AWS AI 활용 사례: Aderant의 지능형 티켓 분석기 구축

AWS의 혁신적인 AI 적용 사례 – Aderant의 지능형 티켓 분석기 구축

AWS는 클라우드 환경에서 인공지능(AI)을 활용하여 효율성을 극대화하고 비용을 절감하며 혁신을 가속화하는 다양한 솔루션을 제공합니다. 이번 블로그에서는 Aderant가 Amazon Nova를 활용해 지능형 티켓 분석기를 구축한 사례를 살펴보겠습니다.

Aderant의 과제와 해결책

Aderant는 법률 업계용 비즈니스 관리 소프트웨어를 제공하는 글로벌 기업입니다. 이들은 지원 티켓의 신속하고 정확한 분류 및 라우팅을 위해 AI 기술을 도입하고자 했습니다. Aderant는 Amazon Nova를 기반으로 한 'Intelligent Ticket Analyzer'를 구축하여 자동화된 분류 및 라우팅 프로세스를 구현했습니다. 이 솔루션은 Jira, Confluence, Amazon Athena, Microsoft SharePoint와 같은 시스템과 통합되어 티켓의 문맥 수집, 분류, 라우팅을 자동화하며, 주어진 목표에 맞는 팀 배치를 제안합니다.

실행 및 혜택

이 시스템은 지능적인 자동화를 통해 오류율을 줄이고 엔지니어의 업무 시간을 절약합니다. 초기 운영에서, Aderant는 2.5주 동안 약 96%의 라우팅 정확도를 기록했으며, 매주 엔지니어링 시간 8-14시간을 절감하는 효과를 보였습니다. 이러한 자동화 워크플로우는 사람의 작업을 대체하기보다는 복잡한 문제 해결과 플랫폼 개선에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 환경을 조성하는 데 중점을 뒀습니다.

아키텍처와 구성

Aderant의 티켓 분석기는 AWS Lambda, Amazon EventBridge, Amazon Bedrock 등 AWS의 다양한 서비스들을 활용하여 설계되었습니다. 주요 프로세스는 AWS Lambda 함수를 통해 무인으로 수행되며, Amazon Bedrock을 통해 Nova Lite 모델을 사용하여 티켓을 분류하고 이에 대한 적절한 조치를 취합니다. 또한, 라우팅 및 의사결정은 자동으로 이루어지며, 낮은 신뢰도의 경우 사람의 검토를 요구합니다.

결론 및 미래 전망

Aderant의 사례는 AI를 활용한 효율적인 워크플로우 자동화의 우수한 예시입니다. 이 솔루션은 자동화, 운영 안전장치와 재사용 가능한 지식 루프를 결합하여 운영 부담을 줄이고 인적 자원을 보다 가치 있는 작업에 집중할 수 있게 합니다. 앞으로 AWS의 더 발전된 AI 솔루션을 통해 고객의 요구에 더욱 부합하는 서비스를 제공하며 지속적인 혁신을 이루어 나갈 것입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aderant-builds-intelligent-ticket-triage-with-amazon-nova/