LG CNS 생성형AI 서비스 기술팀 김희영 책임

[디지털데일리 이상일기자] LG CNS가 제약 산업의 품질 검증 업무 혁신을 위해 인공지능 기반 서비스를 선보였다. LG CNS 생성형AI 서비스 기술팀 김희영 책임은 30일 열린 'LG CNS AX Fair 2025' 컨퍼런스에서 “제약 제품에 대한 검증 업무를 위한 업무 워크플로우를 에이전틱(Agentic) AI를 통해 혁신하고 서비스로 구축했다”고 발표했다.

김 책임은 제약사들이 직면한 핵심 문제로 ▲제품별 APQR(Annual Product Quality Report, 연간 품질보고서) 작성에 최소 12시간이 소요되는 점 ▲데이터 누락 및 분석 오류 ▲작성자 간 편차 ▲전년도 기준으로 작성되는 특성 때문에 실시간 모니터링이 어렵다는 점을 꼽았다. 그는 “제약사에서는 제품이 적게는 200개, 많게는 600개까지 생산되는데, 제품 하나당 40여 페이지 문서와 20~40개의 엑셀 파일을 만들어야 한다”며 “검토와 재작성에도 시간이 많이 든다”고 설명했다.

이를 해결하기 위해 LG CNS는 문서 자동화 서비스를 개발했다. 김 책임은 “우리는 계획, 실행, 평가 3단계로 나눠 각각에 맞는 에이전트를 적용했다”며 “플래너 에이전트는 제품 특성에 따라 필요한 항목을 자동으로 선택해주고, 비즈니스 에이전트는 데이터 분석과 의견 작성을 담당한다. 마지막으로 평가 에이전트가 포맷과 콘텐츠의 누락·일관성을 검토해 품질을 높인다”고 말했다.

서비스 아키텍처는 데이터 레이어, 유닛 레이어, 서비스 레이어로 나뉜다. 데이터 레이어는 원천 데이터를 불러오고, 유닛 레이어는 검색·계산·그래프 생성 등 단일 기능을 수행하는 에이전트로 구성된다. 서비스 레이어에서는 이를 조합해 APQR 문서 작성 워크플로우를 완성한다. 김 책임은 “경향 분석처럼 복잡한 서비스도 데이터 추출, 계산, 그래프 작성, 의견 도출, 평가까지 단계별로 자동화할 수 있다”고 강조했다.

성과도 제시됐다. 김희영 책임은 “제품 500~600개를 기준으로 했을 때, 최대 5500시간의 작성 시간을 절감할 수 있다. 품질 점검 단계도 10단계에서 2단계로 줄였고, 재작성 시간은 75% 단축해 30분 내로 가능하다”고 전했다.

향후 계획도 밝혔다. 그는 “지금은 제약사의 APQR 문서에 적용했지만, 제조업·건설업 등 문서 자동화 수요가 있는 분야에도 템플릿을 제공할 수 있다”며 “데이터만 넣으면 원하는 문서를 완성해주는 단계까지 발전시키고 싶다”고 말했다.

김 책임은 발표를 마치며 “저희 서비스의 가치는 단순한 문서 작성 자동화가 아니라, AI에게 복잡한 업무를 맡기고 사람은 더 고부가가치 영역에 집중할 수 있게 하는 데 있다”고 덧붙였다.