Amazon Bedrock으로 구현하는 생성형 AI 업무 보고서 자동화 가이드

업무 보고서 자동화를 위한 생성형 AI 기반 솔루션, Amazon Bedrock 활용 가이드

기업 내에서 정기적인 업무 보고는 필수적인 업무이지만, 많은 직원과 관리자들은 이 과정에서 상당한 시간을 소비하고 있습니다. 보고서 작성과 같은 반복적이면서도 시간이 많이 소요되는 작업을 효율화한다면, 조직 전체의 생산성과 커뮤니케이션 수준을 한 단계 끌어올릴 수 있습니다. 이번 글에서는 AWS의 Amazon Bedrock 기반 생성형 AI를 활용해 업무 보고서를 자동화하고, 기업 내 보고 흐름을 혁신하는 방안을 소개합니다.

자동화된 보고서 작성의 필요성과 한계

기존의 보고 방식은 팀원들이 개별 데이터를 수집하고, 수동으로 정리 및 작성한 후, 상사가 이를 검토하고 다시 수정하는 등의 반복적인 과정을 요구합니다. 이 과정에서 발생하는 대표적인 문제는 다음과 같습니다.

• 포맷이나 품질의 불일치
• 작성 및 검토에 오랜 시간 소요
• 시스템 간 데이터 분산으로 인한 분석의 어려움

이를 해결하기 위해 다양한 자동화 도구가 등장했지만, 실제로 효과적인 자동화 수준까지 이르기란 쉽지 않은 도전입니다.

생성형 AI: 보고서 자동화의 핵심 기술

AWS의 Amazon Bedrock 기반 보고서 작성 도우미는 LLM(Large Language Model)을 통해 자동으로 아래 기능을 수행하며, 업무 흐름의 효율성을 극대화합니다.

• 비정형 데이터를 분석해 인사이트 도출
• 사용자 질문이나 명령에 대한 자연어 기반 응답 처리
• 복잡한 내용을 명확하고 전문적인 문장으로 재작성
• 여러 팀원의 보고서를 하나의 종합 문서로 집계

AI 시스템은 Human in the Loop 방식을 통해 사람의 판단이 필요한 영역은 유지하면서, 반복 작업과 표준화가 가능한 영역은 자동화합니다.

아키텍처 개요 및 구성 요소

이 솔루션은 AWS의 서버리스 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 유연하고 확장 가능한 자동화 구조를 구현합니다.

• 사용자 인터페이스: Amazon S3와 CloudFront를 통해 호스팅, Cognito로 사용자 인증 처리
• API 통신: REST API와 WebSocket API를 Amazon API Gateway로 이중 구성
• 처리 로직: 각 기능별 AWS Lambda 함수로 분리(작성, 재작성, 제출, 조회 등)
• 데이터 저장: DynamoDB를 사용하여 작성 세션과 최종 보고서를 분리 저장
• AI 모델 사용: Amazon Bedrock을 통해 LLM 기반 비즈니스 콘텐츠 생성 및 수정

이 구조는 사용량 기반 과금으로 비용을 절감하고, 높은 가용성과 보안성을 확보하는 동시에 손쉬운 배포 및 확장을 지원합니다.

핵심 자동화 흐름 분석

해당 자동화 시스템은 사용자의 입력 내용을 아래와 같이 세 가지 분류로 나눠 처리하고 있습니다.

1. 질문/명령 유형: 대화 맥락을 기억해 상황에 맞는 답변을 도출
2. 작성물 검토 요청: 입력 내용만을 기준으로 독립적인 평가 피드백 제공
3. 비대상 입력: 시스템 사용 목적에서 벗어난 요청엔 명확한 응답 가이드 제공

이러한 분류 방식은 응답 품질과 처리 속도를 동시에 향상시키며, 적절한 자동화 범위를 유지하는 데 큰 기여를 합니다.

사용자 경험: Associate 및 Manager 뷰

사용자는 보고서를 직접 작성하거나, 기존 내용을 제출 및 수정할 수 있습니다. Associate 뷰는 ‘성과 작성’, ‘과제 작성’, ‘제출 내역 보기’ 등의 기능을 제공하며, Manager 뷰는 부하 직원들의 보고서 집계 및 통합 보고 기능을 지원합니다.

배포 가이드: 빠르게 구축하는 자동화 시스템

이 솔루션은 AWS CDK를 활용해 간편한 배포가 가능하도록 구성되어 있습니다.

1. GitHub에서 레포지토리 클론:
   git clone https://github.com/aws-samples/sample-genai-enterprise-report-writing-assistant.git

2. 의존성 설치 및 배포 준비:
   npm install

3. AWS에 배포:
   cdk deploy

4. CDK 출력에서 프론트엔드 URL 확인 후 접속

배포 후에는 필요한 리소스가 자동으로 생성되며, 별도 수동 설정 없이 전체 기능을 즉시 사용할 수 있습니다.

리소스 정리

자동화 비용을 최적화하려면 사용 후 리소스 정리가 필요합니다. 다음 명령어를 통해 생성한 인프라를 삭제할 수 있습니다.

cdk destroy

단, S3 버킷과 같은 일부 리소스는 삭제 전에 내용 비우기 작업이 필요할 수 있습니다.

결론: 생성형 AI로 진화한 업무 보고 자동화의 미래

이 솔루션은 기존 보고 방식의 한계를 해결하는 동시에, AI가 제공하는 새로운 가능성을 조직 내에 확장합니다. 비즈니스 의사결정에 필요한 정확하고 체계적인 정보를 빠르게 담을 수 있게 되어, 전체 커뮤니케이션 수준을 향상시킵니다.

엔터프라이즈급 보고 환경을 계획하고 있다면 이 솔루션을 빠르게 시험해보고, 필요에 맞게 커스터마이징해보시길 권장합니다. GitHub에서 직접 프로젝트 소스를 리뷰하거나 수정 제안을 통해 발전에 기여할 수도 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-generative-ai-powered-business-reporting-solution-with-amazon-bedrock/