Hands-on Rollout: 북양은행이 생성형 AI 2,500 ID를 영업 현장에 정착시킨 1년
일본 홋카이도의 북양은행은 생성형 AI 약 2,500 ID를 전행에 배포한 뒤 영업점을 돌며 대면 실습을 했고, 1년 만에 이용 인원 약 3.0배·이용 횟수 약 7.1배, 영업 현장 이용률 70%에 이르렀습니다. 면담 기록 입력 시간은 체감 약 40% 줄었고, 이 경험으로 AI 교육·컨설팅 자회사 AI Ignition을 세웠습니다.
Trade Compliance AI Agents: Coherent가 금지 거래 확인을 출하 직전에서 영업 첫 단계로 앞당긴 방법
광학·레이저 소재 기업 Coherent는 Exiger와 함께 거래 제한 정보를 Salesforce에 넣는 에이전트를 만들어, 금지 고객을 출하 직전이 아니라 영업 사원이 연락하기 전에 알게 했습니다. 구축은 2주 정도였고 시간은 워크플로 이해에 더 들었으며, 무역팀은 인원을 줄이지 않고 처리량을 늘렸습니다.
Builders, Sellers, Measurers: Cloudflare가 재는 일은 AI에 맡기고 사람을 만들고 파는 일로 옮긴 방식
Cloudflare CEO Matthew Prince는 3분기 실적 콜에서 구조조정을 비용 절감보다 조직 재설계로 설명했습니다. 사람은 만드는 일과 파는 일로 옮기고, 지표를 모으고 보고하는 일은 AI가 맡습니다. IR 출신 직원이 만든 에이전트는 분기 토큰비 약 200달러 미만으로 투자자 자료를 만들고, 연말 인원은 감원 전보다 많을 것이라고 했습니다.
Bid Agent: BT가 대형 고객 입찰 준비를 14인·주에서 3인·일로 줄인 방법
BT는 레거시 상품이 많은 B2B 부문에 복잡한 입찰을 처리하는 에이전트를 만들어 입찰 준비를 14인·주에서 3인·일로 줄였습니다. 같은 6개월 동안 하청 포함 총 인력은 102,000명에서 90,000명으로 11% 줄었지만 Kirkby CEO는 AI 효과가 아직 비용 숫자로 보이지 않는다고 했습니다.
MX(Machining Transformation): DMG 모리 사장이 본 무인화 공장, 사람 몫은 수주와 프로그래밍이고 AI는 설계·정비를 돕는다
DMG 모리(DMG森精機) 모리 마사히코 사장은 자동화가 진행될수록 사람의 몫은 기계 시간을 채울 수주와 그 시간 안에 가공 수를 늘리는 프로그래밍이라고 봅니다. 회사는 기계 안, 고객용, 설계, MRO 네 갈래로 AI를 쓰며 20년 넘게 쌓은 수리 사례를 디지털화해 정비 AI에 씁니다.
End-to-end AI planning platform: BD가 공장 전반에 수요·생산계획과 재고를 잇는 AI를 깔고 옛 시스템을 걷어낸다
의료기기 회사 BD는 2026 회계연도 4분기 실적 콜에서 수요계획부터 고객 공급까지 잇는 AI 플랫폼을 공장 전반에 깔기 시작했고 이를 계기로 다른 플랫폼을 정리해 IT 스택을 통합한다고 밝혔습니다. 유지 엔지니어링에서 AI로 아낀 비용은 신제품 개발로 돌리고 영업 채용과 방문 준비에도 AI를 씁니다. 절감 수치는 공개하지 않았습니다.
AI Underwriting Chatbot: Prudential 홍콩 설계사의 심사 문의 응답을 며칠에서 몇 분으로
Prudential은 홍콩 설계사에게 심사 지침과 고객 제출 서류를 알려 주는 AI 언더라이팅 챗봇을 열어 응답을 며칠에서 몇 분으로 줄였고, 최종 심사는 사람이 합니다. 안내형 챗봇을 역할에 맞게 시험하고 파일럿을 일상 업무로 넘기는 방법을 붙였습니다.
국내 기업 AX 소식: 삼성화재 AI가 암 보험금 서류 검토와 설계사 상담 준비를 맡는다 (11월 4일 묶음)
11월 3~4일 국내 기업 AX 기사 5건 중 원문을 확인한 한국금융신문의 삼성화재 기사 1건을 실었습니다. 삼성화재는 암 보험금 심사에서 AI가 대신 판단하게 해 직원 검토 비중을 약 55% 줄였고 10월에는 설계사 상담 준비를 돕는 AI Advisor를 전속 설계사 전원에게 열었습니다.
