AI로 재정의하는 자동차 금융: 지능형 에이전트가 만드는 혁신적 변화 

AI로 재정의하는 자동차 금융: 지능형 에이전트가 만드는 혁신적 변화

금융 서비스에 대한 고객의 기대는 점점 높아지고 있습니다. 디지털 기술의 발전과 함께, 고객들은 금융 거래에서 빠르고 정확하며 개인화된 경험을 원하고 있습니다. 특히 자동차 금융 분야에서는 이러한 기대가 더욱 두드러집니다. 이제 자동차 제조사와 딜러들은 빠르고 정확하며 개인화된 금융 경험을 제공해야만 경쟁력을 유지할 있습니다.  

하지만 실제로는 이러한 기대를 충족시키는 다음과 같은 어려움이 있습니다. 

 

  • 분산된 데이터: 고객의 금융 정보가 여러 시스템에 흩어져 있어 통합된 관점에서 파악하기 어렵습니다. 
  • 비효율적인 업무 프로세스: 수작업으로 데이터를 수집하고 분석하는 과정이 많아 업무 효율성이 떨어집니다. 

이러한 문제를 해결하고 고객에게 나은 경험을 제공하기 위해서는 데이터 통합과 업무 자동화가 필요합니다.  

과제를 해결하기 위해 AI 기반의 혁신적인 솔루션을 제공하는 Gruve Salesforce Automotive Cloud, Data Cloud, 그리고 Agentforce 기반으로 Captive Finance Intelligence Agent 제공합니다. 

솔루션은 고객의 다양한 금융 정보를 한눈에 파악할 있는 기능은 물론, 상담원이 일상 언어로 질문하면 AI 실시간으로 답변을 제공하는 기능까지 갖추고 있어, 자동차 금융 분야의 고객 경험을 근본적으로 혁신합니다. 

문제점: 흩어진 데이터와 느린 응답으로 인한 기회 상실

캡티브 파이낸스(자체 금융 프로그램) 운영하는 금융 상담원들은 고객의 재무 상태를 파악하기 위해 여러 시스템과 복잡한 데이터 구조를 오가며 수작업으로 정보를 수집해야 합니다. 주요 시스템으로는 다음과 같습니다.

 

  • 딜러 관리 시스템(DMS)  
  • 데이터 웨어하우스 
  • Salesforce 객체  

여러 시스템에 흩어진 정보를 일일이 수작업으로 확인해야 하며, 고객이 보유한 대출 내역, 연체 여부, 업셀 기회 등을 파악하는 많은 시간이 소요됩니다. 결과, 고객 질문에 응답이 지연되거나 적절한 금융 상품 제안 실패, 만족도 저하와 수익 손실로 이어집니다. 

캡티브 파이낸스 에이전트의 실제 업무 방식

Gruve Salesforce Automotive Cloud, Data Cloud, 그리고 Agentforce 기반으로 실시간 요약 자동 추천이 가능한 인텔리전트 에이전트를 제공합니다. 

외부 DMS 데이터 웨어하우스의 데이터를 Snowflake 기반 데이터 키트로 통합해 Salesforce 안에서 실시간으로 다음과 같은 정보를 요약합니다. 

 

  • 계정 상태 
  • 가구 단위의 대출 히스토리 
  • 현재 상환 상태 연체 여부  

그리고 금융 상담원들이 다음과 같이 일상적인 표현으로 질문하면, AI 실시간으로 답변합니다. 

 

“상환 잔액은 얼마인가요?” 

“이 대출은 몇 개월 남았나요?” 

“최근에 연체한 적 있나요?” 

 

이러한 대화형 인터페이스는 단순한 질의응답을 넘어, 상담원들의 업무 효율성을 향상합니다. Gruve Captive Finance Intelligence Agent 다음과 같은 기능들을 통해 고객 금융 상담을 혁신합니다. 

Gruve Captive Finance Intelligence Agent 주요 기능 

  • 실시간 금융 요약: 복잡한 고객 정보를 하나의 화면에 명확하게 정리 
  • 스마트 상품 추천: 고객의 금융 이력과 행동 기반으로 리파이낸싱, 업그레이드, 번들 서비스 등을 제안 
  • 실시간 결제 정보 제공: 결제일, 상환 기간, 연체 여부 고객의 자주 묻는 질문에 바로 답변 가능 
  • 데이터 통합(Data Cloud 기반): Snowflake 연동을 통해 외부 데이터를 Salesforce 손쉽게 연결 

 

Gruve Captive Finance Intelligence Agent 기대 효과 

  • 빠른 응답으로 고객 만족도 향상: 수작업 조회 없이 즉시 답변 가능 
  • 지능형 업셀로 매출 증대: 고객 맞춤형 상품 제안으로 전환율 향상 
  • 정확한 타이밍의 채권 관리: 연체 고객 사전 감지 대응 가능 
  • 개인화된 경험 제공: 데이터 기반 금융 CX 충성도 강화 
한국 자동차 시장에서의 의미

한국은 세계에서 가장 디지털 친화적인 소비자층을 보유한 시장 하나입니다. 특히 금융 서비스에 있어 고객들은 정확하고 신속한 응답, 투명한 정보, 그리고 개인화된 금융 상담을 기대합니다. 차량 구매와 연계된 금융 결정 역시 예외가 아니며, 소비자는 단순히대출을 받는 아닌, 자신의 상황에 맞는 금융 옵션을 찾고 싶어합니다. 

하지만 현실에서 고객들의 기대를 충족시키기란 쉽지 않습니다. 이러한 복합적인 상황에서 AI 기반 상담 자동화 솔루션은 선택이 아닌 필수로 부상하고 있습니다.

특히, Gruve Captive Finance Intelligence Agent 다음과 같은 방식으로 한국 시장에 적합한 솔루션을 제공합니다. 

  • 한국 딜러사의 실제 워크플로우에 맞춘 로컬 최적화: 기존 영업 상담 프로세스를 유지하면서도 자동화된 요약 추천 기능을 도입할 있어, 운영 중단 없이 AI 도입 가능 
  • Salesforce 글로벌 아키텍처와 완벽하게 호환: Salesforce 이미 도입했거나 도입을 고려 중인 국내 OEM·딜러에게 기존 인프라와의 이질감 없는 연동 환경을 제공 
  • 기존 레거시 시스템과의 유연한 통합: Snowflake 기반의 Data Cloud 활용으로 DMS 사내 데이터베이스와 실시간 연동 가능, 대규모 시스템 개편 없이도 단계적 혁신 가능 

, Gruve 솔루션은한국 시장 특유의 구조적 제약 고려해 설계된 현실적이고 실현 가능한 AI 솔루션입니다. 

결론: 자동차 금융을 다시 생각할 시간

자동차 금융은 이상단순한 대출 서비스 머무르지 않습니다. 만족스러운 고객 경험을 위해 데이터 기반의 인사이트, 자동화된 상담 프로세스, 그리고 사람 중심의 기술 결합되어야 합니다 

지금 Gruve 함께  파일럿 프로젝트를 시작하거나 데모를 요청해보세요. 

자동차 금융의 미래, Gruve 함께 혁신하세요. 

Gruve는 어떻게 Salesforce에서 AI 기반 MSA reconciliation으로 세일즈 사이클을 앞당겼을까?

AI 기반 MSA(마스터 서비스 계약) reconciliation Salesforce 도입해 법무 업무 병목을 줄이고 클로징을 앞당긴 Gruve 사례를 소개해드리겠습니다.

Gruve 효율성을 높이는 방법을 항상 고민합니다. 그것이 고객을 위한 일이든, 우리 자신의 운영을 개선하는 일이든 마찬가지죠. Salesforce 서비스 회사로서, 저희는 세일즈 팀이 클로징을 시도할 법무 승인 절차가 병목으로 작용하여 시간이 지연되는 문제를 자주 목격해 왔습니다. 

문제를 해결하기 위해, 저희는 “Trusli for Salesforce”라는 AI 계약 검토 MSA reconciliation 앱을 도입했습니다. Gruve 제공하는 무료 솔루션은 우리 팀의 클로징 속도를 높이고 법무 검토 시간을 단축하며, 전반적인 업무 효율을 향상시키는 도움을 주고 있습니다. 

