01

탐색

• 비즈니스 문제를 명확히 이해하고 AI가 이를 해결할 수 있는지 판단합니다.
• 적합한 AI 유형을 결정합니다: 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 챗봇 등.
• 기존 데이터(있는 경우), 내부 프로세스, 원하는 KPI를 분석합니다.

02

데이터 수집 및 준비

• 내부 시스템, CRM, 카메라, 소셜 미디어, IoT 등 다양한 출처에서 데이터 수집
• 오류 데이터 제거, 포맷 표준화, 라벨링 등 데이터 정제, 처리 및 표준화

03

모델 선정 및 개발

• 적합한 알고리즘 선택 (예: Random Forest, CNN, RNN, LLM 등)
• 모델 훈련 및 하이퍼파라미터 튜닝
• 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1-스코어, RMSE 등 지표를 통한 성능 평가

04

통합 및 테스트

• AI 모델을 기업의 백엔드/웹/앱 시스템에 통합
• 실제 사용자와 함께 엔드투엔드(End-to-End) 테스트 수행
• 성능, 지연 시간, 정확성, 보안 보장

05

배포 및 모니터링

• 모델을 on-premises 또는 AWS, GCP, Azure와 같은 클라우드 환경에 배포
• 정확도, 성능, 시스템 오류를 모니터링하는 대시보드 구축
• 오류 처리 및 드리프트(drift, 시간이 지남에 따라 모델 정확도 저하) 대응

06

지원 및 지속적인 개선

• 정기적으로 지원 프로세스 업데이트
• 고객 서비스(CS) 역량 강화 교육
• 피드백을 반영한 AI 챗봇 업그레이드
• 추가 채널(Zalo, WhatsApp, 앱 등) 통합