Ferrari, 고객 개인화 및 생산 효율성을 위한 생성형 AI 개발

1947년 스포츠카 레이싱을 위해 설립된 Ferrari는 평생에 걸친 열정의 힘과 인간의 무한한 성취의 아름다움을 잘 보여줍니다. 충성도 높은 팬층을 구축한 Ferrari는 웹사이트와 모바일 애플리케이션에서 독특한 디지털 경험을 제공하여 팬과 잠재 고객에게 다가가는 데 주력해 왔습니다. 2021년에 Ferrari는 컴퓨팅, 분석 및 스토리지 기능을 발전시키기 위해 AWS를 선호 클라우드 공급자로 선택했습니다. “AWS는 IT 혁신의 핵심이었습니다.”라고 Gabrielli는 말합니다. “몇 년 전에 전략적 이니셔티브로 클라우드 여정을 시작했습니다. 현재 우리의 중요한 워크로드는 모두 AWS에 있습니다.”

페라리는 팀이 애플리케이션 인프라를 관리할 필요가 없도록 컨테이너용 서버리스 컴퓨팅 솔루션인 AWS Fargate와 같은 완전 관리형 서비스에 투자했습니다. Ferrari의 제품 매니저인 Alessio Glorioso는 “인프라 총 소유 비용을 70%에서 40%로 줄였습니다”라고 말합니다. 또한 이 회사는 애플리케이션의 안정성과 확장성도 개선되었습니다. 예를 들어 이 회사는 제품 수명 주기 관리 소프트웨어에서 전보다 60% 더 빠르게 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.

페라리는 차량 및 고객 여정을 개선할 수 있는 기회로 여기며 제너레이티브 AI를 통해 기술 로드맵을 발전시키기 위해 최선을 다하고 있습니다. “생성형 AI는 모든 기업이 고려해야 할 사항”이라고 Gabrielli는 말합니다. “완전히 판도를 바꿀 기술입니다. 생성형 AI를 사용하여 생산성을 높이고 팬, 딜러 및 직원이 Ferrari와 함께 최고의 디지털 경험을 더 쉽게 경험할 수 있도록 할 수 있습니다.”

전 세계 고객에게 럭셔리한 경험을 제공하기 위해 Ferrari는 AWS에서 자동차 구성기를 개발하여 휠 선택부터 페인트 색상, 인테리어 옵션에 이르기까지 고객이 자신만의 페라리를 개인화할 수 있도록 했습니다. “수백만 가지 구성이 가능합니다”라고 Ferrari의 디지털 경험 매니저인 Simone Canditone은 말합니다. “딜러와 고객이 자신의 필요에 맞게 차량을 효과적으로 맞춤화할 수 있도록 돕고 싶습니다.”

이를 위해 페라리는 고성능 기반 모델을 선택할 수 있는 완전 관리형 서비스인 Amazon Bedrock의 대형 언어 모델 (LLM) 과 Amazon Personalize를 사용하여 기계 학습 (ML) 기반의 개인화를 통해 고객 경험을 개선합니다. 자동차 구성기를 출시한 이후 Ferrari는 고객이 회전, 확대 및 축소가 가능한 3D 이미지로 차량을 시각화할 수 있는 보다 개인화된 경험을 제공함으로써 판매 리드를 늘리고 구성 시간을 20% 단축했습니다. 또한 고객은 다양한 옵션을 가상으로 실험할 수 있습니다.  

또한 Ferrari는 생성형 AI 챗봇을 통해 판매 후 경험을 개선합니다. 영업 전문가와 기술자를 지원하기 위해 회사는 Amazon Titan, Claude 3, LLAMA를 비롯한 Amazon Bedrock의 LLM을 문서에 세밀하게 조정했습니다. “Amazon Bedrock은 우리의 접근 방식을 단순화했습니다”라고 Ferrari의 비즈니스 분석 및 AI 책임자인 Mauro Coletto는 말합니다. “단일 API 레이어에 연결하여 다양한 모델을 빠르게 테스트, 벤치마킹 및 배포할 수 있습니다.”

페라리는 Amazon SageMaker JumpStart와 Amazon SageMaker JumpStart를 결합합니다. Amazon SageMaker JumpStart는 기본 모델, 내장 알고리즘, 클릭 몇 번으로 배포할 수 있는 사전 구축된 ML 솔루션을 갖춘 ML 허브입니다. Ferrari는 이러한 서비스를 사용하여 인적 오류를 줄이고 생산성을 개선하는 데 도움이 되도록 고객 관리 티켓을 분류 및 요약하고 자주 묻는 질문에 답변하도록 챗봇을 교육했습니다.

Ferrari는 AI와 ML을 사용하여 차량 생산도 최적화합니다. 예를 들어, 페라리는 Amazon Lookout for Vision을 사용하여 컴퓨터 비전을 사용하여 제품 결함을 찾아내고 품질 검사를 자동화합니다. 이 회사는 AI를 사용하여 차량을 테스트하기 전에 조립 라인에서 누락되거나 결함이 있는 부품을 감지하여 비용을 절감할 수 있습니다.

이 회사는 더 많은 설계를 테스트할 수 있게 되면서 F1 차량과 스포츠카 전반에서 생성형 AI를 활용하여 차량 설계를 개선했습니다. Ferrari는 생성형 AI를 사용하여 물리적 프로토타입 제작에 대한 의존도를 줄이면서 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다. “과거에는 불가능했던 분석과 시뮬레이션을 실행하고 상관 관계를 도출할 수 있습니다.”라고 Gabrielli는 말합니다. “제품 개발 속도가 정말 빨라지고 개선됩니다.” 전체 차체의 물리적 프로토타입을 만드는 것은 시간과 리소스가 많이 소요되며, 클라우드에서 가상 시뮬레이션을 실행함으로써 Ferrari는 매우 저렴한 비용으로 수천 또는 수백만 개의 시뮬레이션을 병렬로 실행할 수 있습니다. 또한 Ferrari는 차량 렌더링을 개선하고 설계를 신속하게 변경할 수 있도록 텍스트 기반 프롬프트를 지원하는 생성형 AI 텍스트-이미지 기능을 교육하고 있습니다.

AWS에 강력한 클라우드 기반을 구축한 Ferrari는 생성형 AI 솔루션을 사용하여 비즈니스 전반에 걸쳐 수치로 환산할 수 있는 성과를 거두었습니다. Ferrari는 고객과 딜러에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 생성형 AI 사용을 계속 확대할 것입니다. 이 회사는 또한 2030년까지 탄소 중립 약속을 이행하는 데 도움이 될 클라우드 서비스를 모색하고 있습니다.

“혁신은 창립 초창기부터 Ferrari의 DNA에 있습니다.”라고 Gabrielli는 말합니다. “Ferrari는 AWS를 혁신을 위한 노력의 전략적 협력자로 보고 있습니다. Ferrari는 우수성, 혁신, 고객에 대한 집착을 중심의 가치를 매우 중요하게 여깁니다.”