는 기존 AI와 달리 에이전트 AI 시스템은 운영 상황에 따라 독립적인 결정을 내립니다. 기존 AI는 단일 에이전트 작업에 집중하는 반면, 에이전트형 AI는 여러 에이전트를 사용하여 복잡한 워크플로우를 자율적으로 관리합니다.

에이전틱 AI의 뛰어난 기능은 다음과 같습니다:

• 독립적으로 작업할 수 있는 능력으로 사람의 도움 없이 복잡한 작업을 관리할 수 있습니다. 이 AI는 피드백을 통해 학습하고 적응하여 시간이 지남에 따라 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

• 복잡한 프로세스를 자율적으로 관리할 수 있어 컨텍스트 기반 적응력이 부족한 기존 AI 시스템과 차별화됩니다. 이러한 유연성은 실시간 의사 결정과 지속적인 학습에 필수적이며, 에이전트 AI는 다양한 산업 분야에서 혁신의 원동력으로 자리매김하고 있습니다.

• 예를 들어, 공급망 관리와 같은 역동적인 환경에서는 에이전트 AI 시스템이 스스로 수요를 예측하고, 주문하고, 물류를 처리하여 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다.

에이전트 AI 작동 방식

에이전틱 AI는 정교한 분산 시스템 플랫폼을 활용하여 여러 AI 에이전트 간의 원활한 커뮤니케이션과 정보 공유를 촉진합니다. 이 협업 프레임워크를 통해 AI 에이전트는 집단 지성을 모아 단일 AI 에이전트로는 해결하기 어려운 복잡한 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이는 전문가로 구성된 팀이 각자의 지식과 기술을 결합하여 최적의 솔루션을 고안하는 것과 유사합니다. 여러 AI 에이전트가 조화롭게 작동하여 전반적인 성능을 향상시킵니다.

에이전트 AI 기능의 핵심 요소는 머신러닝을 통해 방대한 양의 데이터를 학습하여 지속적으로 성능을 개선하고 의사 결정 프로세스에 정보를 제공하는 패턴을 식별하는 것입니다. 예를 들어, 고객 관계 관리에서 AI 에이전트는 고객과의 상호작용을 실시간으로 분석하여 고객 경험을 향상시키는 개인화된 응답을 제공할 수 있습니다.

자연어 처리(NLP)는 에이전트 AI의 또 다른 초석으로, 이러한 시스템이 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있게 해줍니다. 이 기능은 사람의 쿼리를 정확하게 이해하고 응답하는 것이 가장 중요한 가상 비서와 같은 애플리케이션에서 매우 유용합니다. 에이전트 AI 시스템은 실시간으로 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 전략을 최적화하며 추론과 반복 계획을 적용하여 복잡한 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

에이전트 AI의 핵심 기능

• 자율성:

  • AI 에이전트가 독립적으로 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 사람의 지속적인 개입 없이 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

  • 금융 거래나 긴급 대응과 같이 빠른 의사 결정이 필요한 환경에서 유용합니다.

• 적응성:

  • 새로운 데이터 세트와 환경에서 학습하도록 설계되었습니다.

  • 변화하는 상황에 신속하게 대응합니다.

  • 예시: 예: 제조업에서는 수요 또는 공급망 중단에 따라 실시간으로 생산 일정을 조정합니다.

• 상황별 이해:

  • 의사 결정 능력을 향상시킵니다.

  • 주변 정보를 기반으로 데이터와 상황을 해석합니다.

  • 진단 정확도와 치료 계획을 개선하는 헬스케어와 같은 애플리케이션에 필수적입니다.

에이전트 AI와 기존 AI 비교

에이전트 AI와 기존 AI를 비교할 때 에이전트 시스템의 발전을 강조하는 몇 가지 주요 차이점이 드러납니다.