Quality and Consistency: Standard Chartered가 자산관리 AI를 비용 절감보다 응대 품질에 먼저 쓰는 이유
Standard Chartered의 Bill Winters CEO는 3분기 콜에서 자산관리 AI의 1순위 use case를 고객 응대의 품질과 일관성으로 꼽았습니다. 목표는 비용 절감보다 고객 만족과 매출 생산성이라고 했고, AI로 아낀 금액이나 인력 수치는 내놓지 않았습니다. 13억 달러를 들인 Fit for Growth는 AI 이전 원가 프로그램이라 따로 봅니다. 응대 품질 채점 방식과 8주 시범안을 붙였습니다.
Otis ONE·Micro-Pricing: Otis가 승강기 데이터로 수리 제안을 먼저 내고 가격을 가치별로 나누는 방식
Otis는 3분기 콜에서 Otis ONE 데이터를 쓰는 AI 엔진이 수리 제안을 먼저 만들고 기술자 추천과 영업 후속이 이를 받친다고 밝혔습니다. 고객 가치로 가격을 나누는 AI micro-pricing은 수리 매출에 먼저 반영됐고 수리 매출은 9% 늘었지만 AI 효과만 떼어 낸 수치는 아닙니다. 따라 할 때의 데이터, 효과 분리법, 12주 시범안을 붙였습니다.
Seller Hours and Cases per Mile: US Foods가 AI 성과를 영업 시간과 배송 효율로 재는 법
미국 식품 유통사 US Foods는 메뉴판을 읽어 제안서를 만드는 생성형 AI로 영업 시간을, 라우팅 소프트웨어로 마일당 배송 케이스를 잽니다. 도구마다 다른 단위로 성과를 밝히되 출처와 빈칸을 구분해 읽는 법, 제안서 파이프라인 설계와 8주 파일럿안을 붙였습니다.
Lenovo AI Upsell · Lexiang · AI After-Sales: 견적 추천, 전 채널 에이전트, 다국어 A/S를 AI로 바꾼 세 사례
Lenovo가 2026 Gartner Eye on Innovation Awards에 낸 세 사례에서 견적 서비스 추천은 추천 범위 60%→99%, 전 채널 에이전트 Lexiang은 주간 활성 사용자 186만 명, 다국어 A/S는 AI 해결률 95%를 보고했습니다. 한국 제조사가 견적 추천부터 옮기는 8주 계획을 붙였습니다.
CPIC P&C Injury AI Assistant·Intelligent Quoting Assistant: 자동차보험 인적손해 보상과 견적을 AI로 바꾸다
중국 태평양재산보험(CPIC P&C)이 자동차보험 인적손해 보상에 의료·교통·보상 데이터와 대형 모델을 붙여 장해비용 감액률 41%를 보고하고 일선 견적을 메신저 안의 대화형 AI로 옮겨 견적 효율 50% 향상을 연말 목표로 잡은 두 사례입니다. 판단 모듈 설계, 평가 루프, 제조 대기업용 12주 파일럿안을 붙였습니다.
Cathay United Bank RM AI Assistant: RM 통화를 니즈·위험 신호로 정리하고 고객 배정을 데이터로
대만 Cathay United Bank는 자산관리 RM의 고객 통화를 생성형 AI로 요약·니즈·위험·제안으로 정리해 RM과 관리자 화면에 넣고 고객과 RM의 라벨로 배정을 정하는 RM AI Assistant를 만들어 연간 100만 건 이상의 고객 상호작용을 지원한다고 밝혔습니다. 한국 제조 대기업이 B2B 영업 통화와 담당자 배정에 옮기는 법을 붙였습니다.
Human-in-the-loop 견적: 닛토공업, 도면에서 분전반 견적 정보를 뽑고 영업이 고친 결과를 지식으로 쌓다
닛토공업이 일본IBM과 1년 반 동안 만든 생성형 AI 앱으로 설비 도면에서 분전반 견적용 회로·기기·특기사항을 뽑고, 영업이 고친 결과를 구조화 데이터로 쌓습니다. 2026년 10월부터 23개 거점 약 50명에게 단계 적용합니다. 출력 스키마, 수정 로그, 12주 파일럿안을 붙였습니다.
The Leaner Sales Org: AI 시대 영업팀은 작아지고 1인당 할당량은 몇 배가 된다
Fireworks AI와 Granola에서 영업팀을 만든 Bardia Shahali가 말하는 AI 시대 영업 조직: 인프라와 애플리케이션 레이어에서 팀 구성이 어떻게 갈리고, 왜 보상 계획을 분기마다 다시 짜며, 팀을 어디까지 줄여도 되는지 정리했습니다. 우리 영업 조직의 1인당 생산성을 재는 모델과 6주 점검 일정을 붙였습니다.