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2025년 AI 혁신 동향: 산업 전방위로 확산되는 지능형 솔루션

일반 리포트 2025년 08월 12일
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목차

  1. 항공 안전과 효율성 강화를 위한 AI 응용
  2. 제조·소재 산업의 AI 융합 혁신
  3. 공공 행정과 노동 분야의 AI 도입 현황
  4. 고객 경험 및 검색 서비스 혁신
  5. 차세대 AI 언어모델 및 기술 연구 동향
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 8월 현재, 인공지능(AI)은 항공, 제조, 소재, 공공 행정, 고객 서비스 및 언어 모델 연구 등 다양한 산업 분야에 걸쳐 혁신을 주도하고 있다. 특히 프론티어 기술로 자리 잡은 AI는 효과적인 비행 경로 계획, 제품 생산 최적화 및 고객 경험 개선 등 여러 방면에서 중요한 기여를 하고 있다. 여러 연구 및 프로젝트를 통해 AI의 적용 사례가 다양해지고 있으며, 이는 산업 간의 경계를 허물고 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 원동력이 되고 있다.

  • 보고서에서는 ▲항공 안전 및 효율성 강화를 위한 AI 응용, ▲제조 및 소재 분야의 AI 융합 혁신, ▲공공 행정 및 노동 분야의 AI 도입 현황, ▲고객 경험 및 검색 서비스 혁신, ▲차세대 AI 언어 모델 기술 동향 등의 다섯 가지 관점에서 심층 분석을 진행하였다. 이 각 섹션에서의 분석은 AI가 특정 산업의 흐름을 어떻게 바꾸고 있는지를 보여준 오랜 선례를 바탕으로 한다. 이제 기업과 기관들은 이러한 기술을 응용하여 효율성과 생산성을 극대화하기 위해 구체적인 전략을 마련해야 할 시점에 서 있다.

  • 특히 메타렌즈와 슈퍼하드 플라스틱 같은 혁신적인 소재 개발이나 AI 기반 고객 맞춤형 서비스 제공은 기업들이 어떻게 AI를 통해 새로운 시장 기회를 창출할 수 있는지를 잘 보여준다. AI의 발전 속에서 이들 기술은 앞으로 어떤 방향으로 발전할 것인지에 대한 고민과 기회 투자를 독려하고 있다. 이와 같은 성과는 단순한 기술적 진보를 넘어 산업 전반에 긍정적 영향을 미치고 있는 탁월한 사례로 평가받을 것이다.

2. 항공 안전과 효율성 강화를 위한 AI 응용

  • 2-1. UAM 및 무인항공기 AI 도입 동향

  • UAM(도심 항공 모빌리티)와 무인항공기 분야에서 인공지능(AI)의 도입이 빠르게 진행되고 있습니다. AI 기술은 특히 비행 경로 계획과 충돌 회피, 실시간 장애물 인지에서 큰 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, 무인 항공기는 AI를 통해 스스로 비행 경로를 계획하고, 고급 센서를 사용해 주변 환경을 실시간으로 분석하여 장애물을 회피합니다. 이는 드론과 유인 항공기 모두에 적용될 수 있으며, UAM의 상업화가 진행됨에 따라 AI 기술의 필요성이 더욱 커지고 있습니다.

  • AI를 활용한 자율비행 기술은 GPS 신호가 불안정한 환경에서도 안정적인 비행을 가능하게 합니다. 이러한 능력은 특히 도심 내 복잡한 환경에서의 안전한 비행을 보장합니다. AI는 비행 중 환경의 변화를 예측하고 이에 따라 최적의 경로를 계산하는 데 필수적인 역할을 하고 있습니다.

  • 2-2. AI 기반 비행 안전 모니터링

  • 비행 안전 모니터링에 있어 AI는 중요한 변화를 가져오고 있습니다. AI는 기체의 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 비행 중 발생할 수 있는 이상 징후를 조기에 탐지하는 능력을 갖추고 있습니다. 예를 들어, 온도, 진동 및 엔진 성능 데이터를 모니터링하여 미세한 이상 징후를 감지하고, 이를 통해 사전에 유지보수가 필요한 부분을 알려줍니다.

