사례 · 유통·구매대행
실거래 수만 건으로 학습한 AI 구매 협상
기업 간 거래에서 반복되는 가격 협상을 AI 에이전트가 맡도록, KT커머스와 함께 실거래 데이터로 협상 모델을 학습시켰습니다.
- 고객
- KT커머스
- 업종
- 유통·구매대행
- 솔루션
- NEGOTIUM
- 시기
- 2025
도입 전
작은 거래는 협상 없이 넘어갔습니다
기업 간 거래의 가격 협상은 품목과 공급사가 많을수록 반복적이고 비효율적입니다. 담당자가 모든 건을 직접 협상하기 어려워 작은 금액의 거래는 협상 없이 넘어가기 쉽습니다.
해결 방법
실거래 데이터로 학습한 협상 에이전트
- 기업 간 거래의 반복적이고 비효율적인 가격 협상을 AI로 자동화·최적화하도록 설계했습니다.
- 2025년 6월 KT커머스, 고려대학교 HI-AI 연구원과 AI 협상 에이전트 개발 협약을 맺었습니다.
- 과거 거래와 시장 가격을 분석해 목표가를 정하고, 대화형 에이전트가 공급사와 협상합니다.
도입 후
달라진 점
- KT커머스의 실거래 수만 건을 바탕으로 협상 모델을 학습시켰습니다.
- 이 협상 솔루션으로 ITU AI for Good Innovate for Impact Awards 2025를 받았습니다. 전 세계 320개 팀이 지원한 상입니다.
영상
영상으로 보기
같은 문제로 고민하고 계신가요?
NEGOTIUM가 어떻게 일하는지 살펴보거나, 도입을 문의해 주세요.
다른 사례
