AI를 실제 제품 구조로 설계하는
기술 파트너
위시몬은 AI 모델 자체를 보여주는 데 그치지 않습니다. 고객의 서비스 흐름 안에서 AI가 실제로 작동하도록 데이터, 사용자 경험, 백엔드, 운영 환경을 함께 설계합니다. 그 결과 AI는 별도의 기능이 아니라 제품의 핵심 구조가 됩니다.
AI Native란
AI Native는 완성된 서비스에 AI 기능을 끼워 넣는 방식이 아니라, 기획 단계부터 AI가 작동할 지점을 제품 구조 안에 설계하는 방식입니다. 데이터가 어디서 만들어지고, AI가 무엇을 판단하며, 그 결과가 어떤 화면과 업무 흐름으로 이어지는지가 처음부터 하나로 연결됩니다.
구조로서의 AI
AI는 버튼 하나가 아니라 데이터 수집, 판단, 실행이 이어지는 제품의 뼈대로 설계됩니다.
업무 흐름과의 결합
AI의 판단 결과가 실제 담당자의 업무 화면과 운영 프로세스 안에서 곧바로 쓰입니다.
운영 가능한 시스템
출시 이후에도 데이터가 쌓일수록 서비스가 개선되는 구조를 함께 만듭니다.
일반 개발 방식과의 차이
일반적인 AI 기능 추가
- 기존 서비스에 AI 기능을 일부 추가
- 기능 단위 중심 개발
- 데이터 구조와 운영 흐름이 뒤늦게 연결됨
- AI가 서비스 전체 경험과 분리될 수 있음
위시몬의 AI Native 방식
- 기획 단계부터 AI 적용 지점을 설계
- 데이터, API, UX, 운영 흐름을 함께 구성
- 앱, 웹, 백엔드, AI 기능이 하나의 시스템으로 작동
- 출시 이후 운영 데이터 기반으로 지속 개선 가능
적용 가능한 업무 영역
업종과 관계없이, 반복되는 판단과 처리가 있는 업무라면 AI Native 구조를 적용할 수 있습니다.
고객 응대 자동화
문의 분류, 자동 답변, 상담 이력 요약으로 응대 시간을 줄입니다.
문서 처리 및 요약
계약서, 보고서, 접수 서류를 자동으로 분류하고 요약합니다.
데이터 분석·리포트 자동화
흩어진 데이터를 모아 정기 리포트를 자동으로 생성합니다.
추천 시스템
사용자 행동과 데이터를 기반으로 상품·콘텐츠를 추천합니다.
예측 모델
수요, 재고, 이탈 등 비즈니스 지표를 데이터로 예측합니다.
내부 업무 자동화
반복 입력, 승인, 정산 같은 내부 프로세스를 자동화합니다.
관리자 도구 고도화
운영 화면에 AI 검색, 이상 감지, 요약 기능을 더합니다.
AI 기능 유형
프로젝트에 따라 아래 기능들을 조합해 하나의 제품으로 구성합니다. 기능을 선택하면 작동 방식을 미리 볼 수 있습니다.
챗봇
고객 문의를 이해하고 답변하는 대화형 인터페이스를 서비스 화면 안에 넣습니다. 상담 이력과 사내 지식을 연결해, 담당자가 없는 시간에도 일관된 답변이 나가도록 만듭니다.
문서 요약
계약서, 보고서, 접수 서류 같은 긴 문서에서 핵심만 추려 요약합니다. 담당자는 원문 대신 요약을 먼저 보고, 필요한 문서만 열어 확인하면 됩니다.
자연어 검색
키워드가 아니라 질문 그대로 검색합니다. 사내 문서와 데이터에서 근거를 찾아 답과 함께 보여주기 때문에, 자료를 찾는 시간이 크게 줄어듭니다.
데이터 시각화
흩어져 있던 운영 데이터를 대시보드로 모아, 흐름과 이상 신호를 한눈에 보이게 만듭니다. 보고를 위해 데이터를 다시 가공하는 일이 없어집니다.
예측 분석
쌓여 있는 데이터로 수요, 재고, 이탈 같은 다음 흐름을 예측합니다. 점선으로 표시된 구간처럼, 아직 오지 않은 기간을 데이터 근거로 미리 봅니다.
추천 알고리즘
사용자의 행동과 데이터를 학습해, 지금 이 사용자에게 가장 적합한 상품·콘텐츠를 먼저 보여줍니다. 같은 화면도 사람마다 다르게 구성됩니다.
이미지·텍스트 분류
접수되는 이미지와 텍스트를 자동으로 분류해 맞는 담당자와 처리 절차로 연결합니다. 사람이 하던 1차 분류 업무가 사라집니다.
업무 자동화 워크플로
접수 → 판단 → 처리 → 알림으로 이어지는 반복 업무를 AI가 수행하는 단계로 바꿉니다. 개별 기능이 아니라 업무 흐름 전체가 자동화됩니다.
하나의 제품을 넘어,
기업의 AX(AI 전환)까지
AX는 개별 AI 기능을 도입하는 일이 아니라, 조직의 업무 방식과 시스템이 AI 중심으로 재구성되는 과정입니다. 위시몬은 AI Native 제품 개발 경험을 바탕으로, 기업이 무리 없이 AX를 시작하고 확산할 수 있도록 단계적으로 함께합니다.
AX 진단
업무 프로세스와 데이터 현황을 진단해, AI를 적용했을 때 효과가 큰 우선순위 업무를 찾습니다.
파일럿 프로젝트
효과를 검증할 수 있는 작은 범위부터 AI Native 방식으로 빠르게 구축해 실제 성과를 확인합니다.
확산과 내재화
검증된 파일럿을 다른 업무로 확장하고, 운영 데이터 기반의 개선 체계가 조직에 자리 잡도록 지원합니다.
AI Native 도입 프로세스
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STEP 01
업무·아이디어 정리
해결하려는 문제와 서비스 목표를 함께 정리합니다.
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STEP 02
AI 적용 지점 검토
어디에 AI를 적용할 수 있는지, 데이터 조건은 충분한지 검토합니다.
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STEP 03
제품 구조 설계
데이터 흐름, 화면, API, 운영 구조를 하나의 시스템으로 설계합니다.
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STEP 04
개발과 통합
앱, 웹, 백엔드, AI 기능을 구현하고 하나의 제품으로 통합합니다.
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STEP 05
운영과 개선
운영 데이터를 기반으로 AI 기능과 서비스를 지속 개선합니다.