기업의 데이터 운영 환경은 빠른 확장성과 높은 품질을 동시에 요구받고 있다. 특히 생성AI와 머신러닝 기술의 발전은 데이터 처리의 자동화와 정확도 향상을 가능케 하며, 수작업 기반의 마스터 데이터 관리 방식에 근본적인 변화를 일으키고 있다.

이에 따라 글로벌 기업들은 반복 작업을 줄이고 신뢰할 수 있는 데이터를 실시간 확보할 수 있는 AI 기반 데이터 관리 시스템을 도입하고 있으며, 이는 전체 엔터프라이즈 워크플로의 민첩성과 경쟁력 향상으로 이어지고 있다.

글로벌 마스터 데이터 관리(MDM) 솔루션 기업 스티보 시스템즈(Stibo Systems)가 자사 플랫폼에 새로운 AI 기능들을 통합했다고 발표했다. 이번 업데이트는 기존 고객사의 일부 운영 환경에서 이미 적용되고 있으며, 데이터 품질 개선과 수동 작업의 최소화를 통해 기업의 확장성과 안정성을 동시에 강화하는 데 초점을 맞추고 있다.

머신러닝 기반 고객 데이터 매칭 강화

신규 기능 중 하나는 AI 및 머신러닝을 통한 고객 경험 데이터 클라우드에서의 매칭 정확도 향상이다. 이 기능은 사전 훈련된 신경망 모델과 관리자 피드백 기반 학습을 적용해 고객 레코드 매칭 및 중복 제거 과정을 자동화한다.

결과적으로 수작업 검토 주기를 최소화하고, 단일 고객 뷰 확보가 가능해진다. 이는 기업의 마케팅, 영업, 고객 서비스 분야 전반에서 정확한 데이터 기반 의사결정을 가능케 한다.

스티보 시스템즈는 AI 기반 지능형 어시스턴트인 스티보 인텔리전트 어시스턴트(SIA)를 통해 브랜드 제품 설명을 자동으로 생성하고, 다국어 번역 기능을 제공한다. 이 기능은 제품 콘텐츠의 일관성과 SEO 최적화를 동시에 실현하며, 수동 입력 시간을 단축시킨다.

SIA는 자연어 프롬프트 기반의 데이터 품질 검사 기능도 포함하고 있어, 금지된 표현이나 맞춤법 오류 등을 자동 탐지하고 수정할 수 있다.

속성 매핑 자동화 통한 제품 온보딩 가속화

제품 경험 데이터 클라우드(PXDC)에 도입된 AI 속성 매핑 시스템은 공급업체 전반에 걸쳐 제품 속성 매핑을 자동화한다. 스티보 시스템즈에 따르면 2025년 1분기 기준, 전체 제품 데이터 매핑 중 약 75%가 AI를 통해 자동으로 처리되었다. 이는 공급망의 제품 데이터 온보딩 속도를 대폭 향상시키며, 품질의 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 수행한다.

스티보 시스템즈는 AI 통합 기능을 통해 마스터 데이터 운영의 복잡성을 줄이고, 기업이 더욱 빠르고 안정적으로 글로벌 비즈니스를 확장할 수 있도록 지원하고 있다. 이번 업데이트는 단순한 기능 추가를 넘어, 실시간 대응 능력과 운영 민첩성을 요구하는 디지털 전환 환경에서 실질적인 효율 향상과 품질 확보라는 두 가지 과제를 동시에 해결할 수 있는 전략으로 주목받고 있다.

스티보 시스템즈 최고경영자 에이드리언 카(Adrian Carr)는 “신뢰할 수 있는 데이터 확보는 현재뿐 아니라 미래를 준비하는 데 있어 핵심 요소”라며 “이번 기능 향상은 AI를 실용적으로 적용해 기업 운영의 마찰을 줄이고 민첩성을 높이며, 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 방법을 보여준다.”라고 말했다.

스티보 시스템즈 최고제품책임자 네다 니아(Neda Nia)는 “기업들은 복잡한 데이터를 효율적으로 운영해야 하는 압박에 직면해 있다. AI를 워크플로에 직접 통합해 고객이 더 쉽게 효율성과 확장성을 높일 수 있도록 지원한다.”라고 밝혔다.

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