반복 문의와 단순 상담에 시간이 많이 듭니다.
Enterprise AI Development
사내 지식검색 AI, AI 상담봇, 문서 OCR, 데이터 리포트 AI를 업무 시스템으로 구축합니다
(주)케이엠웍스는 AI 기술을 실제 업무 단위의 개발 프로젝트로 정리합니다. 사내 문서 검색, 고객 문의 응대, 계약서·발주서 OCR, 매출·재고 데이터 리포트처럼 바로 검토할 수 있는 기업 AI 구축 범위를 안내합니다.
핵심 요약: 케이엠웍스는 사내 지식검색 AI, AI 상담봇, 문서 OCR 자동화, 데이터 리포트 AI를 기존 업무 시스템과 연동해 운영 가능한 AI로 구축합니다.
- 사내 지식검색 AI / RAG
- 문서 OCR 자동화 / AI OCR
- AI 상담봇 / 고객상담 AI
- 데이터 분석·리포트 AI
- 영업·마케팅 자동화 AI
- 제조·현장 업무 AI
AI 적용을 검토하기 좋은 업무 유형
견적서, 발주서, 계약서 입력·검토가 수작업입니다.
사내 문서는 많지만 필요한 정보를 찾기 어렵습니다.
매출, 재고, 고객 데이터를 보고서로 만드는 데 시간이 걸립니다.
AI로 확장할 수 있는 내부 시스템과 데이터가 있습니다.
검색 목적별 AI 구축 분야
기업 담당자가 자주 찾는 검색어를 실제 구축 범위와 연결했습니다. 필요한 업무가 정해져 있다면 해당 섹션에서 데이터, 연동, 운영 기준을 바로 확인할 수 있습니다.
사내 지식검색 AI 구축
사내 문서, 매뉴얼, 규정, 제품 자료를 RAG 기반 지식베이스로 구성하고 근거 문서와 함께 답변합니다.
AI 상담봇 구축
홈페이지, 카카오톡, FAQ, 상품 DB, CRM을 연동해 반복 문의를 자동 응대하고 상담원 연결 기준을 설계합니다.
문서 OCR 자동화
견적서, 발주서, 계약서, 신청서의 주요 필드를 추출하고 검수 화면과 ERP·업무 시스템 입력까지 연결합니다.
데이터 리포트 AI
매출, 비용, 재고, 광고, 고객 데이터를 취합해 주간·월간 리포트와 이상 징후 알림을 자동 생성합니다.
AI 사업 분야와 실제 도입 프로젝트
고객사가 가장 많이 검토하는 프로젝트만 추려 업무 문제, 개발 범위, 도입 전후 개선점을 함께 정리했습니다.
AI 개발은 업무 범위를 구체화하는 것에서 시작합니다
케이엠웍스는 반복 업무, 보유 데이터, 기존 시스템 연동 가능성을 기준으로 사내 지식검색 AI, AI 상담봇, 문서 OCR 자동화, 데이터 리포트 AI처럼 실제 구축 가능한 프로젝트 단위로 범위를 정리합니다.
AI 구현 방식이 궁금하다면 AI Tech Lab에서 설계 기준을 확인하세요
서비스 검토 단계에서는 업무 효과를 먼저 보지만, 실제 구축 단계에서는 RAG 검색 품질, Agent 구조, 비용·응답 속도 최적화가 중요합니다. 케이엠웍스 AI Tech Lab에 관련 기술 글을 정리해 두었습니다.
기업용 AI Agent는 어떻게 설계해야 할까
RAG, Tool, 권한, 로그가 함께 동작하는 운영형 Agent 구조를 설명합니다.
AI Agent 설계 글 보기RAG 성능은 Chunking과 Embedding에서 갈린다
사내 문서 검색 AI에서 답변 정확도를 좌우하는 데이터 분할과 임베딩 기준을 다룹니다.
RAG 성능 설계 글 보기LLM 비용과 응답 속도를 동시에 잡는 방법
운영 단계에서 중요한 context 길이, 모델 분리, 캐싱, 비용 관리 기준을 정리합니다.
