AI 활용이 처음인 대학을 위한 AX 로드맵 | 클라썸 웨비나 핵심 요약
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지난 8월 26일, 클라썸은 N개 대학 교직원과 함께 대학 행정 AX의 현실적인 시작점을 살펴보는 웨비나를 진행했습니다. 이날 웨비나에서는 AI 솔루션 도입 자체보다, 대학 데이터를 어떻게 정비하고 교직원의 실제 업무에 어떻게 적용할지를 중점적으로 다뤘습니다.
웨비나 발표와 현장 Q&A, 실제 대학 사례를 중심으로 대학 행정 AX를 어디서부터 시작할 수 있는지 정리했습니다.
- 대학의 AI 도입은 교육을 넘어 행정 효율화로 확장되고 있지만, 흩어진 데이터와 교직원의 부족한 활용 경험이 실질적인 성과를 가로막고 있습니다.
- 대학 행정 AX는 데이터 표준화와 교직원의 업무 적용이 함께 이뤄져야 합니다.
- 반복 문의가 많은 영역부터 AI 챗봇을 적용하고, 운영 과정에서 드러난 데이터 문제를 보완하며 활용 범위를 단계적으로 확장할 수 있습니다.
대학 행정 AX의 현실: 필요성과 해결해야 할 과제
클라썸에서 나라장터 공고를 분석한 결과, 2025년부터 2026년 8월까지 대학 AI 관련 입찰은 총 1,412건이었으며, 이 중 304건은 대학 운영 시스템 관련 공고였습니다. 언론 보도에서도 AI 비전을 선언한 37개 대학 가운데 37.8%가 행정 효율화와 AX를 주요 목표로 제시한 것으로 나타났습니다. 이는 대학의 AI 도입이 교육을 넘어 행정 업무 개선으로 확장되고 있음을 보여줍니다.
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하지만 필요성이 커졌다고 해서 곧바로 행정 업무가 개선되는 것은 아닙니다. 대학 행정 데이터는 입시, 학적, 수업, 장학, 졸업, 취업처럼 여러 영역으로 나뉘어 있습니다. 일부는 통합정보시스템에 있고, 일부는 홈페이지 공지나 규정집, 부서별 파일, 담당자 PC에 남아 있습니다.
데이터의 위치뿐 아니라 관리 기준도 제각각입니다. 데이터가 흩어져 있거나 기준이 다르면 AI 답변의 일관성이 떨어지기 때문에, 신뢰할 수 있는 데이터를 활용할 수 있는 환경을 먼저 마련해야 합니다.
동시에 교직원이 AI를 실제 업무에 적용하며 효과를 확인할 기회도 필요합니다. 데이터 환경과 교직원의 활용 경험 중 하나라도 빠지면 AI는 실제 효용 가치가 낮은 ‘도입한 솔루션’으로만 남기 쉽습니다.
성공적인 AX를 위한 2가지 기준: 데이터 환경과 활용 주체
그렇다면 대학에서 잘 작동하는, 성공적인 AX 솔루션은 어떤 기준을 만족해야 할까요? 대학 AX 전문가 클라썸은 2가지 기준을 제시합니다. 도입 전에 데이터 표준화 등을 통해 AI 활용 환경을 정돈하고, AI 활용 주체가 도입 후에 업무에서 효용을 경험해야 합니다.
1. AI 활용 환경: 대학이 AI 데이터 환경을 구축하는 3단계
1단계 데이터 표준화
같은 내용을 담은 규정과 안내문도 부서마다 명칭과 작성 방식이 다를 수 있습니다. 데이터 표준화는 이런 차이를 확인하고 공통 기준으로 정리하는 작업입니다. 누락되거나 서로 충돌하는 내용도 이 과정에서 함께 점검합니다.
2단계 데이터 통제권
누가 어떤 데이터를 사용하고, 그 기록이 어디에 남는지 관리하는 체계입니다. 통제권이 없으면 각 부서가 어떤 자료를 AI에 입력하는지 확인하기 어렵습니다. 중앙 관리 체계를 두면 부서별 데이터 접근 권한과 AI 사용 기록을 확인할 수 있습니다.
3단계 데이터 통합
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1~2단계를 거친 데이터를 부서와 시스템 단위로 연결해 함께 사용할 수 있도록 만드는 일입니다. 학적, 수업, 성적, 장학, 등록, 졸업, 입학, 취업, 상담 데이터가 연결되면 AI는 개인별 상황을 반영해 답변할 수 있습니다. 따라서 모델을 선정하는 일만큼, 답변에 사용할 데이터의 범위와 연결 기준을 정하는 일도 중요합니다.
