AGENT & OPS

Solution

AGENT & OPS

데이터와 SAILING STONE Agent & Ops를 완벽하게 결합해주는 맞춤형 분석·설계 서비스

#기업 맞춤형 AI Chat
필요성
이런 고민 있으신가요?
데이터 분석 접근성 한계
데이터 분석 접근성 한계

데이터 전문 지식이 없을 경우, 대시보드 활용과 SQL 탐색에 어려움이 발생합니다.

기존 AI 신뢰성 한계
기존 AI 신뢰성 한계

AI 분석 결과의 정확성과 신뢰성을 사전에 검증하기 어려워 실제 업무 적용에 제약이 따릅니다.

의사 결정 지연
의사 결정 지연

통합된 데이터 뷰가 없어 분석 속도가 저하되고, 비즈니스 결정이 늦어집니다.

주요 기능
SAILING STONE Agent & Ops로 여는 변화

AI 일상화 시대에서 데이터 활용 격차와 AI 운영 불확실성을 해소해 신뢰할 수 있는 BI 운영 환경을 제공합니다.

지난 달 대비 TV 제품군 매출 변화 알려줘
Agent 지능형 데이터 처리 프로세스
개체형 인식
자연어 질의에서 핵심 분석 대상 키워드를 식별합니다.
분석 의도 인지
키워드를 기반으로 사용자의 질문 의도를 파악합니다.
분석 답변 정리
분석 결과를 바탕으로 사용자가 원하는 최종 답변 생성합니다.
올바른 함수 호출
질문 의도에 맞는 최적의 분석 함수를 호출합니다.
지난 달 대비 이번 달의 TV 제품군 매출액은 지난 달 대비 10% 증가하였으며 주문건수와 판매수량 역시 각각 8% 및 11% 증가하였습니다. ∙∙∙
지능형 현황 분석
표준 용어 해석과 맥락 분석으로 정확한 인사이트와 차트를 제공합니다.
비정형 업무 용어를 표준 용어로 자동 변환
질의 의도를 정확히 분류해 분석 정확도 향상
질문 맥락에 맞는 데이터를 자동으로 호출
핵심 인사이트를 텍스트 요약과 차트로 제공
초기 질문을 분석해 파생 가능한 연관 질의 제안
연속적인 탐색으로 데이터 분석의 깊이 강화
생성형 데이터 탐색과 차트화
대시보드에 없는 데이터도 질의 한 번으로 추출해 활용 가능한 차트로 제공합니다.
태블로 서버·계정 연동으로 별도 접속 절차 없이 이용
포털 내에서 대시보드를 즉시 조회하고 분석 가능
데이터 속성을 분석해 최적의 차트를 자동 생성
보고서 활용을 위한 색상·스타일 옵션 제공
자연어 대화만으로 필요한 원본 데이터 즉시 확보
BI 도구 조작이나 IT 요청 없이 데이터 획득 시간 단축
고객 맞춤 커스터마이즈
기업 특성에 맞춘 LLM 모델과 답변 스타일로 맞춤형 AI를 구축합니다.
기업 고유의 보고서 양식과 화법을 프롬프트에 반영
실무와 보고에 바로 활용 가능한 답변 생성
보안 영역은 온프레미스, 고성능 영역은 API로 유연하게 구성
보안과 성능을 동시에 만족하는 환경 구현
통합 AI 관제 플랫폼 Ops
답변 생성 과정을 투명하게 추적하고 데이터 품질을 관리해 신뢰성 있는 AI를 보장합니다.
AI 답변의 추론 과정과 근거 데이터를 로그로 시각화
블랙박스 문제를 해소해 결과의 신뢰성과 검증 가능성 확보
오류 답변 발생 시 데이터 증강 작업을 통해 올바른 정보를 즉시 주입
AI 지식 범위를 지속 확장·교정을 통한 진화형 AI 모델 완성

데이터 기반 의사 결정을

보다

직관적

으로 만드세요.

기대 효과
비즈니스가 얻는 효과
시공간 제약 없는 데이터 자율성

IT 지원 없이 자연어 탐색으로 데이터를 즉시 확보해 분석 시간을 단축하고 업무 주도성을 강화합니다.

데이터 기반 신속한 의사결정

보고서 대기 없이 자연어 문답으로 현황을 파악해 신속한 의사결정과 실시간 전략 수립을 지원합니다.

검증 데이터 기반 AI 분석 환경

선제적 품질 관리로 AI 환각을 차단하고, 전사가 신뢰하는 고품질 분석 결과를 안정적으로 제공합니다.

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FAQ
자주 묻는 질문

SAILING STONE Agent는 기존 데이터 포털 대시보드와 동일한 사내 DB를 기반으로 답변하므로, 데이터 자체의 신뢰도는 기존 시스템과 동일한 수준입니다. 또한 SAILING STONE의 원천 AI 기술을 적용하여, 사용자의 질의가 다소 모호하더라도 Agent가 맥락을 분석해 최적의 답변을 제공할 수 있도록 설계되어 있습니다. 고객사 전용 커스텀 Agent 개발 시에는 AI 분석가와 개발팀이 직접 투입되어 원천 데이터의 수집·정제·정형·가공 과정을 거쳐 학습에 적용하므로, 높은 응답 품질을 제공합니다.

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