Industry Solutions
산업별로 실증된 PoC 패턴과 시연 데모 자산. Engineering Playbook의 다른 섹션이 "어떻게 만드는가(How)"를 다룬다면, 여기는 **"고객에게 어떤 가치를 어떻게 보여주는가(What/Why)"**에 집중합니다.
카테고리
Retail
종합 이커머스 / 오프라인 대형 리테일 / 생활용품·뷰티·음료 제조-유통 등 리테일 산업 도메인.
- LG H&H Marketing Innovation PoC — Beauty + HDB + Refreshment 3 BU 통합 마케팅 혁신 PoC. 자사 데이터 + 외부 4종 시그널 × Ontology + Agentic AI 8 시나리오 데모
Energy (예정)
정유·주유 네트워크 멤버십·캠페인.
Financial Services (예정)
은행·카드·증권 데이터 통합 PoC 패턴.
Manufacturing (예정)
제조 OEE·SCM·고객 통합.
공통 PoC 패턴
모든 Industry Solutions는 다음 공통 자산을 활용합니다:
- Knowledge Graph (Neptune, openCypher) — 25 클래스 도메인 모델
- Hybrid Search (OpenSearch + Cohere embed/rerank + Bedrock) — BM25 + KNN + RRF + Rerank
- Persona Switcher — 동일 데이터, 부서별 시각 재구성
- Agentic AI (Bedrock Sonnet 4.6 + AgentCore) — 도구 자율 호출 + Memory + Code Interpreter
- Cohort 분리 — 실데이터 + 합성 데이터 + 외부 신호를
cohort_tag로 분리 - Bedrock Guardrails — 4 토픽 + 마케팅 동의 + PII + 산업별 가드
활용 시나리오
- 고객사 미팅 시연 자산 (30분 데모 패스)
- PoC 제안서 작성 시 산업별 레퍼런스
- 솔루션 아키텍처 (SA) 영업 지원 자료
- 신규 산업 진입 시 패턴 재사용
설계 원칙
| 원칙 | 의미 |
|---|---|
| 공개 정보 기 반 | 고객사 비공개 자료 의존 X — 누구나 검증 가능 |
| 컨셉이 아닌 동작 시연 | 실데이터 + 합성 + 외부 라이브 결합 |
| 시나리오 7~10개 | 너무 많지 않게, 각 시나리오마다 데이터 믹스 명시 |
| 부서 페르소나 5개 | 동일 데이터를 다른 시각으로 재구성하는 핵심 차별점 |
| 8주 PoC 가능 단일 아키텍처 | 의사결정 트레이드오프는 별도, PoC는 단순하게 |