메서(�ѱ�������)�� 분산된 데이터왶� 복잡한 시스템을 통합하기 위해 을 도입하고 실시간 데이터 기반으로 중요한 �ѫ��니스 결정을 내리고 있습니다. 이를 통해 비용 절감과 고객 서비스 향상, AI를 활용한 미래 ˳�신을 준비하고 있습니다.

글쓴이: 티모 엘리엇(Timo Elliott), 번역: 챗GPT(ChatGPT), 감수: 박범순(Adam Park)

메서(�ѱ�������)�� 여러 외부 시각화 도구들과 고립된 데이터를 다루�� 데 점점 더 어려움을 겪고 있었습니다. 이를 극복하기 위해 을 추진하여 자사의 첨단 운영에 부합하�� 차세댶� 데이터 관리 솔루션을 개발하기 시작했습니다.

지난 1928�Ƅ부터 메이시스 백화점의 추수감사절 퍼레이드에서 선보인 거대한 상징적인 풍선이 맨해튼 중심갶�를 둥둥 떠다니�� 모습에 사람들은 감탄해왔습니다. 몇 층 높이나 되�� 압도하�� 크기의 풍선을 채우려면 파티용품점에서 파�� 헬륨 갶�스 캔으로�� 어림도 없죠. 우리갶� 좋아하�� 캐릭터를 표현한 이 거대한 풍선들을 기업이 바로 입니다. 지난 120여 �Ƅ간 산업 및 의료용 갶�스를 안전하고 신뢰할 수 있게 생산 및 공급해온 선도적인 기업이죠.

이 회사�� 전자제품, 식음료, 금속, 생물의약품 등 여러 산업에서 필수적인 산소, 수소, 질소, 이산화탄소, 아르곤, 네온, 크립톤 등의 갶�스를 공급��니다.

이 회사�� 역동적인 갶�스 산업 붶�문의 끊임없이 변화하�� 시장 요구왶� �ѫ��니스 환경 속에서 실시간 데이터 인텔리전스를 바탕으로 민첩하게 의사 결정을 내려야 ��니다.

목적 있�� 데이터

메서�� 중요한 �ѫ��니스 결정, 특히 생명과 관련된 결정이 실시간으로 정확한 인텔리전스왶� 통찰력을 필요로 한다�� 사실을 잘 알고 있습니다. 은 “우리갶� 갶�스를 제공하�� 많은 산업 분야에서 중요도갶� 매우 높다”고 설명��니다.

철강 공장에서부터 반도체 산업, 중환자실까지 고객이 필요한 것을 제때에 제공하�� 것이 필수적이라고 말��니다.

특히 COVID-19 팬데믹 동안, 전 세계적으로 산소에 대한 전례 없�� 수요갶� 발생했을 때, 메서�� 고객의 요구를 충족하기 위해 기존의 IT 시스템을 개선할 필요성을 깨닫게 되었습니다.

메서의 데이터�� 서로 단절된 채 여러 데이터베이스에 분산되어 있었으며, 이를 관리하�� 데 시간이 많이 걸렸고, 단일한 진실의 원천을 확보하기갶� 어려웠습니다. 다양한 시각화 도구를 사용하다 보니 다양한 데이터 포맷이 필요했고 그 만큼 리포팅 시간이 오래 걸리고 IT 부서�� 복잡한 개별 환경을 관리하느라 애를 먹었습니다. 그 결과 “복잡성과 비효율성이 크게 증갶�했다”고 존스턴은 설명��니다.

메서 CIO 데이비드 존스턴은 회사의 데이터에 한층 높은 목적을 부여하�� 데 필요한 통일된 정보원과 강력한 분석 도구를 제공하�� 솔루션을 찾아 나섰습니다. 새로운 클라우드 기반 데이터 관리 및 분석 플랫폼을 구축하여, 회사갶� 실제 데이터 기반 기업으로 나아갶�기를 원했습니다. 그 해결책으로 을 선택했습니다.

현대 데이터 환경이 제공하�� 이점

�鶹ԭ�� BTP�� �鶹ԭ�� 데이터 웨어하우스 클라우드(�鶹ԭ�� Datawarehouse Cloud), �鶹ԭ�� 애널리틱스 클라우드(), 차세댶� �鶹ԭ�� 데이터스피어()를 포함하여 단일한 진실의 원천을 제공하�� 현대적인 데이터 아키텍처를 제공했습니다. 이를 통해 12개의 데이터 소스를 단일 솔루션으로 통합해 중요한 �ѫ��니스 통찰력을 제공��니다.

메서�� IT 비용 절감, 공급망 관리 개선, 고객 서비스 향상, 데이터 보안 강화 등 다양한 이점을 얻고 있습니다. 존스턴에 따르면, 초기에�� 5개의 특정 적용사례를 중점적으로 다뤘으나, 현재�� 200건이 넘�� 적용사례를 처리하고 있다고 ��니다.

“�ѫ��니스 운영 현황을 일관되고 빨리 고도로 신뢰할 수 있�� 방식으로 파악하도록 하�� 데이터 패브릭을 확보하고 나니 우리갶� 할 수 있�� 일은 실로 무한하다고 하겠습니다.”

데이비드 존스턴(David Johnston), 메서(�ѱ�������) 최고정보책임자(CIO)

AI를 통한 미래의 변혁

메서�� 이제 새로운 합리화된 데이터 관리 기반을 통해 무한한 갶�능성을 타진하고 있습니다.

“우리의 목표�� 단지 훌륭한 대시보드왶� 뛰어난 분석 결과를 제공하�� 데 그치지 않��다”고 존스턴은 설명했습니다. “우리�� 강력하고 일관된 전략적 데이터 구조를 구축하여 AI의 힘을 활용하고, �ѫ��니스 변혁의 다음 단계를 추진하�� 것을 목표로 하고 있습니다.”

다른 조직들이 미래로 나아갶�기 위해 데이터 기반을 구축하고, 과 그 외의 것들을 활용할 준비를 하고 있다면, 존스턴은 기술 ˳�신을 �ѫ��니스 ˳�신이자 �ѫ��니스 필수 과제로 생각하라고 조언��니다.

“데이터를 중심으로 �ѫ��니스 커뮤니티를 하나로 모아야 한다”고 그�� 말했습니다. “조직 전반에서 데이터를 소유하고 있�� 주요 이해괶�계자, 영향력 있�� 사람들, 데이터 소유자들을 한자리에 모으세요.”

• 원문: , , Forbes.com

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인도의 의료 자원은 농촌 지역일수록 특히 제한적일 수 있습니다. 을 적용해 미숙아 망막병증(ROP)과 같이 시력 상실에 취약한 신생아들에게 한 줄기 빛을 던져주고 있습니다. 더 나은 세상을 만드�� 기술 ˳�신 이야기 지금 바로 확인하세요.

글쓴이: 브라이언 왶�슨(Brian Wasson)

한 줄기 빛이 내려온다

넓은 인도에서 의료 자원은 제한적일 수 있습니다. �鶹ԭ��왶� 클리어비전(CleaVision)의 인공짶ĵ�(����) 기술의 적용으로 ‘미숙아 망막병증(ROP: Retinopathy of Prematurity)’에 취약한 신생아에게 한 줄기 빛을 던져주고 있습니다. 미숙아 망막병증은 치료하지 않고 방치할 경우 되돌릴 수 없�� 시력 상실로 이어질 수 있�� 문제입니다. 의술과 기술의 획기적인 조합으로 인도 전역의 신생아 시력 상실을 예방할 실질적인 해결책을 제시��니다.

미숙아 망막병증(ROP)은 미숙아에게 영향을 주�� 질병으로 특히 인도에 큰 영향이 있습니다. 인도에서�� 매�Ƅ 갶� 태어나 세계에서 갶�장 높은 수치를 기록하기 때문입니다. “미숙아의 25%에서 40% 갶�량은 ROP로 진행할 위험성이 있다”고 아난드 비니카 박사(Dr. Anand Vinekar)�� 전��니다. 비니카 박사�� 인도 방갈로르에 있�� of these babies have a risk of developing ROP,” says Dr. Anand Vinekar, head of the Department of Pediatric Retina at 소아 안과원장으로 인도 농촌 지역 ROP 문제 해결을 위해 활동하�� ��프로그램의 창시자입니다.

매�Ƅ 최대 2천만 차례 검진 갶�능할까

미숙아 망막병증에 따른 시력 상실은 대부분 예방이 갶�능��니다. 생후 몇 주일 이내에 발견해 치료한다면 말이죠. 하지만 숙련된 인력이라면 그리 어렵지 않은 검진 과정이지만 매�Ƅ 수백만 명의 미숙아에 댶��� ROP를 찾아내기란 무척 힘든 일입니다. 생후 몇 주일이라�� 중요한 시기에 미숙아 한 명마다 여러 차례 검진을 해야 하므로 매�Ƅ 수백만 명의 미숙아를 모두 검진하려면 2천만 회 이상의 검진이 필요하다고 비니카 박사�� 밝힙니다.

인도의 많은 갶�정이 병원에서 멀리 떨어진 지역에 거주하며 전문의료 인력 부족 문제왶� 맞물려 현행 방식으로�� 모든 미숙아를 검진하기�� 거의 불갶�능한 일입니다. 하지만 키드롭(�����ٸ鰿��)과 클리어비전(CleaVision), 에스에이피(�鶹ԭ��)갶� 인공짶ĵ�(����)을 적용해 이 간극을 메우며 한빗씨(Hanvith C) 같은 아이들에게 생명줄을 던져주고 있습니다.

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내 아이갶� 앞을 못볼 수도 있다

한빗씨의 부모�� 첫 아이를 낳은 인도의 많은 부모들이 갖�� 두려움이 있었습니다. “친정 아버지갶� 앞을 못보셨다”고 엄마�� 전하면서 갶�족력에 따른 우려를 표했습니다. 신생아갶� 실명을 유전적으로 물려받을 수 있다�� 갶�능성 때문에 부모�� 도움을 청하기로 했습니다. 이 결정으로 아이의 삶은 새로운 길을 갶�게 되죠.

한빗씨의 아빠�� 운 좋게도 인근 병원에서 키드롭(�����ٸ鰿��) 팀을 만난 이야기를 전��니다. 최신 의료 검진 방식을 인도의 농촌 공동체에 전파하기 위한 이 중요한 활동 덕분에 한빗씨�� ROP 전조 증상을 진단 받았습니다. 방갈로르에서 후속 치료를 성공적으로 받은 덕분에 절망에서 벗어나 희망을 전하�� 이야기로 변모했죠.

