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Dev.toAI/ML
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비즈니스 규칙 Codification을 통한 정밀 AI 견적 자동화 설계
Teaching AI Your Trade: Automating Proposals with Precision
AI 요약
Context
범용 AI 모델의 도메인 지식 부족으로 인한 부정확한 자재 선정 및 견적 오류 발생. 현장 데이터의 단순 분석만으로는 개별 사업자의 구체적인 자재 브랜드, 단가, 노무비 기준을 반영하지 못하는 한계 존재.
Technical Solution
- Brand Preference Rules 설계를 통한 AI의 자재 선택 의사결정 로직 제어
- Master Materials Spreadsheet 기반의 정형 데이터셋 구축으로 SKU 및 Price mapping 최적화
- Item Description, SKU, Net Cost, Markup 등 다차원 필드 구성을 통한 데이터 정밀도 확보
- 현장 사진 및 음성 데이터에서 추출된 엔티티를 사전에 정의된 비즈니스 규칙과 매핑하는 Pipeline 구축
- 과거 작업 데이터 기반의 Output 비교 및 피드백 루프를 통한 Rule-set 고도화
실천 포인트
1. 범용 LLM 도입 전 도메인 특화 비즈니스 로직의 정형 데이터화 여부 확인
2. AI의 판단 기준이 될 Brand Preference Rule의 명시적 정의 및 우선순위 설정
3. SKU 기반의 Master Data Sheet 구축을 통한 Hallucination 방지 및 데이터 무결성 확보
4. 실무 적용 전 기존 수동 작업 결과물과 AI 생성물의 정량적 비교 검증 프로세스 수행
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