  • 또한, AI는 비행 스케줄 최적화와 연료 소비 예측 등도 담당하여 전체적인 비행 안전성을 높이고 있습니다. 항공사들은 AI를 통해 항공편 지연 예측 시스템을 도입하여 효율을 극대화하고 있으며, 이는 운영 비용 절감으로 이어지기도 합니다.

  • 2-3. AI 파일럿과 인간-기계 협업

  • AI 파일럿 시스템은 인간 조종사와의 협업을 통해 비행의 안전성을 한층 높이고 있습니다. AI는 비행 중 human pilot의 심리 상태를 보완하여 긴급 상황 발생 시 더 빠르고 정확한 의사 결정을 지원합니다. 또한, AI는 다양한 시뮬레이션 기반 훈련 시스템을 통해 조종사들에게 현실적인 상황을 제공하고, 이들이 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 배양하는 데 기여합니다.

  • AI와의 협업은 단순히 기술적 지원에 그치지 않고, 조종사와의 상호작용을 통해 비행 안전성을 더욱 높이는 방향으로 발전하고 있습니다. 이러한 과정에서 AI는 조종사가 비행을 원활하게 수행하는 데 필요한 정보를 실시간으로 제공하며, 조종사의 경험을 보완하는 역할을 확대하고 있습니다.

3. 제조·소재 산업의 AI 융합 혁신

  • 3-1. 초정밀 메타렌즈 공정 자동화

  • 2025년 8월 12일을 기준으로, 포스텍의 노준석 교수 팀이 개발한 초정밀 메타렌즈 공정 자동화 기술이 주목받고 있다. 이 기술은 반도체 공정과의 완벽한 호환성 덕분에 대량 생산이 가능하며, 고효율의 빛 조종 기술을 사용한다. 연구팀은 실리콘 산화물 기판 위에 결정질 티타늄 산화물(TiO₂) 막을 구축하여 메타렌즈의 제작을 가능케 했다. 이 결과, 빛의 위상과 편광을 조절할 수 있는 초박막 광학 기술이 탄생하였고, 이는 AR 및 VR 기기와 같은 차세대 광학기술의 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.

  • 특히, 메타렌즈는 고속으로 사진 및 영상을 캡처할 수 있는 기능을 제공하는 동시에, 스마트폰 카메라와 같은 기기에서 더 얇고 선명한 이미지를 구현할 수 있다. 이는 후처리 공정에서의 자유도를 높여 산업 환경에서도 큰 장점으로 작용할 것이다. 연구팀은 이 기술을 통해 의료용 진단 장비 및 보안용 초정밀 광학 패턴 등의 분야에도 활용 가능성을 제시하고 있다.

  • 3-2. AI 주도 슈퍼하드 플라스틱 개발

  • MIT와 듀크 대학의 연구팀이 AI를 활용하여 혁신적인 슈퍼하드 플라스틱 개발에 성공하였다. 연구팀은 물질 내 구조적 결합을 조정하기 위해 기계학습을 이용하여 마커를 포함한 분자의 조합을 최적화했다. 이를 통해 내구성이 뛰어난 폴리머를 만든다는 목표를 세웠으며, 그 결과 제작된 플라스틱은 기존의 플라스틱보다 약 4배 더 견고하다.

  • 이러한 AI 기반의 연구는 실제 재료 개발에서 눈에 띄는 성과를 나타내고 있으며, 이러한 슈퍼하드 플라스틱은 다음 세대의 산업적 유용성이 매우 클 것으로 보인다. 예를 들어, 방열 및 내구성이 뛰어나 다양한 환경에서 사용할 수 있는 혁신적인 소재로 자리 잡을 전망이다. 연구자들은 이 플라스틱이 환경적인 문제 해결에도 기여할 수 있을 것이라 예상하고 있으며, 향후 지속가능한 플라스틱 사용과 더불어 플라스틱 쓰레기 문제 해결에 중요한 역할을 할 것이다.

