데모-서비스 - AI Market

Process & Quality Control

자동차 부품 사출라인 비전 불량검사 — 분당 30개 실시간 판정

외관 불량 5종 실시간 검출(정확도 99.2%) — 야간조 불량 유출 클레임 0건 달성

#비전검사#스마트팩토리#불량검출#제조AI#엣지컴퓨팅

Project description

야간조 육안검사 불량 유출로 고객사 클레임을 받던 사출성형사에 라인 비전검사 시스템을 구축했습니다.

링 조명과 돔 조명을 병행한 촬영부에서 스크래치·수축·웰드라인·이물·미성형 5종을 세그멘테이션으로 검출하고, Jetson 엣지에서 판정해 PLC로 NG 배출 신호를 보냅니다. 판정 이미지는 전량 저장되어 분쟁 대응 근거로 활용됩니다.

성과: 파일럿 라인 기준 검출 정확도 99.2%(과검율 1.8%), 도입 후 5개월간 유출 클레임 0건. 신규 불량 유형은 현장에서 이미지 20장만 라벨링하면 주간 재학습 배치가 반영합니다.

Project details

Period: 2025.02 ~ 2025.07
Client: 자동차부품 제조 J사
Industry: 제조(자동차부품)
Tech stack: YOLOv8 세그멘테이션NVIDIA JetsonOpenCVMES 연동
External integrations: 라인 PLC(NG 배출)MES사내 NAS
Areas covered: 광학계 설계데이터셋 구축모델 학습·경량화현장 설치

Photos

Published 2026.08.14

Internal Automation Build

풀필먼트 주문-정산 n8n 워크플로 통합 자동화

쇼핑몰 4채널 주문 취합·송장·정산을 무인화 — 일 3.5시간 반복 업무 제거

#업무자동화#n8n#풀필먼트#주문연동#정산자동화

Project description

4개 판매채널의 주문을 매일 수작업으로 취합하던 풀필먼트사에 n8n 기반 통합 워크플로를 구축했습니다.

채널별 주문 수집 → 재고 차감 → 송장 발번 → 채널 회신 → 일 마감 정산 집계까지 하나의 파이프라인으로 묶고, 주소 오류·품절 같은 예외는 슬랙 승인 버튼으로 사람이 개입하는 하이브리드 구조로 설계했습니다.

성과: 일 3.5시간의 반복 업무 제거, 송장 오발급 월 40여 건 → 2건 이하. 셀프호스팅이라 월 고정비가 거의 없고, 사내 담당자가 직접 노드를 수정할 수 있도록 4주 교육을 병행했습니다.

Project details

Period: 2025.05 ~ 2025.07
Client: 풀필먼트 F사
Industry: 물류(풀필먼트)
Tech stack: n8n(셀프호스팅)Node.js 커스텀 노드PostgreSQL
External integrations: 쿠팡·스마트스토어·지그재그·자사몰 API택배사 API더존
Areas covered: 프로세스 분석워크플로 구축예외처리 설계운영 인수인계

Photos

Published 2026.08.14

In-Depth Web Research

VC 투자심사용 멀티에이전트 시장조사 리포트 자동화

산업 리서치 초안 3일 → 4시간: 출처 링크가 달린 30p 리포트 자동 생성

#딥리서치#멀티에이전트#시장조사#VC#리포트자동화

Project description

심사역들이 딜마다 시장조사에 2~3일을 쓰던 VC에 리서치 에이전트 시스템을 구축했습니다.

시장규모·경쟁사·규제·최근 투자동향을 각각 담당하는 에이전트가 병렬로 조사하고, 검증 에이전트가 수치의 출처 원문을 대조한 뒤 리포트로 조립합니다. 모든 수치와 주장에는 원문 링크가 달리며, 교차 검증에 실패한 항목은 '미확인' 표기로 남깁니다.

