국내 대학 AX 현황과 선도 사례: 우리 대학의 AI 캠퍼스 전환 수준은?
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지난 6월 발표된 ‘대학정보화 실태에 대한 고찰과 제언’에 따르면, 전체 대학의 63%가 생성형 AI를 이미 도입했거나 도입 계획 중인 것으로 나타났습니다. 하지만 높은 도입률에도 불구하고 대학 대부분에 이를 안정적으로 운영하고 관리할 인프라와 조직은 충분하지 않은 상황인 것으로 확인되었습니다.
AX는 AI 솔루션을 도입한 것 만으로 완성되지 않습니다. 도입 이후 실제로 효율을 개선할 수 있는 설계가 매우 중요합니다. 현재 우리 대학의 AX 과정에서 고민하고 계시나요? 국내 대학들의 성공사례를 살펴보고 우리 학교만의 전략을 설계해보세요.
- 대학 AX는 생성형 AI 도입 여부만으로 판단하기 어렵고, 행정 자동화와 학생 AI 활용 역량 관리까지 함께 갖춰야 합니다.
- 울산대와 서울여대 사례처럼 AI 챗봇은 반복 문의를 줄이고, 흩어진 행정 정보를 연결해 상담 데이터를 자산화하는 데 효과적입니다.
- 우리 대학의 AX 수준은 24시간 응대, 행정 문의 감소, 정보 탐색 편의성, 데이터 활용, 운영 관리 체계가 갖춰졌는지로 점검할 수 있습니다.
국내 대학교 AX 선도 사례 2가지 : 울산대학교, 서울여대
1. 텍스트 상담 수요에 대응해 유선 응대를 27% 줄인 울산대학교
산업 현장과 연결된 AI 인재 양성 시스템을 적극적으로 구축하고 있는 울산대학교는 내부 시스템에도 AI를 적극적으로 도입해 학생들의 AI 활용 능력 향상을 지원하고 있습니다.
울산대는 학사 제도와 졸업 요건이 복잡해지고 비교과 프로그램이 다양해지면서 학생 문의가 계속 늘어나는 상황에 놓여 있었습니다. 정확한 상담을 위해서는 담당 직원이 방대한 학사 정보를 숙지해야 했지만, 모든 문의에 빠르게 대응하기에는 시간과 인력의 한계가 있었습니다. 여기에 AI 기반 검색과 즉시 응답에 익숙한 학생들이 전화·이메일보다 빠른 텍스트 상담을 선호하면서, 기존 상담 방식만으로는 학생들의 기대를 충족하기 어려운 상황이었습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 울산대는 클라썸과 함께 AI 챗봇 커넥트를 학사 상담에 도입했습니다. 그 결과 문의 내용의 88%가 AI 1차 답변만으로 처리됐고, 학사관리팀 전화 수신량은 전년 동기 대비 27% 감소했습니다. AI 상담 이후 추가 문의를 위해 전화번호를 별도로 요청한 비율도 5.5%에 그쳐, AI 챗봇이 반복 문의를 효과적으로 흡수하고 상담 부담을 줄이는 역할을 했다는 점을 확인할 수 있습니다.
이 사례에서 눈여겨볼 지점은 “챗봇을 도입했다”는 사실보다 환경의 개선입니다. 학생은 학사 일정, 제도, 신청 절차를 찾기 위해 여러 페이지를 오가지 않게 되었고, 행정 직원은 반복 문의에 매번 같은 설명을 반복하는 대신, 판단이 필요한 상담과 제도 개선에 시간을 쓸 수 있게 되었습니다.
[대학교 챗봇 도입 tip] 실제 행정 부담을 얼마나 줄일 수있는지 살펴보세요.
AI 챗봇 도입을 앞두고 여러 솔루션을 비교하고 있다면, 울산대학교의 사례처럼 단순히 몇 개의 질문에 답할 수 있는지가 아니라 실제 행정 부담을 얼마나 줄일 수 있는지를 기준으로 봐야합니다. 전화·이메일·방문으로 몰리던 문의가 줄어드는지, 담당자 배정 없이 해결되는 상담이 늘어나는지, 업무 시간 외 문의까지 안정적으로 대응할 수 있는지 확인할 때 챗봇 도입의 실질적인 효과를 판단할 수 있습니다.