2. AI 활용 주체: 활용 주체인 교직원이 AI를 업무에 적용하는 3단계
1단계 효용 체감
교직원이 AI의 필요성을 체감하려면 실제 업무 시간이 줄어드는 경험이 먼저 필요합니다. 반복 문의 응대 같은 업무에 AI를 적용해 보고, 이전보다 얼마나 시간이 줄었는지 직접 확인해야 합니다.
2단계 숙련도 향상
일회성 교육만으로는 AI를 각자의 업무에 적용하기 어렵습니다. 학사 안내문 작성이나 상담 답변 정리처럼 자신의 업무에 직접 사용해 보고, 동료의 사례를 참고하거나 실습형 교육을 받으면서 활용 범위를 넓혀야 합니다.
3단계 업무 적용
반복 업무 중 AI가 처리할 범위를 정하고, 결과를 담당자가 확인하는 절차도 마련해야 합니다. 수정된 답변과 판단 기준을 이후 상담에 다시 활용하면 담당자의 업무 노하우를 조직 안에 축적할 수 있습니다. 순환 보직이나 담당자 변경이 있어도 기존의 판단 기준을 이어갈 수 있습니다.
성공적인 AX를 위한 2가지 기준: ’데이터 환경 구축’과 ‘활용 주체’, 클라썸 커넥트는 어떻게 갖췄을까요?
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클라썸 커넥트는 대학에 쌓여있는 데이터를 정리하고, 교직원의 AI 도입 경험을 토대로 완성도를 높입니다
클라썸 커넥트는 데이터를 연동하면서 1차 표준화를 진행합니다. 학사시스템, 홈페이지 공지, 규정집, 부서별 안내처럼 흩어진 자료의 형식을 맞추고 AI가 답변에 활용할 수 있도록 정리합니다. 운영 중에는 답하지 못했거나 답변이 엇갈린 질문이 쌓입니다. 담당자는 이를 확인해 누락된 공지를 추가하거나 서로 다른 규정의 기준을 정리할 수 있습니다.
교직원은 반복 문의가 실제로 얼마나 줄어드는지, AI가 어느 수준까지 답변할 수 있는지를 운영 과정에서 확인합니다. 학생은 업무 시간 외에도 필요한 안내를 받을 수 있고, 담당자는 같은 질문에 반복해서 답하는 시간을 줄일 수 있습니다. 이후에는 학사·입학·장학 등 다른 문의 영역으로 적용 범위를 넓힐 수 있습니다.
클라썸 커넥트 도입 성공 사례: 울산대학교와 서울여자대학교
AI 챗봇으로 전체 문의의 약 89%에 답변하고 담당자 1인당 대응 능력을 51% 높인 울산대학교
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울산대학교는 글로컬30 선정 이후 학부 전면 개편을 앞두고 있었습니다. 새로운 학사제도로 상담 수요가 늘어날 것에 대비해 클라썸 커넥트를 활용한 U-MATE 통합상담체계를 구축했습니다.
운영 결과 AI 답변율은 88.9%를 기록했고, 전화 문의량은 27% 감소, 담당자 1인당 대응 능력은 51% 증가했습니다. 전체 문의의 43.9%가 업무 외 시간에 발생한 만큼, 학생은 필요한 순간에 답을 얻고 담당자는 반복 문의 부담을 줄일 수 있었습니다.
학생용과 교직원용 AI 챗봇을 분리하여 상담 만족도와 운영 효율성을 높인 서울여자대학교
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서울여자대학교는 AI 네이티브 세대의 유입과 전공자율선택제 확대에 따라 늘어나는 상담 수요에 대응해야 했습니다. 전화와 이메일만으로는 24시간 문의에 대응하기 어렵고, 행정정보도 여러 곳에 흩어져 있었습니다.
이에 학생용 ‘슈리챗’과 교직원용 ‘유시챗’을 각각 운영해 사용자별로 필요한 정보를 제공했습니다. 사용자 만족도는 5점 만점에 4.4점을 기록했으며, 정확한 답변과 관련 링크 제공에서 좋은 평가를 받았습니다.
