GPT 기반 업무 자동화

AI가 혁신하는 업무 프로세스

김경중 , 윤영태 지음

작가와 2023년 04월 18일 출간

작품소개

책소개

GPT 기반 업무 자동화: AI가 혁신하는 업무 프로세스는 인공 지능 기술이 성장하면서 기업의 업무 프로세스를 자동화하고 최적화하는 데 있어 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 책에서는 GPT(Generative Pretrained Transformer) 기술을 활용하여 업무 자동화의 전반적인 프로세스를 설명하면서, 머신 러닝/딥 러닝 지식이 없더라도 쉽게 적용 가능한 방법을 제안합니다.

목차

제1장: 서론
1.1 인공지능과 업무 자동화의 필요성
1.1.1 기술 발전의 역사와 인공지능
1.1.2 인공지능의 현재 및 미래 가치
1.1.3 업무 효율성 증대와 경쟁력 향상
1.2 GPT 기반 업무 자동화 소개
1.2.1 GPT 기반 업무 자동화 정의와 응용
1.2.2 적용 분야 및 혜택
1.3 책의 구성 요소 및 핵심 내용
1.3.1 구성 요소
1.3.2 핵심 내용
제2장: GPT 기반 AI 기술 개요
2.1 인공지능의 발전
2.1.1 인공지능의 역사와 기술 발전
2.1.2 딥러닝과 머신러닝
2.1.3 자연어 처리(NLP) 기술
2.2 GPT 기반 AI의 원리
2.2.1 Transformer 기반 구조
2.2.2 어텐션 메커니즘
2.2.3 사전 학습 및 파인 튜닝
2.3 GPT-4 아키텍처
2.3.1 모델 구조 및 크기
2.3.2 학습 데이터셋
2.3.3 성능 평가 및 비교
2.4 주요 언어 모델 비교
2.4.1 BERT, RoBERTa, T5 등
2.4.2 각 모델의 특징과 장단점
2.4.3 적절한 모델 선택 기준
제3장: 업무 자동화 도구 및 플랫폼
3.1 업무 자동화 도구 개요
3.1.1 RPA, BPM, CRM 등
3.1.2 각 도구의 특징 및 활용 방안
3.2 자동화 도구 및 플랫폼 선택 기준
3.2.1 요구사항 분석
3.2.2 기능 및 성능 비교
3.2.3 비용 및 확장성 고려
3.3 주요 업무 자동화 플랫폼 소개
3.3.1 플랫폼 종류와 특징
3.3.1.1 RPA 플랫폼
3.3.1.2 BPM 플랫폼
3.3.1.3 CRM 플랫폼
3.3.2 주요 플랫폼 사례
3.3.2.1 UiPath
3.3.2.2 Automation Anywhere
3.3.2.3 Salesforce
3.4 GPT 기반 AI 통합 전략
3.4.1 기존 업무 자동화 도구와의 결합
3.4.1.1 RPA와 GPT의 통합
3.4.1.2 BPM과 GPT의 통합
3.4.1.3 CRM과 GPT의 통합
3.4.2 API 활용 및 커스텀 솔루션 구축
3.4.2.1 API를 이용한 통합 방식
3.4.2.2 커스텀 업무 자동화 솔루션 구축
제4장: 업무 자동화를 위한 GPT 활용 사례
4.1 이메일 작성 및 분류
4.1.1 자동 이메일 생성
4.1.1.1 이메일 템플릿 작성
4.1.1.2 개인화된 이메일 작성
4.1.2 이메일 분류 및 관리
4.1.2.1 스팸 필터링
4.1.2.2 우선 순위 분류
4.2 문서 검토 및 요약
4.2.1 자동 문서 검토
4.2.1.1 표현 개선
4.2.2 문서 요약 기능
4.2.2.1 키워드 추출
4.2.2.2 요약 문장 생성
4.3 고객 지원 및 채팅봇
4.3.1 채팅봇 구축 및 운영
4.3.1.1 대화형 인터페이스 설계
4.3.1.2 다양한 업무 시나리오 대응
4.3.2 고객 지원 서비스 최적화
4.3.2.1 FAQ 자동 생성
4.3.2.2 티켓 처리 속도 향상
4.4 분석 및 보고서 작성
4.4.1 데이터 전처리 및 정제
4.4.1.1 결측치 처리
4.4.1.2 이상치 탐지 및 처리
4.4.2 데이터 시각화
4.4.2.1 그래프 및 차트 선택
4.4.2.2 효과적인 시각화 기법
4.4.3 보고서 작성 지원
4.4.3.1 결과 요약 및 해석
4.4.3.2 제안 및 향후 계획 작성
4.5 프로젝트 관리
4.5.1 일정 관리
4.5.1.1 GPT 기반 작업 추정
4.5.1.2 일정 조율 및 업무 분배
4.5.2 프로젝트 커뮤니케이션
4.5.2.1 회의록 작성 및 공유
제5장: GPT 기반 업무 자동화 구현 및 평가
5.1 업무 자동화 솔루션 개발
5.1.1 요구사항 정의 및 기획
5.1.1.1 비즈니스 목표 설정
5.1.1.2 사용자 요구 분석
5.1.2 솔루션 설계 및 구현
5.1.2.1 알고리즘 선택 및 모델링
5.1.2.2 인터페이스 및 사용성 설계
5.1.3 테스트 및 배포
5.1.3.1 유닛 테스트 및 통합 테스트
5.1.3.2 배포 및 모니터링
5.2 성과 평가 및 개선
5.2.1 성과 지표 설정
5.2.1.1 효율성 및 효과성 지표
5.2.1.2 사용자 만족도 지표
5.2.2 평가 및 분석
5.2.2.1 정성적 및 정량적 평가
5.2.2.2 지속적 모니터링 및 피드백
5.2.3 개선 및 최적화
5.2.3.1 문제점 도출 및 해결
5.2.3.2 지속적인 업데이트 및 발전
제6장: 결론 및 향후 전망
6.1 GPT 기반 업무 자동화의 현재 상황
6.1.1 성공 사례 및 도입 현황
6.1.1.1 기업 및 업계별 도입 사례
6.1.1.2 도입의 장점 및 단점
6.1.2 기술 발전에 따른 변화
6.1.2.1 업무 프로세스 개선
6.1.2.2 비즈니스 모델 혁신
6.2 향후 전망 및 도전 과제
6.2.1 인공지능 기술 발전의 영향
6.2.1.1 업무 자동화의 진화
6.2.1.2 새로운 적용 분야 및 기회
6.2.2 도전 과제와 한계
6.2.2.1 인간과 기계의 협업 최적화
6.2.2.2 윤리적 및 법적 고려 사항
6.2.2.3 보안 및 데이터 보호 이슈
6.3 마치며
6.3.1 GPT 기반 업무 자동화의 가치 인식
6.3.1.1 기술 적용의 중요성
6.3.1.2 지속 가능한 발전
6.3.2 독자에게 전하는 마지막 메시지
6.3.2.1 기술 활용에 대한 권장 사항
6.3.2.2 미래 지향적 사고와 도전 정신

