기존 ERP 시스템은 기업이 잠재력을 최대한 발휘하기 어렵게 만드는 많은 문제점에 직면해 있습니다. 이 기사에서는 자연어 상호 작용을 기반으로 하는 ERP 솔루션에 대해 논의하고 기존 병목 현상을 극복하고 기업에 보다 효율적이고 편리한 관리 경험을 제공하는 방법을 분석합니다.
사실 저는 딥시크(Deepseek)가 폭발하기 전부터 이 아이디어를 가지고 있었고, 마누스는 사람들에게 소프트웨어 간 상호작용의 무한한 가능성을 보여주었습니다.
제품 관리자로서 저는 항상 기술 혁신의 핵심 가치는 실제 문제를 해결하는 데 있다고 믿어 왔습니다. 기업의 디지털 트랜스포메이션에서 ERP 시스템은 기업의 "중추 신경계"이지만 종종 "복잡하고 사용하기 어려운"것과 동의어로 간주되기도 합니다. 인공 지능 기술의 발전으로 자연어 상호 작용(NLI)은 ERP 개선을 위한 혁신적인 기회를 가져왔습니다. 이 기사에서는 자연어 상호 작용을 기반으로 하는 ERP가 기존의 문제점을 해결하는 방법과 이를 통해 얻을 수 있는 비즈니스 가치를 소개합니다.
기존 ERP 시스템은 복잡한 인터페이스와 흩어져 있는 기능을 가지고 있으며 사용자는 간단한 작업을 완료하기 위해 여러 단계를 거쳐야 합니다(실제로 이 구현 라인에서는 친구가 가장 말할 권리가 있어야 함). 예를 들어 특정 월의 판매 데이터를 쿼리하려면 시스템에 로그인하고, 재무 모듈을 찾고, 시간 범위를 필터링하고, 보고서 유형을 선택해야 결과를 볼 수 있습니다. 이는 의심할 여지 없이 비기술 인력의 학습 비용과 사용 임계값을 증가시킵니다.
ERP 시스템은 일반적으로 기업의 여러 비즈니스 시스템(예: CRM, 재고 관리 시스템 및 재무 시스템)과 통합되지만 데이터가 서로 다른 모듈에 흩어져 있어 신속하게 통합하기 어려운 경우가 많습니다. 예를 들어, 구매 부서는 공급업체 정보, 재고 및 주문 상태를 동시에 확인해야 하므로 여러 시스템 간에 전환하는 복잡성이 가중됩니다.
기업의 비즈니스 시나리오는 매우 다르며, 기존 ERP 시스템의 표준화된 기능은 종종 개별 요구 사항을 완전히 충족할 수 없어 사용자는 추가 플러그인 또는 사용자 지정 개발을 통해 특정 기능을 구현해야 합니다.
자연어 상호 작용을 기반으로 하는 ERP는 자연어 처리 기술과 ERP 기능을 결합하여 프로세스를 단순화하고 효율성을 향상시킵니다.
다음은 몇 가지 일반적인 모듈의 시나리오 기반 설계입니다.
시나리오：
한 회사의 재무 이사가 이전 분기의 총 이익을 쿼리하고 제품 라인별로 분류하려고 합니다.
전통적인 방식：
재무 모듈에 로그인하고, 보고서 페이지를 입력하고, 시간 범위 및 분류 차원을 수동으로 선택하고, 시스템에서 보고서를 생성할 때까지 기다립니다.
NLI 시나리오：
사용자는 "제품 라인별로 분류된 이전 분기의 총 이익 쿼리"를 직접 입력할 수 있으며 시스템은 즉시 지침을 구문 분석하고 데이터베이스에서 관련 데이터를 추출하며 그래픽 보고서를 생성합니다.
값：
시나리오：
구매 부서는 공급업체의 납품을 모니터링하고 재고가 충분한지 확인해야 합니다.
전통적인 방식：
공급망 모듈에 로그인하고 조달 관리 인터페이스를 입력하고 공급업체 정보를 찾은 다음 재고 관리 모듈로 이동하여 재고 데이터를 수동으로 확인합니다.
