업무를 AI 에이전트 중심으로 재구성합니다.
매출 현황
2026 상반기총 매출
₩4.82억
주문
18,204
객단가
₩26,480
채널별 매출 비중
4월 매출 상위 거래처입니다
메일 초안 작성했어요
제목 [손익보고] 2026년 4월 경영 손익
2026년 4월 손익보고 드립니다.
2026_04_손익보고.xlsx전송 완료
기업 내부의 업무 · 데이터 · 시스템 · 의사결정 구조를 AI 에이전트가 활용 가능한 형태로 재설계합니다. 구성원이 반복 업무에서 벗어나 더 가치 있는 판단 · 실행에 집중하도록 만드는 전환입니다.
챗봇과 AI 플랫폼은
다릅니다.
사내 데이터·업무 흐름·권한과 연결되지 않으면, 아무리 많이 써도 조직이 일하는 방식은 그대로입니다.
사내 데이터·권한과 단절된 개인의 검색 도구. 조직의 일하는 방식은 그대로입니다.
데이터·업무 흐름·권한과 연결되어, 조직이 일하는 방식 자체를 바꿉니다.
AI 플랫폼
데이터 정제 · 통합
표기가 제각각인 데이터를 하나의 신뢰할 수 있는 기준정보로 정제·통합해, AI가 올바른 데이터 위에서 판단하게 합니다.
거버넌스 · 보안 · 권한
누가·언제·무엇을 조회·실행했는지 모두 기록하고, 역할(RBAC)로 접근을 통제하며 민감정보는 마스킹합니다.
스킬 · 사내 에이전트 플랫폼
반복 업무를 재사용 가능한 Skill로 표준화해, 도구가 아니라 조직의 역량으로 축적되는 사내 전용 플랫폼으로 운영합니다.
전사가 공유하는
중앙 Agent Backend
ERP·Slack·메신저·메일 등 어디서 호출하든 같은 두뇌로 동작합니다. 회사가 소유·통제하고, 쓸수록 똑똑해지는 단일 에이전트 백엔드입니다.
고객 데이터를 모델이 자동 학습하는 방식이 아닙니다. 검증된 업무 방법과 규칙이 Skill로 축적되고, 검토 후 전사에 배포되는 구조입니다.
Poooling Agent Backend
Owned · Steerable · Shared
단일 두뇌
모든 채널이 같은 컨텍스트·기억·권한 공유
소유 · 제어
모델·정책·데이터를 회사가 직접 통제
함께 진화
Skill로 축적되어 쓸수록 똑똑해짐
자연어 지시가
거버넌스를 거쳐 실행됩니다.
에이전트는 Skill·CLI를 호출해 데이터를 다루되, 모든 접근은 권한·로깅·감시 게이트를 통과합니다.
자연어 질의 · 지시
ERP·Slack·메일·스케줄에서 호출
Agent Backend
전사가 공유하는 단일 에이전트 두뇌
거버넌스 게이트
권한·로깅·감시로 모든 접근을 통제·기록
Data Foundation
분산된 데이터를 통합한 단일 진실원
실행 결과 · Human-in-the-Loop
리포트·자동 처리·검수 큐로 이어짐
모든 처리는 권한·로깅·예외 검수 기록을 남겨 추적되며, 신뢰도 미달 건은 사람 검수(Human-in-the-Loop)를 거칩니다.
흩어진 AI 대신,
하나의 Agent Backend.
개별 도구를 각자 쓰는 대신, 전사가 공유하는 단일 백엔드 위에서 일관되게·안전하게·진화하며 작동합니다.
사람마다 다른 도구·다른 답. 관리·보안·노하우 축적이 불가능합니다.
하나의 두뇌로 일관된 답, 중앙에서 통제하고 함께 진화합니다.
단일 두뇌 · 일관성
모든 채널이 같은 컨텍스트·기억·권한을 공유해, 어디서 물어도 흔들리지 않는 같은 답을 줍니다.
예) ERP에서 묻든 Slack에서 묻든 동일
집단 지성으로 진화
누군가 찾아낸 더 나은 방법이 Skill로 등록되어 전 구성원의 에이전트에 즉시 반영됩니다.
예) 한 명의 노하우 → 모두의 역량
중앙 통제 · 배포
모델·정책·비용·버전을 한 곳에서 관리하고, 보안·업데이트를 전사에 일괄 적용합니다.
예) 정책 1회 변경 → 전사 동시 적용
채널 독립
ERP·Slack·메일·웹 어디서 호출해도 동일하게 동작, 프론트가 바뀌어도 두뇌는 하나입니다.
예) 새 채널 추가해도 백엔드 그대로
모든 요청은
거버넌스 게이트를 통과합니다.
에이전트의 모든 데이터 접근·실행은 인증 → 권한 → 정책·마스킹 → 실행·로깅 게이트를 순서대로 통과합니다.
요청
자연어 질의·실행
인증
누구의 요청인지 개인 단위로 식별
권한 검사 (RBAC)
역할별 허용 데이터·실행 범위 확인
정책 · 마스킹
임의 쿼리 차단, 표준 Skill만 허용·민감정보 마스킹
실행 · 로깅
검증된 요청만 실행하고 전 과정 기록
Data Foundation
검증된 요청만 도달
김민수 (영업팀장) · “담당 거래처 매출 조회”
권한 내 · 실행 + 기록일반 사원 · “전사 급여 전체 조회”
권한 밖 · 차단 / 마스킹AI 처리 결과는
사람의 통제 아래 둡니다.
AI는 처리하고 사람은 통제합니다. 신뢰도가 높은 건은 자동 반영하고, 미달 건은 검수를 거쳐 안전하게 반영합니다.
AI 처리
조회·분석·실행 결과
신뢰도 평가
기준치와 비교
신뢰도 높음 · 자동 반영
신뢰도 낮음 · 검수 큐 → 사람 확인 후 반영
검수 큐로 통제
AI 처리 결과는 곧바로 반영되지 않고, 검수 큐를 통해 확인 뒤 반영됩니다.
신뢰도 미달은 사람 확인
신뢰도 기준에 미달하는 건은 담당자의 확인을 거친 뒤에만 반영됩니다.
권한 · 로그 · 예외 기록
모든 AI 처리에 권한·로그·예외 검수 기록을 남겨 언제든 추적합니다.
묻기만 하면,
실행까지 이어집니다.
자연어로 묻고 지시하면 조회·분석·보고를 넘어 실제 업무 실행까지, 같은 에이전트가 처리합니다.
2026년 5월 상위 거래처를 정리했어요.
대한물산이 전월 대비 +12%로 성장을 견인했어요.
3일 이상 미수금 3건을 찾아 독촉했어요.
독촉 알림 발송 완료
평균 회수기간이 12일에서 28일로 길어졌어요.
이번 달 마감 체크리스트를 만들었어요.
누락 증빙 2건만 채우면 마감이 끝나요.
거래명세서를 전표로 등록했어요.
ERP 전표 등록 완료
동일 거래처 중복 전표는 없었어요.
P-204 프로젝트 손익을 분석했어요.
매출 ₩3.2억 · 마진 18.4% · 적자 2건
P-204_손익리포트.pdf외주비 비중이 높아 마진을 끌어내렸어요.
분기 손익 보고서를 만들어 공유했어요.
2026_Q2_손익보고.pdf
12p · 손익 · 현금흐름 요약
Slack #경영보고 공유 완료
매출은 늘었지만 현금흐름은 둔화됐어요.