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SK PharmaAIX MR Assistant
제약 영업 지원 AI 챗봇
약 6개월
2024.07 ~ 현재 (진행 중)
AI 파트 리드 / 랩큐 팀 PL
랩큐 팀원 3명 + BCG RA 5~6명 리딩

SK Chemical 제약 제품을 영업하는 MR 약 350명을 위한 AI 챗봇. 영업활동 기록, 제품 정보 검색, 고성과자 노하우 공유를 통한 성과 향상 지원. 제약 도메인 특화 RAG 기반 질의응답 시스템.

기술 스택

backend

FastAPI
Python

database

MariaDB
Qdrant (Vector DB)
AWS Redshift
Redis

aiml

LangChain
LangGraph
Azure OpenAI API

infrastructure

Azure
Docker

collaboration

Slack
Jira
Confluence

주요 성과

응답 속도
Before:평균 3분 이상
After:평균 30초
83% 개선
답변 커버리지
Before:30%
After:100%
233% 향상
답변 품질
Before:-
After:99% 만족도
AIX팀 정성 평가

아키텍처 진화

담당 업무

비즈니스 목표

생산성 향상 목표

MR 인당 생산성 11% 향상 (BCG 예상치)

4R 전략
  • •Right Target: 적절한 타겟 고객 식별 및 추천
  • •Right Product: 고객 상황에 맞는 적절한 제품 추천
  • •Right Message: 효과적인 메시지 전달 전략 제공
  • •Right Timing: 최적의 타이밍 제안

도전 과제 및 극복

대규모 인력 관리

다수 인턴급 RA(15명) + 타 업체 개발자 코드 리뷰 및 관리. V3 아키텍처로 완성된 구조 제공, 명확한 가이드라인 제시로 극복

대기업 보안 정책

방화벽 신청 → 승인 → 작업 완료까지 5일 소요. 사전에 모든 담당자 파악, 직접 커뮤니케이션으로 극복

대규모 협업의 어려움

약 10개 팀과 빈번한 회의, 오래 걸리는 의사결정. 명확한 문서화 및 사전 조율, 변경 최소화 전략으로 극복

배운 점 및 성장

  • ✓아키텍처 설계의 중요성: 개발자들이 이해하고 따라할 수 있는 명확한 구조 제공
  • ✓고객 중심 개발: 약 10회 반복 개선 사이클로 99% 만족도 달성
  • ✓대기업 문화 이해: 변경 최소화 전략, 사전 조율 및 명확한 문서화
  • ✓성능 최적화 경험: 병목 지점 정확히 파악하고 단계적으로 개선
  • ✓멀티 팀 협업: 각 분야 최고 전문가들의 일하는 방식을 직접 관찰하고 배움
  • ✓기술 깊이의 중요성: LLM 고유명사 오표기 문제를 토크나이저 레벨까지 분석