기능	기존 AI	에이전트 AI
운영 접근 방식	사전 정의된 규칙 및 매개변수 기반	고도의 자율성, 독립적인 의사 결정
적응성	제한된 유연성, 변화하는 상황에 따른 어려움	실시간 데이터 분석을 기반으로 조치를 조정합니다.
복잡성 처리	잘 정의된 간단한 작업에 적합	다각적이고 동적인 시나리오를 독립적으로 관리합니다.
의사 결정	반응형 - 입력이 발생하면 즉시 반응합니다.	사전 예방적 - 미래의 요구 사항을 예측하고 조정합니다.
사용 사례	통제된 환경에서 반복적인 작업 자동화하기	동적 환경 처리(예: 물류, 공급망)
비용	초기 비용은 낮지만 장기적인 확장성 제한	설치 비용은 높지만 인건비 절감 및 효율성 향상
사용자 지정	최소한의 진화로 고정된 기능	고도로 맞춤화되고 기술로 지속적으로 진화하는 사용자 지정 기능

에이전트 AI 구현의 이점

• 운영 효율성 및 작업 자동화

  • 에이전트 AI는 다양한 부문에서 운영 효율성을 크게 향상시킵니다.

  • 복잡한 작업을 자동화하여 처리 시간을 단축하고 오류율을 줄입니다.

    • 예시: 보험 업계에서 에이전틱 AI는 데이터를 자동으로 검증하고 불일치 사항을 표시하여 클레임 처리를 간소화합니다.

• 서비스 제공 및 리소스 관리

  • 자율적인 우선순위 지정 및 리소스 할당을 통해 서비스 제공 및 운영 효율성을 개선합니다.

    • 시간을 절약하고 운영 비용을 절감하여 비즈니스의 민첩성과 시장 수요에 대한 대응력을 높일 수 있습니다.

    • 예시: AI 에이전트를 통해 공급망 관리를 최적화함으로써 물류의 동적 조정이 용이해져 비용을 절감하고 배송 시간을 개선할 수 있습니다.

  • AI 에이전트가 작동함에 따라 효율성과 응답성이 더욱 향상됩니다.

• 데이터 분석 및 의사 결정

  • 정적 보고서에 의존하는 대신 즉각적이고 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 데이터 분석을 혁신합니다.

    • 실시간 데이터 분석은 의사 결정 프로세스를 최적화하여 기업이 새로운 트렌드와 과제에 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.

    • 예시: 마케팅 전략 최적화 또는 개선 여부 고객 서비스, 에이전트 AI의 실시간 데이터 분석 및 조치 능력은 혁신적입니다.

향상된 적응성 및 효율성

에이전트 AI는 다양한 방식으로 적응력과 효율성을 향상시킵니다. 에이전트 AI 시스템은 고급 머신러닝 알고리즘과 자연어 처리를 활용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 실시간으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 조직은 변화하는 시장 상황, 고객의 요구 및 기타 동적 요인에 신속하게 대응할 수 있습니다. 또한 에이전트 AI는 반복적인 작업을 자동화하여 인간 팀은 전략적이고 가치 있는 업무에 집중할 수 있습니다. 이는 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 인적 오류의 위험을 줄여 효율성과 정확성을 높여줍니다.

예를 들어, 소매업에서는 에이전트 AI 시스템이 고객의 구매 행동을 분석하고 그에 따라 재고 수준을 조정하여 인기 제품의 재고를 항상 확보할 수 있습니다. 금융 산업에서는 이러한 시스템이 시장 동향을 모니터링하고 자율적으로 거래를 실행하여 투자 전략을 최적화하고 수익을 극대화할 수 있습니다. 에이전트 AI 시스템은 지속적으로 학습하고 적응함으로써 끊임없이 진화하는 환경에서 조직이 민첩성과 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다.

에이전트 AI의 실제 적용 사례

에이전트 AI의 실제 애플리케이션은 다양한 산업 분야에 걸쳐 워크플로 자동화를 주도하고 의사 결정 프로세스를 개선합니다. 공급망 관리부터 고객 관계까지 관리 및 인시던트 응답하는 에이전틱 AI의 다재다능함은 현대 기업에게 매우 유용한 도구입니다.

다음 하위 섹션에서는 에이전트 AI가 이러한 영역을 어떻게 변화시키고 있는지 구체적인 사례를 통해 살펴보겠습니다.