  • 3-3. 유전체 데이터 분석과 AI의 시너지

  • 2025년 현재, 유전체 데이터는 AI와의 융합을 통해 기존의 생명과학 산업을 혁신하고 있다. AI의 발전은 유전체 데이터 분석의 효율성을 크게 높이며, 질병의 조기 예측 및 예방을 가능하게 하고 있다. AI는 방대한 유전체 데이터를 학습하여 특정 유전자 변이와 질병의 상관관계를 규명하고, 개인 맞춤형 치료를 제공할 수 있는 패러다임을 구축하고 있다.

  • 특히, 예측형 AI는 유전체 데이터를 활용하여 의료 분야의 패러다임 변화를 이끌어내고 있다. 이러한 기술은 신약 개발의 가속화뿐만 아니라, 환자 맞춤형 치료의 가능성을 열어준다. 예를 들어, AI는 특정 질병 발생 위험을 예측하고, 이를 통해 적절한 예방 및 치료 전략을 제시할 수 있다. 이와 같은 융합은 바이오 분야에서 AI가 가지는 엄청난 잠재력을 보여주는 사례로 꼽힌다.

4. 공공 행정과 노동 분야의 AI 도입 현황

  • 4-1. 서울시 AI 행정 전략

  • 서울시는 2024년 3월 'AI 행정 원년'을 선언하며 인공지능(AI) 행정 추진 계획을 수립했다. 이 계획은 AI를 활용한 행정 혁신을 통해 도시의 경쟁력을 확보하고자 하는 목적으로 시작되었다. 구체적으로 서울시는 AI 기술을 통해 시민의 일상생활에 변화를 가져오고, 공공 서비스를 보다 효율적으로 제공하는 데 중점을 두고 있다. 이를 위해 다양한 AI 기반 서비스 구조를 마련하고 있으며, 대표적으로는 챗봇 '서울톡', 자동화된 시스템을 통한 업무 처리, 그리고 지능형 CCTV를 활용한 안전 관리 등 다양한 사업이 포함된다.

  • 서울시는 AI의 도입을 통해 반복적이고 시간 소모적인 행정 업무를 자동화하고, 데이터 기반의 의사 결정을 통해 행정 서비스의 품질을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다. 이러한 노력은 서울을 ‘AI 매력도시’로 발전시키고, 시민들에게 보다 신뢰받는 정부를 만드는 데 기여할 것으로 기대되고 있다.

  • 4-2. 디지털 노동위원회 구축 사업

  • 2025년 8월 11일, 인공지능 전문기업 솔트룩스는 중앙노동위원회가 추진하는 'AI 디지털 노동위원회(지능형 서비스) 구축 1차 사업'을 수주했다. 이 사업은 3개년에 걸쳐 총 36억 원 규모로 예정되어 있으며, 첫 번째 단계로 15억 원 규모의 프로젝트가 진행된다. 노동분쟁이 복잡해지는 상황에서 AI를 활용한 디지털 시스템 도입이 중요한 이유는 한정된 인력으로 방대한 조사 자료를 신속하게 처리하기 위함이다.

  • AI 디지털 노동위원회의 핵심 목표는 판정에 필요한 정보를 조사관과 위원에게 제공하고, 분쟁 당사자 간의 소통을 지원하며, 나아가 분쟁을 사전에 예측하는 시스템을 구현하는 것이다. 이 사업은 복잡해지는 노동환경에 효율적으로 대응하고, 신뢰 사회를 구축하기 위한 기반을 마련하는 중요한 발걸음이라 평가받고 있다. 특히 솔트룩스는 생성형 AI를 활용해 문서 초안 자동 생성, 지능형 검색 시스템 구축, 문서 및 음성 자료 자동 분석과 같은 핵심 서비스를 제공하고, 이를 통해 노동행정의 효율성을 극대화할 계획이다.

  • 4-3. AI 행정의 기대 효과 및 과제

  • 서울시의 AI 도입 전략과 디지털 노동위원회 구축 사업은 모두 공공 행정에서 AI의 적용 가능성과 효과를 설명하는 중요한 사례이다. AI의 도입은 행정의 효율성을 증대시키고, 시민 서비스의 품질을 높이며, 신뢰성을 강화하는 데 기여할 것으로 예상된다. 하지만, 이러한 혁신적 변화에는 여러 과제가 동반된다.