진단 과정의 병목현상을 해소하라

키드롭(�����ٸ鰿��) 프로그램은 이제 한 아이의 인생을 바꾸�� 진단 역량을 의료진의 손길이 닿지 못하�� 더 많은 지역에 제공하기 위해 의사갶� 아니라도 훈련을 통해 필드 이미징 카메라를 이용해 영유아의 눈을 디지털 이미지로 촬영하도록 하고 있습니다. 그런데 이렇게 얻은 수천 건의 망막 스캔 이미지를 검토해야 ROP 징후를 발견할 수 있다�� 사실이 또 다른 도전과제였죠. “이제 이미지�� 넘쳐나��데 판독할 사람이 없다”고 비니카 박사�� 전하면서 진단 및 치료 과정의 병목구간이 바로 이 부분이라고 설명��니다.

이 대목에서 클리어비전(CleaVision)의 해결책이 게임 체인저로 등장��니다. 이 솔루션은 (�鶹ԭ�� BTP)과 를 비롯한 기술의 짶�원을 받습니다. 눈 이미지를 클리어비전에 업로드하면 자동으로 망막과 혈관 특징을 파악해 신생아에게 ROP 증상이 있��지 여부를 제시��니다. 이 시스템 덕분에 의사�� 위험성 높은 아이들을 신속하게 파악해 우선 치료할 수 있습니다.

인간의 판단을 중시하�� 균형 잡힌 활용

“AI갶� 말하�� 대로 전적으로 의사결정이나 관리를 하지�� 않을 것”이라고 비니카 박사�� 밝힙니다. “하지만 이들 이미지를 심각도에 따라 우선순위 구분하�� 데 도움이 됩니다.” 이처럼 기술을 활용하�� 동시에 인간의 판단의 중요성을 유지하�� 균형 잡힌 접근법은 중대한 의료 결정에 꼭 필요한 방식입니다.

�鶹ԭ��왶� 클리어비전이 제공하�� AI의 파급효과�� 기술이나 의료 분야에 국한되지 않습니다. 한 사람의 인생을 뒤바꾸�� 힘이 있죠. 한빗씨의 부모�� 상황 인식과 조기 개입의 중요성을 강조하면서 다른 갶�족들도 이 기술의 혜택을 누릴 수 있기를 희망한다고 전��니다.

한빗씨의 미래에 대한 꿈은 간단하지만 심오��니다. “우리 아이갶� 자라면 의사갶� 되어 좋은 일을 하고 다른 사람들을 도왔으면 좋겠다”고 엄마�� 전��니다. “의사 선생님이 우리 아이의 인생의 출발점에서 도움을 주신 것처럼 말이죠.”

• 원문: , , Forbes.com

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• ‘기업의 잠재력을 최대로 이끌어 내�� ˳�신 방안’을 주제로, �ѫ��니스 AI왶� ˳�신 기술 소개
• 다양한 산업별 솔루션 사례를 공유하�� 트랙 세션도 마련돼 심도 있�� 인사이트 공유 예정

2024�Ƅ 6월 24일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ�� 코리아(대표이사 신은영)�� 오�� 7월 9일 그랜드 인터컨티넨탈 섵Ӛ� 파르나스 호텔에서 ‘�鶹ԭ�� 나우 코리아(�鶹ԭ�� NOW Korea) 2024’를 개최한다고 밝혔다.

�鶹ԭ�� 나우 코리아�� 급속도로 변모하�� 경영 환경에서 기업이 끊임없이 ˳�신을 추구할 수 있도록, 최신 솔루션 정보를 제공하�� �鶹ԭ�� 코리아의 연례행사다. 올해�� ‘기업의 잠재력을 최대로 이끌어 내�� ˳�신 방안’이라�� 테마 아래, �鶹ԭ��의 왶� ˳�신 기술에 대한 심도 있�� 인사이트를 전달하고 사례를 공유한다.

먼저 이번 행사에서�� 스콧 러셀 (Scott Russell) �鶹ԭ�� 최고매출책임자(CRO) 겸 이사회 고객 성공 붶�문 임원이 ‘여러분의 베스트를 실현하세요(Being the best)’를 주제로 기조연설에 나선다. 이어 댄 벡(Dan Beck) �鶹ԭ�� 석세스팩터스 사장 겸 최고제품책임자(CPO)갶� 기조연설을 통해 ‘를 통한 �ѫ��니스 AI ˳�신과 비전’을 설명하며, 마두르 샤르마(Madhur Mayank Sharma) �鶹ԭ�� 아시아 AI 제품 엔지니어링 총괄, 루돌프 호이스(Rudolf Hois) 제품 관리 및 제공 총괄이 함께 고객에게 ˳�신적인 경험을 제공하�� �鶹ԭ��의 갶�치왶� 솔루션에 댶��� 공유한다.

또한 다양한 산업에서 업계를 이끌어 갶�고 있�� 국내 기업들이 참석해, �鶹ԭ�� 솔루션 도입 사례 및 효과에 댶��� 소개하�� 자리도 마련된다. 남효승 삼성물산 상무의 기조연설을 시작으로, 위영량 창신 부사장과 김성희 LX세미콘 실장의 패널 토론이 이어지며, 함기호 AWS 대표이사의 발표도 예정돼 있다. 오후 세션에�� ▲소비재·유통 산업​ ▲제조 산업 ▲에너지·화학 산업​ ▲ ▲공공·금융 산업 등 총 5갶�지 트랙을 통해 각 산업에서 공감할 수 있�� 사례왶� 인사이트를 제공할 계획이다.

“AI 시대�� 기업이 성공을 위해 AI 및 신기술을 활용하여 끊임없이 진보왶� ˳�신을 추구해야 하�� 시대이다. 다양한 산업에서 ˳�신을 이끌어갶ĵ� 리더 및 전문갶�들이 모이�� 만큼, 이번 행사를 통해 조직의 잠재력을 최대로 실현하고 ‘최고 성과(Best)’를 달성할 수 있�� ˳�신 기술 정보왶� 인사이트를 확인해 보시길 바란다.”

신은영 �鶹ԭ�� 코리아 대표이사

한편, �鶹ԭ�� 나우 코리아 2024 참석을 위한 사전 등록과 세부 일정은 에서 확인할 수 있다.

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�鶹ԭ��에 댶���

�鶹ԭ��(NYSE:�鶹ԭ��)�� 기업용 애플리케이션과 분야의 선도기업으로 �ѫ��니스왶� 기술을 연결하고 있다. 지난 50�Ƅ 동안 기업들은 기업 성과를 극대화하기 위해 재무, 구매, 인사, 공급망, 고객 경험 등 핵심 �ѫ��니스 영역을 통합함으로써 �鶹ԭ��에 대한 신뢰를 지속해 오고 있다. 보다 자세한 정보�� 에서 확인할 수 있다.

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양사�� 이번 업무협약을 통해 ▲�鶹ԭ�� 고객사의 �鶹ԭ�� MES 클라우드 전환을 돕기 위한 시스템 구축 및 유지보수, ▲ 신규 고객확보, ▲, �鶹ԭ�� DM 기반의 스마트 팩토리로의 확장과 프로세스 통합 및 추갶� 서비스 개발, ▲데이터의 수직, 수평 통합을 통한 궁극적인 정보 통합의 실현, ▲실증을 통해 클라우드 전환 �ѫ��니스 모델을 글로벌 �ѫ��니스로 확대 및 단계적 로드맵 확보 등 다양한 분야에 걸쳐 상호 ˳�력한다.

신은영 �鶹ԭ�� 코리아 대표�� “독일의 성공적인 은 리소스 효율성을 극대화하�� 접근방식이다. 이를 기반으로 하�� �鶹ԭ�� 제조 솔루션은 갶�시성, 효율성, 속도 및 ��복탄력성에 초점이 맞춰져 있다”며, “동국시스템즈왶� ˳�력해 국내 제조업계갶� 클라우드 전환을 갶�속화하고 스마트 제조를 실현할 수 있도록 짶�원을 아끼지 않을 것”이라고 말했다.

김오련 동국시스템즈 대표�� “불안정한 사업 환경 속에서 다수의 국내 제조업체들이 클라우드 전환을 통한 ��복탄력성 확보에 힘을 쏟고 있다”라며, “이번 업무협약으로 국내 제조업체들의 지속적인 성장 및 글로벌 시장 진출에 초석이 되길 기대하면서, 특히 �鶹ԭ�� 파트너십 강화왶� 솔루션 역량으로 국내 제조업 선진화에도 기여하고자 한다.”고 밝혔다.

원자재에서 완제품까지 제조 전반적인 프로세스를 모니터링, 추적, 문서화, 제어하�� 포괄적인 솔루션인 �鶹ԭ�� DM은 의사결정자에게 생산 현장의 효율성을 높이고 생산을 최적화 및 현장에 대한 통찰력을 확보하기 위한 데 필요한 데이터를 제공한다. 특히, 불확실한 사업 환경 속에서 ��복탄력성을 제고해 제조업 기업의 지속적인 성장의 발판이 된다.

한편, �鶹ԭ�� 코리아�� 고객사의 효율적이고 미래짶�향적 제조 환경을 구성하기 위한 �鶹ԭ�� 스마트 팩토리 고객사 여정 프로그램(�鶹ԭ�� Smart Factory Customer Journey Program)을 운영하고 있다. 해당 프로그램은 고객사의 스마트 팩토리에 대한 이해를 바탕으로 ▲�鶹ԭ��의 스마트 팩토리 (Industry 4.Now) 실증 쇼케이스를 통한 적용 갶�능성 탐색, ▲계획, 실행, 품질, 물류에 걸친 제조 영역에 대한 통합적인 페인 포인트 고찰 및 과제화 탐색, ▲업종 트랜드 및 자사의 현황 분석 그리고 디자인씽킹을 통한 아이데이션, ▲�鶹ԭ��왶� 파트너사의 서비스를 조합한 해결 방안 제시 및 수행 등 총 4단계에 걸친 단계적 접근방식을 제공한다.

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�鶹ԭ��에 댶���

�鶹ԭ��의 전략은 모든 기업이��으로 운영될 수 있도록 짶�원하�� 것이다. �鶹ԭ���� 기업용 애플리케이션 소프트웨어 시장의 선두주자로서 규모왶� 업종에 괶�계 없이 모든 기업이 최고로 운영될 수 있도록 짶�원하고 있다. 전 세계 거래의 87%갶� �鶹ԭ��^®��시스템을 통해 처리된다. �鶹ԭ��의��,��, 고급����기술은 고객의 �ѫ��니스를 지능형 기업으로 전환하도록 짶�원한다.

�鶹ԭ���� 사람과 조직에 깊은 �ѫ��니스 인사이트를 제공하고 경쟁 우위를 유지하도록 짶�원하�� ˳�업을 촉진한다. �鶹ԭ���� 기업이 소프트웨어를 중단 없이 원하�� 방식으로 사용할 수 있도록 기술을 단순화한다. �鶹ԭ��의 엔드투엔드 애플리케이션 및 서비스 제품군을 통해 전 세계 25개 업종의 기업 및 공공 고객이 수익성 있게 운영하고, 지속적으로 바뀌�� 상황에 적응하며, 변화를 이끌어내고 있다.

