Enterprise AI
기업용 AI 솔루션
기업의 데이터와 업무를 이해하고, 실제 업무를 수행하는 맞춤형 AI 환경을 구축합니다.
Challenges
AI를 도입했지만, 실제 업무와 연결되지 않습니다
기업은 방대한 문서와 데이터를 보유하고 있지만 정보가 여러 시스템에 분산되어 있고, 반복 업무는 여전히 사람의 수작업에 의존합니다. 범용 생성형 AI를 도입하더라도 내부 정보에 접근하지 못하거나 기업의 업무규정과 절차를 이해하지 못해 실제 업무에 활용하는 데 한계가 있습니다.
지식이 흩어져 있습니다
사내 문서, 매뉴얼, 업무규정과 보고서가 여러 저장소에 분산되어 필요한 정보를 찾는 데 많은 시간이 소요됩니다.
반복 업무가 많습니다
문서작성, 자료정리, 정보검색, 보고서 작성과 데이터 입력 업무가 반복되면서 핵심 업무에 집중하기 어렵습니다.
내부 데이터와 연결되지 않습니다
범용 AI는 기업 내부 데이터와 업무시스템을 알지 못하기 때문에 조직의 기준에 맞는 답변이나 업무 수행이 어렵습니다.
정보의 신뢰성을 판단하기 어렵습니다
생성형 AI의 답변에는 오류, 누락과 환각이 포함될 수 있어 중요 업무에 그대로 활용하기 어렵습니다.
데이터 보안이 우려됩니다
기업의 내부자료와 영업정보를 외부 AI 서비스에 입력하는 과정에서 정보 유출과 데이터 통제 문제가 발생할 수 있습니다.
AI 도입 성과를 측정하기 어렵습니다
적용 대상 업무, 성과지표와 운영체계가 명확하지 않으면 AI 도입이 실질적인 생산성 향상으로 이어지기 어렵습니다.
Our Approach
기업의 데이터·업무·보안환경을 하나의 AI 구조로 연결합니다
기업 데이터 통합
문서, 데이터베이스, ERP, CRM, 그룹웨어와 업무시스템을 연결하여 기업 데이터가 AI에서 활용될 수 있도록 구조화합니다.
RAG 지식검색
사내 규정, 매뉴얼, 보고서와 업무자료를 기반으로 질문의 의미와 문맥에 맞는 정보를 검색하고 답변에 반영합니다.
맞춤형 AI 에이전트
기업의 부서, 직무와 업무절차에 맞는 전문 에이전트를 구성하여 정보검색, 문서작성, 분석과 반복 업무를 수행하도록 설계합니다.
AI 오케스트레이션
업무 목적에 따라 적합한 AI 모델, 데이터와 도구를 선택하고 여러 처리과정을 하나의 흐름으로 통합합니다.
데이터 분석과 예측
기업 데이터를 분석하여 주요 패턴과 변화요인을 파악하고 수요, 매출, 재고와 운영위험에 대한 예측 정보를 제공합니다.
온프레미스·sLM 구축
보안이 중요한 기업과 기관에는 내부 서버와 폐쇄망에서 운용할 수 있는 온프레미스 환경과 업무 특화 sLM을 구축합니다.
Solutions
기업용 AI 솔루션 구성
기업 지식 AI
기업 내부 문서와 데이터를 기반으로 조직의 지식을 검색·정리하고 필요한 근거자료와 함께 제공합니다.
문서 인텔리전스
계약서, 제안서, 보고서, 정책자료와 각종 업무문서를 분석하여 핵심내용, 위험요소와 비교 결과를 구조화합니다.
업무지원 AI 에이전트
직무와 부서별 업무절차에 맞춰 정보수집, 문서작성, 보고, 검토와 후속 작업을 단계적으로 수행합니다.
고객응대 AI
고객 문의를 분류하고 관련 내부정보를 검색하여 기업의 정책과 기준에 맞는 답변 초안을 생성합니다.
데이터 분석·예측 AI
정형·비정형 데이터를 통합 분석하여 현황을 시각화하고 수요, 매출, 재고와 운영지표의 변화를 예측합니다.
보안형 프라이빗 AI
외부 클라우드 전송을 제한해야 하는 조직을 위해 내부망, 전용 서버와 자체 sLM 기반의 독립적 AI 환경을 구축합니다.