  • 먼저, AI 기술의 도입은 전문 인력의 부족, 기술의 신뢰성 문제, 그리고 데이터의 품질 확보와 같은 현실적인 도전 과제를 내포하고 있다. 또한, 공공서비스가 제공하는 AI 기술의 진화가 빠르기 때문에, 지속적인 정책적 지원과 교육이 필요하다. AI가 가져오는 공공 행정의 혁신이 시민들에게 긍정적인 경험을 제공하기 위해서는 기술의 안전하고 신뢰할 수 있는 사용 방안과 윤리적 기준이 마련되어야 한다. 이러한 요소들은 모두 AI 도입의 성공 여부와 직접적으로 연관되어 있으며, 따라서 각 기관은 장기적인 관점에서의 전략 수립이 필수적이다.

5. 고객 경험 및 검색 서비스 혁신

  • 5-1. 한국형 AI 검색 서비스 발전

  • 2022년 오픈AI의 챗GPT가 출시된 이후, 한국 시장에서도 AI 기반 검색 서비스가 급격히 발전하고 있습니다. 최근 발표된 자료에 따르면, 국내 IT 기업들이 선보인 AI 검색 서비스들은 속도와 정확도가 뛰어난 성능을 자랑하며, 글로벌 시장에서도 경쟁력을 인정받고 있습니다. 이 중 '라이너'와 '오픈리서치'는 정확한 정보 제공과 빠른 응답 속도를 기반으로 많은 사용자로부터 호평을 받고 있습니다. 라이너는 AI 사실 검증에서 높은 정확도를 기록하고, 딥 리서치 기능을 통해 신속한 정보 탐색을 제공하고 있습니다. 이처럼 한국형 AI 검색 서비스는 고객들이 원하는 정보를 직관적이고 효율적으로 찾아줄 수 있는 기능을 점차 많이 갖추고 있습니다.

  • 특히, AI 검색 서비스 이용 경험이 있는 사용자 중 약 81.9%가 이 서비스를 정보 검색에 활용하고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 대중이 AI 기반 검색 도구에 높은 신뢰를 가지고 있으며, 포털 이용자들이 광고성 정보의 범람 속에서 진정한 정보를 제공해주는 도구로서의 AI 검색 서비스를 기대하고 있음을 반영합니다. 고객들은 더 나아가 AI 검색 서비스를 통해 보다 개인화되고 밀접한 사용자 경험을 기대하고 있으며, 이는 기업들에게 더 나은 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 기회를 제시합니다.

  • 5-2. AI 기반 고객 경험 개인화 전략

  • 최근 고객의 기대치가 급격히 높아진 가운데, 기업들은 고객 경험을 개선하기 위한 다양한 AI 전략을 구사하고 있습니다. SAS의 연구에 따르면, 고객들은 모든 채널에서 일관성 있고 개인화된 경험을 원하고 있으며, 이에 따라 AI를 통해 고객 여정을 최적화하는 것이 많이 강조되고 있습니다. AI의 학습 및 자동화 기능을 통해, 고객의 요구를 실시간으로 파악하고 개인화된 추천을 제공하는 것이 가능해졌습니다.

  • 이러한 AI 기반 개인화 전략은 고객의 과거 행동 데이터를 분석하여 소비자의 선호도를 파악하고, 그에 따라 맞춤형 제안을 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 머신러닝 기술을 활용하여 고객이 과거에 구매한 제품을 바탕으로 유사한 상품을 추천하거나, 사용자의 실시간 행동 데이터를 분석하여 가장 적절한 제품을 즉시 제공할 수 있습니다. AI가 제공하는 통찰력을 활용하면, 고객의 요구를 충족시키는 데 소요되는 시간이 단축되고, 보다 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

6. 차세대 AI 언어모델 및 기술 연구 동향

  • 6-1. 문장 단위 확산 모델(SLD) 연구

  • 세그먼트 레벨 확산(Segment-Level Diffusion, SLD) 모델은 긴 글을 생생하고 일관성 있게 생성하기 위한 혁신적인 접근 방식을 제시하고 있습니다. 기존의 자기회귀(AR) 모델은 한 단어씩 순차적으로 예측하는 구조로, 간단한 오류가 청문장 전체에 영향을 미칠 수 있어 긴 문장을 생성하는 데 한계가 있었습니다. SLD 모델은 긴 글을 문장 단위로 나누어 처리함으로써, 각 문장의 논리적 연결성과 주제 일관성을 유지할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 구조는 긴 텍스트 생성 시 문맥의 유지를 보다 효과적으로 가능하게 하며, 생성 과정에서의 제어 역시 용이합니다.