2. 인력 한계를 극복하고 데이터 자산화를 실현한 서울여대
서울여자대학교는 올해 1월 ‘서울여대 AX(AI Transformation), 사람을 향한 기술로 사회 혁신을 이끄는 대학’이라는 비전을 선포하고, 대학 전반의 AI 전환을 본격화하고 있습니다. 이 과정에서 그동안 누적되어 온 행정 병목 현상을 AI로 풀어가고 있습니다.
서울여대는 AI 네이티브 세대의 유입과 전공 선택의 유연화로 학생 문의가 다양해지면서, 전화·이메일 중심 상담만으로는 24시간 대응이 어려운 상황에 놓여 있었습니다. 같은 질문이 부서별로 반복되고, 행정·교육·장학·취업 등 다양한 문의에 답하기 위해 교직원들은 매번 흩어진 정보를 찾아야 했습니다. 이 과정에서 상담 이력과 문의 데이터를 체계적으로 축적하기도 어려웠습니다. 문의는 계속 늘어나지만, 정작 다음 학기 전략이나 학생 지원 정책에 활용할 수 있는 데이터는 남지 않는 구조였던 셈입니다.
서울여대는 클라썸 커넥트를 통해 흩어진 대학 정보를 연결하고, 문의와 답변 흐름을 데이터 기반으로 체계화했습니다. 실제로 서울여대 행정 실무진은 “클라썸 커넥트 도입 후 수강신청 등 특정 기간에 폭주하던 단순 전화 문의가 체감상 반 정도 감소했으며, 확실한 업무 효율화를 경험하고 있다”고 전하기도 했습니다.
[대학교 챗봇 도입 tip] 반복된 문의는 데이터로 기록해 효율화 기반으로 활용하세요.
서울여대 사례처럼 챗봇 도입의 성공 기준은 단순히 응대 속도를 높이는 데서 끝나지 않습니다. 흩어진 입시·학사·장학·취업 정보를 하나로 연결하고, 반복 문의와 답변 흐름을 데이터로 축적해 다음 학기 전략이나 학생 지원 정책에 활용할 수 있어야 합니다. 즉, AI 챗봇은 문의를 줄이는 도구를 넘어 대학의 행정 지식을 체계적으로 쌓고 운영 의사결정에 활용하게 만드는 기반이 되어야 합니다.
우리 대학 AX는 어느 단계일까?
앞선 사례를 바탕으로 우리 대학의 AX가 단순한 AI 도입을 넘어 실제 운영 혁신으로 이어지고 있는지 아래 항목으로 점검해보세요. 체크하지 못한 항목이 있다면, 지금이 우리 대학의 AX 로드맵을 점검해볼 시점입니다.
대학 AX 현황 자가 진단 테스트
✅ 입시·학사·장학·취업 등 반복 문의를 AI 챗봇이 24시간 응대하고 있다.
✅ 전화·이메일·방문으로 몰리던 행정 문의가 실제로 줄어들고 있다.
✅ 학생들이 학사 일정, 제도, 신청 절차를 여러 페이지에서 직접 찾지 않아도 된다.
✅ 문의와 답변 이력이 데이터로 축적되어 다음 학기 운영 전략이나 학생 지원 정책에 활용되고 있다.
✅ AI 서비스 도입 이후 답변 품질, 최신 정보 반영, 담당자 전환, 장애 대응을 지속 관리하고 있다.
- 5개: AX 운영 체계가 안정적으로 구축된 단계
- 4개: 주요 기반은 갖췄지만 일부 운영 고도화가 필요한 단계
- 2~3개: AI 도입은 시작했지만 행정 효율화와 데이터 활용을 더 연결해야 하는 단계
- 1개 이하: AI 도입 전후의 운영 구조를 먼저 점검해야 하는 단계
학사행정부터 교육까지 믿고 맡길 수 있는 대학 전문 AX 파트너, 클라썸
대학 AX는 기업의 AI 도입처럼 생산성만 높이는 일이 아닙니다. 학생 경험, 학사 규정, 입시·장학·수업 정보, 교직원 업무 흐름, 교육 성과 관리까지 함께 고려해야 합니다. 그래서 대학 환경을 이해하고, 행정과 교육 전반을 함께 설계할 수 있는 파트너가 필요합니다.
클라썸은 AI 챗봇 커넥트를 통해 반복 문의 응대부터 행정 데이터 자산화까지 대학 행정 AX 실현을 지원합니다. 우리 대학의 AI 캠퍼스 전환을 고민하고 있다면, 지금 클라썸과 함께 로드맵을 설계해보세요.
