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LG CNS의 Agentic AI를 활용한 APQR 시스템 설계 및 자동화 구축 사례 섬네일

LG CNS의 Agentic AI를 활용한 APQR 시스템 설계 및 자동화 구축 사례

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2026년 08월 27일0

AI 요약

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핵심 요약

AWS가 LG CNS와 함께 Agentic AI를 활용한 APQR 자동화 시스템을 구축해 품질 리포트 생성과 검토 시간을 대폭 단축했습니다.

구현 방법

  • AWS S3, Athena, EKS, Bedrock, RDS, ElastiCache 기반의 엔드투엔드 워크플로우
  • 12개 품질 업무를 담당하는 Business Agent와 28개 Unit Agent 구성
  • 원본 근거 데이터 보존 및 조회용 데이터의 표준화와 원본 참조 유지

주요 결과

  • 한 건당 자료 준비·검토 시간이 약 12시간 → 1시간으로 감소(약 90% 이상)
  • 연간 500건 적용 시 총 5,500시간의 절감
  • 재사용 가능한 자산으로 품질 담당자의 검토 집중도 증가

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