공급망 관리 강화

공급망 관리 영역에서 에이전틱 AI는 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 이러한 AI 시스템은 중단을 지속적으로 분석하고 대응함으로써 공급망을 자율적으로 관리하여 예상치 못한 문제에도 원활한 운영을 보장할 수 있습니다. 예를 들어 에이전트 AI는 수요 변동을 예측하고 자동으로 주문을 처리하여 운영 비용을 크게 절감하고 효율성을 개선할 수 있습니다.

또한 에이전틱 AI는 실시간 데이터를 활용하여 물류 및 재고 관리를 최적화함으로써 낭비를 줄이고 전반적인 공급망 성과를 향상시킬 수 있습니다. 이 기능은 경쟁 우위를 유지하기 위해 적시에 정확한 의사 결정이 중요한 복잡한 공급망을 가진 산업에서 특히 유용합니다.

고객 관계 관리 개선

에이전트 AI는 고객 관계 관리 개선에도 중추적인 역할을 합니다(CRM). AI 시스템은 방대한 양의 고객 데이터를 분석하여 개인화되고 시의적절한 응답을 제공함으로써 전반적인 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 에이전틱 AI 챗봇은 개별 고객의 선호도와 과거 행동에 따라 맞춤형 상호작용을 제공할 수 있습니다.

또한 에이전틱 AI를 통해 기업은 고객의 요구를 사전에 예측하고 해결함으로써 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다. 이러한 AI 솔루션은 기존 엔터프라이즈 시스템과 통합하여 고객과의 상호작용을 간소화하고 운영 효율성을 개선함으로써 CRM을 더욱 효과적이고 고객 요구에 신속하게 대응할 수 있게 해줍니다.

인시던트 대응 자동화

인시던트 대응 자동화는 에이전틱 AI의 또 다른 중요한 애플리케이션입니다. 이러한 시스템은 다양한 인시던트 대응 프로토콜을 자동화함으로써 다음과 같은 효율성과 효과를 크게 향상시킵니다. 인시던트 관리. 예를 들어, Leidos와 같은 기업은 에이전틱 AI를 활용하여 인시던트 평균 해결 시간을 99% 단축하는 성과를 달성했습니다.

에이전트 AI는 대응 프로토콜 트리거, 팀원 알림, 롤백 절차 시작, 인시던트 보고서 생성 등의 작업을 자동화하여 사람이 지속적으로 개입할 필요성을 줄여줍니다. 이러한 자동화를 통해 인력은 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있으므로 전반적인 운영 효율성을 개선하고 인시던트가 비즈니스 운영에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.

AI 도구를 지원하는 주요 기술

몇 가지 핵심 기술이 에이전틱 AI의 고급 기능을 가능하게 합니다. 가장 영향력 있는 기술 중 하나는 AI 시스템이 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 GPT-3 및 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 사용입니다. 이러한 생성형 AI 모델은 자연스러운 대화와 의사 결정을 지원하므로 가상 비서 및 고객 서비스 챗봇과 같은 애플리케이션에 필수적입니다.

머신러닝 알고리즘의 발전과 연산 능력의 향상도 에이전틱 AI의 개발에 중요한 역할을 했습니다. 머신러닝을 통해 이러한 시스템은 데이터를 학습하고 시간이 지남에 따라 개선하여 적응력과 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 모델은 복잡한 데이터 세트를 분석하여 패턴을 식별하고 예측함으로써 보다 정확하고 효과적인 AI 솔루션을 지원할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 확장 가능한 컴퓨팅 성능과 저장 용량을 제공함으로써 에이전트 AI의 기능을 더욱 향상시킵니다. 클라우드 컴퓨팅은 AI 에이전트 워크플로우의 확장성과 보안을 지원하여 기업이 대량의 데이터와 복잡한 프로세스를 효율적으로 처리할 수 있도록 합니다. 한편 엣지 컴퓨팅은 데이터가 생성된 곳에서 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하여 실시간 대응을 가능하게 하고 지연 시간을 줄임으로써 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

도전 과제 및 윤리적 고려 사항

수많은 이점에도 불구하고 에이전트 AI를 구현하는 데에는 몇 가지 복잡한 과제와 윤리적 고려사항도 있습니다. 강력한 거버넌스 프레임워크를 구축하는 것은 책임을 정의하고 윤리적 AI 관행을 따르도록 보장하는 데 매우 중요합니다. 기관은 대중의 신뢰를 유지하고 규제 표준을 준수하기 위해 윤리적 AI를 우선시해야 합니다.