우리 대학에 맞는 행정 AX, 클라썸과 함께 설계하세요
대학 행정 AX를 시작하기 위해 기존 시스템 전체를 한 번에 교체할 필요는 없습니다. 반복 문의가 많은 영역에 AI 챗봇을 먼저 적용하면, 답변 과정에서 누락되거나 충돌하는 데이터를 확인하고 교직원이 업무 시간 절감 효과를 직접 확인할 수 있습니다.
먼저 최근 학사·학생 상담에서 반복된 질문을 확인해 보세요. 답변 근거가 문서로 정리돼 있는지, 같은 질문에 부서마다 다른 답변을 하고 있지는 않은지 점검하는 것부터 시작할 수 있습니다. 클라썸 커넥트는 대학별 데이터 환경과 상담 흐름을 분석해 필요한 데이터의 정비·연동 범위와 적용 순서를 함께 설계합니다.
클라썸 웨비나에서 주고받은 질문과 답변 6가지
Q1. 대학 AI 활용은 어떤 업무부터 시작하는 것이 좋을까요?
반복 문의가 많고 답변 기준이 문서화된 학사행정과 학생상담부터 시작하는 것이 적합합니다. 운영 과정에서 AI가 답하지 못한 질문과 누락된 데이터를 확인해 연동 범위를 넓혀가면, 상담 자동화를 대학 행정 AX의 출발점으로 만들 수 있습니다.
Q2. 클라썸 커넥트에 활용되는 AI 모델은 무엇인가요?
클라썸 커넥트는 용도에 적합한 AI 모델을 API 방식으로 활용하며, 필요하면 오픈웨이트 모델도 적용할 수 있습니다. 대학은 특정 모델 자체보다 요구사항 정의, 파일럿 테스트, 성능 모니터링을 통해 용도별 적합성과 답변 품질을 검증하는 것이 중요합니다.
Q3. 클라썸 커넥트의 개인정보와 보안은 어떻게 관리되나요?
클라썸 커넥트는 ISO 27001·ISO 27701과 AI+ 신뢰성 인증을 획득했으며, AI 품질·신뢰성 시험성적서도 발급받았습니다. 이름·이메일 등 개인정보를 마스킹해 LLM에 전달하지 않고, 질문 데이터는 24시간 후 파기합니다. 개인 학적정보는 이용 동의와 위수탁계약을 기반으로 연동하며, 학교 정책에 따라 온프레미스 방식도 검토할 수 있습니다.
Q4. 클라썸 커넥트는 학사 문의 외에도 확장할 수 있나요?
가능합니다. 학사 문의에서 시작해 입학, 장학, 진로·취업, 학생 상담, 교직원 업무 지원 등으로 적용 범위를 넓힐 수 있습니다. 다만 한 번에 모든 영역을 연결하기보다 문의량이 많고 답변 기준이 명확한 업무부터 적용하는 것이 좋습니다.
Q5. AI 챗봇 외에 클라썸에서 대학의 AX를 지원하는 방식은 무엇이 있나요?
AX 컨설팅, 실습형 교직원 교육을 통해 대학별 AX 로드맵 수립을 지원합니다. 교육은 실제 업무에 적용할 결과물을 만드는 데 초점을 둡니다.
지난 8월 26일, 클라썸은 N개 대학 교직원과 함께 대학 행정 AX의 현실적인 시작점을 살펴보는 웨비나를 진행했습니다. 이날 웨비나에서는 AI 솔루션 도입 자체보다, 대학 데이터를 어떻게 정비하고 교직원의 실제 업무에 어떻게 적용할지를 중점적으로 다뤘습니다.
웨비나 발표와 현장 Q&A, 실제 대학 사례를 중심으로 대학 행정 AX를 어디서부터 시작할 수 있는지 정리했습니다.
- 대학의 AI 도입은 교육을 넘어 행정 효율화로 확장되고 있지만, 흩어진 데이터와 교직원의 부족한 활용 경험이 실질적인 성과를 가로막고 있습니다.
- 대학 행정 AX는 데이터 표준화와 교직원의 업무 적용이 함께 이뤄져야 합니다.
- 반복 문의가 많은 영역부터 AI 챗봇을 적용하고, 운영 과정에서 드러난 데이터 문제를 보완하며 활용 범위를 단계적으로 확장할 수 있습니다.