성과: 초안 작성 시간 평균 3일 → 4시간, 심사역은 검증과 판단에 집중. 파일럿 12건 후 전사 확대되었고, 조사 이력이 축적되며 산업별 벤치마크 DB로 발전 중입니다.

Project details

Period: 2026.02 ~ 2026.04
Client: 벤처캐피탈 P파트너스
Industry: 투자·금융
Tech stack: LangGraph 멀티에이전트GPT-4o+Claude 병행TavilyPlaywright
External integrations: 노션딜플로우 시트슬랙
Areas covered: 에이전트 오케스트레이션출처 검증 설계리포트 템플릿파일럿 운영

Photos

Published 2026.08.14

Meeting & Call Summaries

컨설팅펌 회의록 자동화 — 주 30건, 화자분리·액션아이템

녹음 업로드 30분 내 노션 회의록 완성 — 주니어 문서 작업 주 22시간 회수

#회의록자동화#STT#화자분리#노션연동#컨설팅

Project description

주 30건 이상의 고객 미팅 회의록에 주니어 컨설턴트들의 시간이 잠식되던 펌에 자동화 파이프라인을 구축했습니다.

Zoom/Teams 녹화가 끝나면 화자분리 전사 → 안건별 요약 → 액션아이템(담당·기한) 추출 → 노션 템플릿 적재까지 무인으로 진행됩니다. 고객사명·금액 등 민감 정보는 마스킹 프로파일로 처리하고, 전 과정이 국내 리전 안에서 돕니다.

성과: 회의록 1건 평균 65분 → 검토 8분. 한영 혼용 회의(전체의 40%)에서도 실무 용어 정확도를 확보하기 위해 펌 전용 용어집 900개를 구축했습니다.

Project details

Period: 2025.11 ~ 2025.12
Client: 전략 컨설팅 M사
Industry: 컨설팅
Tech stack: WhisperX(화자분리)GPT-4oAWS 국내 리전Notion API
External integrations: Zoom 클라우드 녹화Teams노션
Areas covered: 전사 파이프라인요약 프롬프트 설계보안 구성온보딩

Photos

Published 2026.08.14

Product Pages & Banners

건기식 상세페이지 자동 생성 파이프라인 — 월 40SKU 대응

제품 정보 입력 → 심의 필터 통과한 카피·구성안 자동 생성, 제작 리드타임 5일 → 1일

#상세페이지#이커머스#건기식#카피생성#광고심의

Project description

월 40개 신규 SKU의 상세페이지 제작이 병목이던 유통사에 생성 파이프라인을 구축했습니다.

원료·함량·인증 정보를 시트에 입력하면 섹션 구성과 카피 3안(신뢰형/친근형/성분강조형)이 생성되고, 식약처 부당광고 가이드 기반 룰셋이 질병 치료·최상급 표현을 자동 차단합니다. 통과한 카피는 피그마 템플릿에 자동 조판되어 디자이너는 마감만 합니다.

성과: SKU당 제작 리드타임 5일 → 1일, 심의 리젝 건수 분기 12건 → 0건. 금지표현 사전은 운영하며 계속 추가되는 살아있는 자산으로 남겼습니다.

Project details

Period: 2025.08 ~ 2025.10
Client: 건강기능식품 유통 N사
Industry: 건강기능식품
Tech stack: GPT-4o자체 심의 룰셋(식약처 가이드)Figma APIPython
External integrations: 쿠팡윙스마트스토어사내 PIM(구글시트)
Areas covered: 카피 엔진금지표현 필터템플릿 자동 조판운영 교육

Photos

Published 2026.08.14

AI SDR & Outbound

B2B SaaS 아웃바운드 리드 발굴 자동화(AI SDR)

타깃 리스트업부터 개인화 첫 메일까지 자동화 — 미팅 전환율 2.1배

#AISDR#아웃바운드#리드발굴#B2B세일즈#CRM자동화

Project description

세일즈 2명이 수작업으로 콜드메일을 보내던 HR SaaS에 AI SDR 파이프라인을 구축했습니다.