지난 6월 발표된 ‘대학정보화 실태에 대한 고찰과 제언’에 따르면, 전체 대학의 63%가 생성형 AI를 이미 도입했거나 도입 계획 중인 것으로 나타났습니다. 하지만 높은 도입률에도 불구하고 대학 대부분에 이를 안정적으로 운영하고 관리할 인프라와 조직은 충분하지 않은 상황인 것으로 확인되었습니다.
AX는 AI 솔루션을 도입한 것 만으로 완성되지 않습니다. 도입 이후 실제로 효율을 개선할 수 있는 설계가 매우 중요합니다. 현재 우리 대학의 AX 과정에서 고민하고 계시나요? 국내 대학들의 성공사례를 살펴보고 우리 학교만의 전략을 설계해보세요.
- 대학 AX는 생성형 AI 도입 여부만으로 판단하기 어렵고, 행정 자동화와 학생 AI 활용 역량 관리까지 함께 갖춰야 합니다.
- 울산대와 서울여대 사례처럼 AI 챗봇은 반복 문의를 줄이고, 흩어진 행정 정보를 연결해 상담 데이터를 자산화하는 데 효과적입니다.
- 우리 대학의 AX 수준은 24시간 응대, 행정 문의 감소, 정보 탐색 편의성, 데이터 활용, 운영 관리 체계가 갖춰졌는지로 점검할 수 있습니다.
국내 대학교 AX 선도 사례 2가지 : 울산대학교, 서울여대
1. 텍스트 상담 수요에 대응해 유선 응대를 27% 줄인 울산대학교
산업 현장과 연결된 AI 인재 양성 시스템을 적극적으로 구축하고 있는 울산대학교는 내부 시스템에도 AI를 적극적으로 도입해 학생들의 AI 활용 능력 향상을 지원하고 있습니다.
울산대는 학사 제도와 졸업 요건이 복잡해지고 비교과 프로그램이 다양해지면서 학생 문의가 계속 늘어나는 상황에 놓여 있었습니다. 정확한 상담을 위해서는 담당 직원이 방대한 학사 정보를 숙지해야 했지만, 모든 문의에 빠르게 대응하기에는 시간과 인력의 한계가 있었습니다. 여기에 AI 기반 검색과 즉시 응답에 익숙한 학생들이 전화·이메일보다 빠른 텍스트 상담을 선호하면서, 기존 상담 방식만으로는 학생들의 기대를 충족하기 어려운 상황이었습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 울산대는 클라썸과 함께 AI 챗봇 커넥트를 학사 상담에 도입했습니다. 그 결과 문의 내용의 88%가 AI 1차 답변만으로 처리됐고, 학사관리팀 전화 수신량은 전년 동기 대비 27% 감소했습니다. AI 상담 이후 추가 문의를 위해 전화번호를 별도로 요청한 비율도 5.5%에 그쳐, AI 챗봇이 반복 문의를 효과적으로 흡수하고 상담 부담을 줄이는 역할을 했다는 점을 확인할 수 있습니다.
이 사례에서 눈여겨볼 지점은 “챗봇을 도입했다”는 사실보다 환경의 개선입니다. 학생은 학사 일정, 제도, 신청 절차를 찾기 위해 여러 페이지를 오가지 않게 되었고, 행정 직원은 반복 문의에 매번 같은 설명을 반복하는 대신, 판단이 필요한 상담과 제도 개선에 시간을 쓸 수 있게 되었습니다.
[대학교 챗봇 도입 tip] 실제 행정 부담을 얼마나 줄일 수있는지 살펴보세요.
AI 챗봇 도입을 앞두고 여러 솔루션을 비교하고 있다면, 울산대학교의 사례처럼 단순히 몇 개의 질문에 답할 수 있는지가 아니라 실제 행정 부담을 얼마나 줄일 수 있는지를 기준으로 봐야합니다. 전화·이메일·방문으로 몰리던 문의가 줄어드는지, 담당자 배정 없이 해결되는 상담이 늘어나는지, 업무 시간 외 문의까지 안정적으로 대응할 수 있는지 확인할 때 챗봇 도입의 실질적인 효과를 판단할 수 있습니다.