�鶹ԭ���� 고객, 파트너, 직원 및 업계 선구자로 구성된 글로벌 네트워크를 통해 세계갶� 더 잘 운영되고 사람들의 삶을 개선할 수 있도록 짶�원한다. 보다 자세한 정보����에서 확인할 수 있다.

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많은 기업이 인공짶ĵ�을 활용 중이며 적용 범위�� 확대될 전망입니다. �ѫ��니스 프로세스 자동화, 데이터 분석 및 예측, 고객 서비스 개선 등 다양한 분야에서 AI로 업무 효율을 높이고, 기업의 경쟁력 강화에도 큰 도움을 줄 방안을 월간 인사이트에서 확인하세요.

글쓴이: 장아름(Areum Jang)

본론에 들어갶�기에 앞서 여러 유형의 AI, 프로그래밍, 기계학습(머신러닝)의 차이점을 이해하면 도움이 됩니다.

• 전통적인 AI: 정해진 규칙이나 알고리즘에 따라 특정 작업을 수행할 수 있�� AI 시스템을 의미��니다. 데이터로부터 학습할 수 없거나 시간이 지나도 개선될 수 없�� 규칙 기반 시스템입니다.
• 머신러닝: 시스템이 명시적인 프로그래밍을 통하지 않고 데이터로 학습할 수 있습니다. 머신러닝은 컴퓨터 프로그램이 새로운 데이터에 독립적으로 적응하고 학습해 추세왶� 통찰을 제공��니다.
• 대화형 AI: 기계갶� 인간과 유사한 방식으로 인간의 언어를 이해하고 응답할 수 있습니다.
• 생성˳� AI: 머신러닝 기술을 활용해 데이터로 학습하고 새로운 데이터 인스턴스를 생성할 수 있습니다. 생성˳� AI왶� 대화형 AI�� 유사해 보일 수 있지만(특히 생성 AI로 인간과 유사한 텍스트를 생성하�� 경우) 대화형 AI�� 인간과 같은 대화에 참여할 수 있�� 대화형 시스템을 만드�� 데 사용되�� 반면, 생성˳� AI�� 텍스트 뿐 아니라 이미지나 음악 등 다양한 데이터 유형의 생성을 포괄하�� 더 광범위한 개념입니다

팟캐스트 에서 테리 페너(Terry Penner)왶� 유르겐 부츠만(Jürgen Butsmann)이 AI 우선숵Ӝ�, 실질적인 응용분야, �鶹ԭ�� S/4HANA왶� �鶹ԭ�� BTP의 주요 적용사례에 댶��� 나눈 댶�화를 각색�� 내용입니다.

Part 1. �鶹ԭ��갶� 제안하�� AI의 부갶�갶�치

AI 모델을 간단히��설명하자면

Terry: 오늘은 인공짶ĵ�(����)에 댶��� 이야기 나누겠습니다. 유르겐, �鶹ԭ��에 있어 AI갶� 왜 중요한지, 그 갶�치�� 무엇인지 설명해 주시죠.

Jürgen: AI�� 단순한 유행어 그 이상입니다. 다양한 분야, 특히 �ѫ��니스 소프트웨어에서 사용할 수 있�� 기술입니다. 기본적으로 AI�� 인간이 컴퓨터의 도움을 받을 수 있�� 프로세스를 복제하거나 향상시킵니다.

인간은 경험과 감각을 바탕으로 세계 모델을 구축��니다. 이러한 모델은 학습에 따라 더욱 복잡해 집니다. 하지만 이러한 모델에 기반한 일부 의사결정은 컴퓨터 과학으로 단순화해 구현할 수 있습니다. 이전에도 간단한 프로그래밍의 규칙과 모델을 사용해 이러한 작업을 수행한 적이 있습니다.

그러나 AI를 적용하면 경험이나 데이터로 소프트웨어 학습을 처리��니다. 데이터 과학자갶� 만든 이러한 알고리즘을 통해 개발하�� 모델은 우리갶� 염두에 두고 있�� 모델의 복잡성을 극히 일부만 포착할 수 있습니다.

�ѫ��니스 ���로세스에서 우리갶� 사용하�� 모델은 인간의 생각만큼 복잡하지�� 않지만 머릿속에 저장할 수 없�� 방대한 데이터를 처리할 수 있습니다. 클러스터링이나 프로젝션 같은 작업에 알고리즘을 적용해 데이터를 효과적으로 분석하고 상호 연관시킬 수 있습니다. 이를 통해 다양한 데이터를 기반으로 고객의 상태나 �ѫ��니스 프로세스 같은 상황을 이해할 수 있습니다.

모델은 이 정보를 신속하게 처리하고 귀중한 통찰력을 제공하여 주어진 시간에 문제를 식별하거나 적절한 조치를 결정하�� 데 도움을 줍니다. 과거의 모든 경험을 모아 지나치게 단순하지�� 않지만 인간의 인지력보다�� 덜 복잡한 모델에 적용하�� 두뇌왶� 같은 기능을 ��니다.

AI의 다양한 수준과 적용이 유리한 경우

Terry: AI�� 방대한 양의 데이터를 거의 즉각 처리할 수 있기 때문에 단순한 문제 처리갶� 갶�능하죠. 하지만 AI갶� 항상 필요한 것은 아닙니다. AI의 다양한 수준과 AI의 적용이 더 유리한 경우에 관해 자세히 설명해 주시겠어요?

Jürgen: 좋은 질문이군요. 의사결정 짶�원을 통해 다양한 수준의 인텔리전스갶� 제공됩니다. 인텔리전스를 구성하�� 요소를 이해하기갶� 까다로울 수 있습니다. 제 생각에�� 무언갶� 지능적이라고 인식된다면 그것은 지능적이라고 생각��니다. ��예를 들어 영업 ���로세스에서 고객과의 상호작용이나 의사결정에 유용한 수치를 적시에 제공하�� 핵심성과지표(KPI)나 보고서갶� 있다면 이�� 지능적이라고 간주할 수 있습니다. 이러한 수치�� 정적이며 어떠한 변경이나 표시도 하지 않지만 특정 시점의 관련성이 완벽��니다.

정적인 수치나 그래프�� 추세를 시각적으로 표현하고 결정을 내리�� 데 도움을 줄 수 있지만 인식의 한계로 인해 2차원으로 제한됩니다. 반면 AI�� 방대한 양의 데이터를 분석해 인간의 능력을 뛰어넘�� 결론을 도출할 수 있죠. 하지만 여기에�� 프로그래밍 및 데이터 수집 같은 비용이 수반됩니다.

AI갶� 갶�장 큰 갶�치를 창출하�� 적용사례

Terry: 대량의 데이터 처리에 드�� 비용에 댶��� 언급하셨습니다. 그렇다면 AI갶� 갶�장 큰 부갶�갶�치를 창출하�� 붶�문은 어디라고 보시나요?

Jürgen: AI�� 프로세스를 갶�속화할 때 갶�장 큰 갶�치를 발휘��니다. 그러나 항상 비용 효율적인 것은 아닙니다. 이�� 모든 알고리즘에서 갶�장 중요한 부분인 데이터에 크게 좌우됩니다. 데이터의 유형, 정확성, 이질성은 알고리즘을 적절하게 훈련하�� 데 필수적입니다. 그럼에도 불구하고 데이터 처리왶� 관련된 비용을 고려해 AI갶� 특정 �ѫ��니스 프로세스나 의사결정에 충분한 부갶�갶�치를 창출하��지 판단해야 ��니다.

Terry: 지난 몇 �Ƅ 동안 급속도로 발전한 생성 AI에 댶��� 자세히 살펴보겠습니다. 생성 AI(GenAI)갶� 독특하고 흥미로운 이유�� 무엇입니까?

Jürgen: 생성 AI에 대한 인식과 이해도갶� 갑자기 높아졌다�� 사실에 놀랐습니다. 구체적인 예를 들어, 질문을 하면 방대한 양의 데이터로부터 즉각적인 요약을 얻을 수 있습니다. 이것이 얼마나 갶�치 있�� 일인지�� 분명��니다.

자동 요약, 언어 변환, 감정 분석 같은 적용사례를 고려할 때 AI�� 우리 삶에 매일 영향을 미치고 있습니다. 그러나 개인의 관점에서 모든 �ѫ��니스 업무를 예상할 수 있�� 것은 아닙니다. 흥미로운 점은 단순히 데이터를 처리하고 결과를 얻�� 대신 새로운 정보를 생성한다�� 사실입니다. 이 생성 과정은 흥미롭기도 하고 다소 어려울 수도 있습니다. 하지만 소프트웨어 내부의 적절한 매개변수 내에서 이를 유지한다면 두려워할 필요갶� 없습니다.

생성 AI의��작동원리

Jürgen: 프로세스 관점에서 보면 요청, 즉 프롬프트갶� 있습니다. 이를 기반으로 시스템은 기존 데이터로부터 결과를 생성��니다. 단순히 잘라내어 요약하�� 대신 보다 명확하고 선명한 정보를 생성��니다. 우리갶� 사용하�� 거대언어모델(LLM)은 요청을 수정해 프롬프트를 시스템이 더 잘 이해할 수 있�� 단어로 번역하거나 다시 표현할 수도 있습니다. 그 결과 더 정확한 질문을 통해 알고리즘이 작동하고 더 정확한 결과를 생성하�� 데 도움이 됩니다.

Terry: 기사 요약이나 팟캐스트 녹취록 정리 같은 작업에 생성 AI갶� 매우 효과적이라�� 것을 알았습니다. 일상 업무의 많은 부분을 간소화해 주죠. 또한 번역과 언어 이해의 민주화를 위한 잠재력도 매우 매력적입니다.

Jürgen: 원래 화자의 음성으로 특정 언어로 된 팟캐스트를 다른 언어로 자동 재현할 수 있다�� 사실은 놀라운 일입니다. 이�� 정보를 세계화할 뿐 아니라 접근성도 향상시킵니다. 사용자 상호작용을 기반으로 질문을 구체화하고 다양한 방언이나 언어 유형을 이해�꘵� 데 도움이 되므로 더 많은 사람이 이 분야에 참여할 수 있습니다.

Terry: 생성 AI 모델이 어떻게 작동하��지 더 자세히 설명해 주실 수 있나요?

Jürgen: 첫 번째 단계�� 광범위하고 다양한 데이터 세트의 수집입니다. 이�� 공개 또�� �ѫ��니스 소스에서 갶�져올 수 있으며, 고객 경험이나 독점 데이터도 포함될 수 있습니다. 모델은 이 데이터에 대한 학습을 통해 데이터를 처리하고 새로운 인사이트를 추출할 수 있습니다.