ICP(300인 이하 제조·물류 인사팀) 기준으로 기업·담당자 데이터를 자동 수집·정제하고, 채용공고·뉴스 등 트리거 신호 기반으로 개인화 메일 초안을 생성합니다. 응답 유형을 분류해 시퀀스를 분기하고, 미팅 수락 시 HubSpot 딜 생성과 슬랙 알림까지 자동화했습니다.

성과: 주당 발송 120→800통(품질 유지), 첫 미팅 전환율 0.8% → 1.7%. 스팸 신고율은 0.1% 미만으로 관리 — 발송량보다 타기팅 정밀도에 투자한 결과입니다.

Project details

Period: 2026.01 ~ 2026.03
Client: HR SaaS 스타트업 W사
Industry: B2B SaaS
Tech stack: ClayGPT-4oApolloHubSpot APIn8n
External integrations: HubSpot CRMGmail/Outlook슬랙
Areas covered: ICP 정의데이터 엔리치먼트 파이프라인시퀀스 설계A/B 운영

Photos

Published 2026.08.14

VoC & Sentiment Analysis

F&B 프랜차이즈 리뷰 통합 관제 — 5개 브랜드 감성분석

네이버·배민 리뷰를 한 화면에서 — 저평점 실시간 알림과 답글 초안으로 응답률 94%

#리뷰관리#감성분석#프랜차이즈#VOC#자동답글

Project description

브랜드 5개·매장 90곳의 리뷰가 방치되던 프랜차이즈 본사에 리뷰 통합 관제 시스템을 구축했습니다.

플랫폼별 리뷰를 수집해 감성·토픽(맛, 위생, 배달, 응대)을 분류하고, 1~2점 리뷰는 슬랙으로 즉시 알립니다. 답글은 브랜드별 말투 프리셋으로 초안을 생성해 슈퍼바이저가 검토 후 게시합니다. 위생 관련 키워드는 별도 에스컬레이션 라인을 태웁니다.

성과: 평균 답글 소요 3.2일 → 6시간, 응답률 94%. 토픽 리포트가 월간 매장 QSC 평가에 반영되면서 본사-가맹점 커뮤니케이션 도구로 자리 잡았습니다.

Project details

Period: 2025.10 ~ 2025.12
Client: F&B 프랜차이즈 그룹 D사
Industry: 식음료(프랜차이즈)
Tech stack: GPT-4o miniKafkaElasticsearchVue.js
External integrations: 네이버 스마트플레이스배민/요기요 사장님 API슬랙
Areas covered: 수집 파이프라인감성분석 튜닝관제 대시보드알림 설계

Photos

Published 2026.08.14

BI Dashboards & Reporting

생활용품 유통사 수요예측·발주 대시보드

SKU 1,200개 주간 수요예측과 발주 추천 — 결품률 3.1%p, 폐기 손실 27% 개선

#수요예측#재고관리#BI대시보드#유통#발주자동화

Project description

엑셀 감 발주로 결품과 과잉재고가 반복되던 유통사에 수요예측 기반 발주 체계를 구축했습니다.

3년치 판매 이력에 시즌성·프로모션·날씨 변수를 반영해 SKU별 주간 예측을 산출하고, 리드타임과 안전재고를 반영한 발주 추천 수량을 매주 월요일 아침 대시보드와 메일로 제공합니다. 담당자가 수치를 조정하면 다음 주 모델에 반영됩니다.

성과: 6개월 운영 기준 결품률 5.4% → 2.3%, 시즌 상품 폐기 손실 27% 감소. MD팀이 신뢰할 수 있도록 SKU별 예측 근거(기여 요인)를 함께 표시한 것이 정착의 핵심이었습니다.