LLM 운영 최적화 글 보기
01 / Knowledge AI
사내 지식검색 AI
문서, 매뉴얼, 규정, 제품 자료가 흩어져 있어 직원이 정보를 찾는 데 시간을 쓰는 회사에 적합합니다.
- 반복 질문이 많은 인사·총무·회계·기술지원 부서
- 제품 사양서, 설치 매뉴얼, 유지보수 문서가 많은 기업
- 담당자 퇴사와 부서 이동으로 노하우 손실이 큰 조직
사내 문서 기반 AI 검색 시스템
PDF, HWP, Word, 업무 매뉴얼, 사내 규정을 검색 가능한 지식베이스로 구성하고 질문에 대한 답변과 출처 문서를 함께 제공합니다.
- 문서 업로드, 분류, 권한별 검색 범위 설정
- 답변 근거 문서와 관련 페이지 함께 표시
- 미응답 질문을 모아 문서 보완 항목으로 관리
- 도입 전
- 폴더, 메신저, 이메일을 직접 뒤지거나 담당자에게 반복 문의합니다.
- 도입 후
- 질문만으로 관련 문서, 근거 위치, 요약 답변을 빠르게 확인합니다.
제품·기술자료 Q&A 어시스턴트
제품 사양서, 기술 문서, 설치 매뉴얼, 장애 대응 자료를 기반으로 영업·CS·기술지원 담당자의 답변을 보조합니다.
- 제품별 사양, 설치 방법, 장애 대응 자료 검색
- 영업·CS 답변 초안과 참고 문서 추천
- 신규 자료 업데이트 시 답변 기준도 함께 반영
- 도입 전
- 담당자 경험에 따라 답변 속도와 품질이 달라집니다.
- 도입 후
- 표준 자료 기반의 일관된 답변과 참고 문서를 제공합니다.
사내 지식검색 AI를 검토 중이라면 RAG Chunking·Embedding 설계 기준과 Vector DB 검색 전략을 함께 보면 데이터 준비 범위를 더 구체적으로 잡을 수 있습니다.
02 / Document Automation
문서 OCR 자동화 AI
견적서, 발주서, 계약서, 신청서, 이메일 첨부문서를 AI OCR로 읽고 필요한 항목을 추출해 입력·검토 업무를 줄입니다.
- 문서 접수, OCR 추출, 검토, 엑셀 입력이 반복되는 부서
- 거래처 문서 양식이 제각각인 구매·영업·정산 업무
- 계약서와 신청서 검토 누락을 줄이고 싶은 조직
견적서·발주서·거래명세서 OCR 자동 처리
문서 OCR로 업체명, 품목, 수량, 금액, 납기일 등 주요 항목을 추출하고 검수 화면을 거쳐 ERP·업무 시스템 입력까지 연결합니다.
- 문서에서 거래처, 품목, 금액, 납기 정보 추출
- 담당자 검수 화면에서 오류와 예외 항목 확인
- 엑셀, ERP, 내부 업무 시스템 입력 흐름 연동
- 도입 전
- 담당자가 문서를 열어 항목을 보고 엑셀이나 시스템에 직접 입력합니다.
- 도입 후
- AI가 초안을 추출하고 담당자는 예외 확인과 승인에 집중합니다.
계약서·신청서 검토 보조 시스템
계약기간, 금액, 자동연장, 위약 조항, 누락 서류, 필수 입력값을 확인하고 검토 체크리스트를 생성합니다.
- 계약 기간, 금액, 책임 범위, 특약 조항 추출
- 신청서 필수 항목과 첨부서류 누락 여부 확인
- 검토 결과를 체크리스트와 요약문으로 정리
- 도입 전
- 계약서와 신청서를 처음부터 끝까지 수작업으로 확인합니다.
- 도입 후
- 핵심 조항과 누락 항목을 먼저 확인해 검토 시간을 줄입니다.
