인공 지능 - LeapLytics

모든 회사에는 데이터가 있습니다. 엄청나게 많습니다. ERP 시스템. CRM 데이터베이스. IoT 센서. 스프레드시트. 클라우드 앱. 하지만 문제는 여기에 있습니다. 그냥 있는 데이터는 누구에게도 도움이 되지 않습니다.

더 많은 데이터가 필요하지 않습니다. 생각하는 데이터가 필요합니다. 행동하는 데이터. 어제 일어난 일을 학습하여 내일 해야 할 일을 알려주는 데이터.

이것이 바로 LeapLytics가 구축하는 것입니다.

고객의 시스템에 연결합니다. 데이터를 인텔리전스로 전환합니다. 그리고 모든 결과물이 다음 결정을 더 현명하게 내릴 수 있는 루프를 만듭니다.

실제로 하는 일

LeapLytics는 세 가지 핵심 서비스를 제공합니다:

서비스형 AI
자체 데이터에 기반한 지능형 비서, 예측 및 자동화. 일반적인 AI가 아닙니다. 나만의 AI.

서비스형 시뮬레이션
결정을 내리기 전에 테스트하세요. 가정 시나리오를 실행하세요. 결과가 발생하기 전에 미리 결과를 확인하세요.

전체 데이터 파이프라인
귀사의 시스템에 연결하여 데이터를 정리하고 AI 및 시뮬레이션에 사용할 수 있도록 준비합니다. 데이터 엔지니어링에 대한 골칫거리가 없습니다.

결과는? 전체 기술 팀을 구성하지 않고도 원시 데이터에서 현명한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

모든 것을 움직이는 주기

대부분의 AI 프로젝트는 이런 식으로 진행됩니다: 데이터를 입력합니다. 답을 얻습니다. 완료.

막다른 길입니다.

LeapLytics는 다르게 작동합니다. 비즈니스의 모든 단계에서 실행되는 사이클을 구축했습니다:

1단계: 데이터 입력
ERP, CRM, IoT 디바이스, 문서, API 등 어디서나 사용할 수 있습니다.

2단계: 모델 레이어가 처리합니다.
질문에 답하는 AI 어시스턴트가 될 수 있습니다. 시뮬레이션 테스트 시나리오. 번역 엔진. 예측 모델. 필요한 인텔리전스는 무엇이든 가능합니다.

3단계: 출력 생성
예측. 추천. 시각화. 자동으로 수행되는 작업.

4단계: 해당 출력이 저장됩니다.
당신 편에. 시스템에서. 바로 사용할 수 있습니다.

5단계: 저장된 출력이 새 입력이 됩니다.
그리고 사이클이 다시 시작됩니다.

이것은 일회성 분석이 아닙니다. 연속적인 루프입니다. 모든 결정은 다음 결정에 영향을 미칩니다. 모든 결과물은 시스템을 더 스마트하게 만듭니다. 모든 주기를 통해 비즈니스에서 실제로 일어나는 일에 더 가까이 다가갈 수 있습니다.

이 주기는 모든 사용 사례, 모든 수준, 모든 시스템에서 우리가 접하는 모든 곳에서 나타납니다.

플랫폼 작동 방식

LeapLytics는 레이어로 구축됩니다. 각 레이어에는 작업이 있습니다. 그리고 각 레이어는 주기에 연결됩니다.

시스템(데이터가 있는 곳)

여기서 모든 것이 시작됩니다. 기존 시스템:

ERP 시스템(SAP, 오라클, 마이크로소프트 다이내믹스)
CRM 플랫폼(Salesforce, HubSpot)
문서 관리 시스템
이미 소유하고 있는 데이터베이스 및 데이터 웨어하우스
IoT 디바이스 및 머신 데이터
외부 소스(API, 오픈 데이터, 웹)

시스템을 바꾸라고 요구하지 않습니다. 저희는 시스템에 연결합니다.

수집 및 통합 레이어

여기에서 데이터를 가져와서 사용할 수 있게 만듭니다.

