SAIP
Ontology-based Decision Operating System
온톨로지 기반 의사결정 OS
From Domain Knowledge
to Trusted Decisions
도메인 전문가의 지식 구조화로 근거 있는 의사결정
SAIP는 온톨로지 기반 의사결정 OS입니다.
조직에 흩어진 정형·비정형 데이터, 업무 규칙, 전문가 지식을 하나의 지식 체계로 연결해 비즈니스 목적에 맞는 판단 구조를 만듭니다.
데이터 관계와 업무 맥락을 바탕으로 원인과 영향 요인을 설명하고, 우선순위·대응 방안·실행 과제까지 제안해 신뢰할 수 있는 의사결정을 지원합니다.
Solving
Critical Decision Challenges
복잡한 의사결정 과제를 해결합니다
데이터가 디지털화되어 있어도 업무 맥락과 지식 체계로 연결되지 않으면, 분석 결과는 일관된 의사결정과 실행으로 이어지기 어렵습니다.
SAIP는 데이터, 도메인 지식, 업무 규칙을 하나의 구조로 연결해 조직 고유의 판단 기준을 운영 가능한 인텔리전스로 전환합니다.
Expert Knowledge Assetization
전문가 지식의 자산화
개인 경험에 머물던 업무 기준과 노하우를 온톨로지로 구조화해, 조직 전체가 재사용할 수 있는 공유 지식으로 전환합니다.
전문가의 핵심 노하우가 개인의 경험과 문서에 분산
담당자의 노하우를 온톨로지화하여 조직 전체의 공유 지식으로 체계화
AI-ready Data Foundation
AI 활용을 위한 데이터 기반 구축
정형·비정형 데이터를 업무 목적과 의미 관계에 맞게 연결해, AI가 검색·분석·추론에 활용할 수 있는 데이터 기반을 만듭니다.
실질적 의사결정으로 이어지지 않고 맥락 없이 흩어져 있는 데이터
AI가 업무 맥락에 맞게 활용할 수 있는 데이터 기반 구축
Domain-optimized Intelligence
업무 맥락을 이해하는 도메인 최적화 인텔리전스
기업 고유의 용어, 규칙, 인과관계, 업무 절차를 반영해 반복적인 확인과 해석 업무를 줄이고 도메인에 맞는 분석을 지원합니다.
담당자 경험에 의존해 반복적으로 판단 기준을 재구성
기업 고유의 맥락과 인과관계를 반영한 도메인 특화 분석 체계
Trusted Decision Intelligence
근거와 영향까지 설명하는 신뢰 가능한 의사결정
데이터 관계와 업무 규칙을 바탕으로 판단의 근거와 영향 요인을 함께 제시해, 결과를 검증하고 실행 가능한 선택지를 도출합니다.
AI 분석 결과의 근거와 영향 요인을 별도로 검토해야 해 즉시 활용에 한계
판단 근거·영향 요인·리스크를 함께 확인하는 의사결정 지원
Built for Better Decisions
SAIP 주요 기능
Unstructured
Data Intelligence
비정형 데이터 구조화
- 문서, 보고서, 규정, 약관 등 비정형 데이터에서 핵심 개념과 관계 추출
- 정성·정량 데이터를 하나의 지식 체계로 연결
- 온톨로지 기반 AI-Ready Data 구축
Semantic Knowledge
Understanding
시맨틱 기반 지식 이해
- 업무 용어, 데이터, 도메인 지식 간의 의미 관계 모델링
- 단순 키워드가 아닌 업무 맥락 중심의 검색·질의·분석 지원
- LLM이 조직 고유의 문맥과 관계를 활용할 수 있는 컨텍스트 제공
Explainable Decision
Intelligence
설명 가능한 의사결정 분석
- 매출 변화, 비용 증가, KPI 편차 등 주요 지표의 영향 요인 분석
- 데이터 간 관계와 인과관계를 기반으로 결과의 원인과 영향 설명
- 무엇이 발생했는지를 넘어 왜 발생했는지에 대한 판단 근거 제공
Deterministic
Workflow Engine
결정적 의사결정 엔진