대학 행정 AX의 현실: 필요성과 해결해야 할 과제
클라썸에서 나라장터 공고를 분석한 결과, 2025년부터 2026년 8월까지 대학 AI 관련 입찰은 총 1,412건이었으며, 이 중 304건은 대학 운영 시스템 관련 공고였습니다. 언론 보도에서도 AI 비전을 선언한 37개 대학 가운데 37.8%가 행정 효율화와 AX를 주요 목표로 제시한 것으로 나타났습니다. 이는 대학의 AI 도입이 교육을 넘어 행정 업무 개선으로 확장되고 있음을 보여줍니다.
하지만 필요성이 커졌다고 해서 곧바로 행정 업무가 개선되는 것은 아닙니다. 대학 행정 데이터는 입시, 학적, 수업, 장학, 졸업, 취업처럼 여러 영역으로 나뉘어 있습니다. 일부는 통합정보시스템에 있고, 일부는 홈페이지 공지나 규정집, 부서별 파일, 담당자 PC에 남아 있습니다.
데이터의 위치뿐 아니라 관리 기준도 제각각입니다. 데이터가 흩어져 있거나 기준이 다르면 AI 답변의 일관성이 떨어지기 때문에, 신뢰할 수 있는 데이터를 활용할 수 있는 환경을 먼저 마련해야 합니다.
동시에 교직원이 AI를 실제 업무에 적용하며 효과를 확인할 기회도 필요합니다. 데이터 환경과 교직원의 활용 경험 중 하나라도 빠지면 AI는 실제 효용 가치가 낮은 ‘도입한 솔루션’으로만 남기 쉽습니다.
성공적인 AX를 위한 2가지 기준: 데이터 환경과 활용 주체
그렇다면 대학에서 잘 작동하는, 성공적인 AX 솔루션은 어떤 기준을 만족해야 할까요? 대학 AX 전문가 클라썸은 2가지 기준을 제시합니다. 도입 전에 데이터 표준화 등을 통해 AI 활용 환경을 정돈하고, AI 활용 주체가 도입 후에 업무에서 효용을 경험해야 합니다.
1. AI 활용 환경: 대학이 AI 데이터 환경을 구축하는 3단계
1단계 데이터 표준화
같은 내용을 담은 규정과 안내문도 부서마다 명칭과 작성 방식이 다를 수 있습니다. 데이터 표준화는 이런 차이를 확인하고 공통 기준으로 정리하는 작업입니다. 누락되거나 서로 충돌하는 내용도 이 과정에서 함께 점검합니다.
2단계 데이터 통제권
누가 어떤 데이터를 사용하고, 그 기록이 어디에 남는지 관리하는 체계입니다. 통제권이 없으면 각 부서가 어떤 자료를 AI에 입력하는지 확인하기 어렵습니다. 중앙 관리 체계를 두면 부서별 데이터 접근 권한과 AI 사용 기록을 확인할 수 있습니다.
3단계 데이터 통합
1~2단계를 거친 데이터를 부서와 시스템 단위로 연결해 함께 사용할 수 있도록 만드는 일입니다. 학적, 수업, 성적, 장학, 등록, 졸업, 입학, 취업, 상담 데이터가 연결되면 AI는 개인별 상황을 반영해 답변할 수 있습니다. 따라서 모델을 선정하는 일만큼, 답변에 사용할 데이터의 범위와 연결 기준을 정하는 일도 중요합니다.
2. AI 활용 주체: 활용 주체인 교직원이 AI를 업무에 적용하는 3단계
1단계 효용 체감
교직원이 AI의 필요성을 체감하려면 실제 업무 시간이 줄어드는 경험이 먼저 필요합니다. 반복 문의 응대 같은 업무에 AI를 적용해 보고, 이전보다 얼마나 시간이 줄었는지 직접 확인해야 합니다.
2단계 숙련도 향상
일회성 교육만으로는 AI를 각자의 업무에 적용하기 어렵습니다. 학사 안내문 작성이나 상담 답변 정리처럼 자신의 업무에 직접 사용해 보고, 동료의 사례를 참고하거나 실습형 교육을 받으면서 활용 범위를 넓혀야 합니다.
3단계 업무 적용
반복 업무 중 AI가 처리할 범위를 정하고, 결과를 담당자가 확인하는 절차도 마련해야 합니다. 수정된 답변과 판단 기준을 이후 상담에 다시 활용하면 담당자의 업무 노하우를 조직 안에 축적할 수 있습니다. 순환 보직이나 담당자 변경이 있어도 기존의 판단 기준을 이어갈 수 있습니다.
성공적인 AX를 위한 2가지 기준: ’데이터 환경 구축’과 ‘활용 주체’, 클라썸 커넥트는 어떻게 갖췄을까요?