커넥터 ERP, CRM, 문서, IoT, API에 연결되는 서비스입니다.
ETL/ELT 파이프라인 일괄 또는 실시간 스트림으로 데이터를 이동하는 경우
데이터 조화 품질 문제를 정리, 표준화 및 수정합니다.

데이터는 수십 개의 장소에서 수십 가지 형식으로 제공됩니다. 이를 하나의 깔끔하고 연결된 소스로 변환합니다.

주기입니다: 원시 데이터가 들어옵니다. 정리되고 구조화됩니다. 이렇게 구조화된 데이터는 다음 계층에 공급됩니다. AI 모델의 피드백을 통해 어떤 데이터를 개선해야 하는지 알 수 있습니다. 파이프라인을 개선합니다. 다음에는 더 나은 데이터가 들어옵니다.

데이터 및 스토리지 계층

정리된 데이터에는 집이 필요합니다. 이 계층은 모든 것을 올바른 용도에 맞는 형식으로 저장합니다.

데이터 레이크 및 웨어하우스 선별된 비즈니스 데이터를 위한
벡터 데이터베이스 문서, 지식 기반 및 로그(AI 어시스턴트가 검색하는 항목)의 경우
기능 스토어 ML 모델 입력용(미리 계산되어 바로 사용 가능)
시계열 및 이벤트 저장소 IoT 데이터, 프로세스 및 시간 기반 모든 것
출력 저장소 예측, 시뮬레이션 결과 및 채팅 로그를 확인하려면

주기입니다: 데이터가 저장됩니다. 모델이 데이터를 사용합니다. 모델이 출력을 생성합니다. 출력이 저장됩니다. 이러한 출력은 다음 분석 라운드의 입력이 됩니다.

AI 및 시뮬레이션 서비스(모델 레이어)

바로 여기에서 인텔리전스가 발생합니다. 데이터가 답이 됩니다.

LLM 서비스

비즈니스를 잘 아는 질의응답 도우미
직원의 업무 속도를 높여주는 공동 파일럿
데이터에 기반한 콘텐츠 생성

머신 러닝 모델

스코어링(어떤 고객이 이탈할 것인가? 어떤 리드가 핫한가?)
예측(다음 분기 매출은 어떻게 될까요?)
분류(이 지원 티켓은 어떤 유형의 문제인가요?)

시뮬레이션 엔진

시나리오 계획(가격을 10%로 올리면 어떻게 될까요?)
가정 분석(수요가 두 배로 증가하면 어떻게 될까요?)
기술 시뮬레이션(이 기계는 스트레스를 받았을 때 어떻게 작동할까요?)

최적화

제약 조건 및 목표에 따른 의사 결정 제안
리소스 할당 권장 사항
프로세스 개선 인사이트

주기입니다: 데이터는 모델을 공급합니다. 모델은 결과물(예측, 시뮬레이션, 답변)을 생성합니다. 이러한 출력은 저장됩니다. 저장된 출력은 향후 모델을 위한 학습 데이터 또는 컨텍스트가 됩니다. 모델이 더 똑똑해집니다. 결과물이 더 좋아집니다.

인터랙션 및 오케스트레이션 레이어

사람들이 사용할 수 없다면 지능은 쓸모가 없습니다. 이 계층을 통해 AI에 액세스할 수 있습니다.

대화 오케스트레이터 채팅 흐름과 컨텍스트를 관리합니다(어시스턴트가 사용자가 대화한 내용을 기억하도록).
LLM 도구 및 함수 호출 (따라서 AI 어시스턴트가 데이터베이스 쿼리, 워크플로 트리거, 레코드 업데이트 등 실제로 작업을 수행할 수 있습니다.)
워크플로 엔진 다단계 프로세스(승인, 에스컬레이션, 자동화된 시퀀스)의 경우

인공지능이 장난감에서 벗어나 도구가 되는 순간입니다. 비서는 질문에 답만 하는 것이 아닙니다. 행동을 취합니다.