2. 인력 한계를 극복하고 데이터 자산화를 실현한 서울여대
서울여자대학교는 올해 1월 ‘서울여대 AX(AI Transformation), 사람을 향한 기술로 사회 혁신을 이끄는 대학’이라는 비전을 선포하고, 대학 전반의 AI 전환을 본격화하고 있습니다. 이 과정에서 그동안 누적되어 온 행정 병목 현상을 AI로 풀어가고 있습니다.
서울여대는 AI 네이티브 세대의 유입과 전공 선택의 유연화로 학생 문의가 다양해지면서, 전화·이메일 중심 상담만으로는 24시간 대응이 어려운 상황에 놓여 있었습니다. 같은 질문이 부서별로 반복되고, 행정·교육·장학·취업 등 다양한 문의에 답하기 위해 교직원들은 매번 흩어진 정보를 찾아야 했습니다. 이 과정에서 상담 이력과 문의 데이터를 체계적으로 축적하기도 어려웠습니다. 문의는 계속 늘어나지만, 정작 다음 학기 전략이나 학생 지원 정책에 활용할 수 있는 데이터는 남지 않는 구조였던 셈입니다.
서울여대는 클라썸 커넥트를 통해 흩어진 대학 정보를 연결하고, 문의와 답변 흐름을 데이터 기반으로 체계화했습니다. 실제로 서울여대 행정 실무진은 “클라썸 커넥트 도입 후 수강신청 등 특정 기간에 폭주하던 단순 전화 문의가 체감상 반 정도 감소했으며, 확실한 업무 효율화를 경험하고 있다”고 전하기도 했습니다.
[대학교 챗봇 도입 tip] 반복된 문의는 데이터로 기록해 효율화 기반으로 활용하세요.
서울여대 사례처럼 챗봇 도입의 성공 기준은 단순히 응대 속도를 높이는 데서 끝나지 않습니다. 흩어진 입시·학사·장학·취업 정보를 하나로 연결하고, 반복 문의와 답변 흐름을 데이터로 축적해 다음 학기 전략이나 학생 지원 정책에 활용할 수 있어야 합니다. 즉, AI 챗봇은 문의를 줄이는 도구를 넘어 대학의 행정 지식을 체계적으로 쌓고 운영 의사결정에 활용하게 만드는 기반이 되어야 합니다.
우리 대학 AX는 어느 단계일까?
앞선 사례를 바탕으로 우리 대학의 AX가 단순한 AI 도입을 넘어 실제 운영 혁신으로 이어지고 있는지 아래 항목으로 점검해보세요. 체크하지 못한 항목이 있다면, 지금이 우리 대학의 AX 로드맵을 점검해볼 시점입니다.
대학 AX 현황 자가 진단 테스트
✅ 입시·학사·장학·취업 등 반복 문의를 AI 챗봇이 24시간 응대하고 있다.
✅ 전화·이메일·방문으로 몰리던 행정 문의가 실제로 줄어들고 있다.
✅ 학생들이 학사 일정, 제도, 신청 절차를 여러 페이지에서 직접 찾지 않아도 된다.
✅ 문의와 답변 이력이 데이터로 축적되어 다음 학기 운영 전략이나 학생 지원 정책에 활용되고 있다.
✅ AI 서비스 도입 이후 답변 품질, 최신 정보 반영, 담당자 전환, 장애 대응을 지속 관리하고 있다.
- 5개: AX 운영 체계가 안정적으로 구축된 단계
- 4개: 주요 기반은 갖췄지만 일부 운영 고도화가 필요한 단계
- 2~3개: AI 도입은 시작했지만 행정 효율화와 데이터 활용을 더 연결해야 하는 단계
- 1개 이하: AI 도입 전후의 운영 구조를 먼저 점검해야 하는 단계
학사행정부터 교육까지 믿고 맡길 수 있는 대학 전문 AX 파트너, 클라썸
대학 AX는 기업의 AI 도입처럼 생산성만 높이는 일이 아닙니다. 학생 경험, 학사 규정, 입시·장학·수업 정보, 교직원 업무 흐름, 교육 성과 관리까지 함께 고려해야 합니다. 그래서 대학 환경을 이해하고, 행정과 교육 전반을 함께 설계할 수 있는 파트너가 필요합니다.
클라썸은 AI 챗봇 커넥트를 통해 반복 문의 응대부터 행정 데이터 자산화까지 대학 행정 AX 실현을 지원합니다. 우리 대학의 AI 캠퍼스 전환을 고민하고 있다면, 지금 클라썸과 함께 로드맵을 설계해보세요.