예를 들어 텍스트를 입력하면 이를 팟캐스트 구조왶� 같은 다른 유사한 데이터왶� 비교��니다. 다양한 모델을 비교, 결합함으로써 새로운 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이 예에서�� 질문 내용과 다른 팟캐스트의 경험을 바탕으로 새로운 팟캐스트를 만들 수 있습니다. 시스템은 다양한 정보를 수신할수록 최상의 결과물을 비교, 결합, 생성할 수 있으므로 그 기능이 향상됩니다.

왜 지금 생성 AI인갶�?

Terry: 이 모델에 입력되�� 데이터갶� 관련성이 높고 양질의 데이터인지 확인하�� 것이 중요��니다. 현재 생성 AI갶� 주목을 받고 있�� 이유�� 무엇이라고 생각하시나요?

Jürgen: 과학 분야를 넘어 광범위한 적용 갶�능성에 대한 관심을 불러일으킨 챗GPT 첫 버전의 영향력 때문이라고 생각��니다. 이후 많은 기술이 등장했죠. �鶹ԭ���� 언제나 기술을 수용하고 적용하�� 기업이지만, 무엇보다 �ѫ��니스 프로세스의 맥락에서, 즉 우리의 목적에 맞게 기술을 적용��니다.

우리�� ERP왶� 같은 시스템에 대한 접근성 향상을 목표로 ��니다. 대형 컴퓨터에서 보다 소형 컴퓨터로, 이후 클라이언트-서버로 전환하면서 이러한 접근성이 크게 향상되었습니다. �鶹ԭ��갶� 이러한 기술을 모두 발명한 것은 아니지만 우리�� 이를 �ѫ��니스 ���로세스에 성공적으로 통합했습니다. �鶹ԭ���� 이러한 기술의 갶�치를 보여주었지만 이제�� 거대언어모델과 생성 AI 기능의 구현에 중점을 두고 있습니다. 검증된 적용사례를 보유하고 있으며 실질적인 갶�치를 제공하므로 활용하기에 적절한 시기입니다.

그러나 구현 시점에 관련 비용을 신중하게 고려해야 ��니다. 우리갶� 짶�원하�� 프로세스갶� 투자 갶�치갶� 있��지 확인해야 ��니다. 또한 이러한 모든 기술이 동일한 성능을 발휘하거나 동일한 품질을 제공하�� 것은 아니라�� 점을 이해�꘵� 것도 중요��니다. 이것이 바로 우리갶� 거대언어모델과 생성 AI 기능을 기술 아키텍처인 ‘�ѫ��니스 기술 플랫폼(�鶹ԭ�� BTP)’에 통합�꘵� 이유입니다.

Part 2. �鶹ԭ�� S/4HANA 및 �鶹ԭ�� BTP의 AI 애플리케이션

�鶹ԭ�� �ѫ��니스 ���로세스에 AI 적용

Jürgen: 우리의 목표�� 갶�능한 많은 �ѫ��니스 문제에 대한 솔루션 제공입니다. 거대언어모델은 �鶹ԭ��의 아키텍처를 통해 고객에게 제공되며 �鶹ԭ��의 소프트웨어를 통해 상용화됩니다.

많은 고객이 AI, 특히 생성 AI를 찾고 있습니다. 그러나 우리 접근 방식의 독특한 측면은 다양성, 많은 기능을 활용할 수 있�� 능력, 기술 및 �ѫ��니스 아키텍처 내에서의 통합 등입니다. 이것이 우리갶� 지향하�� 방향이며, 이를 위해서�� 상당한 투자갶� 필요��니다.

Terry: 요약하자면, 우리�� 생성 AI를 일반적인 목적으로 만들려고 노력하�� 대신 �鶹ԭ��갶� 갶�장 잘 이해�꘵� �ѫ��니스 ���로세스에 최대�� 밶�접하게 통합�꘵� 것을 목표로 ��니다.

연관성, 신뢰성, 책임감 있�� �鶹ԭ��의 �ѫ��니스 AI

Terry: 우리�� AI갶� �鶹ԭ�� 내에서 책임감 있고 신뢰성과 연관성이 있��지 확인하�� 방법에 댶��� 이야기했습니다. AI갶� 연관성이 있다�� 말이 무슨 뜻인지 자세히 설명해주실 수 있나요?

Jürgen: 연관성은 AI갶� �ѫ��니스 프로세스의 맥락에서 필요하며 고객에게 갶�치를 제공해야 함을 의미��니다. AI의 갶�치�� �ѫ��니스 ���로세스에 미치�� 영향에 따라 결정됩니다. 각 고객은 프로세스 기간, 품질, 반복 갶�능성, AI로 개선할 수 있�� 사용자 기술 부족, AI를 통해 제공되�� 정보갶� 프로세스 실행에 미치�� 영향 등의 요소를 기반으로 AI의 연관성을 평갶���니다.

Terry: 당연히 �鶹ԭ��의 �ѫ��니스 AI�� 신뢰성이 매우 중요��니다. 과거 AI 모델이 부정확하거나 오래된 정보를 제공하�� 사례갶� 있었습니다. �鶹ԭ��의 생성 AI에 대한 접근 방식은 어떻게 신뢰할 수 있�� 결과왶� 교육 모델을 보장합니까?

Jürgen: 실제로 신뢰성은 매우 중요��니다. 결과값의 품질은 주로 데이터 입력값에 따라 달라집니다. 데이터갶� 매우 이질적이라면 계정 매칭 같은 일부 알고리즘에 적합하지 않을 수 있습니다. 이로 인해 이상값을 캡처할 수 없게 될 수 있습니다. 따라서 데이터의 모양, 필요한 데이터의 양, 품질 신호의 위치를 ​​이해�꘵� 것이 중요��니다. 특정 조직 또�� 조직의 일부에 갶�장 적합한 데이터를 선택하려고 노력하세요. 이�� 시스템에서 특정 분석의 발생을 갶�장 잘 반영��니다.

결과갶� 특정 방향으로 어떻게 왜 움직이고 있��지 설명하�� 것이 중요��니다. 더 많이 사용할수록 시스템에 대한 자신감과 신뢰도갶� 높아집니다. 고객에게 결과를 설명하고 데이터 처리 방법에 대한 신뢰왶� 이해를 구축하�� 메커니즘이 필요��니다.

Terry: 물론이죠. 모델이 말하�� 내용을 기반으로 결정을 내리려면 모델을 신뢰해야 ��니다. 이�� 데이터갶� 사람에서 나온 것인지, AI에서 나온 것인지에 괶�계없이 적용됩니다. 이제 책임에 관한 부분으로 넘어갑니다. 저�� 이 점이 �鶹ԭ��의 큰 차별화 요소라고 믿습니다. AI에 대한 책임을 보장하고 고객 및 파트너왶�의 신뢰를 구축하�� 일이죠. 책임감의 의미에 댶��� 자세히 설명해 주시겠어요?

Jürgen: 저희 입장에서 책임은 데이터 보안을 보장하�� 일입니다. 지적 재산을 외부왶� 공유하고 싶지 않은데, 많은 거대언어모델이 외부 클라우드에 있습니다. 우리�� 소스 데이터에 대한 접근을 제공하지 않고도 이러한 모델에서 사용할 수 있�� 방식으로 데이터를 변환, 암호화, 정리해야 ��니다. 물론 큰 작업이지만, 우리�� 여기에 전념하고 있습니다. 때로�� 보안을 보장하기 위해 이러한 모델 중 일부를 자체 환경에 배포해야 하�� 경우도 있습니다. 또한 책임은 우리갶� 제공하�� 적용사례갶� 윤리적으로 건전함을 의미��니다.

현재 �鶹ԭ�� S/4HANA에서 이용 갶�능한 AI 적용사례

Terry: 실용적인 측면에 댶��� 논의해 보겠습니다. 현재 �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud에서 어떤 AI 기능을 사용할 수 있나요?

Jürgen: 현재 �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud�� AI 기술을 기반으로 25개 이상의 적용사례를 제공��니다. 이들 중 다수�� �鶹ԭ�� BTP를 기반으로 구축되었습니다. 우리의 전략은 이 아키텍처 내의 솔루션에 초점을 맞추�� 것입니다. 예를 들어, 미결채권과 입금내역 자동 매칭, 사기(부정행위) 탐지, 비정형 데이터에서 판매 주문 정보 자동 도출 등의 기능을 제공��니다. 정형화되지 않은 문서의 구조적 요소를 자동으로 식별할 수 있�� 생성 AI로 이들 기능을 개선하고 있습니다. 우리�� 이러한 알고리즘을 최대�� 활용해 지속적으로 서비스를 개선하고 있습니다.

�鶹ԭ��의 AI에서 �鶹ԭ�� BTP의 역할

Terry: �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud에서 AI 기반 �鶹ԭ�� BTP의 역할에 댶��� 자세히 설명해 주시겠어요?

Jürgen: 물론이죠. �鶹ԭ�� BTP�� �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud의 모든 AI 및 생성 AI 기반을 포함하며 기술 확장을 위한 표준 환경입니다. 여기에서 알고리즘을 처리하고 우리갶� 보유한 AI 모델과 보유하지 않은 AI 모델을 모두 통합��니다. �ѫ��니스 애플리케이션과 �鶹ԭ�� BTP 간의 이러한 연결을 통해 �ѫ��니스 데이터 및 라이프사이클 관리를 �鶹ԭ�� BTP의 기술 구조왶� 결합하�� 지능형 시나리오를 관리할 수 있습니다. 이�� 우리갶� 다른 모든 모델을 처리하�� 경로이기도 ��니다.

향후 계획

Terry:�� 유르겐, 셍상 AI갶� 집중하고 있거나 개발팀이 현재 작업 중인 주요 주제에 댶��� 논의해 주실 수 있나요?

Jürgen:�� 우리�� 다양한 적용사례를 고려하고 개발하고 있으며 2024�Ƅ 상반기를 목표로 일부 사례�� 이미 개발 중입니다. ��대표적인 사례로 생성 AI 디지털 비서인 쥴(�鶹ԭ�� Joule)이 있습니다. 쥴은 �鶹ԭ�� 독점 데이터, 프로세스 흐름 및 애플리케이션을 기반으로, 사용자갶� 온보딩하려�� 기능에 대한 새로운 데이터를 수집하거나 마스터 데이터 확장 또�� 새로운 판매 주문 같은 작업을 실행하도록 안내하�� 데 도움이 될 수 있습니다.

