AI를 통한 콘텐츠 리스크 해결 및 민첩성 향상
EY Smart Reviewer는 Adobe 툴을 이용해 의료, 법률, 규제(MLR) 검토 프로세스를 자동화합니다.
90%
MLR 검토자가 승인 전 오류를 찾아내는 비율
목표
MLR 검토 시간을 단축해 마케팅 민첩성 향상
MLR 검토자가 전문성이 요구되는 새로운 콘텐츠와 클레임 검토에 집중
생명과학 정보에 대한 공공 기관 규정 및 업계 규정 준수
성과 (현 MLR 프로세스와 비교)
MLR 검토 프로세스 자동화로 홍보 자료 출시 속도 향상
MLR 검토자의 오류 교정 시간 감소로 비용 절약
객관적이고 일관된 MLR 검토로 규정 준수 강화
비효율적인 MLR 검토 프로세스
Ernst & Young LLP의 비즈니스 혁신, 건강 과학 및 웰니스 부문 전무 이사인 Shannon Hartley는 제약 업계에서 수년간 근무해 오면서 규제가 엄격한 이 업계의 마케팅 복잡성을 잘 알고 있습니다. 생명공학 분야에서 일하는 마케터는 각종 광고 및 홍보 콘텐츠의 정확성, 업계 및 정부 규정 준수 등을 확인하기 위해 강도 높은 MLR 검토 프로세스를 수행해야 합니다.
“생명공학 업계에서는 MLR 검토가 매우 중요합니다. 그러다 보니 MLR 검토 주기가 길어지는 경우가 많습니다. 하나의 홍보 자료를 내놓기까지 평균 60일이 소요되며, 이처럼 긴 작업 시간은 제약업체 마케팅 팀의 민첩성을 떨어트리는 요인이 되기도 합니다”라고 Hartley는 말합니다.
이를 해결하기 위해 Hartley는 그동안의 경험을 바탕으로 더 쉽고 빠른 AI 기반 검토 툴인 EY Smart Reviewer를 개발했습니다. 현재 그녀는 EY US에서 AI와 Adobe PDF 추출 API를 비롯한 Adobe 기술을 활용해 업계 전반의 MLR 혁신에 주력하고 있습니다.
민첩하지 못한 마케팅
생명공학 업계는 그 어느 때보다 경쟁이 치열합니다. 그러나 마케터가 변화하는 환경에 빠르게 대응할 방안은 많지 않습니다. 홍보 자료를 검토하고 고객의 손에 전달되기까지 몇 주가 걸리는 일이 다반사입니다. 그렇다고 검토 작업을 서두르면 참혹한 결과에 직면할 수도 있습니다. 부정확하거나 오해를 살 만한 내용으로 벌금을 물거나, 회사의 평판과 브랜드 이미지가 손상되거나, 소비자의 신뢰를 잃을 수도 있습니다.
또한 마케팅 팀은 다양한 채널에서 개인화된 경험을 기대하는 고객을 위해 방대한 양의 콘텐츠를 제작해야 하는 부담을 안고 있습니다. 갈수록 높아지는 고객의 기대에 부응하려면 많은 양의 홍보 콘텐츠를 제작 및 검토할 인원수를 대폭 늘리거나, 검토 프로세스를 간소화하는 수밖에 없습니다.
“PDF 추출 API를 통해 PDF를 EY Smart Reviewer 툴에서 검토할 수 있는 크기로 나누어 작업하게 되면서 과제가 해결되었습니다. Adobe는 다양한 툴 외에도 수준 높은 EY Smart Reviewer를 만드는 데 많은 도움을 주었습니다.”
Shannon Hartley
Ernst & Young LLP 비즈니스 혁신, 건강 과학 및 웰니스 부문 전무 이사
AI와 Adobe API
EY Smart Reviewer는 AI와 머신 러닝(ML)을 기반으로 홍보 자료를 분석하고, 맞춤법 오류, 내용 불일치, 보건 당국의 요구 사항 준수 여부 등을 식별하도록 설계되어 MLR 검토자가 교정하고 승인하기 전에 90% 이상 오류를 찾아내 검토 프로세스의 속도를 높입니다. 이 자동 검토 툴은 홍보 자료를 MLR 검토자에게 넘기기 전에 콘텐츠를 검수하고 발견된 문제를 주석으로 전달해 검토자의 작업을 더욱 수월하게 합니다.
