GPT 기반 업무 자동화: AI가 혁신하는 업무 프로세스는 인공 지능 기술이 성장하면서 기업의 업무 프로세스를 자동화하고 최적화하는 데 있어 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 책에서는 GPT(Generative Pretrained Transformer) 기술을 활용하여 업무 자동화의 전반적인 프로세스를 설명하면서, 머신 러닝/딥 러닝 지식이 없더라도 쉽게 적용 가능한 방법을 제안합니다.

제1장: 서론
1.1 인공지능과 업무 자동화의 필요성
1.1.1 기술 발전의 역사와 인공지능
1.1.2 인공지능의 현재 및 미래 가치
1.1.3 업무 효율성 증대와 경쟁력 향상
1.2 GPT 기반 업무 자동화 소개
1.2.1 GPT 기반 업무 자동화 정의와 응용
1.2.2 적용 분야 및 혜택
1.3 책의 구성 요소 및 핵심 내용
1.3.1 구성 요소
1.3.2 핵심 내용
제2장: GPT 기반 AI 기술 개요
2.1 인공지능의 발전
2.1.1 인공지능의 역사와 기술 발전
2.1.2 딥러닝과 머신러닝
2.1.3 자연어 처리(NLP) 기술
2.2 GPT 기반 AI의 원리
2.2.1 Transformer 기반 구조
2.2.2 어텐션 메커니즘
2.2.3 사전 학습 및 파인 튜닝
2.3 GPT-4 아키텍처
2.3.1 모델 구조 및 크기
2.3.2 학습 데이터셋
2.3.3 성능 평가 및 비교
2.4 주요 언어 모델 비교
2.4.1 BERT, RoBERTa, T5 등
2.4.2 각 모델의 특징과 장단점
2.4.3 적절한 모델 선택 기준
제3장: 업무 자동화 도구 및 플랫폼
3.1 업무 자동화 도구 개요
3.1.1 RPA, BPM, CRM 등
3.1.2 각 도구의 특징 및 활용 방안
3.2 자동화 도구 및 플랫폼 선택 기준
3.2.1 요구사항 분석
3.2.2 기능 및 성능 비교
3.2.3 비용 및 확장성 고려
3.3 주요 업무 자동화 플랫폼 소개
3.3.1 플랫폼 종류와 특징
3.3.1.1 RPA 플랫폼
3.3.1.2 BPM 플랫폼
3.3.1.3 CRM 플랫폼
3.3.2 주요 플랫폼 사례
3.3.2.1 UiPath
3.3.2.2 Automation Anywhere
3.3.2.3 Salesforce
3.4 GPT 기반 AI 통합 전략
3.4.1 기존 업무 자동화 도구와의 결합
3.4.1.1 RPA와 GPT의 통합
3.4.1.2 BPM과 GPT의 통합
3.4.1.3 CRM과 GPT의 통합
3.4.2 API 활용 및 커스텀 솔루션 구축
3.4.2.1 API를 이용한 통합 방식
3.4.2.2 커스텀 업무 자동화 솔루션 구축
제4장: 업무 자동화를 위한 GPT 활용 사례
4.1 이메일 작성 및 분류
4.1.1 자동 이메일 생성
4.1.1.1 이메일 템플릿 작성
4.1.1.2 개인화된 이메일 작성
4.1.2 이메일 분류 및 관리
4.1.2.1 스팸 필터링
4.1.2.2 우선 순위 분류
4.2 문서 검토 및 요약
4.2.1 자동 문서 검토
4.2.1.1 표현 개선
4.2.2 문서 요약 기능
4.2.2.1 키워드 추출
4.2.2.2 요약 문장 생성
4.3 고객 지원 및 채팅봇
4.3.1 채팅봇 구축 및 운영
4.3.1.1 대화형 인터페이스 설계
4.3.1.2 다양한 업무 시나리오 대응
4.3.2 고객 지원 서비스 최적화
4.3.2.1 FAQ 자동 생성
4.3.2.2 티켓 처리 속도 향상
4.4 분석 및 보고서 작성
4.4.1 데이터 전처리 및 정제
4.4.1.1 결측치 처리
4.4.1.2 이상치 탐지 및 처리
4.4.2 데이터 시각화
4.4.2.1 그래프 및 차트 선택
4.4.2.2 효과적인 시각화 기법
4.4.3 보고서 작성 지원
4.4.3.1 결과 요약 및 해석
4.4.3.2 제안 및 향후 계획 작성
4.5 프로젝트 관리
4.5.1 일정 관리
4.5.1.1 GPT 기반 작업 추정
4.5.1.2 일정 조율 및 업무 분배
4.5.2 프로젝트 커뮤니케이션
4.5.2.1 회의록 작성 및 공유
제5장: GPT 기반 업무 자동화 구현 및 평가
5.1 업무 자동화 솔루션 개발
5.1.1 요구사항 정의 및 기획
5.1.1.1 비즈니스 목표 설정
5.1.1.2 사용자 요구 분석
5.1.2 솔루션 설계 및 구현
5.1.2.1 알고리즘 선택 및 모델링
5.1.2.2 인터페이스 및 사용성 설계
5.1.3 테스트 및 배포
5.1.3.1 유닛 테스트 및 통합 테스트
5.1.3.2 배포 및 모니터링
5.2 성과 평가 및 개선
5.2.1 성과 지표 설정
5.2.1.1 효율성 및 효과성 지표
5.2.1.2 사용자 만족도 지표
5.2.2 평가 및 분석
5.2.2.1 정성적 및 정량적 평가
5.2.2.2 지속적 모니터링 및 피드백
5.2.3 개선 및 최적화
5.2.3.1 문제점 도출 및 해결
5.2.3.2 지속적인 업데이트 및 발전
제6장: 결론 및 향후 전망
6.1 GPT 기반 업무 자동화의 현재 상황
6.1.1 성공 사례 및 도입 현황
6.1.1.1 기업 및 업계별 도입 사례
6.1.1.2 도입의 장점 및 단점
6.1.2 기술 발전에 따른 변화
6.1.2.1 업무 프로세스 개선
6.1.2.2 비즈니스 모델 혁신
6.2 향후 전망 및 도전 과제
6.2.1 인공지능 기술 발전의 영향
6.2.1.1 업무 자동화의 진화
6.2.1.2 새로운 적용 분야 및 기회
6.2.2 도전 과제와 한계
6.2.2.1 인간과 기계의 협업 최적화
6.2.2.2 윤리적 및 법적 고려 사항
6.2.2.3 보안 및 데이터 보호 이슈
6.3 마치며
6.3.1 GPT 기반 업무 자동화의 가치 인식
6.3.1.1 기술 적용의 중요성
6.3.1.2 지속 가능한 발전
6.3.2 독자에게 전하는 마지막 메시지
6.3.2.1 기술 활용에 대한 권장 사항
6.3.2.2 미래 지향적 사고와 도전 정신