문제점: 법무 병목과 딜 클로징 지연

솔루션을 도입하기 전까지, 세일즈 팀과 법무 팀은 여러 가지 어려움을 겪었습니다. 

 

  • 계약 레드라인 지연: 세일즈 담당자들은 계약 조건을 조정할 때마다 법무 팀의 회신을 기다리는 많은 시간을 쏟아야 했습니다. 결과, 막판에 급하게 계약을 체결하거나 수익 목표를 놓치는 일이 잦았습니다. 
  • 과중한 법무 업무: 법무 부서는 동시에 다수의 계약 검토를 처리해야 했기에 적체(backlog) 생겼고, 이로 인해 전체 사이클도 느려질 수밖에 없었습니다. 
  • 수작업 reconciliation: 어카운트 이그제큐티브(AE)들은 내부 법무 팀과 클라이언트 법무 팀에서 각각 만들어낸 레드라인을 일일이 비교하느라 세일즈 본연의 업무에 집중하기 어려웠습니다. 
  • 컴플라이언스 리스크: AI 계약 검토 프로세스가 없던 시절에는, 주요 조항을 놓치거나 비표준 약관이 그대로 계약에 포함될 위험도 높았습니다. 

분기 말이나 실적 마감 시점이 다가올수록, 이런 병목 현상은 더욱 심각한 문제가 되었습니다. 

솔루션: AI 기반 계약 reconciliation

이러한 과정을 간소화하기 위해, Gruve 자체적으로 개발한 AI 기반 MSA 조정 솔루션을 도입했습니다. 매니지드 패키지는 Salesforce AppExchange에서 무료로 다운로드할 있으며, 도입 세일즈와 법무 부서 협업 방식에 변화를 가져왔습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

 

  • AI가 자동으로 계약 검토 
    표준 계약 조건에서 벗어난 핵심 수정 사항을 식별하고, 그에 대한 권장 사항을 제시합니다. 
  • Salesforce와 완전 연동 
    AE들은 Salesforce 인터페이스 안에서 바로 수정안을 승인하거나, 법무 검토로 넘기거나, 직접 수정할 있습니다. 
  • 전자 서명과의 매끄러운 연동 
    전자 서명 도구와 연결되어, 계약이 확정되는 과정을 실시간으로 진행할 있습니다. 
  • AI 기반 위험 조기감지 
    위험도가 높은 조항을 자동으로 강조 표시해, 기업의 법적 리스크와 컴플라이언스 문제를 예방합니다. 

실제 사용 방법도 간단합니다. Trusli Legal Review Lightning 컴포넌트를 계약 페이지에 추가하고, 검토할 문서를 선택하면 AI 자동으로 모든 수정 사항을 대조해 합의가 필요한 부분을 제안합니다. 이후 AI 조정한 문서 버전은 다시 Salesforce 계약 페이지에 첨부되어, 번거로운 수동 작업이 크게 줄었습니다

결과: 더 빠른 딜, 더 행복한 팀

솔루션을 내부에 도입한 이후로, 저희는 놀라운 성과를 경험하고 있습니다

  • 딜 사이클 20% 단축 
    • 세일즈 담당자들은 법무 대기 시간을 크게 줄여, 거래를 훨씬 빠르게 마무리할 있게 되었습니다. 
  • Deal Closing도 순조롭게 진행 
    • 마지막에 몰리는 법무 검토가 대부분 해소되면서, 매출 인식이 지연되는 일도 드물어졌습니다. 
  • AE들의 업무 자율성 강화 
    • 세일즈 팀이 계약 검토 과정을 주도적으로 관리할 있어, 법무 의존도가 줄었습니다. 
  • 법무 인력 비용 절감 
    • 반복적인 계약 검토 작업이 자동화되면서, 법무 부서는 보다 고부가가치 협상 업무에 집중할 있게 되었습니다. 
  • 더 나은 고객 경험 제공 
    • 전반적으로 계약 절차가 신속하고 간결해지면서, 고객에게도 전문성과 신뢰감을 있게 되었습니다. 

무료로 사용해보세요!

Gruve 최첨단 기술을 활용해 효율성과 성공을 추구합니다. 이는 고객뿐 아니라 우리 자신의 업무에도 동일하게 적용되죠. 저희가 자체 개발한 AI 기반 계약 reconciliation 툴을 직접 활용하며, 도구가 실제로 얼마나 변화를 가져오는지 입증해 보였습니다. 가장 좋은 점은 솔루션을 무료로 Salesforce AppExchange에서 이용할 있다는 것입니다.

클로징을 가속화하고, 법무 병목을 줄이며, 세일즈 효율을 높이고 싶으시다면 지금 바로 솔루션을 시도해보세요.
자세한 내용을 알고 싶으시면 언제든지 문의해주시기 바랍니다. 

AI 에이전트가 전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션을 대체 중인가? 아직은 이르다.

AI 에이전트가 기존 엔터프라이즈 소프트웨어를 대체하고 있을까?

AI와 RPA가 만나 어떻게 더 똑똑한 엔터프라이즈 자동화를 이끌어내는지 알아보겠습니다.

오랜기간 동안 엔터프라이즈 자동화는 RPA(Robotic Process Automation)와 같은 구조화되고 규칙 기반으로 움직이는 시스템에 의존해 왔습니다. 예를 들어 금융 플랫폼, HR 시스템, CRM(Customer Relationship Management), IT 서비스 툴 등이 대표적이죠. 이들은 비즈니스 핵심 기능을 처리하고, 업무가 원활히
돌아가도록 하는 데 중요한 역할을 해왔습니다.

하지만 이제 AI 에이전트가 자동화의 판도를 바꾸고 있습니다. 에이전트는 더욱 지능적이고 유연한 자동화를
제공하여, 데이터를 실시간으로 분석하고 결과를 예측하며, 심지어 의사결정 과정에도 도움을 줄 수 있습니다.

이러한 변화는 중요한 질문을 던집니다. “AI 에이전트가 정말 그렇게 강력한가? 전통적인 RPA는 이제 끝인가?”
여기에 대한 답을 찾기 위해 좀 더 살펴보시죠.
AI 에이전트 vs. 전통적인 RPA: 무엇이 다른가?

전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션의 근간은 규칙 기반 시스템입니다. 미리 정해진 workflow를 따르며,
구조화된 데이터와 인간의 입력이 의사결정의 핵심 요소가 됩니다. 예를 들어 SAP ERP는 군대식정밀함으로
공급망을 관리하고, Salesforce CRM은 영업 파이프라인의 각 단계를 꼼꼼하게 추적합니다.

반면 AI 에이전트는 고정된 규칙에 의존하지 않고, 상황에 따라 능동적으로 행동을 계획하고 실행할 수 있습니다. 지능적인 추론과 실시간 분석, 그리고 의사결정 능력이 AI 에이전트의 특징이죠.

예를 들어 Salesforce Agentforce 를 살펴보면, 영업 담당자가 세일즈 피치를 작성하거나 제품 추천을 하거나 고객 이슈를 해결하는 과정을 거의 비서처럼 자동으로 도와줍니다. (고객경험(CX) 강화를 위한 AI 활용 사례가 궁금하다면 우리의 CX 솔루션 도 참고해 보세요.)

또 다른 예시로 글린(Glean)을 들 수 있습니다. 글린은 엔터프라이즈 AI 분야의 선도주자로, 사람들이 일하는 방식을 이해·자동화·보강하기 위해 설계되었습니다. 최근에는 AI 에이전트 플랫폼을 선보여, 노코드 방식으로 HR 문의 처리부터 엔지니어링 포스트모템(postmortem) 진행까지 단 몇 번의 클릭만으로 자동화할 수 있게 했습니다.

(Gruve와 Glean의 파트너십이 궁금하시다면 이 글을 참고해보세요.)

