AWS Amazon Bedrock 기반의 차세대 영업 전략 계획 자동화 솔루션 리뷰
도입
AWS에서 영업 조직은 각 고객의 비즈니스 목표와 과제를 깊이 이해하기 위해 맞춤형 영업 문서인 'Account Plan'을 활용합니다. 그러나 고객 규모 및 산업군이 다양해짐에 따라 이러한 문서 작성 및 검토 작업은 점차 복잡해지고, 사람 중심의 수작업 프로세스로 인해 시간과 운영 효율성 측면에서 큰 한계가 발생했습니다.
이를 해결하기 위해 AWS는 차세대 생성형 AI를 기반으로 한 자동화 도구인 Account Plan Pulse를 도입하였습니다. 이 포스트에서는 Amazon Bedrock을 활용한 Pulse의 구조와 실제 적용 사례 등을 통해 효율적인 배포 및 활용 방안, 타 기술과의 비교 우위를 자세히 설명합니다.
본론
- 문제의 배경 및 도전과제
서비스 확장과 더불어 AWS 영업 전략 계획 문서(Account Plan)는 다음과 같은 주요 문제점을 노출했습니다.
- 지역별, 산업별로 다양한 형식의 문서 품질 편차
- 수작업 중심의 검토 절차로 인한 검증 지연
- 팀 간 협업 정보 공유의 한계로 인해 지식 및 인사이트 고립
특히 평가의 주관성, 계정 성장 전략 유효성 판단 등의 과정을 자동화 할 필요성이 커졌습니다.
- Pulse 솔루션 개요 및 이용 방법
Pulse는 Amazon Bedrock 기반의 생성형 AI 솔루션으로서, 다음과 같은 3단계 워크플로우를 기반으로 구동됩니다.
- CRM 시스템에서 영업 계획 데이터 수집 (비동기 배치 처리)
- ETL 기반 사전 처리 및 메타데이터 생성
- Amazon Bedrock LLM을 통한 분석과 통찰 도출 후 시각화 저장
또한, 아래는 전체 아키텍처 구조입니다.
- 구현 구성요소 및 자동화 흐름
- Ingestion: Amazon S3를 활용하여 CRM 시스템에서 문서를 정기적으로 배치 업로드
- Preprocessing: ETL과 스케줄링 파이프라인 통해 HTML 기반 문서 정제 및 Parquet 포맷 메타데이터 생성
- Analysis: Amazon Bedrock 모델로 문서를 10개 주요 항목 기반 평가 및 주요 인사이트 자동 추출
- Validation: 입력 검증, 출력 스키마, 품질 점검 등 OWASP 기준 기반으로 검증
- Storage & Visualization: Amazon S3 및 대시보드를 통해 통찰과 결과 리포팅
특히 평가 단계에서는 LLM을 활용해 27개 문항 기반 평가질문에서 일관된 판단을 제공하며, 리포팅 기준의 구조화된 포맷을 제공합니다.
- 차별화 포인트 및 자동화 효과
- 자동화된 품질 검토: 평가 지표(Index) 수치화로 정량평가 가능성 확대
- 협업 기반 지식 공유: 전략 트렌드 및 고객 전략 도출로 전사적 인사이트 활용
- 운영비 절감: 리뷰 시간 52% 단축, 문서 품질 37% 개선
- 엔지니어링 고려사항
생성형 AI 결과의 비결정성 특성을 보완하기 위해 통계적 안정성(Coefficient of Variation, CoV) 분석 프레임워크를 구축하였으며, 대표적으로 다음을 포함합니다:
- 입력별 반복 분석 통한 신뢰구간 설정
- 계정 등급(엔터프라이즈 vs 미드마켓)에 따른 가중치 조정 평가 방식
- 수동 검토 대상 자동 선별 및 피드백 기반 자동 조정
결론
Amazon Bedrock 기반의 Pulse는 AWS 영업 전략 관리에 획기적인 자동화와 효율성 극대화를 가져다준 사례입니다. 다양한 산업별 활용 확장이 가능하고, 인사이트 중심 전략 플래닝을 통해 고객 성과를 가속합니다.
향후에는 Bedrock Flows 및 AgentCore, Guardrails 기술을 추가 활용하며 지속적으로 더 정교하고 동적인 전략 자동화 시스템을 구축할 계획입니다. 전략 수립과 실행 그리고 고객 반응까지 연결하는 전주기적 AI 기반 영업 플래닝 솔루션으로 진화 중입니다.
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