  • SLD는 세그먼트라는 단위로 각 문장을 독립적으로 처리하고, 이를 통해 세그먼트 간의 의미 연관성을 강화합니다. 이 과정에서 대조학습(Contrastive Learning)과 적대적 학습(Adversarial Training) 기법이 활용되어, 노이즈나 작은 변화에도 의미 표현이 견고하도록 훈련됩니다. 이는 긴 텍스트에서의 표현 안정성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 6-2. 임베딩 벡터의 역할

  • 임베딩은 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 요소로, 단어를 고차원 벡터로 변환하여 의미를 파악하고 관계를 맺을 수 있도록 합니다. 각 단어는 고차원 공간에서 위치를 점유하며, 비슷한 의미를 가진 단어들은 서로 가까운 위치에 배치됩니다. 이러한 구조는 LLM이 단어의 의미를 이해하고, 문맥을 고려하여 표현하는 데 필수적인 기초를 형성합니다.

  • 예를 들어, "과일(과일명)"과 "녹색(색깔)"이라는 임베딩의 벡터가 존재할 경우, LLM은 이 두 단어 간의 의미적 연결성을 파악할 수 있습니다. 이는 자연 언어 처리(NLP) 분야에서 기계 번역, 검색엔진 최적화, 개인화된 추천 시스템 등의 다양한 응용에 활용되며, 실질적으로 단어의 차원들이 서로 연결되는 방식에 기반해 작동합니다.

  • 6-3. 인공신경망의 내부 구조 이해

  • 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된 구조로, 자연어 처리 분야에서 다양한 문제를 해결하는 데 필수적인 역할을 합니다. 각 층은 여러 개의 '뉴런'으로 이루어져 있으며, 입력 데이터를 처리하는 과정에서 가중치와 편향을 통해 데이터를 변형합니다. 이는 기본적으로 인간의 두뇌 신경세포의 작용 방식을 본뜬 것입니다.

  • 신경망의 각 뉴런은 입력을 받아 학습된 가중치와 편향을 더한 후, 활성화 함수를 통해 결과를 반환합니다. 이 과정은 여러 차례 반복되며, 데이터가 은닉층을 통과하면서 다양한 패턴을 학습하게 됩니다. 이러한 구조는 NLP에서 문자 수준, 단어 수준, 문장 수준의 예측을 가능하게 하여, 사용자의 입력에 따른 반응을 보다 자연스럽고 효과적으로 만들어줍니다.

결론

  • 2025년 8월 12일 현재, 최근 발표된 연구 결과들과 실제 사업 사례들은 AI가 항공, 제조, 소재, 공공 행정, 고객 서비스, 그리고 언어 모델 같은 다양한 분야에서 혁신의 중심에 서 있음을 명확히 보여준다. 항공 분야에서 AI 파일럿과 안전 모니터링 시스템의 도입은 비행의 안전성과 효율성을 크게 향상시키고 있으며, 이는 항공사 운영에 중요한 변화를 가져오고 있다. 제조 및 소재 분야에서는 포스텍의 초정밀 메타렌즈와 MIT의 슈퍼하드 플라스틱 개발과 같은 혁신이 AI의 재료 과학적 혜택을 활용하고 있다는 점에서 큰 주목을 받는다.

  • 더불어, 생명과학에서도 유전체 데이터 분석에 AI가 결합됨으로써 질병 예측 및 개인 맞춤형 치료에 대한 확장 가능성을 보여주고 있다. 서울시의 AI 행정 추진 및 디지털 노동위원회 프로젝트는 공공 행정의 효율성 및 투명성을 높이는 데 기여하고 있다. 고객 경험이 중시되는 현 시대에서는 AI 기반의 개인화 전략과 뛰어난 검색 서비스의 제공이 기업의 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소가 되고 있다.