주요 윤리적 문제 중 하나는 알고리즘 편향으로, 특정 인구통계학적 그룹이 부당하게 고위험군으로 분류될 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하고 공평한 AI 구현을 보장하려면 다양한 데이터 세트와 공정성을 인식하는 알고리즘을 사용하는 것이 필수적입니다. 에이전트 AI 시스템을 지속적으로 모니터링하여 편견을 식별하고 수명 주기 내내 윤리적 규정을 준수해야 합니다.

또한 에이전트 AI 시스템의 투명성 부족은 특히 신고된 거래를 정당화하는 데 있어 규정 준수 노력을 복잡하게 만듭니다. 이러한 시스템에서 처리되는 민감한 데이터는 데이터 침해의 위험을 증가시키므로 데이터 보호법을 엄격하게 준수해야 합니다. 이러한 문제를 해결하려면 혁신과 윤리적 고려 사항의 균형을 맞추고 에이전트 AI의 배포가 사회적 가치와 규범에 부합하도록 하는 공동의 노력이 필요합니다.

자율성 및 의사 결정 기능

이러한 AI 시스템의 자율성과 의사 결정 능력은 기존 AI 시스템과 차별화되는 핵심 요소입니다. 에이전트 AI 시스템은 머신러닝, 자연어 처리, 지식 표현을 결합하여 추론하고 환경을 인식하며 자율적인 조치를 취할 수 있습니다. 이를 통해 사람의 감독 없이도 의사 결정을 내리고 새로운 상황에 적응하며 특정 목표를 달성하기 위해 행동을 최적화할 수 있습니다. 또한 에이전트 AI 시스템은 경험을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선하여 자율성과 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있습니다.

예를 들어, 의료 분야에서는 에이전트 AI 시스템이 사람의 지속적인 개입 없이도 환자 데이터를 분석하고, 상태를 진단하고, 치료 계획을 추천할 수 있습니다. 교통 산업에서는 에이전트 AI를 탑재한 자율주행 차량이 복잡한 교통 시나리오를 탐색하고 실시간으로 경로를 조정하며 승객의 안전을 보장할 수 있습니다. 에이전트 AI 시스템은 독립적으로 작동하고 정보에 기반한 의사 결정을 내림으로써 다양한 영역에서 효율성과 효과를 향상시킵니다.

에이전트 AI의 미래

에이전트 AI의 미래는 도메인 간 학습 및 실시간 협업과 같은 기능을 통합하는 방향으로 발전할 것으로 예상되는 등 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. 에이전트 AI 시스템이 데이터와 경험을 통해 지속적으로 학습하고 개선됨에 따라 그 적용 범위가 확대되어 의료, 금융, 제조 등의 분야에 영향을 미칠 것입니다. 예를 들어, 의료 분야에서 에이전트 AI는 전문 에이전트 간의 협업을 통해 진단 시스템을 개선하여 보다 정확하고 시기적절한 진단을 내릴 수 있습니다.

그러나 에이전트 AI의 진화는 새로운 경제적, 사회적 역학 관계를 도입하여 특정 분야에서 일자리를 대체할 수도 있습니다. 전반적인 생산성과 참여도를 높이고 인력이 이러한 변화에 적응할 수 있도록 하기 위해서는 인간 근로자와 에이전트 AI 시스템 간의 협업이 매우 중요할 것입니다.

