AI · Workflow Automation

반복 업무는 줄이고,
AI는 실제 업무에 연결합니다.

사내 문서 검색, 고객 응대, 데이터 처리, 업무시스템 연동까지. 기업의 업무 환경에 맞는 AI·자동화 시스템을 기획하고 개발합니다.

상담하기 간편 견적 요청하기

업무·기술 요구사항 검토
기존 시스템 연동 가능성 검토
개발부터 운영까지 지원

기업 데이터와 AI 검색·처리·업무 자동화를 연결하는 시스템 구조도 — 한국식품산업클러스터진흥원AI 민원자동분류 및 답변시스템 구조도

PROBLEM & SOLUTION

해결되지 않는 답답함, AI와 자동화로 개선합니다.

· 반복적인 문서 작성과 데이터 입력에 많은 시간이 소요된다.
문서 분류, 정보 추출, 데이터 입력 및 보고서 생성을 자동화합니다.
· 고객 문의가 많아 상담과 응대에 인력이 집중된다.
AI 챗봇과 고객관리 시스템을 연동해 반복 문의 응대를 지원합니다.
· 업무 데이터가 여러 시스템에 분산되어 관리가 어렵다.
기존 업무시스템과 외부 서비스를 연동해 데이터를 통합하고 처리 과정을 자동화합니다.
· AI를 도입하고 싶지만 무엇부터 개발해야 할지 불분명하다.
업무 분석과 기술 검토를 통해 도입 범위와 검증 방안을 구체화합니다.

SERVICE

기업 업무에 필요한 AI·자동화 시스템을 개발합니다.

기존 업무 환경과 개발 목적에 맞춰 필요한 기능부터 구축합니다.

업무 프로세스 자동화
반복되는 업무 절차와 데이터 처리 과정을 자동화하여 수작업을 줄이고 업무 효율을 개선합니다.
주요 개발 범위
문서 처리 · 데이터 입력 · 이메일 자동화 · 업무 워크플로우
AI 챗봇·사내 지식 검색
기업의 문서와 업무 데이터를 활용하는 AI 상담·검색 시스템을 구축합니다.
주요 개발 범위
고객 응대 챗봇 · 사내 문서 검색 · RAG 기반 질의응답
AI 에이전트·시스템 연동
AI가 업무시스템의 정보를 조회하고 정해진 작업을 수행할 수 있도록 연동 기능을 개발합니다.
주요 개발 범위
AI 에이전트 · ERP/CRM 연동 · 외부 API · 승인 프로세스
데이터·콘텐츠 자동화
업무 데이터를 분석하고 필요한 정보와 콘텐츠를 생성하는 기능을 개발합니다.
주요 개발 범위
데이터 분석 · 보고서 생성 · 콘텐츠 생성 · 정보 추출

AI USE CASES

국내 기업의 AI 도입 효과 (공개 사례)

고객 응대부터 문서 관리, 데이터 처리까지 다양한 업무에 AI와 자동화를 적용할 수 있습니다.

고객 상담 · CS

인테리어 시공 사무소

기존 업무

월평균 문의 200건(홈페이지 등)에 대한 야간, 주말 문의 미응답, 견적의뢰 전환율 저조

AI 적용

AI 챗봇으로 견적 자동 시뮬레이션, 동적 상담 등 구현

구축 결과

2배

상승

실 상담 리드 전환률

콘텐츠 기획 · 제작

식품 기업

기존 업무

광고 문구 작성, 콘텐츠 기획, SNS용 이미지 제작에 과다 시간 소요

AI 적용

AI로 기획, 템플릿기반 생성형 AI로 맞춤형 콘텐츠 제작

구축 결과

70%

절감

제작 소요 시간

2배

증가

컨텐츠 생성량

14%

개선

컨텐츠 클릭율

영업 · 고객 관리

콘텐츠 플랫폼 기업

기존 업무

수강 고객에게 리타겟팅 메일을 송부할 경우 전환율 저조

AI 적용

AI기반 이메일 자동화 및 리타겟팅 프로세스 구현

구축 결과

12%

증가

콘텐츠 개봉율

15%

증가

재구매율

2시간

절감

리타겟팅 관련 업무 소요시간

※ 공개 사례의 결과이며, 실제 적용 효과는 업무 환경과 구축 범위에 따라 달라질 수 있습니다.

AI FEASIBILITY

모든 업무에 AI가 필요한 것은 아닙니다.

업무 특성과 데이터, 기존 시스템 환경을 분석하여 가장 적합한 방식으로 AI와 자동화를 적용합니다.

AI 적용
AI 적용에 적합한 업무
비정형 문서 분석, 자연어 검색, 고객 문의 분류처럼 언어와 문맥을 이해해야 하는 업무
대표적인 업무 예시
- 비정형 문서 분석 및 요약
- 고객 문의 이해 및 답변 생성
- 이미지·음성 등 비정형 데이터
적용 사례
사내 지식 검색고객 상담 AI회의록 요약
일반 자동화
일반 자동화에 적합한 업무
처리 규칙이 명확하고 동일한 작업을 반복하는 업무
대표적인 업무 예시
- 정기적인 데이터 수집 및 전송
- 파일 변환, 데이터 정리
- 알림 발송, 승인 요청 자동화
적용 사례
데이터 자동 연동정기 리포트 발송데이터 동기화
사전 검토
사전 검토가 필요한 업무
높은 정확성이 요구되거나 외부 시스템 접근, 민감정보 처리 등 기술·정책적 제약이 있는 업무
대표적인 업무 예시
- 외부 앱·서비스 제어 및 자동화
- 민감정보 기반 분석 및 처리
- 높은 정확성이 요구되는 의사결정 업무
검토가 필요한 사례
외부 앱 자동 조작민감정보 처리실시간 의사결정

※ 개발에 앞서 기술적 가능성과 제약 사항을 검토하고, 필요한 경우 PoC를 통해 핵심 기능을 검증합니다.