그렇다면 AI 에이전트가 RPA를 대체할까?
AI 에이전트가 적용될 만한 영역은 어디이고, 전통적인 RPA가 여전히 탁월한 영역은 어디일까요?
사실 AI 에이전트가 꽤나 강력해 보이지만, 아직 모든 비즈니스 요구사항을 충족할 만큼 완전히 성숙한 기술은 아닙니다. 특히 높은 정확도와 보안이 필수적인 업무에는 여전히 신중해야 하죠.
결론적으로, AI가 전통적인 RPA를 완전히 대체하지는 않습니다. 관건은 AI 에이전트를 어디에 적용할지, 그리고 어떤 부분은 여전히 규칙 기반 자동화로 유지할지 제대로 구분하는 것입니다.
AI 에이전트를 효과적으로 도입하려면?
1. HITL(Humans In The Loop, 인간 개입) 구조 유지

현재 AI는 복잡한 시나리오나 예외 케이스에서 여전히 오류를 범하기 쉽습니다. 중요한 프로세스를 전면
자동화하기보다는, AI가 생성한 결과물을 검증하고 예외 사항을 처리할 수 있도록 일정 단계에서 사람의 개입을
허용하세요. 이를 통해 오류와 컴플라이언스 리스크를 줄이고, AI에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다.

2. AI 에이전트를 ‘직원’ 처럼 관리하기
조직에서 많은 AI 에이전트를 운용할수록, 관리가 복잡해집니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 “IT팀이 마치 HR팀 처럼 AI 에이전트를 관리하게 될 것”이라고 예견한 바 있습니다. 실제 직원에게 교육과 감시가 필요하듯이, AI 에이전트 역시 최신 업무 용어와 가이드라인을 지속적으로 업데이트해야 합니다. 비효율을 방지하려면 체계적인 모니터링과 거버넌스가 필수입니다.
3. 보안 강화: AI 에이전트가 위험 요소가 되지 않도록

AI가 적용된 자동화는 전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션이나 RPA가직면하지 않았던 새로운 보안 리스크를
수반합니다. 예컨대 악의적인 입력 데이터를 통해 AI 판단을 왜곡시키는 ‘Data Poisoning공격’ 이나, AI가
데이터를 잘못 분류하도록 유도하는 ‘적대적 공격’이 대표적이죠. 기업들은 AI가 통제 불가능한 상황에 빠지지
않도록 지속적으로 시스템을 모니터링하고 엄격한 접근 통제 방안을 마련해야 합니다.

4. AI를 투명하게 운영하기
AI는 종종 ‘블랙박스’처럼 여겨집니다. 그런데 여기에 여러 에이전트가 관여하면, 그 결정 과정을 파악하기가 더 어려워집니다. 따라서 어떤 데이터가 입력되고 어떤 결과가 나왔는지, 그리고 왜 그런 결론이 도출되었는지 추적할 수 있는 툴과 프로세스를 구축해야 합니다. 그래야 AI가 내린 결정의 합리성과 감사 가능성을 보장할 수 있습니다.
5. 신뢰할 수 있는 최신 데이터 활용

AI 에이전트의 성능은 학습에 사용되는 데이터에 달려 있습니다. 만약 소스 데이터가 오래됐거나 편향되어 있다면, AI 에이전트가 잘못된 결정을 내릴 위험이 커집니다. 기업들은 데이터 파이프라인을 견고하게 운영하고, 거버넌스를 강화해 부실한 입력 데이터가 퍼포먼스를 해치지 않도록 주의해야 합니다.

6. 성능과 비용 문제 주의
AI 에이전트의 운영 비용은 만만치 않을 수 있으며, 최적화가 제대로 이루어지지 않으면 응답 속도도 느려질 수 있습니다. 인프라 비용을 지속적으로 모니터링하고, 모델 및 추론 파이프라인을 잘 튜닝해 불필요한 지출을 막아야 합니다.
하이브리드 모델이 미래다.
결론적으로, “AI와 RPA 중 어느 것을 택할 것인가?”의 문제로 단순화할 수 없습니다. 가장 효율적인 방식은 이 둘을 결합하는 하이브리드 자동화 모델을 도입하는 것입니다. AI의 유연성과 RPA의 구조적 실행력을 접목해 효율을 극대화할 수 있죠. 예를 들어, AI는 문서에서 데이터를 분류·추출하고, RPA는 그 데이터를 미리 정해진 규정에 따라 검증하고 처리하는 역할을 맡을 수 있습니다.
앞으로의 전망
AI 에이전트는 비즈니스 자동화의 패러다임을 변화시키고 있지만, 전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션을 대체할 만능 솔루션은 아닙니다. 가장 현명한 조직은 AI의 지능적인 분석 능력과 RPA의 안정적인 실행 방식을 적절히 융합해, 확장 가능하고 미래에도 지속될 자동화 전략을 구축할 것입니다.
자동화의 미래를 준비하고 계신가요? 저희 팀에 문의하시면, 귀사의 환경에 맞는 솔루션을 함께 고민해드리겠습니다.

위협 인텔리전스란 무엇이며, 왜 현대 기업에 필수적인가?

위협 인텔리전스란 무엇이며, 왜 현대 기업에 필수적인가?

빠르게 진화하는 사이버 보안 환경에서는 잠재적 위협보다 한 발 앞서 대응하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 위협 인텔리전스(Threat Intelligence, TI)는 조직이 보안 위험을 사전에 식별하고 대응할 수 있도록 돕는 핵심 요소로, 문제 발생 전 리스크를 완화하는 데 중요한 역할을 합니다. Gruve는 신뢰할 수 있는 파트너로서, 고객 맞춤형 위협 인텔리전스 서비스를 제공해 언제 어떤 상황에도 대비할 수 있도록 지원합니다.

위협 인텔리전스란?

위협 인텔리전스는 새로운 사이버 위협과 관련된 데이터를 수집, 분석, 해석해 위험 요소를 이해하는 활동입니다. 사이버 범죄 활동을 모니터링하고, 취약점을 식별하며, 해당 위협이 조직에 어떤 영향을 줄지 예측합니다. 기존 보안 방식과 달리, 위협 인텔리전스는 정적이지 않고 능동적으로 작동해 보안 체계를 사후 대응에서 사전 예방 중심으로 전환합니다. 이를 통해 의사결정을 강화하고 보안 회복력을 높이며, 조직이 더욱 확신을 가지고 행동할 수 있도록 만듭니다.

Gruve의 위협 인텔리전스 서비스

Gruve는 조직이 신흥 위협에 선제적으로 대응하고 위험 노출을 줄일 수 있도록 종합적인 위협 인텔리전스 서비스를 제공합니다.

주요 서비스

  • 실시간 위협 인텔리전스 피드

  • 위협 환경 모니터링

  • 맞춤형 위협 인텔리전스 보고서

  • 공격자 프로파일링

  • 전략적 위협 인텔리전스

  • 서드파티 리스크 관리

  • 위협 인텔리전스 브리핑 및 교육

이 서비스는 실시간으로 실행 가능한 인텔리전스를 제공하기 위해 고도화된 분석 기법과 첨단 기술을 활용합니다. AI 기반 위협 분류 및 수명 주기 분석, 위협 인텔리전스 강화, 자동 악성코드 분석, 인텔리전스 보고서를 통해 정밀하고 즉각적인 대응이 가능합니다. 수백 개의 프리미엄 및 오픈소스 인텔리전스 피드에서 데이터를 수집해 최신 위협 정보를 제공합니다. 전문 분석팀이 상세 조사를 수행해 고객의 요구에 맞는 정보를 지원합니다.

 

고성능 위협 인텔리전스 플랫폼을 기반으로 위협 정보를 실시간으로 수집, 선별, 배포해 조직이 능동적으로 대응할 수 있도록 합니다. MITRE ATT&CK 프레임워크를 기준으로 위협 관계를 시각화하고, SIEM 및 SOAR 플랫폼과 연계해 IOC(침해 지표)뿐 아니라 관련된 캠페인, 공격자, 악성코드, TTP(전술, 기법, 절차)까지 통합 분석합니다.