Gartner는 엔터프라이즈 소프트웨어 애플리케이션에 에이전틱 AI를 통합하는 사례가 2024년 1% 미만에서 2028년에는 33%로 증가하여 자율적인 의사 결정에 큰 변화를 일으킬 것으로 전망합니다. 에이전틱 AI의 지속적인 발전과 도입은 기술과 인간 상호 작용의 환경을 재정의하여 지능형 시스템이 인간과 함께 원활하게 협력하여 복잡한 문제를 해결하고 혁신을 주도하는 미래로 나아가는 길을 열어줄 것입니다.

신속한 에이전트 워크플로 구축

에이전트 AI 워크플로를 빠르고 효과적으로 구축하려면 이러한 시스템을 기존 엔터프라이즈 시스템과 통합하는 전략적 접근 방식이 필요합니다. 에이전트 AI가 소프트웨어와 효과적으로 상호 작용하고 의도한 역할을 수행하려면 조직의 특정 요구 사항에 맞게 구현을 조정하는 것이 중요합니다. 예를 들어 물류와 같이 역동적인 환경에서는 AI 에이전트가 작업 요구 사항에 따라 다양한 역할을 전환할 수 있어야 유연하고 적응력 있는 워크플로우를 제공할 수 있습니다.

성공적인 구현에는 시스템이 원활하게 통합될 수 있도록 다양한 부서, 특히 IT 부서 간의 협업이 수반되는 경우가 많습니다. 파일럿 프로젝트는 전체 배포로 확장하기 전에 이러한 워크플로우의 실행 가능성과 효율성을 테스트하여 작업을 실행하는 데 필수적입니다. 이러한 단계적 접근 방식은 잠재적인 문제를 파악하고 시스템을 개선하여 조직의 목표를 더 잘 달성하는 데 도움이 됩니다.

또한 에이전틱 AI와 여러 플랫폼 및 데이터 소스를 통합하면 여러 단계의 프로세스를 포함하는 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 반복적인 작업을 자동화하고 복잡한 지침을 해석함으로써 운영 효율성을 크게 향상시키고 인적 자원을 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있게 해줍니다.

구현 및 통합

에이전트 AI 시스템을 구현하고 통합하려면 신중한 계획과 고려가 필요합니다. 조직은 먼저 자동화하고자 하는 특정 작업과 워크플로를 식별한 다음 가장 적합한 에이전트 AI 솔루션을 결정해야 합니다. 여기에는 다양한 에이전트 AI 시스템의 기능을 평가하고, 기존 엔터프라이즈 시스템과의 호환성을 평가하며, 조직의 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는지 확인하는 작업이 포함됩니다.

성공적인 구현 전략은 통제된 환경에서 에이전트 AI 시스템의 타당성과 효과를 테스트하기 위한 파일럿 프로젝트에서 시작되는 경우가 많습니다. 이러한 파일럿 프로젝트를 통해 잠재적인 문제를 파악하고 본격적인 배포 전에 조정할 수 있습니다. 원활한 통합 프로세스를 위해서는 IT, 운영 및 기타 관련 부서 간의 협업이 매우 중요합니다.

엔터프라이즈 시스템과의 통합

에이전트 AI 시스템을 엔터프라이즈 시스템과 통합하는 것은 그 기능을 극대화하는 데 필수적입니다. 이러한 AI 시스템을 기존 데이터 소스, 애플리케이션 및 인프라에 연결함으로써 조직은 일관된 운영 프레임워크를 만들 수 있습니다. 이러한 설정은 인간과 AI 에이전트 간의 원활한 협업을 가능하게 하여 AI 시스템이 정보에 입각한 결정을 내리고 자율적으로 행동하는 데 필요한 데이터를 확보할 수 있도록 합니다. 또한 통합은 AI 시스템을 회사의 목표 및 절차에 맞게 조정하여 오류를 줄이고 효율성을 향상시킵니다.