지난 6월 발표된 ‘대학정보화 실태에 대한 고찰과 제언’에 따르면, 전체 대학의 63%가 생성형 AI를 이미 도입했거나 도입 계획 중인 것으로 나타났습니다. 하지만 높은 도입률에도 불구하고 대학 대부분에 이를 안정적으로 운영하고 관리할 인프라와 조직은 충분하지 않은 상황인 것으로 확인되었습니다.
AX는 AI 솔루션을 도입한 것 만으로 완성되지 않습니다. 도입 이후 실제로 효율을 개선할 수 있는 설계가 매우 중요합니다. 현재 우리 대학의 AX 과정에서 고민하고 계시나요? 국내 대학들의 성공사례를 살펴보고 우리 학교만의 전략을 설계해보세요.
- 대학 AX는 생성형 AI 도입 여부만으로 판단하기 어렵고, 행정 자동화와 학생 AI 활용 역량 관리까지 함께 갖춰야 합니다.
- 울산대와 서울여대 사례처럼 AI 챗봇은 반복 문의를 줄이고, 흩어진 행정 정보를 연결해 상담 데이터를 자산화하는 데 효과적입니다.
- 우리 대학의 AX 수준은 24시간 응대, 행정 문의 감소, 정보 탐색 편의성, 데이터 활용, 운영 관리 체계가 갖춰졌는지로 점검할 수 있습니다.
국내 대학교 AX 선도 사례 2가지 : 울산대학교, 서울여대
1. 텍스트 상담 수요에 대응해 유선 응대를 27% 줄인 울산대학교
산업 현장과 연결된 AI 인재 양성 시스템을 적극적으로 구축하고 있는 울산대학교는 내부 시스템에도 AI를 적극적으로 도입해 학생들의 AI 활용 능력 향상을 지원하고 있습니다.
울산대는 학사 제도와 졸업 요건이 복잡해지고 비교과 프로그램이 다양해지면서 학생 문의가 계속 늘어나는 상황에 놓여 있었습니다. 정확한 상담을 위해서는 담당 직원이 방대한 학사 정보를 숙지해야 했지만, 모든 문의에 빠르게 대응하기에는 시간과 인력의 한계가 있었습니다. 여기에 AI 기반 검색과 즉시 응답에 익숙한 학생들이 전화·이메일보다 빠른 텍스트 상담을 선호하면서, 기존 상담 방식만으로는 학생들의 기대를 충족하기 어려운 상황이었습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 울산대는 클라썸과 함께 AI 챗봇 커넥트를 학사 상담에 도입했습니다. 그 결과 문의 내용의 88%가 AI 1차 답변만으로 처리됐고, 학사관리팀 전화 수신량은 전년 동기 대비 27% 감소했습니다. AI 상담 이후 추가 문의를 위해 전화번호를 별도로 요청한 비율도 5.5%에 그쳐, AI 챗봇이 반복 문의를 효과적으로 흡수하고 상담 부담을 줄이는 역할을 했다는 점을 확인할 수 있습니다.
이 사례에서 눈여겨볼 지점은 “챗봇을 도입했다”는 사실보다 환경의 개선입니다. 학생은 학사 일정, 제도, 신청 절차를 찾기 위해 여러 페이지를 오가지 않게 되었고, 행정 직원은 반복 문의에 매번 같은 설명을 반복하는 대신, 판단이 필요한 상담과 제도 개선에 시간을 쓸 수 있게 되었습니다.
[대학교 챗봇 도입 tip] 실제 행정 부담을 얼마나 줄일 수있는지 살펴보세요.
AI 챗봇 도입을 앞두고 여러 솔루션을 비교하고 있다면, 울산대학교의 사례처럼 단순히 몇 개의 질문에 답할 수 있는지가 아니라 실제 행정 부담을 얼마나 줄일 수 있는지를 기준으로 봐야합니다. 전화·이메일·방문으로 몰리던 문의가 줄어드는지, 담당자 배정 없이 해결되는 상담이 늘어나는지, 업무 시간 외 문의까지 안정적으로 대응할 수 있는지 확인할 때 챗봇 도입의 실질적인 효과를 판단할 수 있습니다.