 

또한, 전 세계 위협 행위자 데이터베이스를 활용해 공격자의 전술, 기법, 대상, 동기를 분석한 포괄적인 프로파일을 구축합니다. 이를 통해 공격자의 실체를 명확히 파악하고 보다 효과적인 방어 전략을 수립할 수 있습니다.

 

서드파티 리스크도 지속적으로 평가하고 모니터링해 벤더 보안을 점검하고, 고객의 생태계를 위협할 수 있는 요소를 조기에 식별해 대응합니다. SIEM, 방화벽, EDR, SOAR 등 보안 시스템과의 통합을 통해 실시간 위협 차단 및 모니터링이 가능합니다.

 

Gruve는 단기적인 방어뿐 아니라 장기적인 보안 전략 수립에 활용할 수 있도록 전략적 인텔리전스를 지속적으로 통합합니다.

지속적으로 진화하는 보호 체계

Gruve는 단순히 위협 인텔리전스 피드를 제공하는 것을 넘어, 데이터의 품질과 최신성을 유지하기 위해 지속적으로 평가하고 개선합니다. 자체 Data & AI Services의 AI 기반 위협 분석을 통합해 예측력을 높이고 보안 회복력을 강화합니다. 전문가의 지식과 머신러닝 기술을 결합한 것이 Gruve만의 차별화 요소입니다. 고도화된 알고리즘을 사용해 위협의 심각도와 신뢰도를 기준으로 분류해, 정확하고 고객 요구에 맞는 인텔리전스를 제공합니다.

 

모든 조직은 고유의 과제를 안고 있습니다. Gruve는 각 조직의 운영 목표에 맞춰 서비스를 맞춤화해, 기존 위협은 물론 향후 위협에도 효과적으로 대응할 수 있도록 합니다.

Gruve의 보안에 대한 약속

Gruve에게 위협 인텔리전스는 단순한 서비스가 아니라 디지털 생태계 전반을 보호하기 위한 핵심 사명입니다. 실시간 위협 탐지부터 사고 이후 분석까지, 전방위적인 접근 방식으로 고객의 조직이 공격을 예방하고 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 보안 태세를 강화하고, 이해관계자 신뢰를 높이며, 변화하는 위협 환경에서도 지속 가능한 성장을 가능하게 합니다.

미래를 위한 준비

Gruve는 사이버 보안 혁신을 선도하며, 위협 인텔리전스의 수준을 지속적으로 높이고 있습니다. 사이버 위협이 점점 더 정교해지는 상황에서, Gruve는 그에 맞는 전략과 도구를 끊임없이 진화시켜 나갑니다. 고객이 복잡한 디지털 환경에서도 앞서 나갈 수 있도록, Gruve는 필요한 인텔리전스와 자원을 제공합니다.

끊임없이 변화하는 디지털 환경에서 위협 인텔리전스는 필수 요소입니다. Gruve는 고객이 어떤 위협에도 흔들리지 않고 성장할 수 있도록 지원하겠습니다.

네트워크 자동화란 무엇인가?

네트워크 자동화: 현대 기업 IT 인프라의 혁신

오늘날 현대 기업들은 보다 효율적이고 안전하며 비용 효율적인 네트워크 운영을 위해 스마트한 자동화 솔루션을 도입하고 있습니다. 이러한 변화는 기업 IT 인프라의 중추인 네트워크를 한층 혁신적인 방향으로 이끌고 있습니다. 

네트워크 자동화란 무엇일까요?

네트워크 자동화는 기술을 활용해 물리적·가상 네트워크의 구성, 관리, 테스트, 유지 보수 과정을 자동화하는 것을 의미합니다. 기존에는 사람이 직접 수행해야 했던 작업을 강력한 소프트웨어 도구가 신속하고 정확하게 처리하며, 필요하면 인간의 개입 없이도 가능합니다. 
이처럼 수동에서 자동화로 전환함으로써 기업은 오류를 줄이고 운영 속도를 높일 뿐만 아니라, 네트워크 보안 역시 강화할 있습니다. 

네트워크 자동화가 중요한 이유

기업이 성장함에 따라 네트워크는 점점 복잡해집니다. 오늘날 조직들은 여러 클라우드 플랫폼을 동시에 사용하고, 늘어나는 IoT 기기를 지원하며, AI 기반 워크로드도 처리해야 합니다. 이런 복잡성은 전통적인 네트워크 관리 접근 방식에 도전이 수밖에 없습니다. 
네트워크 자동화를 도입하면 이러한 복잡성을 단순화하고, 네트워크가 스스로를 관리하도록 함으로써 IT 팀이 일상적인 유지 보수 업무 대신 전략적 프로젝트에 집중할 있게 됩니다. 

네트워크 자동화의 진화

네트워크 관리는 오랜 시간에 걸쳐 꾸준히 발전해 왔습니다. 

  • 초기에는 엔지니어가 장치를 일일이 수동으로 구성하고 문제를 직접 해결했습니다. 
  • 스크립트 기반 자동화 단계에서는 반복 업무를 자동화하기 위해 간단한 명령어 스크립트를 사용했습니다. 
  • 의도 기반 네트워킹(IBN) AI 기반 자동화가 등장하면서, 이제는 미리 정의된 결과에 따라 네트워크를 자동으로 구성하고, 인공지능을 활용해 네트워크를 예측·최적화·복구할 있는 시대가 열렸습니다. 

이러한 진화는 네트워크가 스마트하고 효율적인 시스템으로 거듭나도록 돕고, 비즈니스가 요구하는 사항에 실시간으로 적응할 있게 해줍니다. 

결론적으로, AI가 전통적인 RPA를 완전히 대체하지는 않습니다. 관건은 AI 에이전트를 어디에 적용할지, 그리고 어떤 부분은 여전히 규칙 기반 자동화로 유지할지 제대로 구분하는 것입니다.
네트워크 자동화의 주요 구성 요소

네트워크 자동화는 단순히 특정 작업만 자동화하는 것이 아니라, 전체 네트워크에 걸쳐 지능적이고 통합된 시스템을 구축하는 개념입니다. 현대의 네트워크 자동화 소프트웨어는 이러한 시스템을 손쉽게 구현할 있도록 다양한 기능을 제공합니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

  • 멀티 도메인 관리: 데이터 센터부터 엣지 디바이스까지, 네트워크 영역을 통합된 방식으로 관리합니다. 
  • 제로 터치 프로비저닝: 새로운 장치를 네트워크에 추가할 수동 개입 없이 자동으로 설정하고 구성할 있어, 신속하고 간편하게 확장할 있습니다. 

외에도 여러 첨단 기능들이 결합되어, 기업이 네트워크를 더욱 효율적이고 안전하게 관리할 있도록 지원합니다. 

결론

네트워크 자동화는 디지털 시대의 챌린지에 대응하고, IT 인프라를 최적화하며, 기업 경쟁력을 유지하는 필수적인 요소로 자리매김하고 있습니다. 이를 통해 기업은 운영 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 보안을 한층 강화할 있습니다. 

