금융산업을 혁신하는 인공지능 ChatGPT와의 토론!

Table of Contents

1. 소개
2. 정령의 이사와의 대화
3. 마이크로소프트의 데이터 그래프
4. 지식 베이스와 대화 시스템
5. kb국민은행의 프로젝트 소개
6. 국민은행의 지식 그래프와 루시아 연동
7. 효과적인 데이터 그래프 구축의 가치
8. AWS와 맞춤형 인공지능
9. 모둘로스의 인공지능 서비스
10. 플루니 스튜디오와 영상 생성 기술

마이크로소프트의 데이터 그래프

마이크로소프트는 최근에 거대한 언어무대와 다양한 서비스의 연동을 위해 데이터 그래프를 활용하는 혁신적인 기술인 graph를 발표했습니다. 이 기술은 실제 데이터를 그래프 스트럭처로 저장하고 이를 랜귀지 모델과 결합하여 대화용 서비스를 제공하는 것입니다. 그라운딩이라는 이 기술은 이미 루시아에서도 적용되고 있으며, kb국민은행에서도 대규모 지식 베이스를 구축하고 이를 기반으로 한 질의응답 시스템을 구현하고 있습니다. 이 프로젝트를 통해 지식 그래프와 데이터베이스를 결합하는 것이 가능하며, 루시아와 같은 대규모 언어 모델과 연동한다면 어떤 효과를 낼 수 있을지에 대한 자문을 구하고 있습니다.

이 기술을 통해 마이크로소프트는 사용자들이 가지고 있는 다양한 데이터를 활용하여 채팅용 서비스부터 파워포인트나 워드와 같은 다양한 작업을 자동화하는 서비스를 제공할 예정입니다. 이는 사용자들이 별도의 앱이나 소프트웨어 없이 자연스러운 대화 형식으로 다양한 작업을 수행할 수 있게 해주며, 사용자 경험을 향상시킬 것으로 기대됩니다.

Pros:

• 데이터 그래프를 활용한 자연어 대화 서비스 제공
• 사용자의 데이터를 활용하여 다양한 작업을 자동화하는 기능 제공
• 루시아와의 연동을 통해 대규모 언어 모델과의 결합 가능

Cons:

• 데이터 그래프 구축 및 관리에 대한 추가 비용 및 리소스 필요

kb국민은행의 프로젝트 소개

kb국민은행은 최근에 대규모 지식 베이스를 구축하고 이를 기반으로 한 질의응답 시스템을 구현한 프로젝트를 진행하였습니다. 이 프로젝트는 kb국민은행이 보유한 다양한 금융상품 데이터를 지식 그래프로 정의하고 상품 간의 관계를 정의함으로써 직원들과 고객들이 상품 정보에 쉽게 접근할 수 있도록 제공하는 것을 목표로 합니다.

기존에는 직원들이 상품 정보를 불러오는데 많은 시간과 노력이 필요했으며, 복잡한 데이터 구조를 이해해야 하는 문제점이 있었습니다. 하지만 지식 그래프를 통해 상품의 속성 및 관계를 정의함으로써 상품 정보에 대한 접근성이 향상되었습니다. 또한 고객들도 특정 상품에 대한 질문을 했을 때 해당 상품의 특성이나 속성에 대한 정보를 쉽게 얻을 수 있어 만족도가 높아진 것으로 판단되고 있습니다.

이 프로젝트의 성공을 통해 kb국민은행은 지식 그래프와 같은 데이터베이스를 향후에 루시아와 같은 대규모 언어 모델과 결합하는 것이 가능할 것으로 기대하고 있습니다.

Pros:

• 대규모 지식 베이스 구축을 통한 상품 정보에 대한 접근성 향상
• 맞춤형 질의응답 시스템을 통한 고객 서비스 개선

Cons:

• 데이터 그래프 및 지식 베이스 구축에 필요한 추가 비용 및 리소스 필요

Highlights:

• 마이크로소프트는 데이터 그래프를 활용하여 다양한 서비스의 연동과 대화용 서비스를 제공하는 혁신적인 기술을 발표했습니다.
• kb국민은행은 지식 베이스를 구축하여 상품 정보에 대한 접근성을 향상시키는 질의응답 시스템을 구현한 프로젝트를 진행했습니다.
• 데이터 그래프와 지식 베이스를 루시아와 같은 대규모 언어 모델과 결합함으로써 더 다양한 서비스를 제공할 수 있을 것으로 전망됩니다.
• 사용자들은 데이터 그래프와 인공지능 기술을 활용하여 자연스러운 대화 형식으로 다양한 작업을 수행할 수 있게 될 것입니다.
• 이러한 기술들은 고객 서비스의 개선과 비용 절감에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다.

FAQ

Q: 데이터 그래프를 구축하는 것은 어려운 작업인가요? A: 데이터 그래프를 구축하는 것은 복잡한 작업이며, 추가적인 비용과 리소스가 필요할 수 있습니다. 하지만 구축된 데이터 그래프는 다양한 서비스와의 연동을 통해 더 확장성 있는 기능을 제공할 수 있습니다.

Q: 지식 베이스와 루시아와 같은 대규모 언어 모델을 연동하면 어떤 효과가 있을까요? A: 지식 베이스와 대규모 언어 모델을 연동하면 사용자들은 더욱 정확하고 풍부한 정보를 얻을 수 있으며, 더욱 개인화된 서비스를 받을 수 있습니다. 또한 언어 모델의 학습 데이터에 기반한 대화가 가능해지므로 사용자와의 상호작용이 향상될 것입니다.

Q: kb국민은행의 프로젝트로 얻을 수 있는 이점은 무엇인가요? A: kb국민은행의 프로젝트는 상품 정보에 대한 접근성을 향상시키고, 직원들과 고객들의 업무 효율성을 높여줄 것입니다. 또한 지식 베이스와 대규모 언어 모델의 결합을 통해 더 많은 서비스를 제공할 수 있게 될 것입니다.

Q: 생성형 AI와 초거대 인공지능이 어떤 역할을 할 수 있을까요? A: 생성형 AI와 초거대 인공지능은 영상 생성, 스크립트 생성, 그래픽 효과 등 다양한 작업을 자동화하고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 비용을 절감하고 빠르게 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 마케팅 캠페인이나 교육용 컨텐츠에 활용할 수 있습니다.