2. 인력 한계를 극복하고 데이터 자산화를 실현한 서울여대
서울여자대학교는 올해 1월 ‘서울여대 AX(AI Transformation), 사람을 향한 기술로 사회 혁신을 이끄는 대학’이라는 비전을 선포하고, 대학 전반의 AI 전환을 본격화하고 있습니다. 이 과정에서 그동안 누적되어 온 행정 병목 현상을 AI로 풀어가고 있습니다.
서울여대는 AI 네이티브 세대의 유입과 전공 선택의 유연화로 학생 문의가 다양해지면서, 전화·이메일 중심 상담만으로는 24시간 대응이 어려운 상황에 놓여 있었습니다. 같은 질문이 부서별로 반복되고, 행정·교육·장학·취업 등 다양한 문의에 답하기 위해 교직원들은 매번 흩어진 정보를 찾아야 했습니다. 이 과정에서 상담 이력과 문의 데이터를 체계적으로 축적하기도 어려웠습니다. 문의는 계속 늘어나지만, 정작 다음 학기 전략이나 학생 지원 정책에 활용할 수 있는 데이터는 남지 않는 구조였던 셈입니다.
서울여대는 클라썸 커넥트를 통해 흩어진 대학 정보를 연결하고, 문의와 답변 흐름을 데이터 기반으로 체계화했습니다. 실제로 서울여대 행정 실무진은 “클라썸 커넥트 도입 후 수강신청 등 특정 기간에 폭주하던 단순 전화 문의가 체감상 반 정도 감소했으며, 확실한 업무 효율화를 경험하고 있다”고 전하기도 했습니다.
[대학교 챗봇 도입 tip] 반복된 문의는 데이터로 기록해 효율화 기반으로 활용하세요.
서울여대 사례처럼 챗봇 도입의 성공 기준은 단순히 응대 속도를 높이는 데서 끝나지 않습니다. 흩어진 입시·학사·장학·취업 정보를 하나로 연결하고, 반복 문의와 답변 흐름을 데이터로 축적해 다음 학기 전략이나 학생 지원 정책에 활용할 수 있어야 합니다. 즉, AI 챗봇은 문의를 줄이는 도구를 넘어 대학의 행정 지식을 체계적으로 쌓고 운영 의사결정에 활용하게 만드는 기반이 되어야 합니다.
우리 대학 AX는 어느 단계일까?
앞선 사례를 바탕으로 우리 대학의 AX가 단순한 AI 도입을 넘어 실제 운영 혁신으로 이어지고 있는지 아래 항목으로 점검해보세요. 체크하지 못한 항목이 있다면, 지금이 우리 대학의 AX 로드맵을 점검해볼 시점입니다.
대학 AX 현황 자가 진단 테스트
✅ 입시·학사·장학·취업 등 반복 문의를 AI 챗봇이 24시간 응대하고 있다.
✅ 전화·이메일·방문으로 몰리던 행정 문의가 실제로 줄어들고 있다.
✅ 학생들이 학사 일정, 제도, 신청 절차를 여러 페이지에서 직접 찾지 않아도 된다.
✅ 문의와 답변 이력이 데이터로 축적되어 다음 학기 운영 전략이나 학생 지원 정책에 활용되고 있다.
✅ AI 서비스 도입 이후 답변 품질, 최신 정보 반영, 담당자 전환, 장애 대응을 지속 관리하고 있다.
- 5개: AX 운영 체계가 안정적으로 구축된 단계
- 4개: 주요 기반은 갖췄지만 일부 운영 고도화가 필요한 단계
- 2~3개: AI 도입은 시작했지만 행정 효율화와 데이터 활용을 더 연결해야 하는 단계
- 1개 이하: AI 도입 전후의 운영 구조를 먼저 점검해야 하는 단계
학사행정부터 교육까지 믿고 맡길 수 있는 대학 전문 AX 파트너, 클라썸
대학 AX는 기업의 AI 도입처럼 생산성만 높이는 일이 아닙니다. 학생 경험, 학사 규정, 입시·장학·수업 정보, 교직원 업무 흐름, 교육 성과 관리까지 함께 고려해야 합니다. 그래서 대학 환경을 이해하고, 행정과 교육 전반을 함께 설계할 수 있는 파트너가 필요합니다.
클라썸은 AI 챗봇 커넥트를 통해 반복 문의 응대부터 행정 데이터 자산화까지 대학 행정 AX 실현을 지원합니다. 우리 대학의 AI 캠퍼스 전환을 고민하고 있다면, 지금 클라썸과 함께 로드맵을 설계해보세요.
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