문서 검색부터 고객 응대까지, 우리 업무에 맞게 AI를 적용합니다.
사내 문서 검색, 상품 콘텐츠 작성, 고객별 추천·응대처럼 개선할 업무를 먼저 정합니다. 필요한 솔루션을 조합해 작은 범위에서 검증하고, 결과를 확인하며 적용 범위를 넓힙니다.
우선 적용하기 좋은 업무 과제
상품 정보와 콘텐츠 운영
상품 속성, 상세 설명, 리뷰와 CS 데이터를 정리해 콘텐츠 초안을 작성하고 검수하는 데 활용합니다.
CommerceMore + KnowledgeMorePrivate AI / 로컬 LLM 운영
민감한 문서와 내부 업무 데이터를 외부 API에 보내기 어려운 중견기업·엔터프라이즈 조직을 위해 로컬 LLM, 온프레미스 RAG, 모델 서빙, 평가·튜닝, 권한·로그 운영 흐름을 설계합니다.
Private AI Operations커머스 운영 리포트
가격과 경쟁사 동향, 리뷰, CS 데이터를 요약하고 운영자가 검토할 개선 과제를 정리합니다.
CommerceMore + AgentMore업무에 맞는 More Series 서비스를 선택합니다.
조직의 문서와 지식을 AI가 참고할 수 있도록 정리합니다.
AI가 업무를 제안하고 사람이 승인하는 업무 흐름을 설계합니다.
로컬 LLM, 온프레미스 RAG, 모델 서빙, 평가·튜닝, 권한·로그 운영 흐름을 내부 환경에 맞게 설계합니다.
AI 답변에서 브랜드가 어떻게 소개되고 인용되는지 확인하고 개선합니다.
상품·가격·콘텐츠 관리 업무에 AI를 활용할 수 있도록 업무 흐름을 정리합니다.
고객, 상품, 콘텐츠, 공간, 행동 정보를 연결해 AI가 개인의 상황에 맞춰 추천하고 응대할 수 있는 기반을 설계합니다.
처음부터 크게 시작하지 않습니다.
상담 전에
하나씩 확인해 보세요.
내용을 검토한 항목에 표시해 두세요.
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4개 중 0개 항목을 확인했습니다.
데이터가 있는가
문서, 상품 정보, 고객 응대 기록, 리뷰, 가격, 시장 동향 중 최소 한 종류의 자료가 있어야 합니다.
운영 환경 제약이 있는가
외부 API 사용이 어렵거나 내부망, 보안, 비용, 응답 시간, 감사 로그에 관한 제약이 있다면 로컬 모델의 운영 기준도 검토합니다.
검토자가 있는가
AI 결과물을 검토해 승인하거나 수정을 요청하고, 업무에 반영할 담당자가 있어야 운영을 시작할 수 있습니다.
성과를 확인할 수 있는가
시간 절감, 품질 개선, 정보 탐색 속도, 승인율처럼 측정할 수 있는 지표를 정합니다.
진단을 통해 먼저 도입할 솔루션을 정합니다.
현재 업무에서 막히는 부분과 데이터 상태를 살펴보고, KnowledgeMore, AgentMore, Private AI Operations, AnswerMore, CommerceMore, ContextMore 중 먼저 도입할 서비스를 정합니다.
AI 도입 진단 요청