NLI 시나리오：
사용자가 "공급업체 A의 납품 상태, 재고가 충분한지 확인"을 입력하면 시스템이 조달 관리 및 재고 관리 모듈의 데이터를 자동으로 통합하여 실시간 정보를 반환합니다. 재고가 부족한 것으로 확인되면 시스템이 자동으로 재고 보충 수량을 제안할 수도 있습니다.
값：
시나리오：
영업 이사는 다음 분기의 매출을 예측하고 주요 고객 세그먼트에 대한 요인을 분석하려고 합니다.
전통적인 방식：
과거 판매 데이터를 수동으로 추출하고 통계 분석을 수행한 다음 시장 조사 결과와 결합하여 예측을 수행합니다.
NLI 시나리오：
사용자가 "VIP 고객의 기여도를 중심으로 다음 분기 매출 예측"을 입력하면 시스템이 머신 러닝 모델을 통해 과거 데이터를 분석하고 고객 초상화를 기반으로 예측 보고서를 생성합니다.
값：
시나리오：
HR은 직원의 초과 근무 시간을 계산하고 부서별로 요약해야 합니다.
전통적인 방식：
HR 모듈에 로그인하고, 출석 관리 인터페이스로 들어가고, 시간 범위와 부서를 수동으로 필터링하고, 통계 보고서를 생성합니다.
NLI 시나리오：
"전월 직원의 초과 근무 시간 계산, 부서별 요약"을 입력하면 시스템에서 통계 결과를 직접 반환하여 Excel 파일로 내보냅니다.
값：
시스템은 정확한 의미론적 이해 능력을 갖추어야 하며, 사용자의 자연어 명령을 구문 분석하여 특정 시스템 작업으로 변환할 수 있어야 합니다. 예를 들어, 사용자가 "내년 1분기 예산 편성 도와줘"를 입력하면 시스템은 "내년 1분기"와 "예산 편성"이라는 두 가지 주요 의도를 식별하고 해당 기능 모듈을 호출해야 합니다.
시스템은 기업의 핵심 데이터 소스(예: 재무 데이터, 재고 데이터, 판매 데이터 등)에 실시간으로 연결하고 머신 러닝 모델을 통해 지능적인 분석 결과를 제공해야 합니다. 예를 들어, 사용자가 "총 마진이 가장 높은 제품"을 입력하면 시스템은 데이터를 신속하게 분석하고 과거 성능을 기반으로 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
자연어 상호 작용 시스템은 사용자 데이터의 보안을 보장하기 위해 엄격한 신원 인증 및 데이터 암호화 메커니즘이 필요합니다. 동시에 시스템은 서로 다른 역할을 가진 사용자가 자신의 책임과 관련된 데이터에만 액세스할 수 있도록 권한 관리를 지원해야 합니다.
자연어 상호 작용을 기반으로 하는 ERP는 도구일 뿐만 아니라 지능형 비즈니스 파트너이기도 합니다. 데이터 분석 및 지능형 예측을 통해 관리자에게 의사 결정 지원을 제공할 수 있습니다. 예를 들어:
기존 ERP의 문제점은 복잡성과 비효율성이며, 자연어 상호 작용 기술의 도입은 이러한 문제에 대한 새로운 솔루션을 제공합니다. 실제 시나리오를 결합하면 NLI 기반의 ERP 시스템이 프로세스를 단순화할 뿐만 아니라 지능적인 데이터 분석 수준을 향상시킬 수 있음을 알 수 있습니다.
제품 관리자로서 사용자의 실제 요구 사항에 귀를 기울이고 기술을 통해 가치를 제공하는 것이 우리의 책임입니다. 자연어 상호 작용을 기반으로 하는 ERP는 이러한 기회 중 하나이며, 사용자 경험을 개선할 뿐만 아니라 엔터프라이즈 디지털 관리의 포괄적인 업그레이드를 촉진할 수 있습니다. 저 자신도 이 방향으로 회사의 발전을 촉진하기 위해 최선을 다하고 있으며, 같은 비전을 가진 친구들이 더 일찍 구현할 수 있기를 진심으로 바라며, 이 기사는 일부 제품 관리자에게 영감을 주기를 바랍니다.
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