기업 업무와 AI 기술 적용 관점에 대하여 AI Gap 현황을 도출합니다.

개선과제

Gap 영역별로 머신러닝, 딥러닝 기법을 활용하여 개선이 가능한 과제를 제시하고 Action Plan을 수립합니다.

개선과제
데이타 정제/
자연어처리
  • · OCR, 자연어처리, 딥러닝 기술을 활용한 문서 변환 및 분류
  • · 마스타(협력업체, 품목 등) 정제, 관련 속성 자동 분류
RPA
  • · 사람의 행동을 모방한 단순 반복업무의 로봇 프로세스 적용
    예: 자동 주문 생성, 거래 승인/처리, 집계 등
예측 모델 수립
  • · 대/내외 데이타, 파생변수, 변수공학, 머신러닝 기법을 활용한 분석 및 예측 모델 수립
    예: 수요/공급 예측 모델, 구매 Spend 분석, 시장 Trend 분석 등
최적화
  • · 고객 및 제품 특성에 기반한 수익 극대화를 위한 (동적) 가격 최적화 모델 개발
  • · 시장 정보, 내부 구매 지식을 활용한 소싱 및 거래 협상 모델 개발
이상징후 탐지
  • · 이상징후(이례적 상황) 포착, 모델 탐색, 감시 단계순으로 이상징후 탐지 및 원인 분석 모델 개발
    예: 가격, 재고, 고객 수요, 사기 거래, 협력업체 이탈 등
AI 기반 평가
  • · 다양한 협력업체 평가 변수와 SRM Transaction 데이타 연계
    시뮬레이션 기능 강화 및 평가 수행의 편의성 확보를 위한 복합모델(기존 평가 모델 + 머신러닝) 기반의 유연하고 동적인 평가 시스템 구현