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◆범농협 관점의 AI 도입 통합 사업 전략 수립
① 업무 혁신, 목표 등 지향점 정의
- 내부직원 생산성 및 농업인 영농편의성 제고를 위한 투트랙(Two Track) 사업 전략 수립
- 농협의 비전 및 핵심가치를 반영한 AI 도입 전략 방향 설정
② 범농협 부문별 AI 도입 중장기 로드맵 수립
- 핵심 Use Case를 중심으로 AI 도입의 단계적 확대를 위한 각 부문별 중·장기 로드맵 작성
- 초기 도입 모델 및 대상 업무 선정 계획 마련
- AI 기술 도입에 따른 예상되는 업무환경 변화 관리 계획 수립
③ AI 모델 비교 분석 및 적용 타당성 검토
- 각 모델별 기술적 특성, 성능, 한국어 특화, 보안적합성 등 비교 검토
- 부문별/업무별 특성에 맞는 AI 모델 및 도입방안 제시
◆AI 도입을 위한 내·외부 환경 분석 및 벤치마킹
① 범농협 디지털화 현황 진단
- 부문별 인터뷰를 통한 내부조직 디지털화 및 AI 도입 현황 분석
- 디지털 기술 역량 및 인프라(데이터, 시스템, 인력 등) 현황 평가
② 국내·외 시장진단 및 업종별 타사 도입 사례 조사
- 국내외 업종별 AI 도입 선진사례 및 기술 변화 동향 조사
- 상호금융, 농업, 유통업 등 각 부문 관련 업종별 규제 현황 조사
◆AI 업무적용 과제 발굴
① 업무별, 분야별 대상 적용과제 발굴
- 현업부서 인터뷰를 통한 부서별 생성형 AI 희망과제 발굴
- 적합성 판단을 통한 Use Case 도출 및 Case별 적용가능 모델 제시
- 각 과제 AI 적용 시 예상되는 문제점 및 기대효과 제시
- 과제별 실행방안 로드맵 수립(단기, 중장기 구분)
② 발굴된 과제 중 단기적으로 시범적용 가능한 실증과제 도출
- 자료반출 가능여부, 일정, 업무적합성 등 검토하여 시범과제 선정
- PoC 실행 과제 개수(안) : 총 5개 이상(상호금융 2개 이상 포함)
※ PoC 과제에 따라 멀티 모달 기능이 필요할 수 있음
◆PoC(개념 증명) 환경구성 및 실시
① 시범과제 구현방안 수립 및 PoC 환경 구성
- 향후 본사업에서 활용 가능한 기술요건으로 PoC 환경 구성
※ 예시: 외부모델 사용 시, 해당 모델이 작업 시 전 과정 국내 서버에서 처리 등
- PoC 수행을 위한 기술(데이터 전처리, 프롬프트 등) 및 실증체계 구성
- 테스트·활용·모니터링을 위한 화면구성 및 성능 최적화 방안 수립
② 시범과제별 AI 모델 성능 검증
- 선정된 시범 과제에 대한 AI 모델 개발 및 성능 검증
- 실제 데이터 활용 및 시뮬레이션을 통한 모델 적용 가능성 평가
③ PoC 중 기술 제약사항 파악에 대한 해결책 및 아키텍쳐(안) 제시
- 데이터 부족, 법적 규제 등 예상 문제점 분석 및 해결방안 제시
- 혁신금융 서비스 지정 등 규제 샌드박스 도입 검토
- PoC 산출물로 단기간 내 AI 적용 적합 판단 시 구축 아키텍쳐 제안
◆범농협 효율적 AI 운영을 위한 운영체계 및 인프라 구축
① AI 운영체계 및 데이터 관리체계 수립
- 내부통제 지침·프로세스 수립 및 범농협 조직별 R&R 정립
- AI-readable 문서 생성 및 지식 라이프사이클·DB 체계 구축
- 소속별 데이터 접근 권한 등 AI 시스템 운영·관리 권한 체계 설계
② IT 인프라 구축 계획 수립
- AI 시스템 운영을 위한 IT 인프라(서버, 네트워크, 스토리지) 구축 계획 수립
- AI 모델 학습 및 운영을 위한 인프라 설계 및 보안 관리 체계 구성 등
- 데이터 플랫폼, 농업인 앱, 협업도구 등 旣 보유자산과의 연계·활용 방안 모색 및 생성형 AI 활용을 위한 개선 방안 도출
- 계열사 기 개발 AI 플랫폼 공유에 대한 기술적·법률적 검토
③ AI 운영 비용 분담체계 수립(클라우드 사용료, 유지보수 비용 등)
- AI 시스템 운영에 필요한 비용 항목 및 산출기준 정의
- 중앙회 및 계열사, 농·축협 간 비용 분담 기준 및 방법론 제시
◆ 성과관리 및 리스크관리 기준 수립
① AI 성과 및 리스크 모니터링 방안 설계
- AI 도입에 따른 성과지표 설정 및 측정 시스템 구축
- AI 관련 윤리적, 법적, 기술적 리스크 상시 모니터링 체계 구축
② 생성형 AI 활용에 대한 가이드라인과 개인정보보호법 및 저작권법 등에 따른 법규 및 규제 준수 방안 마련
- AI 윤리 원칙 정립 및 책임 AI 구현 방안 마련
- 개인정보보호, 저작권 침해 등 법적 리스크 예방 및 대응방안 마련
- AI 생성 결과물에 대한 법적 책임 분석 및 민원 발생 대응체계 마련
◆ AI 전문인력 확보 및 양성 방안 마련
① AI 인프라 관리를 위한 데이터 및 AI 기술 전문가 확보 방안 마련
- 내부 직원 양성 등 AI 인프라 관리 인력 수급 계획 마련
- 해커톤 등 AI 특화 인력 양성 대상 발굴 방안 리스트업
② 임직원 대상 AI 활용 교육 프로그램 운영
- 직무별 맞춤형 AI 교육 프로그램 개발 및 운영
- AI 활용 마인드 함양 및 조직문화 개선
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