Core Flow
기업 데이터가 AI 업무로 전환되는 과정
- 1
CONNECT
문서, 데이터베이스와 업무시스템 연결
- 2
UNDERSTAND
RAG와 벡터 검색을 통한 의미·문맥 이해
- 3
ORCHESTRATE
업무 목적에 적합한 AI 모델·에이전트·도구 선택
- 4
EXECUTE
검색, 분석, 작성과 반복 업무 수행
- 5
VERIFY
결과의 근거, 일관성과 정확성 검토
- 6
IMPROVE
사용자 피드백과 운영 데이터를 기반으로 지속 개선
Scenarios
부서와 산업의 특성에 맞춰 AI 적용 범위를 설계합니다
경영지원
내부 규정검색, 보고서 작성, 회의자료 정리와 경영정보 분석을 통해 경영지원 업무의 효율성을 높입니다.
영업·마케팅
고객정보와 시장자료를 분석하고 제안서, 마케팅 캠페인과 영업 콘텐츠의 기획·작성을 지원합니다.
고객지원
반복 문의를 자동 분류하고 내부 정책과 제품정보에 근거한 답변 초안을 생성하여 고객응대 품질과 처리속도를 높입니다.
인사·교육
사내 규정 안내, 직무지식 검색, 교육자료 제작과 구성원 문의 대응을 지원하여 조직의 지식 전달체계를 강화합니다.
제조기업
생산·설비·품질 데이터를 분석하여 공정 이상과 불량 위험을 조기에 파악하고, 작업표준 검색, 생산계획 수립과 설비 유지보수를 지원합니다.
유통기업
판매·재고·발주·입출고 데이터를 분석하여 상품별 수요를 예측하고, 적정 재고와 발주시점 및 매장·물류 운영의 최적화를 지원합니다.
온라인 비즈니스
방문·검색·구매·이탈 데이터를 분석하여 고객 행동을 파악하고, 상품 추천, 콘텐츠 개인화, 광고성과 분석, 고객응대와 주문관리 자동화를 지원합니다.
농축산업
기상·생육·사육·환경센서·생산량·출하 데이터를 분석하여 질병과 이상 징후를 감지하고, 생산량 예측과 급이·관수·출하 의사결정을 지원합니다.
구매·물류·재고
발주정보, 공급업체, 입출고와 재고현황을 통합 분석하여 구매계획, 공급망 관리, 재고 최적화와 물류 운영 의사결정을 지원합니다.
법무·컴플라이언스
계약서, 법령과 내부 규정을 분석하여 주요 조항, 위험요소, 의무사항과 검토 필요사항을 구조적으로 정리합니다.
데이터 분석·의사결정
경영·영업·운영 데이터를 통합 분석하여 핵심 지표와 변화 요인을 파악하고, 수요·매출·비용·위험에 대한 예측 정보를 바탕으로 의사결정을 지원합니다.
연구개발·기술지원
기술문서, 시험데이터, 특허·논문과 개발이력을 분석하여 연구자료 검색, 기술 비교, 보고서 작성과 개발 검토를 지원합니다.
Deployment
구축 방식
Cloud SaaS
신속한 도입과 확장이 필요한 기업을 위한 클라우드형 AI 환경입니다.
Private Cloud
전용 클라우드에서 기업 데이터와 AI 서비스를 독립적으로 운영합니다.
On-Premise
기업 내부망과 서버에서 데이터와 AI 모델을 직접 통제하는 보안형 구축 방식입니다.
Hybrid AI
클라우드 AI와 내부 sLM을 업무 특성에 따라 함께 활용하는 하이브리드 구조입니다.
Process
도입 절차
- 1
업무 진단
반복 업무, 데이터 구조, 보안정책과 AI 도입 목표 분석
- 2
적용과제 선정
성과를 빠르게 검증할 우선 업무와 핵심 KPI 선정
- 3
PoC 설계
실제 기업 데이터를 기반으로 적용 가능성과 성능 검증
- 4
시스템 구축
데이터 연계, RAG, AI 에이전트, 관리자 기능과 보안환경 구축
- 5
운영·고도화
사용 현황과 성과지표를 분석하고 업무 변화에 맞춰 지속 개선
Impact
산업 벤치마크를 기반으로 기대할 수 있는 변화
아래 수치는 예진의 성과 보증치가 아니라, 글로벌 AI 기업과 전문기관이 발표한 생성형 AI 도입 연구 및 사례를 바탕으로 구성한 산업 참고지표입니다.