클라썸 커넥트는 대학에 쌓여있는 데이터를 정리하고, 교직원의 AI 도입 경험을 토대로 완성도를 높입니다
클라썸 커넥트는 데이터를 연동하면서 1차 표준화를 진행합니다. 학사시스템, 홈페이지 공지, 규정집, 부서별 안내처럼 흩어진 자료의 형식을 맞추고 AI가 답변에 활용할 수 있도록 정리합니다. 운영 중에는 답하지 못했거나 답변이 엇갈린 질문이 쌓입니다. 담당자는 이를 확인해 누락된 공지를 추가하거나 서로 다른 규정의 기준을 정리할 수 있습니다.
교직원은 반복 문의가 실제로 얼마나 줄어드는지, AI가 어느 수준까지 답변할 수 있는지를 운영 과정에서 확인합니다. 학생은 업무 시간 외에도 필요한 안내를 받을 수 있고, 담당자는 같은 질문에 반복해서 답하는 시간을 줄일 수 있습니다. 이후에는 학사·입학·장학 등 다른 문의 영역으로 적용 범위를 넓힐 수 있습니다.
클라썸 커넥트 도입 성공 사례: 울산대학교와 서울여자대학교
AI 챗봇으로 전체 문의의 약 89%에 답변하고 담당자 1인당 대응 능력을 51% 높인 울산대학교
울산대학교는 글로컬30 선정 이후 학부 전면 개편을 앞두고 있었습니다. 새로운 학사제도로 상담 수요가 늘어날 것에 대비해 클라썸 커넥트를 활용한 U-MATE 통합상담체계를 구축했습니다.
운영 결과 AI 답변율은 88.9%를 기록했고, 전화 문의량은 27% 감소, 담당자 1인당 대응 능력은 51% 증가했습니다. 전체 문의의 43.9%가 업무 외 시간에 발생한 만큼, 학생은 필요한 순간에 답을 얻고 담당자는 반복 문의 부담을 줄일 수 있었습니다.
학생용과 교직원용 AI 챗봇을 분리하여 상담 만족도와 운영 효율성을 높인 서울여자대학교
서울여자대학교는 AI 네이티브 세대의 유입과 전공자율선택제 확대에 따라 늘어나는 상담 수요에 대응해야 했습니다. 전화와 이메일만으로는 24시간 문의에 대응하기 어렵고, 행정정보도 여러 곳에 흩어져 있었습니다.
이에 학생용 ‘슈리챗’과 교직원용 ‘유시챗’을 각각 운영해 사용자별로 필요한 정보를 제공했습니다. 사용자 만족도는 5점 만점에 4.4점을 기록했으며, 정확한 답변과 관련 링크 제공에서 좋은 평가를 받았습니다.
우리 대학에 맞는 행정 AX, 클라썸과 함께 설계하세요
대학 행정 AX를 시작하기 위해 기존 시스템 전체를 한 번에 교체할 필요는 없습니다. 반복 문의가 많은 영역에 AI 챗봇을 먼저 적용하면, 답변 과정에서 누락되거나 충돌하는 데이터를 확인하고 교직원이 업무 시간 절감 효과를 직접 확인할 수 있습니다.
먼저 최근 학사·학생 상담에서 반복된 질문을 확인해 보세요. 답변 근거가 문서로 정리돼 있는지, 같은 질문에 부서마다 다른 답변을 하고 있지는 않은지 점검하는 것부터 시작할 수 있습니다. 클라썸 커넥트는 대학별 데이터 환경과 상담 흐름을 분석해 필요한 데이터의 정비·연동 범위와 적용 순서를 함께 설계합니다.
클라썸 웨비나에서 주고받은 질문과 답변 6가지
Q1. 대학 AI 활용은 어떤 업무부터 시작하는 것이 좋을까요?
반복 문의가 많고 답변 기준이 문서화된 학사행정과 학생상담부터 시작하는 것이 적합합니다. 운영 과정에서 AI가 답하지 못한 질문과 누락된 데이터를 확인해 연동 범위를 넓혀가면, 상담 자동화를 대학 행정 AX의 출발점으로 만들 수 있습니다.
Q2. 클라썸 커넥트에 활용되는 AI 모델은 무엇인가요?
클라썸 커넥트는 용도에 적합한 AI 모델을 API 방식으로 활용하며, 필요하면 오픈웨이트 모델도 적용할 수 있습니다. 대학은 특정 모델 자체보다 요구사항 정의, 파일럿 테스트, 성능 모니터링을 통해 용도별 적합성과 답변 품질을 검증하는 것이 중요합니다.