Zoho에서 Salesforce로 마이그레이션을 위한 5가지 핵심 단계

Zoho에서 Salesforce로의 CRM 마이그레이션은 복잡하게 느껴질 있지만, 올바른 전략과 준비를 통해 원활하고 성공적인 전환이 가능합니다. 최근 Gruve 마이그레이션을 수행하였으며, 경험을 바탕으로 성공적인 마이그레이션을 위한 다섯 가지 핵심 단계를 공유하고자 합니다 

1. 발견(Discovery) 

마이그레이션 프로젝트의 번째이자 가장 중요한 단계는 발견 단계입니다. 이는 현재 Zoho CRM 설정을 평가하고, 마이그레이션해야 주요 기능과 데이터를 식별하는 것을 포함합니다. 단계에서는 맞춤형 필드, 워크플로우, 보고서, 통합 등을 포함한 마이그레이션 범위를 이해하는 것이 중요합니다. 철저한 CRM 감사는 잠재적인 문제를 식별하고, Salesforce 구현을 간소화하며, 성공적인 CRM 마이그레이션을 계획하는 도움이 됩니다 

발견 단계는 또한 CRM 범위를 간소화할 있는 좋은 기회입니다. 현재 프로세스를 검토하고 최적화하며, 중복되거나 오래된 구성을 제거하고, 새로운 Salesforce 설정이 가능한 효율적이고 효과적인지 확인하세요. 이러한 사전 대응적 접근 방식은 마이그레이션을 원활하게 뿐만 아니라 CRM 시스템의 전반적인 성능과 사용성을 향상시킵니다 

2. 설계 계획(Design & Planning) 

무엇을 마이그레이션해야 하는지 명확히 이해한 후에는 Salesforce 구현을 설계하고 마이그레이션 프로세스를 계획하는 단계입니다. 최신 Salesforce 플랫폼과 관련 클라우드의 최신 기능을 활용하여 최첨단 솔루션을 목표로 하세요. 가능한 과도한 커스터마이징을 피하고 단순성을 추구하세요. 경험 많은 Salesforce 솔루션 아키텍트를 참여시키면 최적의 설계를 보장하는 도움이 됩니다 

 

CRM 마이그레이션 중의 주요 과제 하나는 사용자가 이전 시스템과 동일한 방식으로 기능하기를 원하는 자연스러운 경향입니다. 이러한 변화에 대한 저항은 기존 설정에 대한 친숙함과 편안함에서 비롯될 있습니다. 그러나 마이그레이션은 비즈니스 프로세스를 개선하고 나은 결과를 이끌어낼 있는 기회임을 인식하는 것이 중요합니다. 이는 사용자가 시스템과 상호 작용하는 방식의 변화를 수반할 있지만, 이러한 조정은 효율성, 생산성 전반적인 사용자 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다 

3. 마이그레이션(Migration) 

데이터 마이그레이션은 과정의 핵심입니다. 데이터 로더(data loader) 서드파티 마이그레이션 툴을 활용해 데이터를 이전하세요. 우선 소규모의 데이터를 활용하여 테스트 마이그레이션을 진행하는 것이 중요합니다. 이를 통해 잠재적인 문제를 미리 발견하고, 전체 데이터를 이전하기 전에 필요한 부분을 조정할 있습니다. 

 

마이그레이션은 팀원 긴밀한 협력이 필수적인 작업입니다. 효과적인 커뮤니케이션은 모든 사람이 동일한 목표와 정보를 공유하도록 하는 매우 중요합니다. 사용자 이해 관계자들에게 마이그레이션 진행 상황을 정기적으로 알리고 투명성을 유지하면, 기대치를 적절히 관리하고 모두가 참여하고 있다는 느낌을 있습니다. 

 

마이그레이션 과정에서 생성되는 모든 메타데이터(metadata) 보관하는 것은 향후 문제 해결과 디버깅(debugging) 매우 중요합니다. 데이터는 마이그레이션 이후 발생할 있는 문제를 해결할 유용한 참고자료가 됩니다. 또한, 마이그레이션의 단계별 검증 작업을 철저히 진행하여 문제가 커지기 전에 초기에 발견할 있어야 합니다. 여기에는 데이터 정확성 검증, 워크플로우(workflow) 정상 작동 확인, 통합(integration) 상태 점검이 포함됩니다. 또한 Salesforce 제한 사항을 주의 깊게 모니터링하여 업무 중단이 발생하지 않도록 주의하세요. 

 

기존 구현 환경이 있다면, 마이그레이션 전에 전체 또는 부분 복사본(full/partial copy) 샌드박스(sandbox)에서 반드시 테스트를 진행하세요. 이를 통해 통제된 환경에서 문제를 미리 식별하고 해결할 있습니다. 업무에 미치는 영향을 최소화하기 위해 마이그레이션은 업무 시간 외에 진행하는 것이 바람직합니다. 또한 문제 발생 즉시 대응할 있도록 전문 대응팀(Red Team) 대기시켜 놓는 것도 좋은 방법입니다. 

 

마지막으로, 데이터의 일부는 Salesforce에서 수동으로 설정해야 있습니다. 

4. 테스트(Test) 

본격적인 운영 환경(Production)으로 이전하기 , 샌드박스 환경에서 마이그레이션 결과를 반드시 검증해야 합니다. 통제된 환경에서의 검증은 실제 운영 중인 시스템에 영향을 주지 않으면서 문제를 발견하고 수정할 있는 중요한 단계입니다. 부서와 팀원들이 자신이 담당하는 업무 영역에서 발생 가능한 문제를 빠르게 식별할 있도록, 비정형적(ad hoc) 검증에 참여시키는 것이 좋습니다. 이러한 다중 참여 방식은 시스템에 대한 더욱 꼼꼼한 검증을 가능하게 합니다. 

 

사용자 승인 테스트(User Acceptance Testing, UAT) 수행하여 시스템이 실제 비즈니스 요구사항과 사용자 요구를 충족하는지 확인해야 합니다. 단계는 사용자의 신뢰를 확보하고 원활한 전환을 보장하는 필수적입니다. 테스트 과정에서 발생하는 이슈는 Jira 같은 버그 추적 시스템을 사용해 체계적으로 기록하고 관리하면 좋습니다. 이를 통해 모든 문제를 놓치지 않고 해결할 있습니다. 

 

운영 환경으로의 데이터 마이그레이션이 완료되면, 모든 데이터가 정확히 이전되었는지, 모든 기능이 정상적으로 작동하는지 철저하게 테스트해야 합니다. 여기에는 워크플로우, 보고서, 통합 기능의 테스트가 포함됩니다. 

 

모든 이슈를 동시에 해결하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에, 우선순위를 설정해 처리해야 합니다. 업무 사용자 경험에 즉각적인 영향을 미치는 주요 문제를 우선적으로 해결하고, 심각한 문제는 이후 업데이트 일정에 포함하여 관리하면 효율적으로 문제를 해결할 있습니다. 

 5. 교육 운영 시작(Training & Go-Live) 

성공적인 운영 시작(go-live) 위해서는 효과적인 커뮤니케이션이 필수적입니다. 사용자들에게 운영 시작일을 충분히 앞서 알릴 있도록 여러 경로를 통해 반복적으로 전달하세요. 이메일, 미팅, 그리고 Teams Slack 같은 내부 커뮤니케이션 플랫폼을 활용하여 명확하고 자주 소통하는 것이 중요합니다. 또한 운영 시작 전에 모든 사용자가 활성화되어 있으며 로그인 정보를 받았는지 확인하는 것도 필수입니다. 

 

단계별 접근 방식을 고려하여 사용자 그룹별로 점진적으로 시스템을 도입하는 것도 좋은 전략입니다. 이렇게 하면 작은 규모에서 먼저 문제를 발견하고 해결한 전체 조직으로 확장할 있습니다. 과정에서 지속적으로 모니터링하고 보고함으로써 잠재적 문제를 빠르게 파악하고 즉각적으로 대응할 있습니다. 

 

사용자들이 시스템에 빠르게 익숙해질 있도록 교육이 반드시 필요합니다. 운영 시작 , 사용자들에게 포괄적인 교육 세션과 참고 자료를 제공하세요. 특히 Salesforce Trailblazer Community, Trailhead 모듈, YouTube 튜토리얼, 공식 문서, 관련 Reddit 스레드 유용한 리소스를 안내해 사용자가 스스로 질문에 대한 답을 찾을 있게 도와주세요. 또한 Gruve 고객 경험 서비스(Customer Experience Services) 활용하여 CRM 마이그레이션 기간 동안 사용자의 만족도와 시스템 채택률(user adoption) 높일 있도록 지원하세요. 

 

사용자들이 언제든 질문을 하고 문제를 보고할 있는 열린 소통 창구를 유지하는 것이 중요합니다. Teams, Slack, 이메일, ITSM 시스템과 같은 내부 소통 플랫폼을 통해 이를 쉽게 관리할 있습니다. 또한 운영 초기 며칠 동안 즉각 지원할 있는 전담 지원팀을 운영하면 사용자들의 경험과 시스템 활용도를 크게 향상시킬 있습니다. 