예를 들어, 제조업에서는 에이전트 AI를 전사적 자원 관리(ERP) 시스템을 간소화할 수 있습니다. 생산, 리소스 사용 최적화, 다운타임 최소화를 지원합니다. 고객 서비스에서는 AI 챗봇을 고객 관계 관리와 통합(CRM) 시스템 는 개인화되고 효율적인 상호작용을 가능하게 합니다. 엔터프라이즈 시스템과의 원활한 통합을 보장함으로써 기업은 에이전트 AI의 이점을 최대한 활용하여 성능과 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

InvestGlass는 CRM에서 AI를 어떻게 활용하나요?

InvestGlass는 다음을 통합하여 고객 관계 관리(CRM)를 혁신하는 데 앞장서고 있습니다. 고급 AI 기능을 플랫폼에 도입했습니다. 인베스트글래스는 에이전트 AI의 힘을 활용하여 보다 개인화되고 효율적이며 반응이 빠른 CRM 경험을 제공할 수 있게 되었습니다. 이 혁신적인 서비스는 AI 에이전트를 사용하여 방대한 양의 고객 데이터를 실시간으로 분석함으로써 기업이 맞춤형 상호 작용을 제공하고 고객의 요구를 정확하게 예측할 수 있도록 지원합니다.

머신 러닝과 자연어 처리를 통해 InvestGlass는 고객과의 상호작용을 개선하고, 기업 시스템과 원활하게 통합하며, 운영 효율성을 높입니다. 그 결과? 비용 절감, 서비스 개선, 고객 충성도 강화 등 InvestGlass는 현대 비즈니스의 필수 도구가 되었습니다.

AI 기반 자동화의 힘을 활용할 준비가 되셨나요? InvestGlass가 어떻게 귀사의 운영을 혁신할 수 있는지 알아보세요.

자주 묻는 질문

에이전트 AI란 무엇인가요?

에이전트 AI는 자율적인 조치를 취하고 실시간 입력에 반응하며 경험을 통해 지속적으로 개선할 수 있는 인공지능 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 사람의 지시를 기다리는 대신 능동적으로 데이터를 분석하고 워크플로우를 시작하며 결과를 최적화합니다.
InvestGlass를 사용하면 기본 제공 규정 준수 도구, 권한, 감사 추적 및 사용자 지정 가능한 자동화 덕분에 에이전트 AI를 규제 환경에서 안전하게 배포할 수 있습니다.

에이전트 AI는 기존 AI와 어떻게 다른가요?

기존의 AI는 정적 규칙을 따르고 수동 프롬프트가 필요합니다. 에이전트 AI는 여기서 더 나아가 컨텍스트를 평가하고 변화하는 조건에 적응하며 독립적인 결정을 내립니다.
InvestGlass는 안전한 스위스 호스팅 인프라와 코드 없는 자동화 엔진으로 이러한 자율성을 강화하여 모든 에이전트 AI 작업이 규정을 준수하고 설명 가능하며 비즈니스 로직과 일치하도록 보장합니다.

에이전틱 AI의 실제 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?

에이전트 AI는 이미 다음과 같은 주요 비즈니스 기능을 지원하고 있습니다:

- 예측적 공급망 최적화
- 고도로 개인화된 CRM 워크플로
- 자동화된 사고 및 위험 대응
• 디지털 온보딩 KYC 자동화
- 포트폴리오 모니터링 및 고객 커뮤니케이션

InvestGlass는 금융 기관, 규제 대상 기업 및 디지털 우선 기업을 위해 구축된 단일 플랫폼에 AI, CRM, 고객 포털, 양식 및 자동화를 결합하여 이러한 사용 사례를 바로 사용할 수 있도록 지원합니다.

에이전트 AI와 관련된 우려 사항은 무엇인가요?

가장 큰 우려 사항으로는 거버넌스 및 감독, 알고리즘 편향성, 투명성, 데이터 보호 등이 있습니다.
InvestGlass는 스위스 기반 데이터 호스팅, 권한 기반 제어, 감사 추적, 윤리적 AI 모니터링, 설명 가능성 기능, 완전한 데이터 소유권을 통해 이러한 각 문제를 해결합니다. 이를 통해 에이전트 AI가 미션 크리티컬 워크플로우에 대해 신뢰할 수 있고 규정을 준수하며 안전하게 유지되도록 보장합니다.