기업 시스템 연계 전략: ERP·CRM·지식관리시스템과 LLM 통합하기 [AI도입 실전 가이드 #11]

LLM은 독립형 챗봇이나 요약 도구로도 강력하지만, 진짜 힘은 기업 시스템과 연결될 때 발휘된다. 업무 시스템과 연동된 LLM은 단순 질문응답을 넘어, 실제로 생산성과 비용 절감 효과를 창출한다.

이번 글에서는 LLM, sLLM, SLM을 ERP, CRM, 지식관리시스템(KMS) 등 기업 핵심 시스템과 통합하는 전략과 사례를 정리해본다.

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1. 왜 통합이 중요한가?

• 기업의 대부분 정보는 사내 시스템에 저장되어 있음 (ERP, SAP, Salesforce, NAS 등)
• LLM이 외부 정보만 다룬다면 조직 고유의 맥락 반영이 불가능함

✅ 통합 = 맥락 + 정답률 향상 + 사용자 만족도 증가

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2. 통합을 위한 기본 구조: RAG 아키텍처

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 기업 시스템과 LLM을 연결하는 대표적 방식이다.

구성 요소:

• 🔹 Document Loader: ERP/CRM에서 문서 추출
• 🔹 Text Splitter: 문서를 의미 단위로 분할
• 🔹 Embedding: 문서 임베딩하여 벡터화
• 🔹 Vector DB: FAISS, Qdrant, Weaviate 등 저장소 활용
• 🔹 Retriever: 사용자 질문과 유사 문서 검색
• 🔹 Generator: LLM이 검색 결과 기반으로 응답 생성

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3. ERP 시스템과의 연동 예시

연동 시스템	활용 예시
SAP ERP	전자세금계산서 검색, 예산 요청 규정 요약
인사시스템(HR)	연차 규정, 복리후생, 급여 계산 질의응답
회계모듈	특정 계정 처리 지침 안내

✅ SAP, 더존, Oracle ERP 등은 REST API 또는 DB 접근을 통해 연동 가능

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4. CRM 시스템과의 연동 예시

연동 대상	활용 예
Salesforce	최근 고객 문의/응대 이력 요약 → 자동 회신 초안 생성
Zendesk	자주 묻는 질문 자동 응답, 상담 이력 문맥 반영 응답
HubSpot	리드별 문의 패턴 분석, 전환 확률 예측 보조

✅ 응대 템플릿 + LLM 조합 = 반자동 상담 처리 가능

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5. 지식관리시스템(KMS)과의 통합

• 회사 내부 지식 문서(정책, 규정, 절차 등)와 연결
• 권한 기반 문서 열람 설정 필요
• 사용자 질문에 대해 관련 문서 기반 응답 생성

✅ 위계적 검색(Top-K), 문서 간 연결도 고려한 색인 구조 필요

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6. 통합을 위한 주요 기술 요소

기술 요소	설명
ETL / API 연동	ERP/CRM 등에서 데이터 추출 필요
Embedding 모델	사내 문서 언어에 적합한 임베딩 모델 필요 (ex. KoSimCSE)
벡터 DB	검색 성능·확장성 기준으로 선택 (FAISS, Qdrant 등)
인증/권한 시스템	사용자의 접근 권한을 LLM 응답에 반영하는 구조 설계 필요

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결론: LLM의 성능보다 중요한 건 "맥락 접속" 능력이다

단순히 좋은 LLM을 쓰는 것보다, "그 모델이 우리 회사를 이해하고 있느냐"가 더 중요하다.

• 통합이 잘 된 LLM은 사내 인트라넷보다 똑똑한 도우미가 된다.

다음 편에서는 LLM 도입 시리즈를 정리하고, 향후 기술 전망과 확장 전략을 다룰 예정이다.

 

2025.03.21 - [디지털 전환(DX), IT] - LLM·sLLM·SLM 도입 마무리 정리 및 미래 전망 [AI도입 실전 가이드 #Final]

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📌 참고 자료 및 출처

1. RAG 아키텍처 설명: https://www.anthropic.com/index/what-is-rag
2. LangChain 시스템 통합 예시: https://docs.langchain.com
3. KoSimCSE 소개: https://github.com/KLUE-benchmark/KoSimCSE
4. SAP API 문서: https://api.sap.com
5. Qdrant 공식 문서: https://qdrant.tech/documentation