AI 솔루션으로
비즈니스 가치를 창출합니다

Problem

5개 이종 ERP/금융 시스템의 데이터가 분산되어 경영진의 의사결정에 필요한 통합 정보를 실시간으로 제공하기 어려웠으며, 잠재적 리스크(특수관계자 부정 거래 등)를 사전에 탐지하는 데 한계가 있었습니다.

Solutions

• ▹ System 2 (Reasoning): 복잡한 회계/경영 이슈를 스스로 추론하고 계획(Planning)하여 해결하는 Recursive Agent 설계
• ▹ GraphRAG (Semantic Layer): Neo4j를 활용해 거래처-임직원-자금 흐름을 그래프로 모델링, 부정 거래 패턴 탐지
• ▹ AI Auto-Mapping: 이종 ERP DB 스키마를 LLM이 자동 분석/매핑하는 ETL 파이프라인 (공수 90% 절감)
• ▹ MCP & A2UI: 데이터 소스 연결 표준화(MCP) 및 질문에 맞는 대시보드 실시간 생성(A2UI)

Problem

전국 각 지자체별로 파편화되어 적재되던 지역화폐 결제 및 운영 데이터를 통합 분석할 수 있는 기반이 부재하여, 데이터 기반의 정책 수립에 어려움이 있었습니다.

Solutions

• ▹ Enterprise Data Lakehouse: 다양한 지자체의 이기종 DB(Oracle, MySQL)로부터 데이터를 수집하여 통합 저장하는 Data Lake 설계
• ▹ ETL 파이프라인 자동화: Apache Spark 기반 대용량 배치 처리 시스템 - 일일 수백만 건 트랜잭션 처리
• ▹ 데이터 거버넌스: 민감 금융/개인정보 가명처리 및 RBAC 기반 접근 제어 정책 시스템화

Problem

인천(이음), 경기 등 9개 지자체의 지역화폐 서비스에 대한 고객 문의가 폭증함에 따라, CS 비용 절감과 24/365 응대 체계가 필요했습니다.

Solutions

• ▹ OSMU 엔진 개발: 하나의 AI 코어 엔진으로 9개 지자체별 상이한 정책과 답변을 처리하는 Multi-Tenant 아키텍처 설계
• ▹ Hybrid LLM 모델: Rule-based + GPT-4o LLM 기반 의도 파악 및 자연스러운 답변 생성
• ▹ MLOps 체계: 상담 이력 데이터 자동 재학습 파이프라인 구축으로 지속적 모델 성능 개선
• ▹ Voice Bot: STT/TTS 활용 음성 상담 보이스봇 시스템 개발 및 ARS 연동

Problem

사내 규정, IT 지원, HR 관련 문의 등 직원들의 반복적인 질문에 대한 자동화된 응대 시스템이 필요했습니다. 특히 MS Teams와의 통합이 필수적이었습니다.

Solutions

• ▹ MS Teams 연동형 봇: 별도 앱 설치 없이 Teams 내에서 즉시 사용 가능한 봇 개발
• ▹ RAG 초기 모델: 사내 위키(Confluence) 및 규정 문서 벡터화 기반 검색 답변 생성, 환각 현상 최소화
• ▹ 보안 중심 아키텍처: 중요 데이터는 사내망에 보관하고, LLM API는 질문 의도 파악 용도로만 활용하여 정보 유출 방지

Problem

단순 결제 수단을 넘어, 지역 소상공인 매출 증대와 사용자 혜택 강화를 위한 맞춤형 혜택 제공 시스템이 필요했습니다.

Solutions

• ▹ Hybrid 추천 알고리즘: TensorFlow DeepLearning 기반 Collaborative Filtering + Content-Based Filtering 조합으로 정확도 향상
• ▹ 실시간 컨텍스트 반영: 사용자 위치(Geo-fencing), 날씨, 시간대 결합 "지금 갈만한 곳" 추천
• ▹ 사용자 프로파일링: 주 활동 지역, 선호 업종, 소비 시간대 벡터화로 유사 가맹점 추천

Problem

지역화폐 가맹점 등록 신청 시 제출되는 수만 건의 사업자등록증, 통장사본 등의 서류를 담당자가 육안으로 검수하고 입력하는 비효율이 발생했습니다.

Solutions

• ▹ 이미지 분류: Vision Transformer 모델 활용한 문서 자동 분류 AI Agent 개발 및 적용
• ▹ OCR 추출: Clova OCR + Tesseract 앙상블로 핵심 필드(사업자번호, 계좌번호) 텍스트 추출
• ▹ 진위 검증: 국세청 홈택스 API, 금융결제원 API 연동 자동 유효성 검증
• ▹ HITL 인터페이스: AI 신뢰도 낮은 건만 담당자 재검토 요청하는 UI/UX 제공