Q3. 클라썸 커넥트의 개인정보와 보안은 어떻게 관리되나요?
클라썸 커넥트는 ISO 27001·ISO 27701과 AI+ 신뢰성 인증을 획득했으며, AI 품질·신뢰성 시험성적서도 발급받았습니다. 이름·이메일 등 개인정보를 마스킹해 LLM에 전달하지 않고, 질문 데이터는 24시간 후 파기합니다. 개인 학적정보는 이용 동의와 위수탁계약을 기반으로 연동하며, 학교 정책에 따라 온프레미스 방식도 검토할 수 있습니다.
Q4. 클라썸 커넥트는 학사 문의 외에도 확장할 수 있나요?
가능합니다. 학사 문의에서 시작해 입학, 장학, 진로·취업, 학생 상담, 교직원 업무 지원 등으로 적용 범위를 넓힐 수 있습니다. 다만 한 번에 모든 영역을 연결하기보다 문의량이 많고 답변 기준이 명확한 업무부터 적용하는 것이 좋습니다.
Q5. AI 챗봇 외에 클라썸에서 대학의 AX를 지원하는 방식은 무엇이 있나요?
AX 컨설팅, 실습형 교직원 교육을 통해 대학별 AX 로드맵 수립을 지원합니다. 교육은 실제 업무에 적용할 결과물을 만드는 데 초점을 둡니다.
지난 8월 26일, 클라썸은 N개 대학 교직원과 함께 대학 행정 AX의 현실적인 시작점을 살펴보는 웨비나를 진행했습니다. 이날 웨비나에서는 AI 솔루션 도입 자체보다, 대학 데이터를 어떻게 정비하고 교직원의 실제 업무에 어떻게 적용할지를 중점적으로 다뤘습니다.
웨비나 발표와 현장 Q&A, 실제 대학 사례를 중심으로 대학 행정 AX를 어디서부터 시작할 수 있는지 정리했습니다.
- 대학의 AI 도입은 교육을 넘어 행정 효율화로 확장되고 있지만, 흩어진 데이터와 교직원의 부족한 활용 경험이 실질적인 성과를 가로막고 있습니다.
- 대학 행정 AX는 데이터 표준화와 교직원의 업무 적용이 함께 이뤄져야 합니다.
- 반복 문의가 많은 영역부터 AI 챗봇을 적용하고, 운영 과정에서 드러난 데이터 문제를 보완하며 활용 범위를 단계적으로 확장할 수 있습니다.
대학 행정 AX의 현실: 필요성과 해결해야 할 과제
클라썸에서 나라장터 공고를 분석한 결과, 2025년부터 2026년 8월까지 대학 AI 관련 입찰은 총 1,412건이었으며, 이 중 304건은 대학 운영 시스템 관련 공고였습니다. 언론 보도에서도 AI 비전을 선언한 37개 대학 가운데 37.8%가 행정 효율화와 AX를 주요 목표로 제시한 것으로 나타났습니다. 이는 대학의 AI 도입이 교육을 넘어 행정 업무 개선으로 확장되고 있음을 보여줍니다.
하지만 필요성이 커졌다고 해서 곧바로 행정 업무가 개선되는 것은 아닙니다. 대학 행정 데이터는 입시, 학적, 수업, 장학, 졸업, 취업처럼 여러 영역으로 나뉘어 있습니다. 일부는 통합정보시스템에 있고, 일부는 홈페이지 공지나 규정집, 부서별 파일, 담당자 PC에 남아 있습니다.
데이터의 위치뿐 아니라 관리 기준도 제각각입니다. 데이터가 흩어져 있거나 기준이 다르면 AI 답변의 일관성이 떨어지기 때문에, 신뢰할 수 있는 데이터를 활용할 수 있는 환경을 먼저 마련해야 합니다.
동시에 교직원이 AI를 실제 업무에 적용하며 효과를 확인할 기회도 필요합니다. 데이터 환경과 교직원의 활용 경험 중 하나라도 빠지면 AI는 실제 효용 가치가 낮은 ‘도입한 솔루션’으로만 남기 쉽습니다.