문서작성·정보정리 등 일반 사무업무 생산성 향상 가능
고객응대·상담지원 업무 생산성 향상 잠재력
반복적인 개발·코딩 업무 처리속도 향상 가능
구성원 1인당 정보검색·작성·분석 업무시간 절감 가능
AI 사용 후 업무 속도 또는 결과 품질 개선을 보고한 비율
AI 활용자가 업무시간 절감 효과를 체감한 사례 비율
※ 실제 성과는 기업의 데이터 품질, 적용 업무, 시스템 연계 범위, 사용자 숙련도와 운영환경에 따라 달라질 수 있습니다.
참고 자료 보기
- · McKinsey & Company: 생성형 AI의 고객지원 생산성 향상 잠재력
- · GitHub Research: GitHub Copilot 활용 시 개발과제 처리속도 개선
- · OpenAI Enterprise AI Report: 업무시간 절감 및 결과 품질 개선 사례
- · Microsoft Work Trend 연구: AI 활용자의 시간 절감 체감 사례
자주 묻는 질문
사내 문서와 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있거나, 반복적인 검색·작성·보고·상담·분석 업무를 자동화하려는 기업에 적합합니다. 제조, 유통, 온라인 비즈니스, 농축산업, 건축·건설, 전문서비스업 등 다양한 산업에 적용할 수 있습니다.
일반 생성형 AI가 범용 지식을 기반으로 답변한다면, 예진의 기업용 AI 솔루션은 기업 내부 문서, ERP, CRM, 그룹웨어와 데이터베이스를 연결하여 실제 업무에 맞는 답변과 기능을 제공합니다. 사용자 권한, 감사로그와 보안정책도 함께 설계할 수 있습니다.
가능합니다. 업무 매뉴얼, 계약서, 보고서, 기술문서와 고객상담 기록을 RAG·벡터 검색으로 연결할 수 있으며, ERP, CRM, 그룹웨어, 전자결재, 문서관리시스템과 데이터베이스도 연동 가능 여부를 검토하여 적용합니다.
사내 지식검색, 보고서·제안서 작성, 고객문의 분류, 견적·발주, 매출·재고·수요 분석, 생산·품질 데이터 분석, 기술지원, 경영지표 요약과 반복적인 자료수집·등록·보고 업무를 자동화할 수 있습니다.
가능합니다. 도입 전 데이터의 종류, 형식, 품질, 중복과 개인정보 포함 여부를 진단합니다. 데이터가 부족하거나 정리가 필요한 경우에는 핵심 업무 한 가지를 대상으로 PoC를 먼저 진행한 뒤 단계적으로 확대할 수 있습니다.
구축방식에 따라 달라집니다. 일반 클라우드형으로 구성할 수도 있고, 보안이 중요한 경우에는 외부 전송을 제한하는 Private Cloud, On-Premise 또는 sLM 기반 구조를 적용할 수 있습니다.
가능합니다. 내부 서버, 전용 GPU, 로컬 데이터베이스와 sLM을 활용하여 외부 인터넷 연결이 제한된 환경에 맞는 보안형 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 권한관리, 감사로그와 데이터 반출 통제도 함께 구성합니다.
예진의 기업용 AI 솔루션은 AI 오케스트레이션 구조를 기반으로 설계할 수 있습니다. 업무 목적, 정확도, 비용, 처리속도와 보안조건에 따라 글로벌 LLM, 국내 모델, 오픈소스 모델과 sLM을 선택하거나 조합할 수 있습니다.
사전진단과 PoC는 통상 4~8주, 단일 업무 구축은 약 2~4개월, 업무시스템 연동형 프로젝트는 약 3~6개월이 소요될 수 있습니다. 정확한 일정은 요구사항, 데이터 상태, 연동 범위와 보안검토 후 산정합니다.
지원합니다. 모델 성능 모니터링, RAG 데이터 갱신, 사용자 권한관리, 보안정책 점검, 장애 대응, 서버·GPU 자원관리, 비용 최적화와 기능 확장을 지속적으로 지원합니다.
