Why Now
PoC는 충분히 했습니다. 남은 질문은 운영입니다
01
데모와 운영은 다른 문제입니다
근거 인용, 권한 분리, 응답 품질과 비용 모니터링이 없으면 사내 배포는 중간에 멈춥니다. 처음부터 운영을 전제로 설계합니다.
02
AI는 데이터와 시스템에 붙어야 일합니다
사내 문서와 기존 시스템에 연결되지 않은 AI는 범용 챗봇과 다르지 않습니다. 연동 설계가 성능을 결정합니다.
03
지원사업 활용 가능성을 함께 검토합니다
AX 바우처를 비롯한 정부 지원 프로그램의 적용 가능성을 진단 단계에서 함께 확인해 드립니다.
Service Scope
서비스 범위
01
RAG·사내 지식 AI
사내 문서·규정 기반 질의응답 AI. 근거 문서 인용과 부서별 권한 분리를 포함합니다.
02
AI 에이전트·업무 자동화
문서 처리·분류·리포트 생성 등 반복 업무를 대신 수행하는 AI 에이전트를 구축합니다.
03
서비스 AI 기능 탑재
기존 웹·앱 서비스에 추천·요약·상담 AI 기능을 추가합니다. 레거시 시스템 연동 포함.
04
AI 운영·모니터링
모델 서빙, 응답 품질·비용 모니터링, 프롬프트 버전 관리 체계를 함께 구축합니다.
Technology
Methodology
모든 서비스에 Phase 1~6 방법론 적용
사업 영역에 관계없이 동일한 AX 방법론으로 품질과 납기를 보장합니다.
FAQ
자주 묻는 질문
부서별 권한 분리와 접근 로그를 기본으로 적용합니다. 보안 요건이 높은 경우 온프레미스 배포나 경량 SLM 구성을 검토합니다.
Claude·OpenAI 등 API 모델과 파인튜닝한 경량 SLM 중에서 요건·비용·보안 기준으로 선택합니다. 특정 모델을 전제하지 않습니다.
RAG로 근거 문서를 함께 제시해 검증 가능하게 만들고, 응답 품질 모니터링과 프롬프트 버전 관리 체계를 함께 구축합니다.
모델 사용량 기반 비용과 인프라 비용으로 구성됩니다. 착수 전 예상 사용량을 기준으로 산정해 공유하고, 운영 중에는 비용을 모니터링합니다.
가능합니다. 레거시 시스템 연동을 포함해 추천·요약·상담 등 필요한 기능만 선택적으로 탑재합니다.
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기능을 정하지 않아도 괜찮습니다. 지금 불편한 일을 들려주시면 시작 방법을 같이 찾습니다.