AI BPO사업 전망

• '22년 ChatGPT 이후 급속 성장, '25년2월28일 기준 향후 비지도학습으로 인해 할루시네이션 문제도 극복 가능
• 현 시점, AI를 계량적 가치로 어떻게 연결할 지 방안이 중요.
• AI사업은 데이터 사업이다.
• 규제:국가적으로 생성형AI규제 풀어줄 필요가 있음, 특히 공공기관의 생성형 AI 활용 및 도입
• K사는 자체LLM을 중심으로 LLM 시장 경쟁력을 키우려 했지만, 성능 및 데이터양의 부분에서 한계가 존재함. 따라서 제한된 성능과 공간에서 고객 맞춤 경쟁력 강화를 위해 SLM에 집중
• 매출은 점점 증가하며 성장세라고 할지라도 By-pass등의 여러 이유로 이익이 더욱 중요(2~3% 안 남는 구조)
• 방향성
  • 지속가능한 성장을 위해 금융 등 신규 시장 개척 필요
  • 운영 혁신: 고객사VoC(어떤 VoC비중이 높은지)/프로세스 분석 기반 센터업무 혁신, 품질컨설팅 매우 중요함(인사이트 통해 고객사에 제안)
  • 역량 강화: AI+BPO IT 융,복합 사업/기술 역량 강화, 고객의 업무혁신은 기술 통해서만 가능, AI기술을 잘 활용하고 고객의 업무에 적용할 수 있는 역량을 의미함
• 성과 관리 시스템 분석 자동화 솔루션 AI KPI 개발, 내외부 데이터 조합한 Rag 생성형 AI봇 
• 25년 디지털트랜드: AI가대체하는 노동, 감정 노동의 해방
  • H사 디지털전략본부장: AI기술로 고객센터를 없애는 것이 목적
    • 번아웃 되어 버리는 상담사 비중 높음
  • Agent, AI보이스봇,  AI챗봇을 통해 극복 
  • '25 CES 젠슨황 keynote: Agentic AI를 넘어 Physical AI시대 도래
    • 프롬프트 엔지니어링, 액션 토큰
  • 컨설팅 노하우: 일반적으로는 6-8주 진행, 고객 인터뷰 매우 심층적으로 진행, raw data 분석하여 문제를 나열하고 풀어냄, 고객이 알지 못했던 인사이트 도출해서 전달함. 고객이 아하- 할 수 있는 포인트
  • 도전적인 일, 어려운 일을 맡아야 성장함