- 온톨로지, 비즈니스 규칙, 코드 기반 워크플로우를 결합한 판단 로직 구현
- 동일한 조건에서 일관된 결과를 도출할 수 있는 실행 체계 지원
- 규칙 기반 검증을 통해 LLM 단독 활용 시 발생할 수 있는 불확실성 보완
Executive Reporting
& Decision Briefing
의사결정을 위한 보고 ∙ 브리핑 자동화
- 복잡한 데이터와 분석 결과를 경영진과 실무자가 이해하기 쉬운 형태로 요약
- 성과 변화 원인, 핵심 리스크, 우선 대응 과제를 구조화해 제시
- 보고를 넘어 의사결정과 실행에 활용할 수 있는 인사이트 제공
The Decision Intelligence Pipeline
목적 정의부터 AI Agent 기반 실행 지원까지 이어지는 의사결정 운영 흐름
01
Goal Definition
의사결정 목적과 판단 기준 정의
- 해결해야 할 핵심 비즈니스 질문과 목표 지표(KPI) 정의
- 의사결정 범위, 평가 기준, 우선순위를 설정해 분석 방향 수립
02
Data Integration
데이터 통합 및 분석 기반 구성
- 정형·비정형 데이터를 포함한 다출처 데이터 수집·정제·통합
- 의사결정에 필요한 핵심 데이터, 엔티티, 관계 후보 식별
03
Ontology Construction
온톨로지 구축
- 핵심 개념, 엔티티, 관계, 업무 용어, 비즈니스 규칙 모델링
- 전문가 지식과 데이터를 연결해 재사용 가능한 조직 지식 체계 구축
04
Knowledge Orchestration
지식 오케스트레이션
- 업무 맥락, 전문가 판단 기준, 인과관계, 비즈니스 규칙을 결합한 추론
- 조건별 시나리오와 대안별 영향을 분석해 판단 근거 도출
05
Decision Enablement
의사결정과 실행 지원
- 우선순위, 권고 대응 방안, 리스크 검증 시나리오, 실행 과제 제안
- AI Agent와 업무 워크플로우에 연결해 결과를 운영과 의사결정에 활용
Retail & Franchise
유통 ∙ 프랜차이즈
매장 성과와 재고 운영을 연결하는 통합 의사결정 체계
매출·재고·프로모션·고객 데이터가 지점과 시스템별로 흩어져 있어, 매장별 성과 편차와 재고 운영의 원인을 한 번에 읽기 어렵습니다.
지점별 성과 편차 분석, 재고 과잉 · 품절 원인 확인, 프로모션 효과 분석, 매장별 운영 우선순위 도출
매출·재고·프로모션·고객 데이터를 온톨로지 기반으로 연결해 매장 성과에 영향을 미치는 핵심 요인 분석
매출 변화의 원인과 영향 관계를 설명하고, 지점별 재고 운영·프로모션·실행 과제의 우선순위 제시
Finance & Risk
금융 ∙ 리스크
복합 금융 리스크를 조기에 식별하고 대응 우선순위화
거래·고객·시장·규제 데이터가 서로 다른 관리 체계에 쌓이면서, 잠재 리스크와 이상 징후가 개별 신호로 남습니다.
이상 거래 탐지, 포트폴리오 리스크 분석, 규제·컴플라이언스 대응, 위험도 기반 대응 우선순위 설정
거래·고객·시장·규제 데이터를 온톨로지 기반으로 연결해 리스크 발생 요인과 영향 관계 분석
검증 가능한 수치와 근거를 바탕으로 위험도, 대응 우선순위, 리스크 검증 시나리오를 제시하고 핵심 내용을 자동 브리핑
Manufacturing & Quality
제조 ∙ 품질
생산 차질로 이어지기 전 이상 징후를 포착하는 품질 의사결정 체계
생산·설비·품질 데이터가 분리돼 있어, 이상 징후가 생산 차질로 이어지기 전 원인과 영향 범위를 좁히기 어렵습니다.
불량 원인 추적, 설비 이상 조기 감지, 공정 간 영향 분석, 예방 정비와 품질 개선 우선순위 도출
생산·설비·품질 데이터를 온톨로지 기반으로 연결해 품질 저하와 설비 이상에 영향을 미치는 핵심 요인 분석
불량 발생 조짐과 공정 간 영향 관계를 설명하고, 설비 점검·공정 개선·예방 정비의 실행 우선순위 제시