다음으로 커뮤니케이션 인텔리전스�� 우리 로드맵의 핵심 영역입니다. 이�� 잠재적인 독촉 사례 관리왶� 같은 의사 결정 프로세스를 실행하고 감정 분석, 작업 우선순위 지정, 고객 상호작용, 통화내용 스크립트 생성, 기타 지침 등을 통합할 수 있�� 일반적인 적용사례입니다. 고객 정보 수집, 이를 통해 취할 조치 결정, 의사결정 수립, 프로세스 생성, 기능 탐색 및 실행 등 추천하�� 방법으로 작업을 완료하�� 데 도움이 됩니다.

현재 ‘물어보기(Just Ask)’라고 명명된 기능은 언어나 용어에 괶�계없이 최종 사용자에게 적합한 보고서왶� KPI를 찾고 실행하�� 데 도움이 되�� 자연어 상호작용 도구입니다. 이를 통해 필요한 데이터왶� 정보에 액세스할 수 있습니다.

우리�� 시그나비오(Signavio)갶� 프로세스 분석 및 프로세스 마이닝을 실행할 뿐 아니라 프로세스 개선을 위한 시스템 추천사항을 제출하도록 하�� 것을 목표로 하고 있습니다. 우리�� 또한 코드 생성 작업도 진행 중입니다. 수백만 줄의 ABAP 코드를 작성해 본 경험으로 우리�� 코드 작성 규칙과 방법을 이해��니다. 따라서 새로운 코드를 생성해야 하�� 경우 요구사항에 따라 템플릿을 사용하거나 거의 완전한 ABAP 프로그램을 사용하�� 것이 좋습니다.

Terry: 네, 코드 생성은 우리갶� 탐구하고 있�� 흥미로운 영역입니다. 특히 BTP 측면의 구축에 있어서 말이죠. 이�� 개발자 커뮤니티에 큰 도움이 될 수 있습니다. 유르겐, �鶹ԭ��의 AI 진행 상황에 대한 인사이트를 공유해 주셔서 고맙습니다. 앞으로 어떻게 발전하��지 확인하고 고객을 위한 새로운 제품에 댶��� 다시 논의하기를 고대하겠습니다.

글쓴이 소개

장아름(Areum Jang) | �鶹ԭ�� Korea Presales 조직의 �鶹ԭ�� S/4HANA 구매관리 전문갶�

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2023�Ƅ 11월 2일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ���� 2일 �鶹ԭ�� 테크에드(�鶹ԭ�� TechEd) 컨퍼런스에서 AI 시대의 모든 개발자갶� �ѫ��니스를 더욱 강화할 수 있도록 돕�� 다양한 ˳�신을 공개했다. �鶹ԭ���� 이날 생성˳� AI 애플리케이션 개발 및 벡터 데이터베이스 기능 붶�문 ˳�신을 소개했다.

위르겐 뮐러(Juergen Mueller) �鶹ԭ�� 최고기술책임자�� ‵Ә���날의 역동적인 기술과 �ѫ��니스 환경은 모든 개발자갶� AI 개발자로 거듭나야 함을 의미한다”며 “AI갶� 탑재된 프로코드(pro-code) 도구부터 �鶹ԭ�� �ѫ��니스 테크놀로지 플랫폼(�鶹ԭ�� BTP) 기반 생성 AI 확장 프로그램 및 애플리케이션 생성 갶�능한 올인원까지, �鶹ԭ��갶� 올해 테크에드에서 선보이�� ˳�신들은 AI 분야 혁명을 주도하�� 개발자를 짶�원하고 �ѫ��니스 운영 방식을 ˳�신하�� 데 필요한 리소스를 제공한다”고 말했다.

심플한 끌어서 놓기 방식으로 앱을 개발하고, 프로세스를 자동화하며, �ѫ��니스 사이트를 디자인하세요.

기업이 생성 AI로 �ѫ��니스 갶�치를 창출하�� 과정에서 전문 개발자왶� 일반인 개발자 간의 효과적인 ˳�업은 필수적이다. �鶹ԭ���� 2022�Ƅ �鶹ԭ�� 테크에드에서 공개했던 로코드 �鶹ԭ�� 빌드(�鶹ԭ�� Build) 솔루션을 적용해 �ѫ��니스 전문갶�왶�의 ˳�업을 간소화하�� �鶹ԭ�� 빌드 코드(�鶹ԭ�� Build Code) 솔루션을 춵Ӌ�한다.

�鶹ԭ�� 애플리케이션과 �鶹ԭ�� 생태계를 위해 구축된 �鶹ԭ�� 빌드 코드�� 개발자를 위한 AI 기반 생산성 도구를 제공하며, 자바 및 자바스크립트 개발에 최적화되어 있다. 또한 �鶹ԭ�� 빌드 코드�� �ѫ��니스를 이해�꘵� �鶹ԭ��의 차세댶� AI 코파일럿 쥴(Joule)의 역량을 기반으로 데이터 모델, 애플리케이션 로직 및 테스트 스크립트 작성을 위한 코드 생성 기능 등을 내장해 생산성을 더욱 향상시킨다.

고품질 데이터�� 훌륭한 AI의 기반이며, �鶹ԭ�� HANA 클라우드(�鶹ԭ�� HANA Cloud)�� 추갶� 비용 없이 멀티모델 제품에 새로운 벡터 데이터베이스 기능을 추갶�하여 지속적으로 데이터 분야를 ˳�신한다. 벡터 데이터 저장소�� 텍스트, 이미지 또�� 오디오왶� 같은 비정형 데이터를 관리해 AI 모델에 장기 메모리 및 향상된 맥락을 제공한다. 이를 통해 유사한 객체를 쉽고 빠르게 검색할 수 있다.

생성 AI, 업무 방식의 일대 ˳�신������특집 기사

갶� 업종을 불문하고 파괴적 �ѫ��니스 ˳�신을 초래하고 있습니다. 고용주�� 직원이 AI를 효과적으로 활용할 직무 능력을 확보하도록 도왶�야 할 뿐 아니라 기계갶� 대신할 수 없�� 비판적 사고, 창의적 사고 등의 직무기술도 배양해야 ��니다.

예를 들어 사용자�� 계약서의 언어를 기반으로 공급업체를 검색, 결제 내역을 검토하고 개별 주문을 추적할 수 있다. 이러한 강력한 신규 벡터 데이터베이스 기능은 거대언어모델(LLM)과 조직의 미션 크리티컬한 데이터 간의 상호 작용을 향상시킨다. ���鶹ԭ�� 개발자�� 환각을 최소화하기 위해 산업별 고객 데이터를 사용하여 안전한 비공개 프레임워크 내에서 완전히 새로운 수준의 데이터 인사이트를 제공하�� 데 앞장서고 있다.

개발자갶� �鶹ԭ�� BTP에서 AI 및 생성 AI 기반 확장과 애플리케이션을 생성할 수 있�� 새로운 올인원 AI 파운데이션 온 �鶹ԭ�� BTP(AI Foundation on �鶹ԭ�� BTP)�� 개발자의 영향력과 효율성을 높이�� 데 도움이 될 것이다. AI 파운데이션은 즉시 사용갶�능한AI 서비스, 최상급 거대언어모델에 대한 접근성, 벡터 데이터베이스 기능, AI런타임 및 라이프사이클 관리 등 개발자갶� �鶹ԭ�� BTP에서 �ѫ��니스용 AI 도구를 만드�� 데 필요한 모든 것을 올인원으로 제공한다.

기술 ˳�신의 빠른 속도로 인해 숙련된 개발자에 대한 전 세계적인 수요갶� 증갶�했으며, �鶹ԭ���� 이에 발맞춰 교육 기회를 확대하고 있다. �鶹ԭ���� 2025�Ƅ까지 200만 명의 전문갶�를 육성하고 이미 제공되�� 무료 AI 교육 콘텐츠를 보완하기 위해 노력 중이다. 그 일환으로 프로그래밍 언어인 ABAP 클라우드 개발 모델을 사용하�� 백엔드 개발자를 위한 및 무료 학습 리소스를 춵Ӌ�했다.

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지속갶�능한 지능형 기업은 민첩하고 통합된 업무 프로세스 내에 고급 기술과 선진사례를 지속적으로 적용하�� 기업을 말��니다.����복탄력성,��수익성,��짶�속갶ĵ�성��역량 강화에 도움이 되�� �鶹ԭ�� 솔루션으로 최상의 기업 운영을 실현하세요.

에서 �鶹ԭ�� BTP 및 �鶹ԭ�� S/4HANA의 ABAP 개발 도구를 다루�� 신규 학습 리소스를 활용할 수 있다. 이�� 민첩하고 클라우드를 준수하�� �ѫ��니스 ˳�신을 위해 설계되었으며, 개발자에게 �鶹ԭ��의 클린 코어 전략에 부합하�� 클라우드 짶�원 확장 기능을 구축할 수 있�� 기술을 제공한다.

�鶹ԭ���� 미 스탠포드대 인간중심 인공짶ĵ� 연구소(Stanford HAI) 기업 제휴 프로그램에 합류했다. �鶹ԭ�� 연구원 및 엔지니어�� 스탠포드 학계 공동체왶� 함께 생성 AI를 �ѫ��니스에 적용할 수 있도록 ˳�력할 예정이다.

보다 자세한 2023�Ƅ �鶹ԭ�� TechEd 발표 내용은 에서 확인할 수 있다.

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�鶹ԭ��에��댶���

�鶹ԭ��의 전략은 모든 기업이��으로 운영될 수 있도록 짶�원하�� 것이다. �鶹ԭ���� 기업용 애플리케이션 소프트웨어 시장의 선두주자로서 규모왶� 업종에 괶�계 없이 모든 기업이 최고로 운영될 수 있도록 짶�원하고 있다. 전 세계 거래의 87%갶� �鶹ԭ��^®��시스템을 통해 처리된다. �鶹ԭ��의��,��, 고급����기술은 고객의 �ѫ��니스를 지능형 기업으로 전환하도록 짶�원한다.

�鶹ԭ���� 사람과 조직에 깊은 �ѫ��니스 인사이트를 제공하고 경쟁 우위를 유지하도록 짶�원하�� ˳�업을 촉진한다. �鶹ԭ���� 기업이 소프트웨어를 중단 없이 원하�� 방식으로 사용할 수 있도록 기술을 단순화한다. �鶹ԭ��의 엔드투엔드 애플리케이션 및 서비스 제품군을 통해 전 세계 25개 업종의 기업 및 공공 고객이 수익성 있게 운영하고, 지속적으로 바뀌�� 상황에 적응하며, 변화를 이끌어내고 있다.

�鶹ԭ���� 고객, 파트너, 직원 및 업계 선구자로 구성된 글로벌 네트워크를 통해 세계갶� 더 잘 운영되고 사람들의 삶을 개선할 수 있도록 짶�원한다. 보다 자세한 정보����에서 확인할 수 있다.

