1. Overview (프로젝트 배경)

본 프로젝트는 정형 데이터를 자연어로 조회하고,
조회된 데이터에 기반해 자연어 형태의 답변을 자동으로 생성할 수 있는 환경을 구축하는 것을 목표로 추진되었습니다.

기존 감사 시스템에서는 SQL 기반 질의가 필수적이었기 때문에,
비개발자의 데이터 접근성과 다양한 감사 시나리오 검증에 한계가 존재했습니다.
이에 따라 데이터 접근 방식을 보다 직관적으로 개선하고,
감사 업무 전반의 효율성과 분석 품질을 동시에 향상시키는 것이 주요 과제로 설정되었습니다.

2. Solution (해결 방안)

본 프로젝트에서는 감사 시스템에 Text-to-SQL 기능을 도입하여,
자연어 질의를 통해 다양한 감사 시나리오를 빠르고 정확하게 검증할 수 있는 환경을 구축했습니다.

이를 통해 비개발자도 SQL을 직접 작성하지 않고 데이터를 탐색할 수 있게 되었으며,
자연어 기반 질의·응답 방식으로 빠른 인사이트 도출과 분석 역량 향상이 가능해졌습니다.
이러한 자율적인 데이터 탐색 경험이 축적되면서,
데이터 활용 범위와 사용 빈도 역시 자연스럽게 확대되었습니다.

또한 데이터 접근성과 활용성이 크게 개선되어,
누구나 손쉽게 데이터를 조회·분석할 수 있는 환경이 마련되었고,
이를 기반으로 다양한 감사 시나리오를 반복적으로 검증할 수 있어
감사 업무 전반의 효율성이 향상되었습니다.

한편, 단순 쿼리 요청에 대한 대응이 감소하면서
엔지니어 리소스 운영 효율도 함께 개선되었으며,
개발 인력은 데이터 품질 관리와 서비스 고도화와 같은
보다 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 구조를 확보했습니다.

3. Result (성과)

본 프로젝트를 통해 자연어 기반 데이터 조회 환경의 가능성을 검증했으며,
향후 사용자 확대와 보다 다양한 비즈니스·감사 시나리오 적용을 위해
다음과 같은 발전 방향을 고려하고 있습니다.

• 기능 고도화 및 사용자 경험(UX) 개선을 통한 활용성 강화

• 적용 가능한 감사·비즈니스 시나리오 범위 확장

• 보안 체계 및 인프라 구조 최적화를 통한 안정적인 운영 환경 구축

이를 통해 자연어 기반 데이터 활용 환경을 단계적으로 확장해 나갈 수 있는 기반을 마련했습니다.