문서 OCR 자동화는 단순 텍스트 인식보다 검수 화면, 필드 신뢰도, 예외 처리, ERP 입력 연동이 중요합니다. 견적서·발주서·계약서 샘플을 기준으로 PoC 범위를 먼저 잡는 방식을 권장합니다.
03 / Customer AI
AI 상담봇·고객상담 AI
홈페이지·카카오톡 AI 상담봇이 반복 문의를 1차 처리하고, 복잡한 상담은 상담원이 더 빠르게 응대할 수 있도록 지원합니다.
- 홈페이지, 카카오톡, 전화, 이메일 문의가 많은 회사
- 상담 품질 편차와 상담 이력 정리가 고민인 조직
- VOC를 제품·서비스 개선에 활용하고 싶은 기업
홈페이지·카카오톡 AI 상담봇 구축
FAQ, 상품 정보, 예약·주문 상태, 서비스 정책과 연동해 고객의 반복 문의에 자동 응대하고 필요 시 상담원에게 연결합니다.
- 배송, 예약, 환불, AS 등 문의 유형 자동 분류
- FAQ, 상품 DB, 주문·예약 정보 기반 1차 답변
- 클레임과 예외 문의는 요약 후 상담원 연결
- 도입 전
- 단순 문의까지 상담원이 직접 확인하고 답변합니다.
- 도입 후
- 반복 문의는 AI가 처리하고 상담원은 복잡한 문의에 집중합니다.
상담 이력 요약·CRM 자동 기록
전화, 채팅, 이메일 상담 내용을 요약하고 고객 이슈, 후속 조치, 담당자 메모를 CRM에 자동 기록합니다.
- 상담 내용, 고객 요청, 처리 결과 자동 요약
- 후속 조치, 담당자, 처리 상태를 CRM에 기록
- 반복 문의와 불만 유형을 VOC 리포트로 정리
- 도입 전
- 상담 후 기록 작성에 시간이 들고 담당자별 기록 품질이 다릅니다.
- 도입 후
- 상담 요약과 후속 액션이 자동 정리되어 고객 관리가 쉬워집니다.
AI 상담봇 구축은 FAQ만 연결하는 방식보다 문의 유형 분류, 상담원 전환, CRM 기록, 미응답 질문 개선 루프를 함께 설계해야 운영 품질이 안정됩니다.
04 / Data Report AI
데이터 리포트 AI
매출, 재고, 광고, 고객, 운영 데이터를 모아 보고서를 만들고 원인 분석과 이상 징후 확인을 자동화합니다.
- 매주 엑셀을 취합해 보고서를 만드는 조직
- 숫자는 있지만 원인 분석과 해석이 어려운 회사
- 매출 급감, 재고 부족, 광고 효율 저하를 빨리 알고 싶은 팀
경영·매출 데이터 리포트 AI
매출, 비용, 재고, 광고비, 고객 데이터를 통합해 주간·월간 보고서와 핵심 지표 해석을 자동 생성합니다.
- 매출, 재고, 광고비, 고객 데이터를 한 화면에 취합
- 주간·월간 보고서 초안과 지표 해석 자동 생성
- 부서별 KPI와 주요 변동 내용을 요약 제공
- 도입 전
- 담당자가 여러 엑셀과 시스템 데이터를 취합해 보고서를 만듭니다.
- 도입 후
- 정해진 주기에 리포트가 생성되고 의사결정에 집중할 수 있습니다.
자연어 데이터 조회·이상 알림
“지난달 지역별 매출”, “광고 효율이 낮은 상품”처럼 질문하면 데이터를 조회하고 급격한 변화는 알림으로 제공합니다.
- 자연어 질문을 매출·재고·고객 데이터 조회로 변환
- 급격한 매출 감소, 재고 부족, 문의 증가 감지
- 조회 결과를 표, 요약문, 알림 형태로 제공
- 도입 전
- 데이터 확인을 담당자에게 요청하거나 문제가 커진 뒤 발견합니다.