 

이러한 단계를 충실히 수행하면 Salesforce로의 전환 과정이 원활히 진행되어 사용자 불편은 최소화하고 만족도는 극대화할 있습니다. 

 

마지막으로, 철저한 계획과 설계는 기술적 성공의 핵심이며, 주요 이해관계자를 적극적으로 참여시키고 투명한 소통을 유지하는 것이 사용자 만족도와 시스템 채택률을 높이는 핵심입니다. 또한 마이그레이션을 시스템 설계를 간소화하고 비즈니스 데이터를 정리하는 기회로 활용하세요. 이러한 단계와 경험에서 얻은 교훈을 활용하면 Zoho CRM에서 Salesforce CRM으로 성공적으로 전환할 있습니다. 

AI 에이전트의 운영 비용은 만만치 않을 수 있으며, 최적화가 제대로 이루어지지 않으면 응답 속도도 느려질 수 있습니다. 인프라 비용을 지속적으로 모니터링하고, 모델 및 추론 파이프라인을 잘 튜닝해 불필요한 지출을 막아야 합니다.

AI를 통한 SOC 혁신: SOC 분석가의 역량 강화하기

AI를 통한 SOC 혁신: SOC 분석가의 역량 강화하기

보안관제센터(SOC) 진화와 인공지능(AI) 어떻게 운영 방식을 혁신하고 분석가의 효율성을 높이며, 점점 정교해지는 사이버 위협에 맞서 고객의 보안 상태를 강화하는지 알아보세요. 

SOC의 AI 혁신

지난 15년간 보안관제센터(Security Operation Centers, SOC) 수많은 변화를 겪어왔습니다. 사이버 공격이 끊임없이 진화함에 따라 SOC에서 사용하는 기술 역시 지속적으로 수정되고 업그레이드되어야 했으며, 분석가들의 기술 수준 역시 함께 진화해왔습니다. 

초기 SOC 위협을 탐지하고 분석하여 대응하기 위해 SIEM(Security Information and Event Management) 플랫폼을 활용했습니다. 이후 년이 지나며 SOC 위협 사냥(Threat Hunting) 위협 인텔리전스(Threat Intelligence) 통해 더욱 적극적으로 위협을 예측하고 방어하는 방향으로 발전했습니다.

 

최근 사이 SOC에서는 보안 자동화 오케스트레이션이 필수 요소로 자리 잡았습니다. 특히 SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response) 플랫폼이 반복적인 업무를 효율화하고, 대응 속도를 높이며, 작업 흐름을 자동화하는 핵심 기술로 자리매김했습니다. 

이러한 툴들은 분석가들에게 고객의 보안 상태에 대한 가시성을 높이고 위협 대응을 돕는 역할을 했지만, 분석가들의 업무와 책임은 오히려 증가했습니다. 

가장 최근에는 AI 가장 중요한 기술 트렌드로 등장했습니다. 안타깝게도 AI 기술이 발전하면서 해커들 역시 더욱 빠르게 피해를 일으킬 있게 되었습니다.
2026
년까지 해커들은 다음과 같은 일을 순식간에 수행할 있을 것으로 예상됩니다

 

  • 랜섬웨어 제작: 15분 이내 
  • 침투 및 데이터 유출: 20분 이내 
  • 취약점 공격: 60분 이내 

1시간도 되어 새로운 위협이 출현하고 실행되는 환경 속에서 SOC 다시 한번 변화를 요구받고 있습니다.
이런 환경 변화로 인해 SOC 분석가들은 높은 경고 빈도와 복잡해진 공격 벡터 더욱 스트레스를 받는 업무 환경에 처하게 것입니다.

 

Gruve에서는 AI 활용하여 SOC 분석가들이 마주한 가지 핵심 과제를 지속적으로 해결하고자 합니다. 

  • SOC 분석가의 번아웃 방지 
  • 고객의 보안 상태(security posture) 지속적 향상 
SOC 분석가의 번아웃 방지

SOC 핵심은 바로 분석가들입니다. 그러나 경고, 이벤트, 사고, 티켓의 양은 숙련된 분석가조차 압도될 정도로 많습니다. 또한, AI 기반의 공격이 늘어남에 따라 SOC 분석가들이 경험하는 업무 강도와 스트레스는 더욱 심해질 것입니다. Gruve AI 활용해 SOC 분석가들의 업무 환경을 효율적이고 지속 가능한 형태로 만들기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 

 

번째 목표는 분석가들이 업무에 집중하면서도 충분한 휴식을 취할 있도록 지원하는 것입니다. 일반적인 SOC 근무시간은 8시간이지만, 분석가들은 업무 교대 시점의 지식 전달(knowledge transfer) 위해 일찍 출근하거나 늦게 퇴근하는 일이 잦습니다. AI 기반의 공격이 증가할수록 문제는 심각해질 것입니다. 이를 해결하기 위해 Gruve AI 기반의 보안 솔루션으로 업무 교대 과정을 최적화하여, 분석가들이 업무 시간 동안 온전히 핵심 업무에 집중하고 개인의 휴식 시간을 보장할 있도록 지원합니다. 

 

또한, Gruve 분석가들이 필요한 기술적 지원을 AI 통해 제공받도록 하는 방법도 연구 중입니다. 특히 신입 분석가들은 동료에게 질문하기를 주저하며 혼자 해결하려다 심한 스트레스를 겪는 경우가 많습니다. AI 이러한 문제를 해결하기 위한 안전하고 포용적인 포럼을 제공해, 분석가들이 부담 없이 실시간으로 가이드를 받을 있게 지원할 것입니다. 

고객 보안 상태의 지속적 향상

Gruve 고객의 보안 상태를 지속적으로 높이기 위해, SOC 분석가들이 변화하는 IT 보안 환경에 대한 이해를 높일 있도록 AI 적극 활용하고 있습니다. 현재 수백 가지의 보안 제품과 솔루션이 존재하며, 매년 새로운 제품이 등장하는 환경에서, 분석가들이 이러한 도구가 어떻게 작동하며 상호 통합되는지를 정확히 이해하는 것은 매우 중요합니다. 또한 IT 보안 영역에서 생성되는 다양한 로그( 분석가가 깊이 이해하는 것도 필수입니다. 

 

Gruve 집중하는 주요 IT 보안 영역은 다음과 같습니다: 

 

  • 사용자 및 기기 보안(User and Device Security) 
  • SASE/Security Services Edge 
  • SDWAN 
  • 네트워크 보안(Network Security) 
  • 애플리케이션 보안(Application Security) 
  • 데이터 보안(Data Security) 

Gruve 분석가의 교육과 기술 개발을 위해 AI 도입하여, 분석가들이 단순히 위협과 경고를 식별하는 것을 넘어, 고객에게 구체적이고 실행 가능한 위협 완화 방안을 제시할 있도록 역량을 강화하고자 합니다. 

또한 SIEM SOAR 같은 SOC 기반의 기존 제품 솔루션에서 AI 기능을 활성화하고 최적화하기 위한 연구를 지속하고 있습니다. Gruve 설정한 AI 효과성 기준은 다음과 같습니다: 

 

  • 오탐(false positives)의 감소를 통해 실제 위협에 집중 
  • 이벤트 우선순위 지정 개선으로 효율적인 대응 가능 
  • 분석가들이 AI 도구를 적극 활용해 의미 있는 인사이트 확보 가능성 증대 
AI로 강화된 SOC 분석가의 미래

AI 새로운 사이버 공격을 만드는 데도 악용될 있지만, Gruve SOC AI 오히려 긍정적인 영향력을 발휘할 있는 방향으로 철저히 활용할 것입니다. Gruve SOC 혁신은 바로 분석가 중심으로 시작됩니다. 

Gruve SOC 분석가들이 다가올 사이버 위협에 철저히 대비하고 고객이 최상의 보호를 받을 있도록 AI 분석가들을 철저히 지원할 계획입니다. AI 혜택을 온전히 활용할 있도록 SOC 분석가들에게 힘을 실어주는 환경을 만드는 것이 Gruve 목표입니다. 