Project details

Period: 2025.01 ~ 2025.05
Client: 생활용품 유통 K사
Industry: 유통(생활용품)
Tech stack: Prophet+LightGBM 앙상블AirflowBigQueryLooker Studio
External integrations: 이카운트 ERP 내보내기쿠팡윙/스마트스토어 판매 데이터
Areas covered: 데이터 파이프라인예측 모델링대시보드운영 자동화

Photos

Published 2026.08.14

Document Parsing & OCR

세무법인 증빙 OCR 파이프라인 — 월 4만 장 자동 전기

영수증·세금계산서를 스캔 즉시 구조화, 계정과목 추천까지 — 입력 공수 82% 절감

#OCR#영수증인식#세무자동화#문서처리#더존

Project description

거래처 140곳의 종이 증빙을 수기 입력하던 세무법인에 OCR 자동 전기 파이프라인을 구축했습니다.

구겨진 감열지 영수증까지 안정적으로 읽도록 전처리(기울기·대비 보정)를 넣고, 사업자번호는 홈택스 상태 조회로 실시간 검증합니다. 계정과목은 거래처별 과거 전기 패턴을 학습해 추천하고, 신뢰도가 낮은 건만 사람 검토 큐로 보냅니다.

성과: 월 4만 장 기준 입력 공수 82% 절감, 오입력으로 인한 재확인 건수 월 900건 → 60건대. 원본 이미지는 국내 스토리지에 3년 보관되어 세무조사 대응에도 활용됩니다.

Project details

Period: 2025.06 ~ 2025.09
Client: 세무법인 T
Industry: 세무·회계
Tech stack: Google Document AI자체 후처리 룰엔진PythonMySQL
External integrations: 더존 스마트A 업로드 양식홈택스 사업자 상태 조회
Areas covered: OCR 파이프라인검증 룰 설계대시보드직원 교육

Photos

Published 2026.08.14

Inbound AI Phone Agents

피부과 네트워크 AI 전화 예약봇 — 3개 지점 야간 예약 회수

진료시간 외 걸려오는 예약 전화를 AI가 응대, 월 380건 예약 신규 확보

#AI콜봇#전화예약#의료#음성인식#인바운드

Project description

진료시간 외 전화 예약을 놓치던 피부과 3개 지점에 인바운드 음성봇을 구축했습니다.

시술명·희망 지점·시간대를 자연어로 받아 예약 가능 슬롯을 안내하고, 확정 시 알림톡으로 예약증을 발송합니다. 시술 상담 등 복잡한 문의는 다음 날 콜백 리스트로 정리해 데스크에 전달합니다. 녹취 고지, 개인정보 최소 수집 등 의료기관 요건을 반영했습니다.

성과: 도입 2개월간 야간·점심시간 인입 통화 2,900건 중 월평균 380건이 실제 예약으로 전환. 데스크 통화량 피크가 완화돼 내원 응대 품질이 올라갔습니다.

Project details

Period: 2025.12 ~ 2026.02
Client: 피부과 네트워크 S의원
Industry: 의료(피부과)
Tech stack: Twilio VoiceDeepgram STTGPT-4oNode.js
External integrations: 네이버 예약접수 프로그램(CSV 연동)알림톡
Areas covered: 통화 플로우 설계음성 파이프라인예약 연동운영 모니터링

Photos

Published 2026.08.14

커머스 상품·가격 일 12만 건 수집 파이프라인

경쟁사 5개 몰의 상품·가격·재고를 매일 모아 하나의 표로 정규화

#크롤링#가격모니터링#데이터정제#자동화

Project description

경쟁사 다섯 곳의 가격을 담당자 두 명이 매일 손으로 옮겨 적고 있었습니다. 오전 내내 붙잡고도 오후 변동은 놓쳤고, 옮겨 적는 과정에서 오타가 섞였습니다.

