AWS와 함께하는 웅진 AI Runner Challenge – 3부: Amazon Bedrock 기반의 렌탈 제품 추천 AI 에이전트

프로젝트 배경 및 목표

• 'Gen AI Runner Challenge 2025' 우수 사례로, 웅진 개발팀이 Amazon Bedrock 기반 AI 에이전트를 개발했습니다.
• 렌탈 서비스 고객의 제품 선택 어려움과 사내 데이터 활용 한계라는 핵심 비즈니스 문제 해결을 목표로 합니다.
• 정보는 존재하나 접근성이 낮은 문제를 AI 에이전트로 개선하고자 했습니다. 핵심 AI 에이전트 기능
• 고객 맞춤형 제품 추천 AI 에이전트: 고객 프로필(가족 구성, 예산, 선호도 등)을 분석하여 최적 제품을 추천합니다. TensorFlow/Keras 기반 다중 분류 모델과 **Amazon Bedrock (Nova Pro)**의 자연어 처리를 활용합니다.
• 자연어 기반 데이터 추출 AI 에이전트: 사용자의 자연어 질문을 SQL 쿼리로 변환하여 DB에서 데이터를 조회하고, 결과를 자연어로 응답하며 필요시 자동 시각화를 제공합니다. Amazon Bedrock (Claude) 및 Knowledge Bases를 사용합니다.
• 상담 데이터는 Amazon S3에 저장되고 Amazon Bedrock Knowledge Bases와 연계되어 Claude 3.5 Haiku가 인사이트를 생성합니다. 기대 효과
• 고객은 선택 피로도 감소 및 구매 전환율 향상으로 매출 증대를 기대할 수 있습니다.
• 관리자는 실시간 데이터 조회를 통해 업무 효율 및 의사결정 속도를 가속화할 수 있습니다.
• 반복적인 데이터 추출 요청 감소로 개발 리소스 절감 효과를 얻습니다.