DTDC의 DIVA 2.0 구축 사례로 본 Amazon Bedrock 기반 물류 AI 혁신

DIVA 2.0: Amazon Bedrock 기반 차세대 물류 AI 지원 시스템 구축 사례

DTDC는 인도의 대표적인 통합형 특송 물류 업체로, 월평균 40만 건이 넘는 고객 문의를 처리하고 있습니다. 기존의 고객 지원 챗봇 DIVA는 정형화된 대화 흐름 기반으로 작동되어 사용자 만족도가 낮고 처리 효율이 떨어지는 한계가 있었습니다. 이에 DTDC는 보다 유연하고 지능적인 AI 도우미를 구현하고자 Amazon Bedrock 기반의 생성 AI 기술을 활용하여 DIVA 2.0을 새롭게 구축했습니다.

주요 도입 내용 및 아키텍처 구성

ShellKode는 DTDC와의 협업을 통해 Amazon Bedrock Agents, Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon App Runner, 그리고 Amazon OpenSearch 등 AWS의 다양한 서비스들을 통합하여 새로운 대화형 AI 물류 에이전트 DIVA 2.0을 개발했습니다. 사용자는 웹사이트에서 자연어로 질문을 던지면, DIVA 2.0은 이를 처리하고 적절한 응답을 생성하여 제공합니다. 트래킹 요청, 요금 조회, 배송 가능 여부, 고객지원 등 다양한 기능을 자동화하여 대응할 수 있게 되었습니다.

이 시스템은 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

• 사용자 질의는 Amazon CloudFront 및 S3 기반의 정적 웹사이트에서 수신
• Amazon App Runner에서 처리 시작 후 Bedrock Agent API 연동
• Agent는 요청을 해석하고 적절한 Lambda 함수를 호출하여 관련 API와 연계
• API 호출 결과는 LLM(Anthropic Claude 3.0 기준) 모델을 통해 의미 있는 답변 생성
• 벡터 기반 지식 베이스 (OpenSearch)에 실시간 참조
• 결과는 사용자에게 자연어 형식으로 응답

자동화된 지원 기능 외에도, 관리자에게 제공할 수 있는 실시간 대시보드도 구성되었습니다. 이 대시보드는 App Runner와 API Gateway를 통해 Amazon RDS에서 데이터를 받아와 시각화하며, 질의 카테고리 분석, 세션 통계, 해결 여부 등 다양한 KPI를 분석할 수 있게 해줍니다.

주요 도입 효과 및 활용 사례

DTDC는 대량의 질의 처리, 업무 자동화, 운영 효율성 향상을 위해 Amazon Bedrock 기반 시스템을 활용하여 다양한 위험 요소를 대응하고 비즈니스 효과를 극대화했습니다.

• 고객 문의의 약 51.4%가 인간 상담사 개입 없이 해결
• 실시간 트래킹, 요금 산출, 배송 가능 여부 등의 자동화로 만족도 93% 응답 정확도 달성
• 질의 40만 건 중 약 71%는 운송건 관련, 29%는 일반 문의
• 전체 고객 대응 중 절반 이상을 생성형 AI가 맡아 고객센터 부담 감소

이러한 구조를 통해, FAQ 자동응답 시스템, 고객 문의 자동 분류, 업무 로드 분배 등 다양한 활용이 가능합니다. 또한, Amazon GuardDuty, CloudTrail, CloudWatch 등의 보안 및 모니터링 서비스들이 연계되어 엔터프라이즈 환경에 맞는 신뢰성과 안정성을 제공하고 있습니다.

결론: 생성형 AI 도입을 고려하는 기업을 위한 벤치마크 사례

Amazon Bedrock을 활용한 이 사례는 기존 챗봇에서 벗어나, AI 기반 대화형 물류 에이전트로의 전환을 보여주는 대표적인 성공 사례입니다. 생성형 AI를 통한 업무 데이터 자동화, 유연한 사용자 경험 제공, 보안성 확보 등 다양한 요소를 통해 고객 서비스 품질과 업무 생산성을 크게 제고할 수 있습니다.

비슷한 문제를 겪고 있는 물류, 유통, 서비스 산업이라면 이 가이드는 생성형 AI 도입 및 배포 전략 수립에 있어서 훌륭한 출발점이 될 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/the-diva-logistics-agent-powered-by-amazon-bedrock/