주기입니다: 사용자가 질문을 하거나 워크플로를 트리거합니다. 오케스트레이터가 적절한 모델과 도구를 호출합니다. 결과물이 전달됩니다. 사용자 피드백(이것이 도움이 되었나요? 이것이 옳았나요?)이 피드백으로 돌아옵니다. 시스템은 무엇이 효과적인지 학습합니다.

고객 프론트엔드(사람들이 상호 작용하는 곳)

이것이 팀이 실제로 보고 사용하는 모습입니다.

웹 앱 및 비즈니스 애플리케이션 임베디드 AI
채팅 인터페이스 브라우저, Microsoft Teams, Slack 또는 사용자 지정 앱에서
BI 대시보드 및 보고서 실시간 인텔리전스 기반
시뮬레이션 GUI 시나리오를 실행하고 결과를 시각적으로 확인할 수 있습니다.

직원들이 일하는 곳에서 만나보세요. 새로운 도구 없이도 학습할 수 있습니다. 이미 사용 중인 앱에 AI가 탑재되어 있습니다.

주기입니다: 사용자는 프론트엔드와 상호작용합니다. 사용자의 행동과 피드백은 데이터가 됩니다. 이 데이터는 전체 스택을 통해 피드백됩니다. 경험이 향상됩니다. 지능이 향상됩니다.

모든 것을 아우르는 플랫폼 기능

어떤 것들은 한 레이어에 들어가지 않습니다. 전체 플랫폼에 걸쳐 실행됩니다.

보안 및 신원 관리

사용자의 데이터는 사용자의 소유로 유지됩니다. 역할 기반 액세스, 암호화, 인증을 구현하여 적합한 사람만 적합한 데이터를 볼 수 있도록 합니다.

데이터 거버넌스 및 카탈로그

어떤 데이터가 있는지, 어디서 왔는지, 시스템이 어떻게 흘러가는지 파악하세요. 메타데이터 관리 및 계보 추적 기능이 포함되어 있습니다.

MLOps

모델은 관리가 필요합니다. 유니티는 모델 등록, 모니터링, 재교육을 처리하여 시간이 지나도 AI의 정확성을 유지할 수 있도록 지원합니다.

관찰 가능성

무슨 일이 일어나고 있는지 확인하세요. 전체 플랫폼에서 메트릭, 로그, 추적, 비용 모니터링이 가능합니다. 블랙박스가 필요 없습니다.

규정 준수 및 감사 가능성

규제 대상 산업인가요? 저희는 모든 것을 추적합니다. 모든 의사 결정, 예측 및 조치에 대한 전체 감사 추적이 가능합니다.

청구 및 사용량 추적

사용 중인 항목과 비용을 파악하세요. 모든 서비스에서 투명한 추적.

왜 LeapLytics인가

모든 데이터 소스에 연결

ERP. CRM. IoT. 문서. API. 데이터베이스. 어떤 것이든 연결할 수 있습니다. 뜯어고치고 교체할 필요가 없습니다. 마이그레이션 프로젝트도 필요 없습니다. 이미 가지고 있는 데이터로 작업합니다.

AI가 행동으로 옮기다

대부분의 AI 도구는 질문에 답합니다. 저희는 일을 합니다. 도구 및 함수 호출을 통해 Atlassian의 어시스턴트는 시스템을 쿼리하고, 기록을 업데이트하고, 워크플로를 트리거하고, 의사 결정을 실행할 수 있습니다. 단순히 인사이트만 제공하는 것이 아닙니다.

실제 데이터에서 실행되는 시뮬레이션

가짜 숫자가 있는 장난감 모델은 잊어버리세요. 저희의 시뮬레이션은 실제 기업 데이터를 사용합니다. "만약"이라는 질문을 하면 신뢰할 수 있는 답을 얻을 수 있습니다.

