AI AGENT
메일과 첨부 문서를 읽고 업무 규칙대로 분류한 뒤, 필요한 도구를 불러 다음 처리까지 이어가는 Agent
- 문서·메일 해석
- 규칙 기반 분류
- 도구 호출
AI WORKFLOW / AGENT
AI AUTOMATION
READ · SORT · RUN
AI 업무자동화 구축
견적·발주·보고서처럼 매일 되풀이되는 문서 업무를 AI Agent가 읽고 나누고 작성하도록 만들고, ERP·그룹웨어와 이어서 끝까지 처리되게 합니다.
AGENTTECH EXPERIENCE
ONLINESYSTEM STATUS
프로그램을 하나 더 들이는 게 아니라
일의 순서를 새로 짭니다
문서, 데이터, 기존 시스템을 한 줄기로 엮어 AI Agent가 매번 같은 품질로 처리할 수 있는 실행 구조를 만듭니다.
WORKFLOW
부서와 프로그램 사이를 오가던 처리 절차를 끊김 없는 한 흐름으로 묶습니다
- 시작 조건 정의
- 승인·예외 분기
- 처리 기록
DATA · RAG
흩어진 데이터를 정리해 보고서로 만들고, 사내 문서는 근거를 찾아 답하는 지식검색으로 연결합니다
- 데이터 수집·정리
- 보고서 자동 작성
- 사내 지식검색(RAG)
INTEGRATION
ERP·그룹웨어·CRM·홈페이지를 교체하지 않고 AI 실행 환경과 잇습니다
- API 연결
- 권한·보안
- 기존 시스템 유지
읽기부터 처리까지
끊기지 않는 순서
단계마다 AI가 무엇을 근거로 판단했고 어떤 결과를 냈는지 나중에 확인할 수 있게 남깁니다.
요청 접수
메일·문서·요청·시스템 알림
근거 찾기
사내 지식과 처리 규칙 조회
분류
유형·긴급도·담당 결정
처리
등록·작성·회신·시스템 호출
보완
결과 기록과 규칙 개선
부서별로 달라지는
Agent 적용 예
같은 AI Agent라도 부서가 다루는 문서와 데이터에 따라 설계가 달라집니다. 부산·경남 제조·유통 기업에서 요청이 많은 영역입니다.
영업·견적
문의 메일과 도면·사양서를 읽어 견적서 초안을 만들고 담당자 확인 단계로 넘깁니다.
- 문의 메일 분류
- 견적 초안 작성
- 상담 이력 CRM 저장
구매·발주
재고와 생산 일정을 보고 발주가 필요한 품목을 제안하고, 거래처 서류를 정리합니다.
- 발주서 작성·점검
- 거래명세서 항목 추출
- 납기 지연 경고
생산·품질 문서
매일 나오는 생산일보와 검사 성적서, 불량 보고서를 데이터에서 바로 채워 넣습니다.
- 생산일보 집계
- 성적서 작성
- 불량 원인 정리
경영지원
세금계산서·계약서·증빙을 읽어 ERP 입력과 검토 시간을 덜어 줍니다.
- 전표 자동 입력(OCR)
- 계약 조항 확인
- 월간 보고서 작성
사내 지식검색·챗봇
규정과 매뉴얼을 RAG로 연결해 직원 질문에 출처를 붙여 답합니다.
- 사내 규정 질의응답
- 기술 문서 찾기
- 신입 교육 도우미
고객 응대
홈페이지·카카오톡·메일 문의를 유형별로 나누고 답변 초안과 후속 처리를 연결합니다.
- 문의 유형 분류
- 답변 초안
- AS 접수 등록
시작 전에 볼
가이드와 사례
첫 적용 범위를 좁히고, 운영 가능한 자동화로 넓혀 가는 데 필요한 자료입니다.
SERVICE
AI Agent·AI 에이전트 구축
RAG 사내 지식검색과 도구 연결로 실제 업무를 처리하는 Agent를 자세히 설명합니다.
SERVICEERP·CRM 데이터 연동
AI가 쓸 데이터를 API·DB·파일 연계로 연결하는 방법입니다.
01 / CHECKLIST도입 전 체크리스트
어떤 업무부터 맡길지, 데이터와 예외 기준은 준비됐는지 확인하는 목록입니다.
02 / PORTFOLIO업무 솔루션 구축 사례
LOT 번호·성적서 작성처럼 반복 문서를 DB가 처리하게 바꾼 과제를 볼 수 있습니다.
03 / NEXT STEP피지컬 AI로 넓히기
사무 자동화를 센서·설비가 있는 현장까지 연결합니다.
04 / SERVICE AREA지역별 적용 안내
부산·경남 지역 산업별 적용 범위를 확인하세요.
AI Agent 구축
질문과 답
이 페이지와 관련된 질문만 모았습니다. 회사·상담 관련 공통 질문은 자주 묻는 질문에 있습니다.
AI Agent는 기존 RPA와 어떻게 다른가요?
RPA는 화면에서 정해진 클릭과 입력을 되풀이하는 데 강합니다. AI Agent는 양식이 제각각인 메일·문서를 읽고 처리 규칙에 따라 다음 단계를 스스로 정합니다. 실제 구축에서는 두 방식을 섞어 안정성과 유연성을 함께 챙기는 경우가 많습니다.
첫 자동화 대상은 어떻게 고르나요?
자주 반복되고, 입력 자료가 이미 파일이나 시스템에 있고, 결과가 맞는지 사람이 금방 확인할 수 있는 업무가 좋습니다. 견적 요청 정리, 문의 분류, 정기 보고서 작성 등이 대표적입니다. 후보 점검은 도입 전 체크리스트를 참고하세요.
AI Agent가 잘못 처리하면 어떻게 되나요?
금액·계약처럼 영향이 큰 처리는 담당자 승인을 거치도록 두고, 판단이 애매한 건은 사람에게 넘기는 예외 경로를 만듭니다. 처리 기록이 남기 때문에 원인을 확인하고 규칙을 고칠 수 있습니다.
회사 자료가 밖으로 새지는 않나요?
업무별로 볼 수 있는 데이터를 제한하고, 실행 기록과 승인 단계를 둡니다. 필요하면 민감 정보 가림 처리나 사내 설치형 구성도 검토합니다. 자세한 기준은 보안·권한 설계 가이드에 정리했습니다.
쓰던 ERP·그룹웨어를 바꿔야 하나요?
바꾸지 않아도 됩니다. API, 데이터베이스, 파일 연계 가운데 현재 환경에 맞는 방식으로 붙입니다. 방법은 기존 시스템 연동 가이드에서 볼 수 있습니다.