PORTFOLIO

AI 업무자동화 사례

실제 프로젝트를 통해 구축한 업무 기능과 시스템 개발 경험을 확인해 보세요

AI·업무자동화 개발 사례 전체 보기

CRLab
AI 통한 영상내 음성 추출 향상 알고리즘 및 시스템 환경 개발
Python · Pytorch · CUDA · Docker

CASE STUDY

AI로 문제를 해결한 사례를 만나보세요

문제로부터 어떤 과정을 거쳐 해결 방안을 찾고 어떻게 연결되었는지 사례를 통해 접근해 봅니다.

AI 통한 영상내 음성 추출 향상 알고리즘 및 시스템 가능성 검증 PoC 프로젝트

CRLab

고객 문제: 기존 음성 인식 솔루션에서 정확도가 낮은 전문용어, 약한 발음 등 일부 음성 구간의 인식 성능 개선 가능성을 확인할 필요가 있음
구축 범위: 음성 전처리 및 인식 개선 검토, AI 파인튜닝 가능성 검증 및 음성 인식 알고리즘 비교 및 환경 검증
구축 효과: 기존 음성 인식 솔루션을 분석하고, 음성 전처리와 AI 파인튜닝 기술을 통한 정확도 개선 가능성 및 기술적 제약사항을 확인한 후 검증 결과를 바탕으로 기존 모델 개선 또는 대체 모델 도입의 적정성을 평가함

영상 파일·정답 전사문·전문용어 목록 입력부터 데이터 분류, 음성 전처리, 기준 성능 측정, 오류 검토, 개선 실험, 결과 비교와 검증 로그를 연결한 PoC 프로세스 — PoC 검증 프로세스

우리 프로젝트에는 어떤 개발 방식이 맞을까요?

아직 요구사항이 명확하지 않아도 괜찮습니다. 프로젝트 상황에 맞는 방향부터 함께 살펴봅니다.

견적 요청하기 상담하기

✓ 1일 내 회신　✓ 비밀유지계약서 체결 가능　✓ 상담부터 전담 PM 배정

OUR APPROACH

AI 개발의 불확실성을 줄이는 체계적인 접근

업무 분석부터 기술 검증, 시스템 구축, 운영까지 단계별 검토를 통해 프로젝트를 진행합니다

업무부터 분석합니다
기술을 먼저 결정하기보다 고객의 업무 흐름과 해결해야 할 문제를 확인합니다.
주요 산출물
요구사항 정의서 · 업무 프로세스 설계서
산출물 예시
산출물 예시 크게 보기 ↗
구현 가능성을 검토합니다
데이터와 외부 시스템 연동 조건을 확인하고 필요한 경우 핵심 기능을 사전에 검증합니다.
주요 산출물
기술 검토 결과 · PoC 검증 자료
산출물 예시
산출물 예시 크게 보기 ↗
결과를 검증합니다
AI 처리 결과와 실제 업무 시나리오를 기준으로 기능을 테스트하고 오류 처리 방안을 검토합니다.
주요 산출물
테스트 시나리오 · 기능 검증 결과
산출물 예시
산출물 예시 크게 보기 ↗
운영을 고려합니다
AI 사용량, 실행 이력, 권한 관리, 운영 환경 등을 프로젝트 범위에 맞춰 설계합니다.
주요 산출물
운영 가이드 · 시스템 관리 문서
산출물 예시
산출물 예시 크게 보기 ↗

※ 제공 문서는 초안·검증 계획 및 운영 절차의 예시입니다. 실제 수행 단계에 따라 산출물과 검증 결과가 달라집니다.

핵심 포인트

비용과 기간은 줄이고, 개발 완성도는 높입니다.

AI 기반 개발 효율화와 검증된 개발팀, 전용 PMS를 통해
프로젝트의 비용·일정·품질을 체계적으로 관리합니다.

전담 PM

고객 소통부터 개발, 납품까지 전담 매니저(PM)가 책임 관리합니다.

상담부터 납품까지 전 개발 과정 관리 및 모니터링
진행 상황과 주요 이슈를 고객에게 지속적으로 공유
일정·품질·요구사항을 조율해 프로젝트 리스크 최소화

Dedicated PMCommunicationQuality Control

개발비 최적화

AI 기반 개발로 반복 공수를 줄여 합리적인 개발 비용을 만듭니다.

AI 보조 코딩으로 반복 개발 공수 절감
코딩·테스트·검수 자동화로 수정·재작업 투입 시간 최소화
필요한 인력과 기간을 절감하여 합리적인 견적 제안

AI CodingClaudeCodex

개발 기간 단축

프로젝트 병목을 줄여 개발부터 납품까지 빠르게 진행합니다.

기획·디자인·개발 단계간 대기 시간을 최소화
주요 이슈와 의사결정을 빠르게 조율해 일정 지연 방지
단계별 진행 상황을 점검해 개발부터 납품까지 일정 관리

ScheduleFast DeliveryIssue Control

검증된 개발팀

프로젝트에 필요한 경험과 기술을 갖춘 개발자를 선별해 투입합니다.

빅테크 출신, 풀스택 개발자 위주의 개발자 풀 구성 및 운영
평균 8년 경력의 숙련 개발자 중심으로 구성
앱·웹·플랫폼·AI 등 프로젝트 특성에 맞춰 개발자 배정

Big Tech8+ YearsFull Stack