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• �鶹ԭ�� 코리아, ��나읶�행과 �鶹ԭ�� BTP 기반 애플리케이션 개발 및 구축에 ˳�력
• 잠재 성장 갶�능성 및 사업 기회 발굴��과 동시에 이를 실행, 확대 위한 �����˳�력 괶�계 구축

2023�Ƅ 9월 19일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ�� 코리아(대표이사 신은영)�� ㈜하나은행(은행장 이승열)과 ‘솔루션 구축 및 금융 사업 ˳�력을 위한 전략적 업무협약’을 체결했다고 19일 밝혔다. 18일 중구 하나은행 본점에서 진행된 MOU 체결식에�� 신은영 �鶹ԭ�� 코리아 대표이사 및 성영수 하나은행 부행장 등 괶�계자들이 참석해 향후 ˳�력 방안을 논의했다.

양사�� 이번 업무협약을 통해 잠재적 성장 갶�능성 및 사업 기회를 발굴��과 동시에 이를 실행, 확대하기 위한 �����˳�력 괶�계를 구축할 계획이다. 기존 고객사 및 잠재 고객사를 대상으로 새로운 사업 기회를 모색하고 이를 통해 해당 고객사의 경쟁력 강화에 선도적 역할을 할 수 있도록 상호 ˳�력한다. 특히, 기반의 하나은행 뱅킹 애플리케이션을 개발, 양사의 전문성과 솔루션을 적극 활용할 예정이다.

단일 통합 환경에서 데이터 및 분석, 인공짶ĵ�, 애플리케이션 개발, 자동화 및 통합을 모두 제공하�� 기술 플랫폼입니다. 기능부서간 ˳�신을 갶�속화해 �ѫ��니스 잠재력을 실현할 방안을 확인하세요.

양사�� ▲ 이용 및 클라우드 전환 고객사 대상 �鶹ԭ�� BTP 기반의 하나은행 뱅킹 애플리케이션 도입 ▲해외 진출 및 사업 확대를 모색하�� 고객 대상 하나은행의 호스트투호스트(H2H) 자금관리 및 등 서비스 기반 글로벌 금융 사업 ▲하나은행 무역금융 및 네트워크를 활용한 공급망 금융 사업 등에서 �����˳�력한다. 또한, 디지털 기반의 ˳�신 문화를 확산하고 성공사례 확보를 위해 온라인 및 오프라인에서 공동으로 네트워크 활동 및 영업을 진행할 예정이다.

“대기업과 중견기업들이 갶�장 많이 이용하�� �鶹ԭ�� ERP갶� 클라우드로 전환되면서 중소기업들도 �鶹ԭ��의 우수한 솔루션을 많이 활용하게 될 것으로 예상된다. 하나은행은 세계적인 ERP 기업인 �鶹ԭ��왶� ˳�력하여 클라우드 기반의 뱅킹 솔루션과 글로벌 공급망 금융 서비스를 선도해 나갶�겠다.”

하나은행 기업그룹 성영수 부행장

지금 �鶹ԭ��의 일부인 Taulia의 운전자본 관리 솔루션으로 운전 자본을 확보해 재무 공급망을 강화하고 리스크를 관리하세요.

‵Ә���날 은 전 산업에서 발생하고 있으며, 기업이 급변하�� 시장에서 생존하기 위한 필수적인 선택이다. �鶹ԭ�� 코리아�� ��나읶�행과의 ˳�력을 필두로 더욱 많은 기업들과 ˳�업함으로써 산업 전반의 디지털 ˳�신을 이끌어 나갈 수 있도록 짶�원을 아끼지 않겠다.”

신은영 �鶹ԭ�� 코리아 대표

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�鶹ԭ��에��댶���

�鶹ԭ��의 전략은 모든 기업이��으로 운영될 수 있도록 짶�원하�� 것이다. �鶹ԭ���� 기업용 애플리케이션 소프트웨어 시장의 선두주자로서 규모왶� 업종에 괶�계 없이 모든 기업이 최고로 운영될 수 있도록 짶�원하고 있다. 전 세계 거래의 87%갶� �鶹ԭ��^®��시스템을 통해 처리된다. �鶹ԭ��의��,��, 고급����기술은 고객의 �ѫ��니스를 지능형 기업으로 전환하도록 짶�원한다.

�鶹ԭ���� 사람과 조직에 깊은 �ѫ��니스 인사이트를 제공하고 경쟁 우위를 유지하도록 짶�원하�� ˳�업을 촉진한다. �鶹ԭ���� 기업이 소프트웨어를 중단 없이 원하�� 방식으로 사용할 수 있도록 기술을 단순화한다. �鶹ԭ��의 엔드투엔드 애플리케이션 및 서비스 제품군을 통해 전 세계 25개 업종의 기업 및 공공 고객이 수익성 있게 운영하고, 지속적으로 바뀌�� 상황에 적응하며, 변화를 이끌어내고 있다.

�鶹ԭ���� 고객, 파트너, 직원 및 업계 선구자로 구성된 글로벌 네트워크를 통해 세계갶� 더 잘 운영되고 사람들의 삶을 개선할 수 있도록 짶�원한다. 보다 자세한 정보����에서 확인할 수 있다.

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지난 주 강남의 대형 호텔에서 진행된 �鶹ԭ�� NOW Korea 행사에서 독일 본사의 제품 개발 총괄 3인방과 함께 신은영 사장이 진행한 기조연설을 소개��니다. 지속갶�능한 지능형 기업의 미래를 준비하기 위한 , 클라우드 전환 전략을 확인하세요.

글쓴이: 박범순(Adam Park)

�鶹ԭ��의 미션은 모든 기업이 지속갶�능한 지능형 기업으로 전환하도록 하�� 데 있습니다. 고객의 빠른 갶�치 실현이 중요��니다. 지난 50�Ƅ간 �鶹ԭ���� 고객이 요구하�� 갶�치를 제공하�� 솔루션을 제공해 왔습니다. 이제 고객의 ˳�신을 짶�원하기 위한 중심에�� 갶� 있고, 그 기반이 되�� 이 있습니다.

이제 독일에서 오신 제품 개발 전문갶�들을 모시고 �鶹ԭ��의 제품 전략과 고객 사례, 미래 대비 전략까지 살펴보도록 하겠습니다.

루돌프 호이스(Rudolf Hois) 클라우드 ERP 제품 개발 총괄

한국이 워낙 ˳�신적인 국갶�이기에 이번 행사에 참여할 수 있다�� 게 매우 좋은 기회라고 봤습니다. 그래서 기꺼이 참여하기로 했고 앞으로도 자주 방문할 계획입니다.

클라우드 ERP갶� 전체 솔루션 포트폴리오의 중심에 있습니다. 바로 �ѫ��니스 코어갶� 되�� 시스템이죠. �ѫ��니스 프로세스의 진화 방향을 내다보고 를 짶�원하기 위해 고민 중입니다.

지능형 시스템을 통해 예외상황 중심으로 직원들이 개입하도록 하고 나머지�� AI로 를 실현하죠. 또한 ˳�업을 짶�원��니다. 최종 사용자 ˳�업은 물론 기업간(B2B) ˳�업도 짶�원하죠. 를 통해 종단간(E2E) 프로세스왶� 갶�시성을 짶�원��니다. �ƹ색원장을 통합해 거래 차원의 탄소회계를 짶�원하며 온실갶�스 배출량 기록에서 보고�� 물론 조치까지 취할 수 있도록 짶�속갶ĵ�경영을 짶�원��니다.

이 모두를 클라우드 ERP를 통해서 하면 좋은 이유�� 바로 달성하고자 하�� �ѫ��니스 성과 때문입니다. 전통적인 온프레미스 ERP�� 8�Ƅ마다 업그레이드를 하곤 했��데 지금은 턱 없이 부족��니다. 보다 자주 ˳�신이 일어나야 하죠.

클라우드의 유리한 속성은 바로 응집성(일관성), 통합성, 동일한 경험, 보안 등이 있죠. 변화된 환경에 대응할 수 있도록 모듈형 접근을 하면서도 사용하�� 입장에서�� 종단간 통합 플랫폼으로 여겨질 것입니다.

생성 AI 기술이 고객에게 어떤 �ѫ��니스 효과를 줄 수 있나?

젶�희�� 시나리오를 만들고 적용사례를 개발하기 때문에 AI를 �ѫ��니스에 적용할 방안을 상세히 짶�원��니다. 자동완성 기능부터 인사 관련 채용 후보자 짶�원 기능이 �鶹ԭ�� 사파이어(�鶹ԭ�� Sapphire)에서 소개 되었죠

AI를 적용한 ˳�신의 초점은 바로 자동화입니다. 물류관리왶� 관련해 전표 스캔, 광학문자판독 (OCR) 기능을 통한 텍스트 자동 입력 등을 짶�원하죠. 독일 자동차 회사의 경우 1인당 3천 시간을 단축할 수 있다고 ��니다. 1�Ƅ이면 수백만 시간의 절감을 낳을 수 있죠.

RISE with �鶹ԭ�� 오퍼링을 어떤 기업들이 이용 중인갶�?

중소중견기업 외에도 대기업도 사용 중입니다. 작�Ƅ에�� 사상 처음으로 클라우드 고객이 온프레미스 고객을 넘어섰습니다.

중소기업 외에도 BMW 같은 완성차 OEM 회사에서도 �鶹ԭ��왶� 함께 클라우드 시스템을 도입해 공급망, 제조, 재무, 구매 등을 ˳�신한다고 발표했습니다. BMW�� 프라이빗 클라우드 환경에서 디지털 ˳�신을 추진 중입니다.

군터 로더멜(Gunter Rothemel) 짶�속갶ĵ�성 솔루션 개발 총괄

생성 AI 못지 않게 짶�속갶ĵ�성과 ESG 경영이 고객과의 대화에서 큰 화두입니다. 그 이유�� 자명��니다. 짶�속갶ĵ�성이 이제�� 사업운영을 위한 면허 같은 역할을 ��니다. 많은 고객이 상당히 야심찬 목표를 발표한 만큼 짶�속갶ĵ�성은 매우 중요��니다.

젶�희�� 의 R(자원)을 탄소까지 포함하도록 재정의하고 있습니다. 짶�속갶ĵ�성을 일상 업무에 반영하자�� 것이죠. �鶹ԭ���� 짶�속갶ĵ�성이 �ѫ��니스 ���로세스에 스며들도록 내장��니다.

짶�속갶ĵ�성의 큰 과제�� 바로 데이터입니다. 정확한 데이터의 기록이 중요��니다. 이를 토대로 규제 당국에 보고할 수 있죠. 또한 변화를 추진하기 위한 실천과 조치갶� 필요��니다. 그래서 기록(��𳦴ǰ���), 보고(����ǰ���), 조치(������)갶� 중요하죠.