- 도입 후
- 실무자가 직접 질문하고 이상 징후를 조기에 확인합니다.
데이터 리포트 AI는 Excel 파일만 요약하는 기능을 넘어 DB, ERP, CRM, 광고 데이터, 관리자 시스템을 연결해 반복 보고서와 자연어 데이터 조회까지 확장할 수 있습니다.
05 / Sales & Marketing AI
영업·마케팅 자동화 AI
제안서, 소개자료, 영업 메시지, 상품 콘텐츠 작성 시간을 줄이고 CRM과 연결해 후속 관리를 돕습니다.
- 고객별 제안서와 영업자료를 자주 만드는 B2B 기업
- 상품 수가 많아 상세페이지·콘텐츠 제작이 늦어지는 쇼핑몰
- 영업 상담 기록이 개인 메모에 흩어져 있는 조직
AI 제안서·소개자료 생성 시스템
고객 업종, 문의 내용, 상품 정보를 기반으로 제안서 초안, 회사소개서, 서비스 설명자료를 생성합니다.
- 고객 업종과 문의 내용에 맞는 제안 구조 생성
- 상품·서비스 설명, 기대 효과, 구축 범위 초안 작성
- 영업 담당자 검토 후 PDF·문서 템플릿으로 출력
- 도입 전
- 영업 담당자가 비슷한 자료를 매번 새로 편집합니다.
- 도입 후
- 초안 작성 시간이 줄고 담당자는 고객별 전략과 검토에 집중합니다.
상품 콘텐츠·고객 메시지 자동화
상품 DB와 고객 세그먼트를 활용해 상세페이지 문구, 블로그 초안, 뉴스레터, 영업 이메일을 생성합니다.
- 상품 속성 기반 상세페이지, 광고 문구, 뉴스레터 생성
- 고객 유형별 영업 이메일과 카카오 메시지 초안 작성
- 브랜드 톤과 금칙어 기준을 반영한 검수 흐름 구성
- 도입 전
- 콘텐츠 제작 속도가 느리고 고객별 메시지가 비슷합니다.
- 도입 후
- 상품 등록과 캠페인 운영 속도가 빨라지고 메시지 개인화가 쉬워집니다.
06 / Manufacturing & Field AI
제조·현장 업무 AI
이미지, 영상, 설비 데이터, 품질 문서를 활용해 현장의 검사·안전·설비 관리 업무를 보조합니다.
- 외관 검사와 품질 확인을 사람이 반복하는 제조사
- 설비 고장과 생산 중단을 사전에 줄이고 싶은 공장
- 안전장비 착용, 위험구역 접근, 품질 문서 작성이 필요한 현장
불량품 이미지 검사 AI
카메라 이미지로 제품 외관 불량, 누락, 오염, 파손, 치수 이상 등을 판별하고 검사 결과를 관리자 화면에 기록합니다.
- 정상·불량 이미지 기준 수집과 라벨링 설계
- 카메라, 검사 장비, 관리자 화면 연동
- 불량 유형, 시간대, 라인별 검사 결과 기록
- 도입 전
- 검사자 숙련도와 피로도에 따라 품질 편차가 발생합니다.
- 도입 후
- 일관된 기준으로 검사 결과를 축적하고 예외를 빠르게 확인합니다.
설비 이상 감지·품질문서 자동화
설비 센서, 알람, 검사 결과 데이터를 분석해 이상 징후를 탐지하고 검사성적서·품질문서 초안을 생성합니다.
- 센서, 알람, 가동 이력 데이터를 수집·정리
- 이상 패턴과 점검 필요 항목을 관리자에게 알림
- 검사 결과 기반 품질문서와 성적서 초안 작성
- 도입 전
- 고장 후 대응하거나 검사 결과를 수작업으로 문서화합니다.
- 도입 후
- 이상 징후를 조기에 확인하고 기록 업무를 줄일 수 있습니다.
관심 있는 AI 프로젝트가 있으신가요?
