AI 전환,
어렵게 생각하지 마세요.

작은 업무 하나부터, 직원이 직접 운영할 수 있을 때까지 함께합니다.

AI 도입이 망설여지는 건 당연합니다.
대부분 이 네 가지에서 멈춥니다.

  1. “AI 도입, 너무 비싸지 않을까?”

    컨설팅부터 개발까지 비용이 얼마나 들지 가늠이 되지 않습니다.
    견적부터 부담스러워 시작을 계속 미루게 됩니다.

  2. “우리는 IT 전문인력이 없는데?”

    어디서부터 시작해야 할지, 무엇을 준비해야 할지 모르겠습니다.
    누구에게 무엇을 맡겨야 할지조차 정하기 어렵습니다.

  3. “만들어 놓고 안 쓰면 어떡하지?”

    새로운 시스템을 들여도 결국 예전 방식으로 돌아갈까 걱정됩니다.
    한 번의 실패한 도입이 다음 시도를 막습니다.

  4. “개발사에 계속 의존해야 하나?”

    작은 수정도 외부 개발사에 맡기면 시간과 비용이 계속 듭니다.
    시스템이 회사의 것이 아니라 개발사의 것이 됩니다.

그래서 신산애널리틱스는 이렇게 약속합니다.

01

작게 시작하세요.

처음부터 전체 시스템을 만들지 않습니다. 효과가 큰 업무 하나를 골라 작은 범위로 검증하고, 결과를 확인한 뒤 넓혀 갑니다.

02

비개발자로 시작한 경험으로 설명합니다.

대표가 비개발자로 시작해 AI와 함께 업무 시스템을 만들어 왔습니다. 그 경험으로 준비할 것을 쉽게 안내하고, 구축은 ERP·WMS 구축 경험을 가진 전문 인력이 함께 맡습니다.

03

우리가 먼저 AI와 함께 일합니다.

커머스 운영 시스템을 직접 만들어 운영하고 있습니다. 실제 업무 기준으로 화면과 규칙을 설계하고, 현장 교육과 운영 점검으로 정착시킵니다.

04

직원이 직접 운영하도록 기술을 이전합니다.

구축 후 1년 이내, 고객사 담당자가 일상적인 설정 변경과 운영·점검을 직접 할 수 있도록 문서와 교육으로 이전합니다.

네 단계로 진행합니다.

  1. 01

    업무 진단 및과제 선정

    • 현행 업무 프로세스 분석
    • 반복 업무 및 개선 과제 도출
    • AX 우선 과제 선정
  2. 02

    업무 재설계 및AI 적용 검증

    • 개선 업무 프로세스 설계
    • AI 활용 방식 및 기능 정의
    • 핵심 기능 시범 구현 및 검증
  3. 03

    시스템 구축 및운영

    • AI 업무 개선 기능 개발
    • 업무 관리 시스템 구축
    • 기존 시스템 및 데이터 연계
  4. 04

    운영 정착및 개선

    • 사용자 교육 및 업무 적용
    • 사용 현황·업무 효과 점검
    • 기능 개선 및 유지보수

구축 사례

주문 수집 · 조회주문 수집사진 주문 AI 인식
오늘 주문128
발주 대기12
미배송3
주문일채널상품수령인공급사상태
10-29스마트스토어제주 감귤 5kg김○○공급사 A발주완료
10-29자사몰한돈 목살 1kg이○○공급사 B발주완료
10-29공구주문생활용품 세트박○○공급사 C발주대기
10-28쿠팡현미 4kg정○○공급사 A배송중
10-28전화주문귀리 1kg최○○공급사 B배송완료

커머스 운영 시스템

주문부터 정산까지 한 시스템에서 처리합니다.

  • 판매 채널 주문 자동 수집 · 사진 주문 AI 인식
  • 공급사 자동 배정과 발주서 발송
  • 은행 입금 자동 대조
  • 송장 · 고객 문의 · 정산 통합
프로젝트 자세히 보기 ↗

자주 묻는 질문

QAI 도입은 얼마부터 시작할 수 있나요?+

업무 범위와 기존 시스템 연계 여부에 따라 달라집니다. 먼저 효과가 큰 업무를 고르고, 작은 범위의 검증부터 진행할 수 있습니다. 비용과 기간은 진단 후 범위를 정하면서 함께 협의합니다.

Q개발자가 없는 회사도 가능한가요?+

네. 업무를 잘 아는 담당자가 있으면 시작할 수 있습니다. 진단과 구축은 신산애널리틱스가 맡고, 이후 운영에 필요한 교육과 문서를 함께 준비합니다.

Q기존 ERP나 엑셀도 활용할 수 있나요?+

기존 도구를 바꾸기보다 연결하는 방법부터 검토합니다. 엑셀 파일의 형식, 사용 중인 시스템의 연계 기능과 권한을 진단 단계에서 확인해 가능한 범위를 정합니다.

Q회사 데이터가 AI에 유출되지 않나요?+

AI에 보낼 데이터의 범위를 진단 단계에서 먼저 정합니다. 개인정보와 민감한 정보는 제외하거나 가린 뒤 사용하고, 입력 데이터를 학습에 쓰지 않는 기업용 서비스를 우선 검토합니다. 필요하면 회사 내부에서만 처리하는 구성도 검토합니다.

Q만들어 놓고 직원들이 사용하지 않으면요?+

처음부터 실제 업무로 화면과 규칙을 검증하고, 담당자가 처리할 상황을 중심으로 교육합니다. 도입 후에는 사용 현황과 불편한 점을 점검해 개선 과제로 반영합니다.

Q개발사 없이 직접 유지보수할 수 있나요?+

구축 후 1년 이내, 고객사 담당자가 일상적인 설정 변경과 운영·점검을 직접 수행할 수 있도록 문서화와 교육으로 단계적으로 이전합니다. 핵심 기능의 복잡한 개발이나 인프라 변경은 별도 지원 범위로 협의합니다.

↗

AX 전환, 어떤 업무부터 시작해야 할까요?

도구를 선택하기 전에 반복 작업, 판단 기준, 업무 연결을 살펴보는 방법을 정리합니다.

↗

사람과 AI의 업무 분담을 설계하는 방법

AI의 작업 범위, 결과 검토 기준, 예외 처리와 승인 지점을 함께 정합니다.

↗

업무 시스템이 현장에 정착하려면 무엇이 필요할까요?

사용자 교육, 운영 책임, 예외 대응과 개선 과제를 시스템 구축 과정에 포함합니다.

우리 회사도 AI 전환이 가능할까요?

거창한 프로젝트가 아니어도 괜찮습니다.
지금 가장 번거로운 업무 하나부터 이야기해 보세요.

메일로 바로 보내셔도 됩니다. master@shinsananalytics.com

우리 회사 AI 적용 상담하기