건설과 부동산 / 주택 건설
Lennar: 사내 데이터 질의 응답에 데이터 품질과 신선도 근거 표시
- 기업
- Lennar
- 국가
- 미국
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
Lennar는 부문별 시스템과 정의가 달라 보고서 수치가 서로 맞지 않았다. 직원이 사내 AI 비서 LenAI에 업무 데이터를 질문해도 답변을 믿어도 되는지 데이터팀에 다시 물어야 했다.
적용한 기술과 데이터
LenAI는 자연어 질문에 답하면서 Ataccama의 데이터 품질과 신선도, 데이터 생성 작업의 성공 여부를 합친 신뢰 점수를 함께 보여 준다. 답변이 원천 데이터에 근거하는지와 추가 검증을 통과하는지도 확인한다. 직원은 이 근거를 보고 해당 데이터를 업무 판단에 쓸지 결정한다.
성과
Ataccama 고객 사례에서 Lennar 담당자는 답변에 근거를 직접 표시하면서 직원의 이용 망설임이 줄고 실제 활용이 늘었다고 설명했다. 데이터팀과 별도로 확인 대화를 시작하지 않고도 사용자가 데이터의 신뢰 수준을 판단할 수 있게 됐다.
한계와 남은 과제
AI 답변 정확도와 시간 절감의 실측 수치는 없다. 자동 복구 에이전트는 개발 중이다.
출처
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.