데이터는 이미
쌓여 있습니다.
그 데이터로 매출을 만드는 것이 저희 일입니다. 추천, 예측, 리뷰 분석, 사내 챗봇까지 현장 업무를 직접 뜯어보고 설계합니다.
진단은 비용이 들지 않습니다. 가진 데이터와 상황만 알려주시면 가능한 방법과 예상 비용을 정리해 드립니다.
모델을 만드는 것이 아니라,
매일 돌아가는 시스템을 만듭니다.
아래오른쪽은 지금 운영 중인 쇼핑몰 추천 엔진을 한 화면으로 옮긴 것입니다. 매일 새벽 자동으로 갱신되고, 품절 상품은 추천에서 저절로 빠집니다.
협업 필터링부터 세션 기반까지 42종 알고리즘을 상황에 맞춰 조합합니다.
계절성과 신상품 콜드스타트를 함께 다루는 시계열 모델을 설계합니다.
리뷰와 문의를 주제·감성으로 분해해 개선 우선순위를 뽑아냅니다.
사내 문서를 색인해 근거를 인용하는 답변을 만듭니다. 환각을 구조로 막습니다.
매출과 지표가 평소 범위를 벗어나면 원인 후보까지 붙여 알립니다.
모델은 배포가 끝이 아닙니다. 자동 갱신과 모니터링까지 넘겨드립니다.
요구사항 문서에는 답이 없습니다.
답은 그 팀이 매일 쓰는 파일에 있습니다.
만들어서 넘기는 방식으로는 안 쓰는 시스템이 나옵니다. 현장에 들어가서 실제 업무 흐름을 확인하고, 그 자리에 맞춰 만듭니다.
요구사항 문서 대신 실제로 쓰는 파일을 받습니다. 엑셀·로그·DB를 그대로 열어 업무 흐름을 확인합니다.
같은 지표를 부서마다 다르게 계산하는 경우가 많습니다. 개발 전에 정의를 하나로 맞춥니다.
정확도가 아니라 매출·전환 같은 사업 지표로 평가합니다. 기간을 나눠 재현되는지 확인합니다.
자동 갱신 스케줄, 실패 알림, 재학습 기준까지 문서로 넘겨 담당자 없이도 돌아가게 만듭니다.
어떤 문제를 푸는지로 고르시면 됩니다.
범위와 데이터 상태에 따라 규모가 크게 달라져서, 무료 진단 뒤에 무엇을 어떤 순서로 만들지와 함께 맞춤 견적을 드립니다. 진단 결과 AI가 필요 없다고 판단되면 그렇게 말씀드립니다.
- 문제
- 모든 손님이 같은 첫 화면을 봅니다.
- 방법
- 구매·조회 이력으로 손님별 노출 상품을 매일 새벽 자동 갱신합니다.
- 결과
- 도입 다음 달 매출 +33% (실제 쇼핑몰 운영 사례)
- 문제
- 매일 같은 정리 작업을 사람이 손으로 합니다.
- 방법
- 엑셀·메일·문서에서 반복되는 흐름을 찾아 자동 수집·분류·보고 파이프라인으로 바꿉니다.
- 결과
- 한 건에 하루 걸리던 문서 작업을 평균 1~3분으로 (지금도 쓰는 업무 자동화 웹앱)
- 문제
- 발주량을 감으로 정합니다.
- 방법
- 판매 이력과 계절성, 신상품 콜드스타트를 함께 학습시킵니다.
- 결과
- 예측 정확도 87%+ (대형 서점 신간 예측 사례)
- 문제
- 리뷰는 쌓이는데 뭘 고쳐야 할지 모릅니다.
- 방법
- 감성과 주제를 함께 분해해 불만의 원인별 비중을 계산합니다.
- 결과
- 분석부터 대시보드·보고서까지 3건 연속 수주
- 문제
- 같은 질문에 사람이 계속 답합니다.
- 방법
- 사내 문서와 FAQ를 색인해 출처를 인용하는 답변만 내보냅니다.
- 결과
- 사내 문서 검색과 반복 문의 응대를 자동화
AI를 파는 사람이 아니라,
직접 만들어 운영해 본 사람이 합니다.
AI 스타트업, 글로벌 컨설팅펌, 대기업 AI 조직, 그리고 창업까지. 모델을 만드는 일과 그것을 실제 서비스에서 굴리는 일은 다르다는 것을 겪어서 압니다.
AI 도입, 어디서부터 시작할지
막막하신가요?
가지고 계신 데이터와 상황만 알려주시면, 가능한 방법과 예상 비용을 정리해서 무료로 안내드립니다.