Qurify · 구독형 AX 솔루션
일할수록 자산이 쌓이는
AI 팀원, Qurify
Qurify는 회사 데이터의 뜻을 아는 온톨로지 에이전트와, 일을 맡아 하고 그 결과를 회사 자산으로 남기는 자산화 에이전트로 이뤄집니다. 전담 엔지니어(FDE)가 약 한 달 안에 구축하고, 이후 필요한 에이전트를 계속 붙여 드립니다.
Why Qurify
보고는 매번 처음부터 만들고, 만든 데이터는 쌓이지 않습니다
ERP가 없는 곳은 보고를 만들 때마다 회의를 열고 자료를 모읍니다. Qurify는 그 일을 질문 하나로 줄이고, 연결한 데이터와 일하며 얻은 노하우를 회사에 쌓아 둡니다.
Before
보고 한 번에 2~3주
ERP가 없는 곳은 일간·주간·월간 보고를 만들려고 회의하고 자료를 모으는 데 2~3주가 걸립니다.
만든 데이터가 쌓이지 않음
그렇게 만든 데이터는 누적되지 않아, 다시 분석하려면 처음부터 시간이 듭니다.
노하우는 사람 머릿속에
일을 잘하는 방법이 직원 개인에게만 남아, 사람이 바뀌면 함께 사라집니다.
With Qurify
질문 하나로 보고
필요한 수치와 문서를 질문 하나로 묶어 근거와 함께 답합니다.
분석이 쌓임
한 번 한 분석과 답이 근거와 함께 남아, 다음 분석은 그 위에서 시작합니다.
노하우가 회사 자산으로
담당자가 승인한 답과 요령이 회사 자산으로 남고, 승인된 스킬은 팀 전체가 다시 씁니다.
Qurify
데이터의 뜻을 아는 에이전트와 일한 결과를 남기는 에이전트가 함께 일합니다
온톨로지 에이전트는 업무 용어로 물으면 회사 DB와 문서에서 찾아 근거와 함께 답합니다. 자산화 에이전트는 일을 맡아 하고, 그 과정에서 나온 답과 요령을 담당자 승인을 거쳐 회사 자산으로 남깁니다. 메일·보고서처럼 고객이 원하는 업무에는 FDE가 업무 에이전트를 더 붙입니다.
질의응답 · 분석
온톨로지 에이전트
업무 용어로 물으면 회사 DB와 문서에서 찾아 답하고, 실행한 SQL과 출처를 함께 보여 줍니다. 회사 말과 데이터의 뜻은 쓰는 동안 스스로 배웁니다. 근거가 부족하면 모른다고 답합니다.
업무 · 자산화
자산화 에이전트
SmartMind AI가 자체 개발했습니다. 일을 맡아 하고, 일하며 나온 대화·문서·스킬을 자산 후보로 올립니다. 담당자가 승인하면 출처와 가공 기록을 붙여 회사 자산으로 등록합니다.
확산
업무 에이전트
FDE가 고객이 원하는 업무를 받아 메일·보고서·BI 같은 분야별 에이전트를 구성해 붙입니다. 현업은 채팅으로 묻고 답하며 씁니다.
출시 예정
데이터 사이언스 에이전트
쌓인 데이터와 자산으로 고급 AI 모델링을 합니다.
일한 결과가 회사 자산이 되는 순서
- 01
일을 맡김
평소처럼 에이전트에게 업무를 맡깁니다.
- 02
남길 결과 제안
에이전트가 다시 쓸 만한 답과 요령을 자산 후보로 올립니다.
- 03
담당자가 골라 등록
담당자가 고른 것만 출처와 가공 기록을 붙여 자산으로 등록됩니다.
- 04
공유 승인
팀과 나누고 싶은 스킬은 관리자가 공유 범위를 검토해 승인합니다.
- 05
재검사 뒤 전달
민감정보와 부서 경계를 다시 확인한 뒤 팀·전사에 전달합니다.
잘 쓰이는 스킬은 순위가 올라, 비슷한 업무를 하는 직원에게 먼저 제안됩니다. 쓸지 말지는 직원이 고릅니다.
공유되는 것은 일하는 방법입니다. 데이터는 따라가지 않고, 받은 직원은 자기 권한 안의 데이터로만 씁니다.
공유된 스킬은 버전을 관리하고, 언제든 철회하거나 되돌릴 수 있습니다.
도입과 구독
구독형(SaaS)과 온프레미스 가운데 기업 환경에 맞춰 고릅니다
SaaS
구독형
구축 뒤 월 구독료로 이용하는 방식입니다.
