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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.2
- 수록면
- 747 - 752 (6page)
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온라인 상거래의 확산은 판매자들에게 새로운 기회를 제공했지만, 여전히 일부 판매자들에게는 기술적 장벽이 존재한다. 특히, 디지털 기술에 익숙하지 않은 판매자들에게는 상품을 판매하는 과정이 복잡하고 부담스럽게 느껴질 수 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 SalesAgent 를 제안한다. SalesAgent 는 판매자를 위한 AI 에이전트로 판매자 대신 상품 정보를 최적화하고 온라인에서 직접 판매를 수행한다. 판매자는 상품 정보를 제공할 때, 이미 구축된 홈페이지의 데이터는 물론, 친구에게 보내는 문자처럼 간단한 자연어 형식으로도 제공할 수 있다. 이를 통해 판매자는 기술적 부담을 줄이고, 판매에 필요한 시간과 노력을 절약할 수 있다.
SalesAgent는 린스타트업 방법론의 최소 구현 제품(Minimum Viable Product: MVP)원칙과 비즈니스 모델 수립 방법론을 적용하여 개발되고 있다. 기술적으로는 RAG(Retrieval Augmented Generation)와 LLM(Large Language Model)을 활용하였고 웹 프레임 워크는 Streamlit 을 사용하여 구현하였다.
SalesAgent는 성과 기반 과금 방식(Cost Per Sales: CPS)을 통해 판매자에게 큰 부담이 없는 수익 구조를 제공하며, 이를 통해 기술 격차를 가진 판매자들의 디지털 상거래 참여를 촉진한다. 본 연구와 같이 AI 를 활용한 판매 비즈니스 모델은 기존 플랫폼 중심의 상거래 방식을 혁신하고, 디지털 시대의 새로운 상거래 가능성을 열어가는 데 기여할 수 있을 것이다.
SalesAgent는 린스타트업 방법론의 최소 구현 제품(Minimum Viable Product: MVP)원칙과 비즈니스 모델 수립 방법론을 적용하여 개발되고 있다. 기술적으로는 RAG(Retrieval Augmented Generation)와 LLM(Large Language Model)을 활용하였고 웹 프레임 워크는 Streamlit 을 사용하여 구현하였다.
SalesAgent는 성과 기반 과금 방식(Cost Per Sales: CPS)을 통해 판매자에게 큰 부담이 없는 수익 구조를 제공하며, 이를 통해 기술 격차를 가진 판매자들의 디지털 상거래 참여를 촉진한다. 본 연구와 같이 AI 를 활용한 판매 비즈니스 모델은 기존 플랫폼 중심의 상거래 방식을 혁신하고, 디지털 시대의 새로운 상거래 가능성을 열어가는 데 기여할 수 있을 것이다.
목차
요약문
1 서론
2 관련 연구
3 SalesAgent의 정의
4 비즈니스 관점에서의 분석
5 결론
참고 문헌
참고문헌 (0)
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