젶�희�� 과 , 등 3대 중점 분야에 덧붙여 등 네 갶�지 영역을 짶�원하며 �鶹ԭ�� BTP 플랫폼을 통해 통합, 확장하도록 돕습니다.

�ƹ색원장과 거래 차원의 탄소회계

기후행동과 탄소 배출량 관리, 온실갶�스 관리갶� 중요하죠. 탄소회계를 투명하게 관리해야 ��니다. 재무회계 원칙과 동일한 수준의 탄소회계갶� 중요��니다. 기존 규제왶� 새로운 규제갶� 속속 나오고 있습니다. 탄소배출량에 대한 투명성을 요구하죠. 국갶�간 거래에 대한 규제도 적용될 전망입니다.

공급망 전반에 걸쳐 탄소 배출량을 관리해야 하고 거래 차원의 배출량 관리갶� 필요��니다. 과도기를 거쳐 이제�� 평균값 대신 실적값을 중심으로 탄소회계를 관리해야 ��니다.

짶�속갶ĵ�성 여정, 어떻게 시작해야 하나?

짶�속갶ĵ�성 발자국 관리갶� 중요��니다. ERP 데이터인 자재 흐름을 활용하고 에너지 흐름이라�� 새로운 유형의 데이터도 짶�원��니다.

탈탄소화�� 한 기업만의 노력으로�� 불갶�능��니다. 따라서 짶�속갶ĵ�성을 위해서�� 데이터 교환이 필요��니다. �鶹ԭ�� 사파이어 행사에서 발표된 중요한 솔루션이 바로 짶�속갶ĵ�성 데이터 교환입니다. �ѫ��니스 네트워크를 연결하면 자재, 배송 정보 뿐 아니라 탄소 발자국 정보까지 교환할 수 있습니다.

������에서�� 솔루션이 중심이 되어 재무회계, 물류, 조달 등의 분야에서도 탄소 데이터를 활용할 수 있습니다. �ƹ색원장과도 연계되어 거래 차원의 탄소회계갶� 갶�능��니다. 모듈화를 통해 필요한 역량을 적용할 수 있죠. 예컨대 환경보건안전(EHS)과도 데이터 교환이 갶�능��니다.

요 바일바흐(Jo Weilbach) �鶹ԭ�� �ѫ��니스 기술 플랫폼 개발 총괄

이번이 첫 한국 방문입니다. 젶�희�� 고객이 지속갶�능한 지능형 기업 전환을 돕습니다. 각 요소갶� 중요하지만 이를 하나로 연결하면 경험 개선은 물론 ˳�신의 기반이 됩니다. �鶹ԭ�� 포트폴리오로 전 세계 거의 모든 대기업을 짶�원��니다.

채용-퇴직(R2R), 소싱-지급(S2P), 디자인-운영(D2O), 리드-결제(L2C) 등 4대 핵심 프로세스를 짶�원하기 때문에 바로 이용하실 수 있습니다. �鶹ԭ�� BTP를 통해 통합 장벽을 낮출 수 있죠. 보다 스마트하고 빠르게 써드파티 솔루션까지 통합할 수 있습니다. 지속갶�능한 지능형 기업의 토대갶� 되�� 플랫폼이 바로 �鶹ԭ�� BTP입니다. 개발, 통합, 자동화, 확장은 물론 AI 적용까지 갶�능��니다. 전 세계 주요 기업이 이용 중이죠.

실제 고객이 �鶹ԭ�� BTP 역량으로 기회를 활용하�� 사례

현업과 IT를 한 데 묶�� 역량이 바로 �鶹ԭ�� 빌드입니다. �� 프로세스 자동화, 로코드/노코드 앱 개발, �ѫ��니스 사이트 구축 등을 짶�원��니다. 그 중에서 빌드 Apps�� 노코드 개발 역량입니다.

통합을 위한 은 프로세스 통합은 물론 이벤트 중심의 통합(이벤트 메시), API 관리를 짶�원��니다. 도요타왶� 렉서스 브랜드의 통합을 위해 �鶹ԭ�� BTP 서비스를 활용해 단일 통합 IT 환경을 구축해 개발 비용은 50%, 기간은 30% 줄였습니다.

하키�� 격렬한 경기인 만큼 시시각각 대량의 데이터갶� 생성됩니다. NHL은 이 데이터를 활용해 �鶹ԭ�� BTP로 고객 경험을 개선하고 ˳�신을 추진 중입니다.

클린 코어�� 무엇이며 어떤 장점이 있나?

많은 기업이 클린 코어에 관심을 보입니다. 클린 코어�� 미래를 대하�� 자세이자 마인드세트입니다. 현대적인 접근이죠. 안전하고 지속적인 업그레이드를 위한 빠른 방안이며 ˳�신을 보다 빨리 적용하고 TCO도 낮춥니다. 클라우드 여정에 필요한 기본 전략이 바로 클린 코어입니다.

BTP 기반으로 AI의 강력한 활용이 갶�능해져

저희 AI�� �ѫ��니스의 전문성과 산업 역량을 활용��니다. �ѫ��니스를 위해 구축된 AI죠. �ѫ��니스 데이터로 훈련 받은 AI이며, 다양한 파트너 역량을 활용해 �鶹ԭ�� BTP를 통해 확장 기능도 만들 수 있습니다. 책임 있�� AI 구축을 지향��니다.

고객 짶�원 티켓을 만드�� 앱을 생성 AI로 별도 코딩 없이 개발할 수 있습니다. 아직 프로토타입이지만 원하�� 앱을 바로 만들 수 있죠.

�鶹ԭ�� BTP�� 지속갶�능한 지능형 기업의 기반이자 모든 �鶹ԭ�� 포트폴리오 솔루션의 토대입니다. 감사��니다.

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�ѫ��니스 전문성 제고를 위한 �鶹ԭ�� 빌드(�鶹ԭ�� Build) 춵Ӌ�

코세라(Coursera)왶� 파트너십 체결��고 차세댶� 개발자 역량 강화

2022�Ƅ 11월 16일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ���� �鶹ԭ�� 테크에드(�鶹ԭ�� TechEd) 컨퍼런스에서 �ѫ��니스 사용자의 전문 지식을 활용해 차세댶� �ѫ��니스 ˳�신을 주도할 강력한 신제품 춵Ӌ�를 발표했다. 이번에 공개된 기반의 �� �鶹ԭ��의 세계적인 엔터프라이즈 기술을 �ѫ��니스 사용자에게 제공하�� 이다.

�鶹ԭ�� 빌드�� �ѫ��니스 사용자갶� 보다 현명한 결정을 내리고 ˳�신을 신속하게 추진하�� 데 필요한 엔드투엔드 프로세스, 데이터 및 컨텍스트에 직접적이고 안전한 액세스를 제공한다. 또한, 최소한의 기술적 전문 지식을 갖춘 �ѫ��니스 사용자갶� 엔터프라이즈 애플리케이션을 개발 및 확장하고 하며 드래그앤드롭 방식으로 �ѫ��니스 사이트를 설계할 수 있도록 짶�원한다.

위르겐 뮬러(Juergen Mueller) �鶹ԭ�� 최고기술책임자(CTO) 겸 이사회 임원은 “�鶹ԭ�� 빌드�� 세계에서 갶�장 강력한 �ѫ��니스 애플리케이션과 �ѫ��니스 사용자의 전문 지식을 신속하게 활용하도록 설계된 플랫폼을 결합한다”며, “�鶹ԭ�� 빌드왶� 코세라왶�의 새로운 파트너십 및 포트폴리오 전반에 걸친 개선 사항 등 이번 행사에서 발표하�� 모든 ˳�신을 통해 고객은 변동적인 �ѫ��니스 환경 속에서 미래에 대비하고 기술 투자로부터 최대의 갶�치를 창출할 수 있다”고 말했다.

�鶹ԭ�� 빌드를 통해 �ѫ��니스 사용자�� �鶹ԭ�� BTP의 모든 기능과 �鶹ԭ��의 �ѫ��니스 애플리케이션 데이터를 손쉽게 이용할 수 있다. 사용자�� 외부 시스템으로 데이터를 이동하지 않고도 시스템을 쉽게 통합하고, 프로세스를 지능적으로 모니터링, 분석 및 자동화하며, ˳�신을 위한 애플리케이션을 구축할 수 있다. 또한, 솔루션과의 네이티브 통합을 통해 모든 ���로세스에 대한 심층적인 갶�시성도 확보할 수 있어, ˳�신 및 자동화 과정에서 효율성을 위해 집중이 필요한 분야를 파악할 수 있다.

4,000개 고객의 275,000개 이상의 프로세스 레퍼런스 포인트왶� 1,300개의 사례별 워크플로 및 자동화를 통해 사용자�� �鶹ԭ��의 기술에 내장된 모든 �ѫ��니스 전문 지식을 즉시 활용 갶�능하다. �鶹ԭ�� 빌드�� 非�鶹ԭ�� 시스템에서도 구동이 갶�능하다. 또한 사용자�� 새로운 �鶹ԭ�� 빌더스(�鶹ԭ�� Builders) 프로그램의 선진사례를 공유할 수 있�� 실습 세션 및 포럼을 통해 다양한 정보를 얻고 다른 사용자왶� 소통할 수 있다.

아르날 다야라트나(Arnal Dayaratna) IDC 소프트웨어 개발 담당 리서치 부사장은 “현대 디지털 솔루션에 대한 수요갶� 전문 개발자의 공급 능력보다 크다�� 점을 감안할 때, IDC�� �ѫ��니스 전문갶�들이 시급한 �ѫ��니스 문제를 해결하기 위한 디지털 솔루션 개발 이니셔티브에 점점 더 많이 참여할 것으로 예상하고 있다”며,

“IDC�� 향후 10�Ƅ 동안 전 세계적으로 1억 명 이상의 �ѫ��니스 전문갶�갶� 디지털 솔루션 개발에 참여할 것으로 예상하고 있다. �鶹ԭ�� 빌드의 로코드 개발 솔루션을 통해 �ѫ��니스 사용자�� 각자의 전문 지식을 활용해 규모에 맞�� 디지털 솔루션을 신속하게 구축할 수 있다”고 말했다.

�鶹ԭ�� 빌드�� 이미 효과를 입증하고 있다.

스펜서 쿡(Spencer Cook) ��경험관리 어드보케이트(XM Advocates) 총괄은 “�鶹ԭ�� 빌드 덕분에 고객에게 더 나은 경험을 쉽게 구축하면서 개발 비용을 90%까지 대폭 절감할 수 있었다”며, “고객의 만족도를 높일 수 있�� 고객 레퍼런스 프로그램을 개선하기 위한 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있었다”고 말했다.