성공적인 AX를 위한 2가지 기준: 데이터 환경과 활용 주체
그렇다면 대학에서 잘 작동하는, 성공적인 AX 솔루션은 어떤 기준을 만족해야 할까요? 대학 AX 전문가 클라썸은 2가지 기준을 제시합니다. 도입 전에 데이터 표준화 등을 통해 AI 활용 환경을 정돈하고, AI 활용 주체가 도입 후에 업무에서 효용을 경험해야 합니다.
1. AI 활용 환경: 대학이 AI 데이터 환경을 구축하는 3단계
1단계 데이터 표준화
같은 내용을 담은 규정과 안내문도 부서마다 명칭과 작성 방식이 다를 수 있습니다. 데이터 표준화는 이런 차이를 확인하고 공통 기준으로 정리하는 작업입니다. 누락되거나 서로 충돌하는 내용도 이 과정에서 함께 점검합니다.
2단계 데이터 통제권
누가 어떤 데이터를 사용하고, 그 기록이 어디에 남는지 관리하는 체계입니다. 통제권이 없으면 각 부서가 어떤 자료를 AI에 입력하는지 확인하기 어렵습니다. 중앙 관리 체계를 두면 부서별 데이터 접근 권한과 AI 사용 기록을 확인할 수 있습니다.
3단계 데이터 통합
1~2단계를 거친 데이터를 부서와 시스템 단위로 연결해 함께 사용할 수 있도록 만드는 일입니다. 학적, 수업, 성적, 장학, 등록, 졸업, 입학, 취업, 상담 데이터가 연결되면 AI는 개인별 상황을 반영해 답변할 수 있습니다. 따라서 모델을 선정하는 일만큼, 답변에 사용할 데이터의 범위와 연결 기준을 정하는 일도 중요합니다.
2. AI 활용 주체: 활용 주체인 교직원이 AI를 업무에 적용하는 3단계
1단계 효용 체감
교직원이 AI의 필요성을 체감하려면 실제 업무 시간이 줄어드는 경험이 먼저 필요합니다. 반복 문의 응대 같은 업무에 AI를 적용해 보고, 이전보다 얼마나 시간이 줄었는지 직접 확인해야 합니다.
2단계 숙련도 향상
일회성 교육만으로는 AI를 각자의 업무에 적용하기 어렵습니다. 학사 안내문 작성이나 상담 답변 정리처럼 자신의 업무에 직접 사용해 보고, 동료의 사례를 참고하거나 실습형 교육을 받으면서 활용 범위를 넓혀야 합니다.
3단계 업무 적용
반복 업무 중 AI가 처리할 범위를 정하고, 결과를 담당자가 확인하는 절차도 마련해야 합니다. 수정된 답변과 판단 기준을 이후 상담에 다시 활용하면 담당자의 업무 노하우를 조직 안에 축적할 수 있습니다. 순환 보직이나 담당자 변경이 있어도 기존의 판단 기준을 이어갈 수 있습니다.
성공적인 AX를 위한 2가지 기준: ’데이터 환경 구축’과 ‘활용 주체’, 클라썸 커넥트는 어떻게 갖췄을까요?
클라썸 커넥트는 대학에 쌓여있는 데이터를 정리하고, 교직원의 AI 도입 경험을 토대로 완성도를 높입니다
클라썸 커넥트는 데이터를 연동하면서 1차 표준화를 진행합니다. 학사시스템, 홈페이지 공지, 규정집, 부서별 안내처럼 흩어진 자료의 형식을 맞추고 AI가 답변에 활용할 수 있도록 정리합니다. 운영 중에는 답하지 못했거나 답변이 엇갈린 질문이 쌓입니다. 담당자는 이를 확인해 누락된 공지를 추가하거나 서로 다른 규정의 기준을 정리할 수 있습니다.
교직원은 반복 문의가 실제로 얼마나 줄어드는지, AI가 어느 수준까지 답변할 수 있는지를 운영 과정에서 확인합니다. 학생은 업무 시간 외에도 필요한 안내를 받을 수 있고, 담당자는 같은 질문에 반복해서 답하는 시간을 줄일 수 있습니다. 이후에는 학사·입학·장학 등 다른 문의 영역으로 적용 범위를 넓힐 수 있습니다.
클라썸 커넥트 도입 성공 사례: 울산대학교와 서울여자대학교
AI 챗봇으로 전체 문의의 약 89%에 답변하고 담당자 1인당 대응 능력을 51% 높인 울산대학교
울산대학교는 글로컬30 선정 이후 학부 전면 개편을 앞두고 있었습니다. 새로운 학사제도로 상담 수요가 늘어날 것에 대비해 클라썸 커넥트를 활용한 U-MATE 통합상담체계를 구축했습니다.