이 툴의 9개 모듈 중 일부 모듈은 규제 또는 업계 표준에 따라 기본 맞춤법, 문법적 오류, 주석 서식 등을 확인합니다. 다른 모듈은 EY 팀이 클라이언트와 긴밀한 협조를 통해 브랜드 및 회사의 언어 가이드라인 작성, 클레임 라이브러리에 있는 사전 승인된 클레임과 새로운 홍보 자료의 클레임 비교 등 맞춤 비즈니스 규칙 세트를 정의합니다. 교정이 필요한 부분에는 태그를 지정하고, 해당 오류에 대해 올바른 제안을 제공하여 검토자가 작업에 속도를 높이도록 돕습니다.
Hartley는 “EY Smart Reviewer는 수정이 필요한 콘텐츠에 주석을 달고 검토자가 교정 등의 반복적인 업무에 소중한 시간을 허비하는 대신, 클레임 또는 새로운 콘텐츠에 집중하도록 도와줍니다”라고 말합니다.
작성자가 홍보 자료를 검토자에게 PDF로 제출할 수 있지만, 콘텐츠 유형과 PDF의 포맷이 서로 다른 경우도 있습니다. Hartley는 EY Smart Reviewer가 모든 유형의 PDF에서 스마트하게 콘텐츠를 수집하고 자연어 처리(NLP) 엔진을 통해 해당 콘텐츠를 제공할 방법이 필요했습니다. 이를 해결하기 위해 PDF 전문 기업인 Adobe에 도움을 요청했습니다.
Adobe Acrobat Services를 통해 제공되는 Adobe PDF 추출 API는 구조화된 JSON 파일에서 단락, 섹션, 읽기 순서 등 구조적 컨텍스트를 유지한 상태에서 PDF 콘텐츠를 추출합니다. Adobe PDF 추출 API는 주요 콘텐츠와 법적 주석을 정확히 구별하며, 이는 EY Smart Reviewer만의 차별화된 이점입니다. 표, 목록 등의 서식도 그대로 유지되므로 EY Smart Reviewer가 내용의 연관성을 파악할 수 있습니다.
“PDF 추출 API를 통해 PDF를 EY Smart Reviewer 툴에서 검토할 수 있는 크기로 나누어 작업하게 되면서 과제가 해결되었습니다. Adobe는 다양한 툴 외에도 수준 높은 EY Smart Reviewer를 만드는 데 많은 도움을 주었습니다”라고 Hartley는 말합니다.
“Adobe 덕분에 자동화를 통해 홍보 자료를 빠르게 검토하고, 리소스를 추가하지 않고도 증가하는 콘텐츠 수요에 대응하고, 콘텐츠를 빠르게 전달하여 비용을 크게 절감하고 있습니다.”
Shannon Hartley
Ernst & Young LLP 비즈니스 혁신, 건강 과학 및 웰니스 부문 전무 이사
MLR의 미래
EY US는 EY Smart Reviewer에 대해 큰 계획이 있습니다. EY Smart Reviewer는 주로 NLP를 이용해 문서를 처리하지만, EY 직원들은 강력한 AI 및 생성형 AI 기능을 추가해 툴을 확대하고 새로운 기능과 모듈을 이용하고 있습니다. EY Smart Reviewer는 Veela와 통합되어 있지만, EY US는 Adobe Workfront와 같은 일반적으로 사용되는 워크플로우 솔루션 등과의 통합을 확대할 계획입니다.
“EY Smart Reviewer의 목표는 MLR 검토자를 대체하는 것이 아니라 지원하는 것입니다. 중요한 점은 최종 결정권은 검토자에게 있다는 점입니다. 검토자는 잠재적 위험성을 평가할 수 있는 전문성을 갖추고 있기 때문입니다. Adobe 덕분에 자동화를 통해 홍보 자료를 빠르게 검토하고, 리소스를 추가하지 않고도 증가하는 콘텐츠 수요에 대응하고, 콘텐츠를 빠르게 전달하여 비용을 크게 절감하고 있습니다”라고 Hartley는 말합니다.
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