프로젝트 후보가 정해졌다면 AX 상담에서 업무 흐름, 데이터 상태, 연동 시스템을 기준으로 진단·PoC·운영 구축 범위를 구체화할 수 있습니다.
문의가 많은 AI 도입 우선순위
처음부터 전사 AI 플랫폼을 만들기보다 업무 효과가 보이는 분야부터 검토하고, 필요 시 AX 진단과 PoC로 확장하는 방식을 권장합니다.
사내 지식검색 AI
문서와 FAQ가 이미 있다면 비교적 빠르게 검증할 수 있어 초기 AI 도입에 적합합니다.
문서 OCR 자동화
반복 입력과 검토 시간이 바로 비용으로 연결되어 개선 효과를 설명하기 쉽습니다.
AI 상담봇
반복 문의, 상담 이력, VOC 분석을 함께 다루면 CS 운영 개선으로 이어집니다.
데이터 리포트 AI
엑셀 취합과 보고서 작성 시간을 줄이고 의사결정 속도를 높일 수 있습니다.
Integrated AI Platform
기업 맞춤형 AI 플랫폼 구축
여러 부서에서 AI를 개별 도입하면 보안, 권한, 비용, 답변 품질 관리가 어려워집니다. 케이엠웍스는 사내 AI 포털, RAG 공통 플랫폼, API 게이트웨이, 로그·비용 관리, 모델 평가 체계를 포함한 기업 맞춤형 AI 운영 환경을 구축합니다.
운영형 AI 플랫폼의 내부 구조는 기업용 AI Agent 아키텍처 개요와 질문 유형별 RAG 라우팅 설계에서 더 자세히 확인할 수 있습니다.
포함 범위
- 사내 AI 포털 및 사용자 권한 관리
- 문서 수집, 벡터DB, RAG 파이프라인 구축
- ERP, CRM, 그룹웨어, 홈페이지, 쇼핑몰 연동
- AI 사용량, 비용, 로그, 품질 평가 대시보드
도입 효과
- 부서별 AI 기능을 하나의 기준으로 운영
- 내부 데이터와 보안 정책을 반영한 AI 사용
- 답변 품질과 비용을 지속적으로 개선
- PoC 이후 운영 시스템으로 확장하기 쉬운 구조 확보
AI 프로젝트 진행 방식
- 업무 진단반복 업무, 보유 문서·데이터, 기존 시스템, 보안 요구사항을 확인합니다.
- PoC 설계핵심 업무 1~2개를 정해 답변 품질, 문서 추출 정확도, 자동화 효과를 검증합니다.
- 운영형 구축관리자 화면, 권한, 로그, 기존 시스템 연동, 예외 처리 흐름을 함께 개발합니다.
- 운영·고도화사용 로그와 현업 피드백을 기반으로 검색 품질, 프롬프트, 모델, 데이터 파이프라인을 개선합니다.
대표 경험
2005년부터 모바일 앱, 웹 플랫폼, IoT, 관리자 시스템을 구축해 온 경험을 바탕으로 AI 기능을 단독 데모가 아니라 실제 운영 시스템 안에 통합합니다.
20년+IT 개발 경험
150건+프로젝트 수행
기업·공공삼성서울병원, 수자원공사, 동국제강 등
통합 구축앱·웹·관리자·데이터 연동
삼성서울병원 WearSMC 프로젝트에서 삼성 헬스 기반 환자 정보 분석 시스템을 구축했으며, 모바일·헬스케어·AI 연동 경험을 보유하고 있습니다.
WearSMC 사례 보기이런 경우 상담해 보세요
- AI 개발 분야를 검토하지만 어떤 업무에 적용할지 정리해야 하는 경우
- 문서, 상담, 엑셀, 보고서 업무가 반복되어 자동화가 필요한 경우
- 기존 ERP, CRM, 그룹웨어, 홈페이지와 AI를 연동해야 하는 경우
- PoC 이후 실제 운영 가능한 AI 시스템이 필요한 경우
AI 도입 FAQ
사내 지식검색 AI 구축에는 어떤 자료가 필요한가요?
