AI Platform
기존 플랫폼 활용
현재 플랫폼의 모델·보안·연동 구조를 살려 AX 서비스로 확장합니다.
Solution
AX Service
Build
보유한 AI 플랫폼과 기업 데이터를 기반으로 AX 서비스를 구축합니다.플랫폼이 없다면 도입 컨설팅부터 시작해 실행 가능한 구조를 잡습니다.
Overview
AI 플랫폼과 기업 데이터를 업무 서비스로 연결합니다
AX 서비스 구축은 단순한 AI 기능 추가가 아닙니다.데이터 준비도, 업무 적합성, 보안, 운영 기준을 함께 정리해야 실제 사용 가능한 서비스가 됩니다.
Overview
AX 서비스를 구축하기 위한 컨설팅부터 구현까지
Synetics는 현재 환경과 목표 업무를 함께 진단해 컨설팅 범위, 구축 우선순위, 검증 기준을 구체화합니다.
Adoption
플랫폼 도입 컨설팅
목적, 보안, 데이터, 운영 책임을 기준으로 도입 우선순위를 정합니다.
Enterprise Data
보유 데이터 활용
내부 문서와 시스템 데이터를 검색, 답변, 자동화 가치로 전환합니다.
Build Approach
보유 플랫폼과 데이터를 기준으로 구축합니다
기업마다 데이터 구조, 보안 기준, 운영 조직이 다릅니다.이미 갖춘 환경은 살리고 부족한 영역은 도입 컨설팅으로 보완합니다.
보유 플랫폼이 있다면 모델 선택, 보안 정책, 데이터 연결 방식을 점검해 서비스 설계 기준으로 삼습니다.
플랫폼이 없다면 업무 목적, 데이터 민감도, 운영 주체를 기준으로 도입 범위와 우선순위를 정합니다.
내부 문서, 업무 시스템, 운영 로그를 필요한 형태로 정리해 답변·검색·자동화 흐름에 연결합니다.
기획, 데이터 준비, RAG 또는 에이전트 구성, 권한·로그·운영 기준을 한 흐름으로 묶어 실행합니다.
Platform Strategy
플랫폼이 없다면 도입 전략부터 정리합니다
AI 플랫폼이 없는 기업은 바로 구현에 들어가기보다 목적, 데이터, 보안, 운영 책임을 기준으로 선택지를 좁혀야 합니다.
도입 전 데이터 출처, 접근 권한, 업무 프로세스, 사용자 그룹을 확인합니다.
모델, 검색 구조, 보안 정책, 권한, 로그 기준을 운영 환경에 맞게 비교합니다.
작은 파일럿으로 검증한 뒤 부서 확산을 고려해 기능 범위와 책임을 단계화합니다.
PoC 이후에도 개선이 이어지 도록 품질 지표, 피드백 주기, 장애 대응 기준을 포함합니다.