 

데이터 중심에서 AI 중심으로

2010년대 초반, 많은 기업들이 데이터 기반 의사결정을 내리는 조직으로 탈바꿈하고자 열정을 쏟았습니다. 데이터를 수집·정리·분석해 비즈니스 의사결정에 활용하는 주력했죠. 이제는 GPT 같은 대형 언어 모델(LLM) 포함한 AI 머신러닝(ML) 발전으로, 단순히 데이터를 활용하는 데서 나아가 인간의 지능을 보완하거나 아예 자율적으로 결정을 내리는 ‘AI 중심(AI-driven)’ 시대가 도래했습니다.

 

이러한 패러다임 전환은 기업들에게 ‘AI 반드시 도입해야 한다 압박감과 함께과연 투자 대비 효과(ROI) 어떻게 증명할 것인가라는 고민을 안겨주고 있습니다. 동시에 AI 보안 문제 역시 해결이 시급한 과제가 되고 있죠. 베인(Bain) 최근 설문조사에 따르면, 60% 이상의 기업이 AI 최우선 과제로 삼고 있지만, 그중 35%만이어떻게 AI 비즈니스 가치를 창출할 것인지 대한 명확한 비전을 갖고 있다고 합니다. 

AI 중심(AI-Driven) 기업이란?

AI 중심 기업은 기존 데이터 중심 전략을 발판 삼아, 한층 발전한 형태를 추구합니다. 데이터 중심 기업은 데이터를 준비해 인간이 최종 의사결정을 내리는 집중합니다. 이때 AI 분석이나 예측 등의 보조적 역할을 맡죠. 하지만 AI 중심 전략은 의사결정 실시간 추천, 심지어 자율적 행동까지 수행하도록 시스템을 설계합니다. 사람은 주로 모니터링하고 감독하는 역할로 전환됩니다. 

 

데이터 중심 기업과 AI 중심 기업은 어떻게 다른지, 그리고 AI 중심으로 전환하려면 무엇이 필요한지 핵심 요소를 살펴보겠습니다. 

1. 역량(Capabilities) 

  • 데이터 중심 조직 
    • 특정 문제를 해결하기 위해 협소하게 훈련된 머신러닝 모델을 사용합니다. 예를 들어 시계열 예측(time series forecasting)이나 의사결정나무를 활용한 이상 징후 탐지 전통적 알고리즘을 적용합니다. 
  • AI 중심 조직
    •  LLM(대형 언어 모델) 고도화된 모델을 통해 정형·비정형 데이터를 모두 다루며 훨씬 다양한 업무에 대응합니다. 예컨대 고객지원 챗봇, 콘텐츠 생성 다목적 용도로 활용 가능한 모델을 구축하고, 필요에 따라 파인튜닝해 사용할 있습니다. 
  •  

2. 데이터 유형(Data Types) 

  • 데이터 중심 조직 
    • 주로 구조화된 데이터(정제된 형태) 다루며, 비즈니스 인텔리전스(BI) 분석에 최적화된 관계형 데이터베이스를 사용합니다. 
  • AI 중심 조직 
    • 벡터 DB 다차원 데이터를 저장·처리하는 환경을 적극 활용합니다. 텍스트, 이미지, 동영상 멀티모달 데이터를 통합해 풍부한 맥락과 인사이트를 생성하며, 이를 다양한 AI 애플리케이션에 적용합니다. 

3. 데이터 거버넌스(Data Governance) 

  • 데이터 중심 조직 
    • 데이터 보안, 접근 제어, 준법감시(컴플라이언스) 등에 주력합니다. 민감한 데이터를 다룰 권한 관리와 품질 유지 프로세스를 엄격히 적용합니다. 
  • AI 중심 조직 
    • 기존 보안·컴플라이언스에 더해, AI 윤리, 편향성 방지, 투명성 확보 등을 거버넌스의 핵심 요소로 삼습니다. AI 학습에 사용되는 입력 데이터와 모델에서 나오는 출력물 모두를 책임감 있게 다루어야 하며, 규제와 윤리 기준에 부합하도록 운영하는 것이 중요합니다. 

4. 사용자 경험(User Experience) 

  • 데이터 중심 조직 
    • 주로 내부 직원에게 데이터 분석 결과를 제공해 의사결정을 지원합니다. 최종 소비자에게는 직접적인 영향이 미미할 있습니다. 
  • AI 중심 조직 
    • 챗봇, 추천 시스템 AI 기반 인터페이스로 사용자와 직접 소통합니다. 실시간으로 개인화된 서비스를 제공함으로써, 고객 만족도와 참여도를 높이는 크게 기여합니다. 사실상 AI 사용자 경험(UX) 축이 됩니다. 

5. 자동화 범위(Automation Scope) 

  • 데이터 중심 조직 
    • 특정 조건이 충족되면 알림을 보내는 , 규칙 기반의 단순·반복 업무에 대한 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 기본적인 AI 모델을 적용합니다. 
  • AI 중심 조직 
    • 지능형 에이전트(IA) 활용해 복잡한 프로세스까지 자율적으로 수행합니다. 실시간 데이터에 따라 판단하고, 엔드 엔드(End-to-end) 프로세스 전반을 최소한의 사람 개입으로 운영할 있어 자동화 범위가 크게 확대됩니다. 

AI 도입, 어디서부터 시작할까?

AI 중심 전략으로 전환하려면 철저한 준비와 단계적 접근이 필요합니다. 다음은 기업 리더들이 참고할 있는 핵심 단계입니다. 

1. 작은 프로젝트부터 시작하기 

처음부터 대규모 AI 프로젝트를 시도하기보다는, 일단 내부적으로 활용할 있는 소규모 AI 툴을 시범 적용해 보세요. 예를 들어, 고객 문의 자동응답이나 간단한 데이터 입력 업무 자동화 등에서 시작해도 좋습니다. 사소해 보이지만 빠른 속도로 가치를 확인할 있는 영역을 먼저 공략하면, 조직 전체가 AI 도입 과정을 직접 체험할 있습니다. 판을 벌이기 , 작은 성공 경험을 쌓는 것이 중요합니다. 

2. 도구 남용(Over-Tooling) 피하기 

AI 생태계가 빠르게 성장하면서, 모델 학습 전후를 지원하는 각종 툴이 넘쳐납니다. 데이터 라벨링부터 MLOps 플랫폼, 모델 배포·평가까지 모든 단계에 걸쳐 다양한 솔루션이 있죠. 그러나 AI 초보 단계에서는, 이미 학습된 모델(Pre-trained Model)이나 간단한 API 가벼운도구들로 출발하는 것이 훨씬 수월합니다. 


너무 빨리 복잡한 MLOps 플랫폼으로 뛰어들면, 오히려 시행착오와 혼란만 늘어날 있습니다. 일단은 필요한 만큼만 사용하고, 활용 범위가 커질 자연스럽게 확장해 나가면 됩니다. 

3. 이미 보유한 데이터를 활용하기 

AI 프로젝트를 시작할 , 가장 좋은 출발점은 이미 정리된 내부 데이터를 활용하는 것입니다. 데이터 중심 기업일수록 이러한데이터 자산 이미 확보되어 있으므로, AI 도입 장벽이 상대적으로 낮습니다. 


예를 들어, 고객 지원 이력이나 재고 관리 데이터를 갖고 있다면, 이를 기반으로 간단한 예측 모델을 만들거나 챗봇에 적용해볼 있습니다. 처음부터 새로운 데이터를 수집·정제하려고 들면 시간과 비용이 과다하게 있으니, 준비된 데이터부터 공략해보는 합리적입니다. 

4. 책임감 있게 AI 사용하기 

AI 툴을 도입하는 순간부터, 안전하고 책임감 있는 사용 방안을 마련해야 합니다. 특히 AI 툴과 관련된 보안·규제 준수 방안은 일찍 마련해둘수록 좋습니다. 예컨대 ChatGPT 같은 모델을 사내에서 활용한다면, 해당 툴이 회사 내부 데이터를 어떻게 처리하는지, 혹은 외부로 유출되는 정보가 없는지 세심하게 점검해야 합니다. 데이터 프라이버시, 보안, 컴플라이언스 사항을 처음부터 꼼꼼히 챙기면 나중에 발생할 있는 문제를 예방할 있습니다. 

