05/ 09 · 비즈니스 모델
맞춤 AI 에이전트 구축
우리 오퍼 자체에 AI를 녹여 경쟁사가 못 따라올 차별점으로
↑매출↑인력 효율
04
구축 기능
04
도입 단계
01
검증 사례
Service Map02 / 03 단계
- ✓
리드
고객이 들어오게
- 02
비즈니스 모델
팔리는 구조 만들기
현재 단계 - 03
운영
사람 없이도 굴러가게
순서는 일반적인 도입 흐름입니다. 어느 단계부터 손댈지는 무료 진단 결과에 따라 달라집니다.
Scroll
01 / Problem
지금 새고 있는 것
AI를 보조 도구로만 쓰면 남들과 똑같은 상품에 머뭅니다. 사람 손에만 의존하는 구조는 매출을 늘리려면 사람을 늘려야 해서 확장이 막힙니다.
02 / Solution
우리가 도입하는 AI
In · 비즈니스 모델
현재 오퍼·상품
업무·판단 흐름
보유 데이터
AI Engine
맞춤 AI 에이전트 구축
01업무·도메인 특화 AI 에이전트 설계
02여러 도구·데이터 연결한 멀티스텝 자동 수행
03사람-에이전트 협업 핸드오프 설계
04오퍼에 결합 가능한 AI 기능(상품화)
Out
매출 ↑
인력 효율 ↑
도입 단계
04
비즈니스 특성에 맞춰 독립적으로 작업·판단을 수행하는 맞춤 AI 에이전트를 설계·구축해, 오퍼의 핵심 차별점이자 사람을 안 늘려도 확장되는 구조로 만듭니다.
03 / Evidence
검증된 근거
글로벌 도입 사례. 출처를 그대로 공개합니다.
4–7배
응답·미팅
40%↑
주간 대출 처리량
AI 세일즈 자동화로 응답·미팅이 4~7배 늘었고, 핀테크 HES는 AI 도입으로 주간 대출 처리량을 40% 늘렸습니다.
04 / Process
도입 과정
순서가 성과를 가릅니다. 진단부터 순서대로 갑니다.
- 01
업무·오퍼 분석
- 02
에이전트 설계·프로토타입
- 03
도구·데이터 연동
- 04
운영·확장
Next step
우리 회사엔 이게 얼마나 효과 있을까요?
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