- 약 한 달의 구축이 끝나면 월 구독으로 넘어갑니다
- 고객 규모에 따라 기본 사용량을 정하고, 넘는 만큼만 추가됩니다
- 데이터는 원래 자리에 두고 연결만 합니다
On-Premise
온프레미스
금융·공공처럼 망 분리와 보안 심사가 까다로운 기업을 위한 방식입니다.
- 고객사 서버나 외부 연결이 없는 폐쇄망 안에 설치합니다
- 외부 AI API를 쓸 수 없으면 사내 GPU 서버의 모델로 운영합니다
- 금액과 기본 사용량은 설치 환경을 파악한 뒤 상담에서 안내합니다
두 방식 모두 범위 협의, 구축, 시범 운영, 확산 순서로 도입합니다. FDE는 전 과정에 함께하고 운영하는 동안 계속 지원하며, 상주하지 않고 고객이 원하는 업무에 에이전트를 만들어 붙입니다.
도입 순서
- 01
범위 협의
먼저 맡길 업무와 연결할 데이터, 설치 환경을 함께 정합니다.
- 02
구축 (약 한 달)
데이터를 원래 자리에 둔 채 읽기 권한으로 연결하고, FDE가 원하는 업무에 맞춰 에이전트를 구성합니다.
- 03
시범 운영
선도 부서가 채팅으로 쓰는 동안 Qurify가 회사 말과 데이터의 뜻을 스스로 배웁니다. 답마다 근거가 붙습니다.
- 04
확산
전사로 넓히고, 승인된 자산과 스킬을 팀 전체가 다시 씁니다. FDE는 새 업무에 에이전트를 계속 붙입니다.
구축 기간은 연결할 데이터의 양과 상태에 따라 달라집니다. 설치 위치는 고객 환경에 맞추며, 공공기관 폐쇄망 안에서 운영한 경험이 있습니다.
도입 과정 자세히 보기근거
답에 근거를 붙이고, 확인되지 않는 것은 그렇게 표시합니다
질문
지난 분기 A제품 반품이 늘어난 이유는?
답변
반품이 늘어난 주문은 대부분 B물류센터에서 출고되었습니다. 이 센터는 4월부터 포장재 공급처가 바뀌어 운송 중 파손을 원인으로 의심할 수 있습니다. 다만 파손 여부를 직접 보여 주는 기록은 아직 연결되어 있지 않습니다.
근거
- 문서포장재 공급처 변경 안내.pdf
- 표반품 접수 내역 (물류센터별)
- 날짜2026.04.01 변경 적용
검증 상태
- 데이터로 확인됨반품 증가분이 B물류센터 출고 주문에 몰려 있음
- 확인할 데이터 없음운송 중 파손이 실제 원인인지 여부
- 추가로 필요한 데이터택배사 파손 접수 내역, 입고 검수 기록
Qurify의 에이전트는 문서·메일·엑셀·PDF와 업무 DB를 원래 자리에 둔 채 연결해 답합니다. 답마다 어디에서 나온 값인지 함께 보여 줍니다.
흩어진 자료 연결
자료를 한곳으로 옮기지 않아도 질문 하나로 함께 찾습니다.
근거와 함께 답변
어떤 문서의 어느 문단, 어떤 데이터를 근거로 삼았는지 함께 보여 줍니다.
검증 범위 구분
데이터로 확인되는 것과 확인되지 않는 것, 부족한 자료를 나누어 표시합니다.
Industries
산업마다 처음 붙이는 에이전트가 다릅니다
현업이 실제로 묻는 질문에서 시작해, 그 산업의 데이터로 첫 에이전트를 만듭니다.
In production
공공기관 폐쇄망 안에서 2026년 5월부터 운영 중입니다
홍천군 AI 민원통합관리시스템은 기관 청사 안에 설치되어 외부 연결 없이 운영됩니다. 아래는 검수에서 확인한 수치입니다.
5분
AI 답변 초안 야간 자동 사전 생성 (1건당)
5초
유사민원·법령 검색 응답 시간
8/8항목
8대 기능 전 항목 합격 + 검수 완료
고객사 · 파트너
엔터프라이즈
연구 · 학계
공공
파트너 · 투자
어떤 업무에 에이전트를 먼저 붙일지 함께 정합니다
약 한 달 구축한 뒤 구독형이나 온프레미스로 운영합니다. 풀고 싶은 업무 한 가지만 적어 주셔도 됩니다.