  • 마지막으로, 언어 모델 연구에서는 문장 단위 확산 모델 및 임베딩 기술이 발전함에 따라 자연어 처리의 정확성과 효율성이 제고되고 있다는 인사이트가 도출된다. 이러한 경향은 AI 기술의 진화와 함께 산업 표준으로 자리잡아 많은 기업에게 적용될 것으로 전망된다. 앞으로 발전하는 AI 기술이 데이터 품질 확보와 윤리적 문제 해결을 통해 지속 가능한 사회적 가치를 창출하기 위해서는 각 분야 간의 협업과 표준화 노력이 필수적임을 강조할 필요가 있다.

용어집

  • 인공지능 (AI): 인공지능은 컴퓨터 시스템이 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 등의 다양한 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술입니다. 현재 AI는 항공, 제조, 공공 행정, 고객 서비스 등 다방면에서 활용되고 있으며, 이를 통해 혁신을 이끌고 있습니다.
  • UAM (도심 항공 모빌리티): 도심 항공 모빌리티는 도심에서 사람이나 화물을 이동시키기 위한 항공기로, AI 기술을 통해 비행 경로 계획 및 충돌 회피 기능을 구현합니다. 장기적으로, UAM의 상업화가 기대되고 있습니다.
  • 초정밀 메타렌즈: 초정밀 메타렌즈는 고효율의 빛 조종 기술을 활용하여 상당히 얇고 선명한 이미지를 구현할 수 있는 차세대 광학 기술입니다. 이는 AR 및 VR 기기의 발전에 기여할 것으로 예상됩니다.
  • 슈퍼하드 플라스틱: 슈퍼하드 플라스틱은 AI를 활용하여 개발된 혁신적인 플라스틱 소재로, 기존의 플라스틱보다 약 4배 더 견고하며, 다양한 환경에서 사용할 수 있는 내구성을 지니고 있습니다. 이는 환경 문제 해결에도 기여할 가능성이 있습니다.
  • AI 검색: AI 검색 기술은 인공지능을 기반으로 정보를 빠르고 정확하게 검색할 수 있도록 돕는 서비스입니다. 한국 시장에서도 AI 검색 서비스들이 발전하고 있으며, 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.
  • 임베딩: 임베딩은 대규모 언어 모델에서 단어를 고차원 벡터로 변환하여 의미를 이해하고 서로의 관계를 파악할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 자연어 처리(NLP) 분야의 다양한 응용에 필수적입니다.
  • AI 행정: AI 행정은 공공 부문에서 인공지능 기술을 활용하여 행정 업무의 효율성을 증대시키고 시민 서비스를 개선하는 전략입니다. 서울시는 AI 행정을 통해 반복적인 업무를 자동화하고 데이터 기반 의사 결정을 추진하고 있습니다.
  • 디지털 노동위원회: 디지털 노동위원회는 인공지능을 활용한 노동행정 시스템으로, 노동분쟁이 복잡해지는 상황에서 정보를 효율적으로 처리하고 분쟁을 사전 예측하는 기능을 목표로 하고 있습니다.
  • 세그먼트 레벨 확산 모델 (SLD): 세그먼트 레벨 확산 모델은 긴 글을 생생하고 일관성 있게 생성하기 위해 설계된 모델로, 문장 단위로 처리하여 각 문장의 주제 일관성을 유지하도록 합니다. 이는 텍스트 생성의 품질을 향상시킵니다.
  • 대조학습: 대조학습은 인공지능 모델이 두 개의 서로 다른 데이터 샘플을 비교하여 특징을 학습하는 기법입니다. 이는 특정 패턴이나 차별성을 강조하여 더 나은 예측 성능을 제공하도록 돕습니다.
  • AI 기반 고객 경험: AI 기반 고객 경험은 인공지능 기술을 활용하여 고객의 요구를 실시간으로 분석하고 개인화된 경험을 제공하는 전략입니다. 이는 고객의 충성도를 높이고, 기업의 경쟁력을 향상시키는 데 기여합니다.

출처 문서