자가진단 10문항, 품질 점검법, AI 활용 후보 도출까지 담은 16페이지 무료 가이드를 받아보세요.
Problem
에이전트나 챗봇을 만드는 일은 쉬워지고 있습니다. 하지만 기업 업무에서 실제로 쓰이는 AI는 데이터의 의미, 연결 구조, 판단 기준이 정리되어 있을 때만 작동합니다.
엑셀, ERP, POS, WMS, 광고 플랫폼, 상담 기록이 흩어져 있으면 AI는 하나의 업무 맥락으로 판단하기 어렵습니다.
상품, 고객, 거래, 재고, 캠페인 데이터의 기준 키가 정리되어 있지 않으면 분석도 자동화도 끊깁니다.
AI가 답해도 되는 질문, 답하면 위험한 질문, 반드시 사람 승인이 필요한 지점을 먼저 정해야 합니다.
Positioning
Agent는 시장의 활용 방식입니다. 네오모듈의 본업은 그 Agent, 챗봇, 리포트 자동화가 실제 업무에서 작동하도록 데이터와 업무 흐름을 먼저 준비시키는 것입니다.
Agent, 챗봇, 자동화 도구는 빠르게 만들 수 있음
의미, 연결 키, 권한, 승인, 위험 기준이 필요
매출, 재고, 시간 절감, 의사결정 속도로 검증
Six Unknowns
업무 판단과 성과에 영향을 주는 핵심 데이터를 식별합니다.
데이터셋 간 결합 후보와 연결 그래프를 만듭니다.
고객, 상품, 거래, 재고를 연결하는 키의 신뢰도를 검증합니다.
결측, 중복, 오류, 시점 차이, 정의 불일치를 진단합니다.
현재 데이터로 답할 수 있는 질문과 추가 데이터가 필요한 질문을 분류합니다.
Do-Not-Answer와 사람 승인 기준을 명문화합니다.
Process
네오모듈은 데이터를 단순히 정리하는 데서 멈추지 않습니다. 데이터가 어떤 업무 판단에 쓰이고, 어떤 AI 활용으로 검증될 수 있는지까지 연결합니다.
엑셀, ERP, POS, 고객, 상품, 거래, 상담 데이터가 어디에 있는지 확인합니다.
데이터셋과 컬럼의 의미, 코드값, 기준일, 작성 주체를 정의합니다.
고객·상품·거래·재고·캠페인을 연결하는 기준 키와 신뢰도를 점검합니다.
어떤 판단이 어떤 데이터로 이루어지는지, 사람 승인이 필요한 지점을 정리합니다.
AI가 답하면 안 되는 질문과 자동 실행하면 안 되는 업무를 명문화합니다.
리포트 자동화, 챗봇, Agent 등 검증 가능한 AI 활용 시나리오로 연결합니다.
Deliverables
어려운 기술 용어보다, 대표와 실무자가 함께 보고 의사결정할 수 있는 형태로 납품합니다.
현재 데이터로 가능한 업무, 불가능한 업무, 보완 우선순위를 정리합니다.
비개발자도 이해할 수 있도록 데이터셋과 컬럼의 의미를 정리합니다.
매출, 재고, 고객, 상품, 보고 업무가 어떤 데이터로 연결되는지 시각화합니다.
현재 데이터로 답할 수 있는 질문과 추가 데이터가 있어야 가능한 질문을 구분합니다.
AI가 답하면 위험한 질문과 반드시 사람 승인이 필요한 지점을 정의합니다.
진단 결과를 기반으로 2~4주 안에 검증 가능한 리포트 자동화, 챗봇, Agent 시나리오를 제안합니다.
Case Study
식품 데이터 사례를 기반으로 데이터의 의미, 연결, 품질, 위험 기준을 정리했습니다. 이 방식은 상품, 거래, 고객, 재고, 상담 데이터에도 적용할 수 있습니다.
Education & Workshop
무료 특강은 필요성을 느끼게 하고, 유료 워크숍은 귀 기관 실제 데이터로 실습해 내부 보고에 쓸 수 있는 초안 결과물을 가져가게 합니다.
60분 · 온라인/오프라인
4시간 · 기관 방문 또는 비대면
결과물: 품질 체크리스트, 설명서, 갱신·연결 기준표, AI 활용 후보 — 내부 보고에 바로 사용 가능
워크숍 문의하기| 워크숍 전 | 워크숍 후 |
|---|---|
| 우리 데이터 품질이 괜찮은지 모른다 | 품질 신호를 직접 찾고 판단할 수 있다 |
| 데이터 설명서가 왜 필요한지 모른다 | 없으면 AI가 어떻게 틀리는지 체험했다 |
| 데이터 갱신·연결을 왜 관리해야 하는지 모른다 | 기준표를 직접 만들어봤다 |
| 업체가 AI 제안서를 가져오면 판단 기준이 없다 | "이 데이터로 이게 되나?" 질문할 수 있다 |
| AI 사업 기획서에 데이터 요건을 못 쓴다 | 품질·설명서·갱신·연결 요건을 쓸 수 있다 |
Insights
AI Agent, 챗봇, 자동 리포트를 도입하기 전에 기업이 먼저 점검해야 할 데이터와 업무 기준을 정리했습니다.
AI 활용 전 점검해야 할 데이터, 업무 흐름, 위험 기준을 계속 축적해 네오모듈의 관점을 보여줍니다.
Service
워크숍으로 데이터를 판단하는 기준을 배우고, 서비스를 통해 우리 기관·기업 데이터에 실제 적용합니다. 필요한 경우 설계한 구조가 AI 활용으로 이어지는지 작은 PoC로 확인합니다.
For Whom
About
네오모듈은 기업과 기관이 보유한 데이터를 내부 활용, 서비스 개선, 데이터 상품화, 투자·사업계획 근거로 연결할 수 있는지 진단하고 설계합니다.
데이터바우처 6년 공급기업 선정 경험과 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 수행 경험을 바탕으로, 데이터 품질·설명서·갱신·연결 기준을 실무적으로 정리합니다.
AI 도구를 먼저 도입하기보다, 우리 데이터가 어떤 질문에 답할 수 있고 어디서 멈춰야 하는지를 판단하는 기준을 만드는 데 집중합니다.
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