운영 결과 AI 답변율은 88.9%를 기록했고, 전화 문의량은 27% 감소, 담당자 1인당 대응 능력은 51% 증가했습니다. 전체 문의의 43.9%가 업무 외 시간에 발생한 만큼, 학생은 필요한 순간에 답을 얻고 담당자는 반복 문의 부담을 줄일 수 있었습니다.
학생용과 교직원용 AI 챗봇을 분리하여 상담 만족도와 운영 효율성을 높인 서울여자대학교
서울여자대학교는 AI 네이티브 세대의 유입과 전공자율선택제 확대에 따라 늘어나는 상담 수요에 대응해야 했습니다. 전화와 이메일만으로는 24시간 문의에 대응하기 어렵고, 행정정보도 여러 곳에 흩어져 있었습니다.
이에 학생용 ‘슈리챗’과 교직원용 ‘유시챗’을 각각 운영해 사용자별로 필요한 정보를 제공했습니다. 사용자 만족도는 5점 만점에 4.4점을 기록했으며, 정확한 답변과 관련 링크 제공에서 좋은 평가를 받았습니다.
우리 대학에 맞는 행정 AX, 클라썸과 함께 설계하세요
대학 행정 AX를 시작하기 위해 기존 시스템 전체를 한 번에 교체할 필요는 없습니다. 반복 문의가 많은 영역에 AI 챗봇을 먼저 적용하면, 답변 과정에서 누락되거나 충돌하는 데이터를 확인하고 교직원이 업무 시간 절감 효과를 직접 확인할 수 있습니다.
먼저 최근 학사·학생 상담에서 반복된 질문을 확인해 보세요. 답변 근거가 문서로 정리돼 있는지, 같은 질문에 부서마다 다른 답변을 하고 있지는 않은지 점검하는 것부터 시작할 수 있습니다. 클라썸 커넥트는 대학별 데이터 환경과 상담 흐름을 분석해 필요한 데이터의 정비·연동 범위와 적용 순서를 함께 설계합니다.
클라썸 웨비나에서 주고받은 질문과 답변 6가지
Q1. 대학 AI 활용은 어떤 업무부터 시작하는 것이 좋을까요?
반복 문의가 많고 답변 기준이 문서화된 학사행정과 학생상담부터 시작하는 것이 적합합니다. 운영 과정에서 AI가 답하지 못한 질문과 누락된 데이터를 확인해 연동 범위를 넓혀가면, 상담 자동화를 대학 행정 AX의 출발점으로 만들 수 있습니다.
Q2. 클라썸 커넥트에 활용되는 AI 모델은 무엇인가요?
클라썸 커넥트는 용도에 적합한 AI 모델을 API 방식으로 활용하며, 필요하면 오픈웨이트 모델도 적용할 수 있습니다. 대학은 특정 모델 자체보다 요구사항 정의, 파일럿 테스트, 성능 모니터링을 통해 용도별 적합성과 답변 품질을 검증하는 것이 중요합니다.
Q3. 클라썸 커넥트의 개인정보와 보안은 어떻게 관리되나요?
클라썸 커넥트는 ISO 27001·ISO 27701과 AI+ 신뢰성 인증을 획득했으며, AI 품질·신뢰성 시험성적서도 발급받았습니다. 이름·이메일 등 개인정보를 마스킹해 LLM에 전달하지 않고, 질문 데이터는 24시간 후 파기합니다. 개인 학적정보는 이용 동의와 위수탁계약을 기반으로 연동하며, 학교 정책에 따라 온프레미스 방식도 검토할 수 있습니다.
Q4. 클라썸 커넥트는 학사 문의 외에도 확장할 수 있나요?
가능합니다. 학사 문의에서 시작해 입학, 장학, 진로·취업, 학생 상담, 교직원 업무 지원 등으로 적용 범위를 넓힐 수 있습니다. 다만 한 번에 모든 영역을 연결하기보다 문의량이 많고 답변 기준이 명확한 업무부터 적용하는 것이 좋습니다.
Q5. AI 챗봇 외에 클라썸에서 대학의 AX를 지원하는 방식은 무엇이 있나요?
AX 컨설팅, 실습형 교직원 교육을 통해 대학별 AX 로드맵 수립을 지원합니다. 교육은 실제 업무에 적용할 결과물을 만드는 데 초점을 둡니다.
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