책 속으로

인공 지능 (Artificial Intelligence)은 인간 지능의 일부분을 컴퓨터와 같은 인공적인 시스템에 넣어서 인간의 일부 역할을 대신 수행하는 시스템입니다. 인공 지능은 다양한 분야에서 발전하고 있으며, 이를 이용하여 업무 자동화와 같은 기술 발전이 이루어지고 있습니다.
기술 발전의 역사를 살펴볼 때, 현재의 인공 지능 기술은 1956년 경 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 고안한 기술부터 출발합니다. 이후 1961년까지는 인공 신경망과 퍼셉트론 알고리즘을 기초로 한 연구가 이루어졌습니다. 1970년대에는 전문가 시스템과 룰 베이스 시스템의 개발이 이루어졌으며, 1980년대에는 지식 기반 시스템과 패턴 인식 기술 등 다양한 분야에서 연구가 이루어졌습니다.
1990년대부터는 인공신경망과 통계 모델링, 머신러닝(Machine Learning) 등 다양한 분야에서 연구가 진행되었으며, 2010년대에는 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전으로 더욱 발전하고 있습니다.

작가정보

저자(글) 김경중

김경중 (Senior Technical Architect)
현재 외국계 솔루션 회사에서 Digital Transformation, CRM, Business Intelligence 관련 프로세스 및 솔루션 컨설팅 경력이 있다. 인하대에서 전자공학, 서강대에서 경영학 석사를 전공하였으며 박사과정 중인 그는 오라클, IBM, Salesforce 등 다양한 외국계회사와 외국에서 IT 경험을 축적하였고, 수 많은 대기업 고객사와 중견기업을 대상으로 IT 컨설팅 및 시스템 구축을 수행해왔다.
Solution Architecture, Digital Marketing, Data Warehouse, Contact Center Automation 및 IT Service Management 분야에 전문성이 있으며, 다양한 Digital Transformation 솔루션 기반으로 성공적인 비즈니스의 변화를 이루도록 대상 기업에 Advisory를 수행하고 있다.

저자(글) 윤영태

윤영태
HP, EMC 등 다수의 글로벌 IT 회사와 삼성SDS 에서 인프라 전문가로 근무해왔다.
클라우드, K8S 및 다양한 Software Defined X 프로젝트를 수행하며 IT 변화의 흐름에 동행하고 있다.
인하대에서 전자공학을 전공했으며, 현재 외국계 IT 회사에서 근무하고 있다