집링시 테크놀로지, 인과관계 기반 대규모 모델로 AI 상용화의 병목 현상 극복… 확장 가능한 수익성 달성
AI 스타트업 링시 테크놀로지(Lingxi Technology)는 최근 자사가 개발한 독자적인 인과적 대규모 모델을 활용해 보험 및 금융과 같은 진입 장벽이 높은 영업 분야에서 기술과 비즈니스 성과 간의 연결 고리를 완성했다. 이 회사는 2025년까지 대규모 수익성과 흑자 현금 흐름을 달성할 것으로 전망하며, 실제 환경에 대규모 모델을 도입하는 새로운 모델을 제시하고 있다.
한동안 기업 고객들은 대규모 모델 적용에서 제한적인 성과만을 거두어 왔습니다. 일반 모델은 대화 이해 능력에서는 뛰어나지만, 보험 및 금융과 같은 논리 중심의 전문 영업 환경에서는 종종 ‘환각’을 일으키거나 일관성 없는 결정을 내리기 때문에, 복잡한 영업 현장에서 사람을 직접 대체하기에는 신뢰성이 떨어집니다. 많은 기업들이 “높은 비용, 어려운 구현, 일관성 없는 결과”라는 문제에 직면해 있으며, 일선에서 사용되는 대규모 모델은 실제 성과를 이끌어내지 못하는 단순한 채팅 도구로 여겨지는 경우가 많습니다.
이를 해결하기 위해 링시 테크놀로지(Lingxi Technology)는 흔히 볼 수 있는 대규모 모델 경쟁을 피하고, 대신 AI의 인과적 추론 및 의사결정 능력 향상에 집중했습니다. 그들의 핵심 접근 방식은 “인과적 AI”와 “대규모 모델의 사후 학습”에 중점을 둡니다. 전문가 수준의 영업 논리를 인과적 벤치마크에 반영함으로써, AI는 단순한 대본 반복을 넘어섭니다. AI는 최고의 영업 전문가처럼 고객의 말하지 않은 요구를 파악하고, 의사결정 경로를 끊임없이 재평가하는 법을 배웁니다. 이러한 사후 훈련 방식을 통해 모델은 복잡한 비즈니스 의사결정 논리를 습득하는 동시에 업계 지식을 흡수할 수 있습니다.
비즈니스 측면에서 링시는 성공을 고객의 성장과 직접 연계하는 ‘성과 기반 서비스(Results as a Service, RaaS)’ 모델을 채택했다. 선불 요금을 받고 결과를 기대하는 기존 SaaS와 달리, RaaS는 보험료 증가나 매출 증대 같은 측정 가능한 비즈니스 지표를 바탕으로 AI의 가치를 평가한다. 데이터에 따르면, 보험 고객사가 링시의 영업 에이전트를 도입한 후 1년 만에 신규 보험료 수입이 20억 위안에 달했습니다. 모델의 자율성이 향상됨에 따라, 특정 산업 분야의 업무 대체율은 초기 30%에서 거의 전 과정에 걸친 독립적 수행 수준으로 상승했습니다.
현재 ‘고객 참여 에이전트(ACE)’ 솔루션은 체리(Chery), 가오추(Gaochu) 등의 파트너사와 함께 자동차, 금융, 교육 및 기타 분야에 대규모로 도입되었다. 링시(Lingxi)의 핵심 팀은 바이두(Baidu) AI 부서 출신으로, 10년 이상의 실무 AI 경험을 보유하고 있다.
업계 분석가들은 AI의 진정한 가치가 파라미터 규모가 아니라 실물 경제에서 증분 가치를 창출하는 능력에 있다고 지적합니다. 링시의 사례는 AI가 단순한 ‘도구’에서 실질적인 ‘생산성’으로 전환되어 비즈니스 성과를 직접 이끌어낼 때, 대규모 모델의 상용화 과제를 극복할 수 있음을 보여줍니다. 중국에서 대규모 모델의 적용이 급증함에 따라, 성과 중심의 기업들이 가장 먼저 투자 수익을 거두기 시작하고 있다.
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