5. 주니어 AI 인재 육성하기 

AI 분야는 새로운 모델과 기술이 없이 등장합니다. 따라서 지나치게 비싼 시니어 인력만 고집하기보다, 변화에 유연하게 적응할 있는 주니어 인재를 적극적으로 키우는 전략도 중요합니다. 
최근에는 코딩 자체는 AI 많이 도와줄 있으므로, 뛰어난 설계 사고력(시스템 디자인 능력) 중요해졌습니다. 면접 전통적인 코딩 테스트에만 집중하기보다는, 솔루션 설계 능력을 중점적으로 평가하면 좋습니다. 

6. 부서 협업 태스크포스(TF) 구성하기 

AI 엔지니어링 팀만의 프로젝트가 아닙니다. IT, 마케팅, 세일즈, 운영, 법무 모든 부서에서 대표를 모아 TF팀을 꾸려보세요. 부서가 AI 어디에, 어떻게 적용하면 가치를 있는지 함께 논의하고, 그에 따라 프로젝트 우선순위를 정할 있습니다. ()기술 부서도 AI 활용 아이디어를 내고 주도할 있어야, 전사적 AI 도입이 성공적으로 이루어질 있습니다. 

AI 시대로 나아가는 과정은 길고도 복잡합니다. 기술만 발전한다고 되는 아니라, 결국 사람들의 마인드셋과 협업 문화, 책임감 있는 운영 전략이 뒷받침되어야 합니다. 올바른 접근 방식을 적용한다면, 여러분의 팀은 AI라는 강력한 무기를 활용해 실제 비즈니스 성과를 창출하고, AI 과대광고(‘AI hype’)로부터 오는 여러 함정을 피할 있을 것입니다. 

엔터프라이즈에서 AI & 데이터 패브릭에 투자하고 구축하기

기업 모든 사람이 적절한 정보를 받고, 효율적으로 업무를 수행하며, 데이터 기반 의사결정을 내릴 있다면 생산성과 경쟁력, 그리고 비즈니스 효율이 크게 향상됩니다. 

 

고객 요구사항을 포착하고, 알맞은 제품을 구성하고, 이를 전달해 고객이 만족할 만한 결과를 얻는 일련의 과정을 매끄럽게 지원하고 철저히 추적할 있다면 고객 경험은 완전히 달라질 것입니다. 그리고 모든 과정을 원활하게 이어나가면, 고객은 처음부터 끝까지 일관되고 편안한 경험을 누리게 됩니다. 

 

대기업은 방대한 데이터, 우수 인재 자원, 풍부한 투자 여력 등으로 이런 혁신을 구현할 완벽한 조건을 갖추고 있습니다. 하지만 이제 AI 플랫폼이 일반화되고, 전문가가 적은 인력으로도 빠른 성과를 있는 환경이 갖춰지면서, 이러한 장점은 점차 모든 기업에 개방되고 있습니다. 

 

Gruve에서는 이처럼 기업이 원하는 결과물을 제공하는 역량을 어떻게 하면 폭넓게 지원할 있을지 끊임없이 고민하고 있습니다. 특히 기업의 일상적인 운영에 밀접한 분야에 투자하고 있으며, 핵심 서비스 오퍼링과 이유를 간단히 소개해 드리겠습니다. 

Gruve의 핵심 서비스 전략과 중요성

사이버보안 (Cybersecurity) 

  • 해커들은 주말이라고 쉬지 않습니다. 언제 어디서라도 보안 사고는 발생할 있지요. 이러한 보안 위협은 CISO, CIO 기업 임원들에게 걱정거리입니다. 게다가 사이버보안은 비용이 많이 들고 전문 인력도 제한적이죠. 
  • 따라서 AI 기반 보안 솔루션을 활용해 일상적인 모니터링부터 미래 아키텍처 설계까지 간소화하는 것이 매우 중요합니다. Gruve 이러한 AI 보안 역량을 통해 기업이 보다 안전하고 비용 효율적으로 IT 환경을 운영할 있도록 지원합니다. 

클라우드 엔지니어링 (Cloud Engineering) 

  • 오늘날 엔터프라이즈는 온프레미스(콜로케이션 포함) 클라우드를 혼합해 다양한 워크로드를 운용합니다. 또한 기존에 모놀리식으로 구축된(데이터 사일로) 시스템부터 마이크로서비스 기반까지 아키텍처도 제각각입니다. 
  • 최신 기술을 활용하고 데이터 사일로를 해소해 나은 비즈니스 성과를 내는 것은 이제 경쟁우위 확보의 핵심 과제로 떠올랐습니다. AI 온프레미스와 클라우드 모두에서 이를 가속화시키는 동력이 되며, 속도에 따라 매출 증대 효과가 크게 달라질 있습니다. 

데이터 라이프사이클 관리 (DLCM, Data Life Cycle Management) 

  • 기업 내에는 방대한 양의 가장 가치 있는 데이터가 방화벽 뒤에 안전하게 보관되어 있습니다. 데이터는 당연히 중요 자산이지만, 제대로 관리·활용되지 않으면 무용지물에 그칩니다. 
  • DLCM 정형·비정형 데이터를 가리지 않고, 적절한 시점에 필요한 사람에게 데이터가 제공되도록 관리·유통하는 전략입니다. Gruve 효과적인 데이터 전략을 통해 데이터가 활발히 활용되도록 돕고, 궁극적으로 AI 활용의 폭을 넓힙니다. 

플랫폼 엔지니어링(Platform Engineering) 

  • 오늘날 대부분의 제품은 디지털 플랫폼 요소를 포함하고 있습니다. 따라서 제품을 플랫폼화하고 데이터 전략을 미리 심어두는 것이 중요한 시대입니다. 
  • 장기적으로 AI 우리의 거의 모든 디지털 플랫폼에 내재될 것이며, Gruve 과정에서 기업이 고객과 지속적으로 소통하고, AI 역량을 극대화할 있도록 지원합니다. 

Gruve가 이러한 서비스 오퍼링을 구상할 고려한 핵심 요인은 다음과 같습니다. 

  • 빠른 시장 출시(Faster Time to Market) 
  • 낮은 비용 구조(Lower Cost Delivery Metrics) 
  • 우수한 고객 경험(Superior Customer Experience) 
  • 가치 중심(Value Driven) 접근 방식 

그리고 오늘, 가지 기쁜 소식을 전해드리고자 합니다. 저희는 Trusli AI 인수하며, 샬럿 타오(Charlotte Tao) 님이 이제 Gruve 팀에서 데이터 & AI 분야를 이끌게 되었습니다. 이를 통해 더욱 다양한 엔터프라이즈 고객에게 한층 강화된 서비스를 제공할 있을 것으로 기대합니다. 

 

Charlotte은 Salesforce, Uber, Zoox, Lyft 등에서 핵심 역할을 맡아 AI 제품을 직접 개발한 베테랑 데이터 사이언티스트입니다. 공급·수요 예측 알고리즘부터 자율주행 기술에 이르기까지 영향력 있는 프로젝트를 성공적으로 이끈 경험을 보유하고 있습니다. Trusli 공동 창업자로서 대형 언어 모델(LLM) 이용한 엔터프라이즈 자동화 솔루션을 개발해왔으며, 이번 Gruve 합류를 통해 폭넓은 기업 고객을 지원하고, 보다 임팩트를 창출할 예정입니다. 

 

저희는 앞으로도 기업 고객을 위한 다양한 역량, 솔루션, 인재를 계속 확대해 나갈 계획입니다. Gruve 목표는 항상 고객의 피드백을 적극 반영하며 나은 서비스를 제공하는 것입니다. 어떠한 의견이든 언제든 환영합니다! 

궁금하신 점이나 피드백이 있으시면 언제든지 알려주세요. Gruve 항상 여러분의 이야기에 기울이며, 엔터프라이즈의 AI & 데이터 패브릭 도입을 돕는 최적의 파트너가 되기 위해 노력하겠습니다.