모든 것을 위한 하나의 플랫폼

ML 모델. 대규모 언어 모델. 시뮬레이션. 모두 동일한 데이터 레이어를 사용합니다. 사일로 없음. 중복된 파이프라인이 없습니다. 하나의 통합된 시스템.

명확한 비즈니스 성과

기술을 위한 기술을 판매하지 않습니다. 우리는 제공합니다:

더 빠른 의사 결정 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있기 때문입니다.
더 나은 의사 결정 완전한 데이터를 기반으로 하기 때문입니다.
자동화된 의사 결정 일상적인 선택에는 사람이 필요하지 않기 때문입니다.
검증된 의사 결정 커밋하기 전에 시뮬레이션할 수 있기 때문입니다.

사용 사례

예측 및 예측 분석

도착하기 전에 다가올 일을 미리 파악하세요. 수요 예측. 판매 예측. 리소스 계획. 현금 흐름 예측. 이 주기는 새로운 데이터가 들어올 때마다 예측을 지속적으로 개선합니다.

내부 팀을 위한 지능형 어시스턴트

직원들에게 비즈니스를 이해하는 AI를 제공하세요. 정책, 제품, 고객 또는 프로세스에 대한 질문에 답하세요. 한 번의 대화로 여러 시스템에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 채팅에서 바로 조치를 취하세요.

프로세스 최적화 및 가정 시뮬레이션

변경 사항을 적용하기 전에 테스트하세요. 공급업체를 변경하면 어떻게 되나요? 가격을 조정하나요? 리소스를 재할당할까요? 시뮬레이션을 실행하세요. 결과를 확인하세요. 확신을 가지고 결정하세요.

이상 징후 탐지

문제가 재해로 이어지기 전에 미리 발견하세요. 장비 고장을 위해 IoT 센서를 모니터링하세요. 거래에서 사기 패턴을 감시하세요. 프로세스에서 비정상적인 동작을 추적하세요. 무언가 이상할 때 알림을 받으세요.

문서 인텔리전스

비정형 문서를 정형화된 지식으로 전환하세요. 계약서, 송장, 보고서, 이메일에서 정보를 추출하세요. 검색 가능하게 만드세요. 실행 가능한 정보로 만드세요.

고객 인텔리전스

고객 자신에 대한 이해보다 고객을 더 잘 이해하세요. 이탈 예측. 차선책 추천. 감정 분석. 대규모 개인화.

모든 것이 통합되는 방법

상상해 보세요:

ERP 데이터가 LeapLytics로 유입됩니다. 데이터가 정리되고 저장됩니다. ML 모델이 어떤 주문이 늦어질지 예측합니다. 이 예측은 운영 팀이 사용하는 대시보드에 표시됩니다. 운영팀은 조치를 취합니다. 그 작업의 결과는 새로운 데이터로 다시 흘러갑니다. 모델이 학습합니다. 다음 주 예측이 더 정확해집니다.

한편 영업팀은 AI 어시스턴트에게 고객의 이력을 물어봅니다. 어시스턴트는 CRM에서 데이터를 가져와 최근 지원 티켓을 확인하고 모든 내용을 몇 초 만에 요약합니다. 담당자가 거래를 성사시킵니다. 이 결과는 학습 데이터가 됩니다. 어시스턴트는 다음 담당자를 더 잘 도울 수 있게 됩니다.

재무팀에서 시뮬레이션을 실행합니다. 원자재 비용이 15% 증가하면 어떻게 될까요? 재무팀은 제품 라인 전반의 마진에 미치는 영향을 확인합니다. 비용 인상이 일어나기도 전에 가격 전략을 조정합니다.

모든 상호 작용. 모든 의사 결정. 모든 결과. 이 모든 것이 순환의 원동력이 됩니다. 시스템이 학습합니다. 비즈니스가 더 스마트해집니다.

시작할 준비가 되셨나요?

귀사에는 데이터가 있습니다. 저희는 플랫폼이 있습니다.

정보를 인텔리전스로 전환하는 사이클을 구축해 보겠습니다.

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