챗봇은 많은데,
믿을 만한 챗봇이 없습니다
같은 질문, 매일 반복
규정·절차·제품 문의 같은 반복 질문이 담당자의 하루를 잡아먹습니다. 답은 늘 같은데, 응대는 매번 사람이 합니다.
지식은 있는데, 찾을 수 없다
답은 분명 사내 어딘가에 있습니다. 위키, 규정집, 메신저 어딘가에. 찾는 시간이 묻는 시간보다 깁니다.
도입해도 못 믿는 답변
일반 LLM 챗봇은 그럴듯한 오답을 만들어냅니다. 근거 없는 답변 한 번이면 조직 전체가 챗봇을 외면합니다.
연결 → 설정 → 검수 → 배포,
코드는 없습니다
지식 연결
문서를 업로드하거나 사내 시스템을 연결합니다. Ontokit을 쓰고 있다면 이미 구축된 온톨로지를 그대로 지식으로 사용합니다.
페르소나·정책 설정
말투와 응대 범위, 답하면 안 되는 주제를 클릭으로 설정합니다. 회사의 응대 기준이 에이전트의 규칙이 됩니다.
테스트·검수
예상 질문 시뮬레이션으로 답변 품질을 미리 확인합니다. 신뢰도 낮은 답변은 자동으로 표시되어 배포 전에 다듬을 수 있습니다.
채널 배포
웹 위젯, 카카오톡, 슬랙, 사내 포털. 버튼 하나로 배포합니다. 같은 에이전트가 모든 채널에서 일관되게 답합니다.
회사의 지식으로 답하고,
출처를 보여줍니다
근거 기반 응답
모든 답변에 출처 문서와 신뢰도가 붙습니다. 신뢰도가 기준 미달이면 답하지 않고 담당자 연결을 안내합니다.
상담사 핸드오프
에이전트가 처리할 수 없는 문의는 대화 맥락과 함께 담당자에게 넘어갑니다. 고객은 같은 말을 두 번 하지 않습니다.
대화 분석
무엇을 많이 묻는지, 어디서 답을 못 했는지 대시보드로 확인합니다. 자주 막히는 질문은 지식 보강 제안으로 이어집니다.
권한·보안
부서·직급별로 접근 가능한 지식 범위를 분리합니다. 인사 규정은 모두에게, 연봉 테이블은 인사팀에게만.
이미 현장에서
검증된 패턴입니다
대기업 AX 전환 프로젝트에서 검증한 지식기반 + 에이전트 파이프라인을 제품으로 만들었습니다.
HR·총무·IT 문의 자동화
규정·절차·복지 질문을 에이전트가 근거와 함께 즉답합니다. CJ대한통운 HR 영역 AX 전환 PoC에서 검증된 구조입니다.
현장 지식 Q&A
생산·품질 도메인 지식을 학습한 에이전트가 현장의 질문에 답합니다. 호전실업 의류 OEM AX 전환에서 구축한 패턴입니다.
제품·주문 문의 응대
제품 정보, 주문·배송 상태, 교환·반품 절차를 24시간 응대합니다. 처리 불가 건은 맥락과 함께 상담사에게 핸드오프됩니다.