데이터 연계와 AI 업무 시스템

자료 수집과 데이터 정립

업무 자료는 외부 서비스, 엑셀과 문서 등 여러 곳에 있습니다. 먼저 어떤 자료가 어떤 업무에 필요한지 파악하고, 수집한 자료를 같은 기준으로 확인할 수 있도록 정립합니다.

중요한 질문: 어떤 자료가 필요하고, 누가 무엇을 확인해야 하며, 원천 자료로 돌아가 설명할 수 있는가?

분석 결과를 담당자의 업무로 연결

모은 자료를 실제로 활용하려면 조직이 판단하는 기준과 공유 방식이 필요합니다. 아스켈은 매출·비용·인건비 등 업무 자료를 확인하고 분석하며 공유하는 시스템을 구축해 왔습니다.

• 업무에 필요한 기간과 대상에 맞춰 자료를 조회하고 살펴보기
• 분석 결과와 원천 자료를 연결해 담당자가 확인하기
• 담당자와 팀이 필요한 정보를 함께 활용하고 후속 업무로 이어 가기

목표는 조직이 같은 자료를 이해하고 실제 처리와 의사결정에 활용할 수 있는 기반을 만드는 것입니다.

지식 검색·답변 지원 AI 에이전트

조직의 실무 지식은 문서, 게시판, 상담 사례와 담당자의 경험에 나뉘어 쌓입니다. 질문에 필요한 내용을 찾고 적용할 때는 근거와 맥락을 함께 살펴봐야 합니다.

아스켈은 질문에 필요한 조직의 자료를 찾고, 관련 지식과 근거를 답변 작성에 연결하는 AI 에이전트를 설계합니다. 검색증강생성(RAG)은 검색한 자료를 답변 생성에 활용하는 방식입니다. 내부 문서와 상담 사례의 출처·맥락을 함께 확인하며, 담당자가 적용 조건을 살펴보고 판단할 수 있도록 업무에 연결합니다.

구현 사례인 나은이는 세무법인나은의 내부 문서와 상담 사례 등을 연결해 세무 담당자의 지식 검색과 답변 작성을 돕습니다. 나은이의 역할과 협업 배경에서 협업 경험을 살펴볼 수 있습니다.

중요한 질문: 어떤 출처에서 찾은 내용이고, 지금의 질문과 상황에 어떻게 적용할 수 있는가?

통화 분석과 후속 업무 연결

상담과 실무 통화에는 요청, 확인할 내용과 다음에 처리할 일이 담겨 있습니다. 아스켈은 통화 내용을 살펴보고 핵심 사항과 필요한 후속 업무를 찾는 AI 분석을 업무 시스템 안에 구현하고 있습니다.

담당자가 기록을 확인하고 필요한 사항을 정리하며, 처리할 업무로 이어 가도록 연결합니다. 데이터와 지식, 상담 과정에서 생기는 맥락을 함께 활용하는 영역입니다.

조직의 업무 안에서 함께 작동하도록

데이터 수집, 분석, 내부 지식 활용과 통화 분석은 각각의 역할이 있습니다. 이를 어떤 순서와 책임으로 활용할지 조직의 업무에 맞게 연결해야 합니다.

이 도식은 업무 연결 방식을 설명하며, 실제 고객 데이터나 기록을 사용하지 않습니다.