업무 매뉴얼, 사내 규정, 제품 자료, FAQ, 기술 문서, 상담 이력처럼 질문과 답변의 근거가 되는 자료가 필요합니다. PDF, HWP, Word, Excel이 섞여 있어도 수집, 분류, 권한, RAG 검색 구조를 함께 설계할 수 있습니다.
AI 상담봇은 홈페이지와 카카오톡에 연동할 수 있나요?
가능합니다. 홈페이지, 카카오톡 채널, CRM, 주문·예약 시스템, FAQ, 상담 이력을 연결해 반복 문의를 AI가 1차 응대하고 예외 문의는 상담원에게 연결하는 구조로 설계합니다.
문서 OCR 자동화는 어떤 문서에 적용할 수 있나요?
견적서, 발주서, 거래명세서, 계약서, 신청서, 이메일 첨부문서처럼 사람이 읽고 입력하는 문서에 적용할 수 있습니다. 단순 OCR뿐 아니라 필드 추출, 분류, 검수 화면, ERP·업무 시스템 입력 연동까지 함께 검토합니다.
데이터 리포트 AI는 어떤 데이터를 보고서로 만들 수 있나요?
매출, 비용, 재고, 광고, 고객, 상담, 운영 데이터를 연결해 주간·월간 리포트, 이상 징후 알림, 자연어 데이터 조회 기능을 만들 수 있습니다. Excel, DB, ERP, CRM, 관리자 시스템 데이터를 함께 검토합니다.
기업에서 가장 먼저 도입하기 좋은 AI 프로젝트는 무엇인가요?
보유 문서와 반복 문의가 많은 회사는 사내 지식검색 AI 또는 AI 상담봇이 적합합니다. 문서 입력 업무가 많은 회사는 견적서, 발주서, 계약서, 신청서 기반 문서 OCR 자동화부터 시작하는 것이 현실적입니다.
AI PoC와 운영형 구축은 어떻게 다른가요?
PoC는 핵심 업무 1~2개를 짧게 검증하는 단계입니다. 운영형 구축은 권한, 보안, 관리자 화면, 로그, 기존 ERP·CRM·그룹웨어 연동, 유지보수 체계를 포함해 실제 업무에 배포하는 단계입니다.
AI 도입 상담 전에 어떤 자료를 준비하면 좋나요?
반복 업무 흐름, 샘플 문서, FAQ, 상담 이력, 제품 자료, 엑셀·CSV 데이터, 기존 시스템 연동 범위를 준비하면 검토가 빠릅니다. 자료가 정리되지 않은 경우에도 데이터 정리와 우선순위 설계부터 함께 진행할 수 있습니다.
기존 ERP, CRM, 그룹웨어와 AI를 연동할 수 있나요?
가능합니다. API, 데이터베이스, 파일, RPA, 관리자 화면 연동 등 현재 시스템 구조에 맞춰 연동 방식을 설계합니다. 운영형 구축에서는 권한, 로그, 보안, 예외 처리까지 함께 검토합니다.
AI 도입 비용은 어떻게 산정되나요?
비용은 데이터 정리 범위, AI 기능 수, 기존 시스템 연동, 관리자 화면, 보안·권한, 운영 모니터링 범위에 따라 달라집니다. 작은 PoC로 먼저 검증한 뒤 운영형 구축 범위를 확정하는 방식을 권장합니다.
관련 서비스 / 기술 자료
- AX 컨설팅·AI 업무 자동화 — 2주 진단, 4~6주 PoC, 운영형 구축 안내
- 플랫폼 개발 — 고객용 앱, 관리자 웹, API 서버와 AI 기능 통합
- IoT·모빌리티 플랫폼 — 현장 기기와 데이터 연동
- AI 도입 비용 가이드 — PoC와 운영 구축 비용 요인
- AI PoC 진행 방식 — 4~6주 검증 프로세스와 산출물
- AI Tech Lab — 기업용 AI Agent, RAG, 운영 최적화 기술 글