상품 식별자가 몰마다 달라 같은 물건이 다른 줄로 쌓이는 게 가장 큰 문제였습니다. 제조사 코드와 상품명 유사도를 함께 보는 매칭 규칙을 만들어 하나로 묶었고, 규칙이 애매한 건은 자동으로 합치지 않고 확인 대기 목록으로 빼 담당자가 판단하게 했습니다.

지금은 하루 12만 건을 새벽에 모아 정규화까지 끝내 두고, 가격이 기준치 이상 흔들리면 슬랙으로 먼저 알립니다. 수기 작업은 사라졌고 담당자는 확인 대기 목록만 봅니다.

Project details

Period: 2025.08 ~ 2025.11
Client: 한빛리테일
Industry: 이커머스
Tech stack: PythonPlaywrightScrapyPostgreSQLAirflow
External integrations: 자사 ERP API슬랙 알림
Areas covered: 기획수집기 개발데이터 정제운영 이관

Photos

Published 2026.07.31

고객센터 FAQ 자동응답 챗봇 도입

문의 1,800건을 학습해 반복 질문을 먼저 처리, 상담사는 예외만

#챗봇#FAQ자동응답#RAG#고객센터

Project description

상담 문의의 절반 이상이 수강 연기·환불 규정·교재 배송처럼 답이 정해진 질문이었습니다. 상담사가 같은 답을 하루에 수십 번 반복하느라 정작 복잡한 문의가 밀렸습니다.

과거 문의 1,800건을 유형별로 정리해 답변 근거 문서를 만들고, 답할 때 그 근거 문단을 함께 붙이도록 했습니다. 환불 금액처럼 규정 해석이 갈리는 질문은 일부러 답하지 않고 상담사에게 넘깁니다 — 틀린 답이 나가는 쪽이 늦게 답하는 쪽보다 손해가 큽니다.

도입 두 달 뒤 자동 처리 비율이 62%, 첫 응답까지 걸리는 시간이 평균 14분에서 즉시로 바뀌었습니다. 미해결로 넘어간 질문은 매주 리포트로 모아 근거 문서를 보강하고 있습니다.

Project details

Period: 2025.12 ~ 2026.02
Client: 세움에듀
Industry: 교육·이러닝
Tech stack: PythonLangChainOpenAI APIpgvectorFastAPI
External integrations: 자사 상담 시스템 API카카오 알림톡
Areas covered: 기획데이터 설계백엔드운영 리포트

Photos

Published 2026.07.31

뉴스·공시 모니터링 자동화

관심 기업 40곳의 뉴스·공시를 실시간으로 모아 요약 브리핑 발송

#모니터링#공시#뉴스수집#자동요약#알림

Project description

애널리스트들이 아침마다 관심 기업 40곳의 뉴스와 공시를 직접 훑고 있었습니다. 겹치는 기사를 여러 명이 따로 읽는 낭비가 컸고, 장중에 뜬 공시는 놓치기 일쑤였습니다.

공시는 DART API로, 뉴스는 수집기로 모아 같은 사안을 한 묶음으로 합칩니다. 제목만 다르고 내용이 같은 기사가 대부분이라 본문 유사도로 중복을 걷어내는 데 공을 들였습니다.

매일 아침 8시에 기업별 브리핑이 메일로 나가고, 장중 공시는 뜨는 즉시 슬랙으로 알립니다. 수집기가 멈추면 조용히 비는 대신 실패한 잡을 재시도하고 그래도 안 되면 담당자에게 알립니다 — '브리핑이 안 왔다'는 것을 사람이 눈치채기 전에 시스템이 먼저 말하게 했습니다.

Project details

Period: 2026.03 ~ 2026.05
Client: 비공개(투자자문사)
Industry: 금융·투자
Tech stack: PythonPlaywrightCeleryRedisPostgreSQL
External integrations: DART 공시 API슬랙메일 발송
Areas covered: 기획수집기 개발요약 파이프라인운영

Photos

Published 2026.07.31