엔터프라이즈를 위한 15가지 생성형 AI 사용 사례

생성형 AI는 사이버 보안 팀의 역량을 배가하는 역할을 합니다. 직관적인 자연어 인터페이스를 통해 주니어 분석가들이 고급 보안 조치에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하여 코드나 수학 전문가가 아니어도 복잡한 보안 개념을 학습하고 적용할 수 있게 해줍니다. 또한 시니어 분석가들이 생성형 AI로 인해 계속 증가하는 위협 환경에 대처할 수 있도록 도와줍니다.

위협 탐지, 조사 및 대응(TDIR)에서 생성형 AI가 사이버 보안을 혁신하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 위협 헌팅: 분석가가 수백 개의 경고를 살펴보려고 한다고 가정해 보겠습니다. 어떤 경보가 실제로 해결해야 할 위협일까요? 생성형 AI를 사용하면 보안 분석가는 버튼 클릭 한 번으로 수백 개의 경보를 분류하여 몇 개의 공격으로 좁힐 수 있습니다.

• 탐지 강화: AI 모델은 패턴 인식, 행동 분석 등을 통해 비정상적인 행동에 대한 탐지를 강화합니다. 분석가는 자연어를 사용하여 비정상적인 로그인 시도, 불규칙한 파일 액세스 또는 기타 악의적인 활동의 징후가 있는지 물어볼 수 있습니다.

• 예측 분석: AI 기반 시스템은 잠재적인 취약성을 예측하고 식별하여 위협이 시스템에 침투하기 전에 선제적 방어를 제안할 수 있습니다.

• 자동 보고: 보안 사고가 발생하면 생성형 AI가 사고의 특성, 영향을 받은 시스템, 잠재적 영향, 권장 해결 단계가 포함된 사고 보고서를 자동으로 컴파일할 수 있습니다. 이를 통해 보안 분석가는 적절하게 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

SecOps를 위한 AI 자세히 알아보기

생성형 AI는 또한 AIOps를 통해 기업이 운영 데이터를 모니터링하고 이해하는 방식을 개선할 수 있습니다(AI를 사용하여 IT 운영 자동화 및 간소화). 생성형 AI는 자연어를 통해 복잡한 데이터 세트를 이해하기 쉬운 인사이트로 변환하여 비전문가나 전문가 모두 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 근본 원인 분석을 수행하며 가동 중단 시간을 줄일 수 있도록 지원합니다. 몇 가지 주요 적용 분야는 같습니다.

• 설명 가능성: 도메인별 지식이 신속하게 필요한 경우, 검색 증강 생성(RAG) 기능을 갖춘 생성형 AI가 함수, 로그 또는 추적을 간단한 용어로 설명할 수 있습니다.

생성형 AI는 상호 작용을 개인 맞춤화하고 고객의 정보 검색 프로세스를 간소화하여 고객 경험을 혁신하고 있습니다. 다음은 생성형 AI가 사용자 경험에 영향을 미치는 몇 가지 방식입니다.

• 향상된 검색 도구: AI 검색 도구는 제품 추천을 원하는 고객이나 고객을 돕기 위한 프로토콜 지침이 필요한 서비스 담당자 등 사용자가 정확한 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 사용자가 원하는 정보를 찾을 수 있으면 만족도가 올라갑니다.

• 대화형 디지털 매뉴얼: 비디오 초인종 등 소비재와 같은 산업에서는 AI 챗봇이 제품 기능과 문제 해결에 대한 실시간 대화형 안내를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 만족도를 높이고 지원 요청을 줄일 수 있습니다.

• 개인 맞춤형 추천 시스템: 생성형 AI는 개별 고객 문의에 따라 맞춤형 제품 추천을 제공하여 개인 맞춤화 및 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 실제로 온라인 쇼핑객의 88%가 개인 맞춤형 경험을 제공하는 소매업체 웹사이트에서 쇼핑을 계속할 가능성이 높으며, 여기에는 Z세대의 96%와 밀레니얼 세대의 97%가 포함됩니다.

AI 기반 검색으로 고객 지원 혁신

다양한 산업 분야의 조직에서 이미 생성형 AI의 혜택을 누리고 있습니다.

• 소매: 고객이 주택 개보수 사이트의 검색창에 '고양이 나무 만들기'와 같이 진행 중인 프로젝트를 입력하면 필요한 소모품의 전체 목록을 받아볼 수 있어 구매 경험을 간소화하면서 전문가 추천을 받을 수 있습니다.

• 통신: 생성형 AI는 네트워크 문제를 선제적으로 알리고 해결할 수 있습니다. 사이트 안정성 엔지니어는 네트워크 상태에 대해 질문하고 실시간으로 답변을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 네트워크 가동 중단 시간과 긴급 수리 비용을 줄일 수 있습니다.

• 금융 서비스: 금융 기관은 업무 자동화를 통해 비용을 절감하면서 사기 탐지의 정확성과 속도를 향상시킬 수 있습니다. 생성형 AI 도구는 주의해야 할 행동 패턴을 학습하여 실시간으로 발생하는 사기를 탐지하고 분석가에게 차선책을 제안하여 문제를 해결할 수 있도록 돕습니다.

• 기술: 생성형 AI는 인간의 두뇌 능력을 강화하여 더 많은 아이디어를 더 빠르게 도출함으로써 제품 프로토타입 제작과 디자인을 가속화할 수 있습니다. 이는 새로운 제품을 만들고, 서비스를 확장하고, 문제를 해결할 때 도움이 될 수 있습니다. 영업팀은 생성형 AI를 사용하여 이메일을 작성하고 잠재 고객과의 상호 작용을 요약하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. AI 지원 코딩은 버그를 실시간으로 탐지하여 프로덕션까지 걸리는 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 공공 부문: 생성형 AI를 기관 데이터와 안전하게 연결하면 임무 결과를 크게 가속화하고, 시민 서비스를 개선하며, 정부 분석가와 보안 전문가를 적시에 올바른 데이터에 더 잘 연결할 수 있습니다.

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생성형 AI는 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라 그 능력을 향상하고 확장하는 것입니다. 사이버 보안, 통합 가시성, 고객 경험 전반에 걸쳐 프로세스를 개선함으로써 생성형 AI는 모든 산업의 조직이 더 효율적이고 사전 예방적이며 대응적으로 운영할 수 있게 해줍니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 산업 전반에서 혁신적인 애플리케이션의 잠재력은 무궁무진해 보입니다.

이러한 사용 사례를 현실로 만들어보세요. 조직에서 생성형 AI를 구현하는 단계를 알아보세요.