모든 기업이 기술 기업이 되면서 �鶹ԭ���� 전문 개발자만이 제공할 수 있�� 기술과 인사이트에 대한 프리미엄이 높아지고 있음을 인지하고 있다. 이에 따라, �鶹ԭ���� 2025�Ƅ까지 전 세계 200만 명의 개발자를 하고 있다. �鶹ԭ���� ▲갶� 제공하�� 무료 학습을 3배 늘리고, ▲세계적인 학습 플랫폼 공급업체 코세라(Coursera)왶� ˳�력해 인재들이 �鶹ԭ�� 에코시스템 내에서 경력을 시작할 수 있도록 짶�원하고, ▲테크 업계에서 그 동안 상대적으로 기회갶� 없었고 잘 드러나지 않았던 인력을 위해 다양한 짶�원을 제공한다�� 방침이다.

제프 마지온칼다(Jeff Maggioncalda) 코세라 CEO�� “�鶹ԭ��갶� 오늘 코세라에서 전문갶� 인증 프로그램 신입 단계를 춵Ӌ�한 것을 매우 자랑스럽게 생각한다”며, “해당 코스�� 대학 학위나 관련 경험과 무관하게 다양한 배경을 갶�진 수강생이 수요갶� 많은 분야의 신입 사원으로 입사할 수 있도록 고안됐다. �鶹ԭ��왶� 파트너십을 맺어 취업연계 기술 및 경제적 기회에 대한 접근성을 높일 수 있어 영광”이라고 말했다.

해당 발표�� �鶹ԭ�� 고객과 파트너갶� 성공을 유지하�� 데 필요한 ˳�신을 지속적으로 추진할 수 있도록 짶�원하기 위해 �鶹ԭ�� 테크에드에서 댶�거 공개된 ˳�신의 일환이다. 이번 행사에서�� 상에서 생산성을 높이고 즉시 사용할 수 있�� 완전히 새로운 �ѫ��니스 애플리케이션용 네이티브 웹 엔트리 포인트부터 지능형 �鶹ԭ�� 애플리케이션, 및 전반에 걸친 ˳�신에 이르기까지 다양한 발표갶� 진행됐다.

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�鶹ԭ��에��댶���

�鶹ԭ��의 전략은 모든 기업이��으로 운영될 수 있도록 짶�원하�� 것이다. �鶹ԭ���� 기업용 애플리케이션 소프트웨어 시장의 선두주자로서 규모왶� 업종에 괶�계 없이 모든 기업이 최고로 운영될 수 있도록 짶�원하고 있다. 전 세계 거래의 87%갶� �鶹ԭ��^®��시스템을 통해 처리된다. �鶹ԭ��의��,��, 고급����기술은 고객의 �ѫ��니스를 지능형 기업으로 전환하도록 짶�원한다.

�鶹ԭ���� 사람과 조직에 깊은 �ѫ��니스 인사이트를 제공하고 경쟁 우위를 유지하도록 짶�원하�� ˳�업을 촉진한다. �鶹ԭ���� 기업이 소프트웨어를 중단 없이 원하�� 방식으로 사용할 수 있도록 기술을 단순화한다. �鶹ԭ��의 엔드투엔드 애플리케이션 및 서비스 제품군을 통해 전 세계 25개 업종의 기업 및 공공 고객이 수익성 있게 운영하고, 지속적으로 바뀌�� 상황에 적응하며, 변화를 이끌어내고 있다.

�鶹ԭ���� 고객, 파트너, 직원 및 업계 선구자로 구성된 글로벌 네트워크를 통해 세계갶� 더 잘 운영되고 사람들의 삶을 개선할 수 있도록 짶�원한다. 보다 자세한 정보����에서 확인할 수 있다.

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‘�鶹ԭ�� HR 커넥트 섵Ӛ� 2022’에서 �鶹ԭ�� 석세스팩터스 기반 신규 인사싵ӊ�템 구축사례 공유

2022�Ƅ 11월 9일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ�� 코리아(대표 신은영)�� 지난 8일 개최한 국내 기업 HR 및 IT 분야 임직원 대상 행사 ‘�鶹ԭ�� HR 커넥트 섵Ӛ� 2022’에서 �Ұ��ƹ십자(대표이사 허은철)이 클라우드 기반 미래짶�향적 인사싵ӊ�템을 성공적으로 구축했다고 9일 밝혔다.

�鶹ԭ�� 코리아�� , , 등을 바탕으로 올해 10월 �Ұ��ƹ십자의 효율적이고 효과적인 구축을 완료했다.

클라우드 기반 시스템으로 기존 HCM 연동과 기존 투자 보호

�鶹ԭ�� 코리아�申Ұ��ƹ십자의 �鶹ԭ�� 솔루션 도입 이유로 ▲기존 인사관리 시스템 환경을 고려한 기반 신규 시스템 구성 ▲기존 시스템 간 원활한 을 꼽았다. 더불어, �Ұ��ƹ십자갶� �鶹ԭ�� 석세스팩터스 솔루션 기반으로 인재관리 영역 전반 및 핵심적인 인사관리 붶�문을 운영하며, 기존 구축형 HCM과의 연동 및 기존의 투자자산을 보호하기 위해 도입을 결정했다고 소개했다.

특히, �Ұ��ƹ십자�� 이번에 도입한 �鶹ԭ�� 석세스팩터스 워크존의 높은 편의성과 효율성을 장점으로 꼽았다. �Ұ��ƹ십자�� �鶹ԭ�� 석세스팩터스 워크존을 통해 전직원이 손쉽게 HR시스템에 접근할 수 있고, 다양한 HR 데이터를 확인할 수 있도록 짶�원했으며, 맞춤형 UX 설계 및 구성해 신규 시스템에 대한 저항감을 최소화했다. 또한, 타 시스템들도 하나의 포털 공간에 연계 구성해 통합성을 높이고, 자체 개발한 근태 시스템 환경을 모바일화해 사용자 편의성을 제고했다. 이번 �Ұ��ƹ십자 프로젝트�� �鶹ԭ�� 코리아, 두산 디지털이노베이션(DDI), 커니(���𲹰��Ա��)갶� 함께 참여했다.

신속한 의사결정과 일관된 사용자 경험 실현

�鶹ԭ�� 코리아�� 클라우드 기반 미래 지향적 인사관리 솔루션 도입 효과로 신속한 의사결정 짶�원 및 일관된 사용자 경험 환경 제공을 꼽았다. �鶹ԭ�� 코리아�� 이번 신규 인사관리 솔루션을 바탕으로 �Ұ��ƹ십자의 HR 프로세스 ˳�신 및 데이터 표준화를 달성할 것으로 기대했다. 더불어, 경영진에게�� 유의미한 분석 데이터를 제공해 의사결정을 짶�원하며, 인사담당 임직원에게�� 전사 인재에 대한 갶�시성을 확보하도록 도왶� 인재양성 및 관리 기반 구축을 짶�원한다. 또한 일반 임직원들을 위한 모바일 앱 등을 제공해 인사관리 시스템 접근성을 제고할 수 있다.

김용운 �Ұ��ƹ십자 인재경영실장은 “�Ұ��ƹ십자�� HR 분야의 전환을 뒷받침할 수 있�� 통합 HR 솔루션 파트너로 �鶹ԭ�� 석세스팩터스를 선정했고 이를 기반으로 효율적이고 효과적인 HR 시스템을 구현할 수 있었다”며 “이번 ˳�력을 바탕으로 조직 문화�� 물론 일하�� 방식에 이르기까지 조직 전반에 긍정적인 변화를 불러일으킬 것으로 기대한다”고 말했다.

다양한 업종 국내 기업의 인사˳�신 짶�원

신은영 �鶹ԭ�� 코리아 대표이사�� “전 세계적으로 인재 확보 및 유지를 위해 많은 기업들이 끊임없이 ˳�신을 도모하고 있�� 갶�운데, 이번 ‘�鶹ԭ�� HR 커넥트 섵Ӛ� 2022’ 행사에서 ˳�신적인 인사관리 솔루션 구축 사례왶� 효과를 국내 기업에 소개할 수 있게 되어 의미갶� 깊다”며 “이번 �Ұ��ƹ십자의 신규 인사싵ӊ�템 구축 사례를 기반으로 더욱 다양한 산업에 속한 국내 기업의 인사붶�문 ˳�신을 짶�원하겠다”라고 말했다.

한편 �鶹ԭ�� 클라우드 인적자원 솔루션 �鶹ԭ�� 석세스팩터스�� 8일 국내 기업 HR 및 IT분야 임직원 대상으로 ‘�鶹ԭ�� HR 커넥트 섵Ӛ� 2022’을 개최했다. �鶹ԭ�� 석세스팩터스�� 본 행사를 통해 최신 HR 트렌드왶� 기술 동향을 전달하고 기업 성장과 ˳�신을 위한 전략을 공유했다. 특히, 이번 행사에�� 에이미 윌슨(Amy Wilson) �鶹ԭ�� 석세스팩터스 제품 및 설계 담당 수석부사장이 기조연설을 통해 일하�� 방식 ˳�신의 중요성을 소개했다. 이날 행사에�� LG CNS, �Ұ��ƹ십자, ㈵ӹ�카오엔터���라이즈, ㈵ӆ����트인, 짶��ѫ��, ����컨설팅, 코오롱베니트㈜ 등 �鶹ԭ�� 석세스팩터스 솔루션 도입 고객 사례 발표갶� 진행됐다.

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�鶹ԭ��에��댶���

�鶹ԭ��의 전략은 모든 기업이��으로 운영될 수 있도록 짶�원하�� 것이다. �鶹ԭ���� 기업용 애플리케이션 소프트웨어 시장의 선두주자로서 규모왶� 업종에 괶�계 없이 모든 기업이 최고로 운영될 수 있도록 짶�원하고 있다. 전 세계 거래의 87%갶� �鶹ԭ��^®��시스템을 통해 처리된다. �鶹ԭ��의��,��, 고급����기술은 고객의 �ѫ��니스를 지능형 기업으로 전환하도록 짶�원한다.

�鶹ԭ���� 사람과 조직에 깊은 �ѫ��니스 인사이트를 제공하고 경쟁 우위를 유지하도록 짶�원하�� ˳�업을 촉진한다. �鶹ԭ���� 기업이 소프트웨어를 중단 없이 원하�� 방식으로 사용할 수 있도록 기술을 단순화한다. �鶹ԭ��의 엔드투엔드 애플리케이션 및 서비스 제품군을 통해 전 세계 25개 업종의 기업 및 공공 고객이 수익성 있게 운영하고, 지속적으로 바뀌�� 상황에 적응하며, 변화를 이끌어내고 있다.

�鶹ԭ���� 고객, 파트너, 직원 및 업계 선구자로 구성된 글로벌 네트워크를 통해 세계갶� 더 잘 운영되고 사람들의 삶을 개선할 수 있도록 짶�원한다. 보다 자세한 정보����에서 확인할 수 있다.

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