10개 산업 페르소나가 의사결정을 끝낸다

제조 — 불량률·수율 최적화

라인 데이터 + 환경 데이터로 불량 원인 회귀 분석. Reverse What-If로 목표 수율을 위한 공정 변수 자동 역산. 온프레미스 100%.

• →불량률 추적 자동화
• →신규 공정 셋업 시간 단축
• →외부 LLM 우회 없이 사내 데이터만 사용

병원 — 운영 효율 + 진단 보조

병상·인력·검사 시간 데이터로 운영 병목 식별. XAI 기반 진단 보조로 EU AI Act/한국 AI 기본법 동시 충족.

• →환자 대기 시간 단축
• →의료진 인력 배치 최적화
• →규제 통과 가능한 설명 가능 AI

공공 — 정책 시나리오 시뮬레이션

행정·인구·예산 데이터를 통합. Reverse What-If로 정책 목표(실업률, 출생률 등)를 위한 정책 변수 역산.

• →NIPA SaaS 지원사업 적합
• →PoC → 본도입 빠른 전환
• →정책 근거 자동 보고서

스마트시티 — 도시 시뮬레이션

IoT 센서·교통·에너지 데이터를 통합 분석. 도시 자원 최적 배분 시뮬레이션. AI 에이전트 백엔드로 확장 가능.

• →도시 운영 KPI 가시화
• →교통·에너지 시나리오 비교
• →향후 에이전트 통합 옵션

금융 — 신용·이상거래 의사결정

신용평가·이상거래 점수에 SHAP 기반 변수별 기여도 자동 첨부. 감독당국 설명 요구 대응 가능.

• →거절 사유 설명 가능 (금감원 대응)
• →이상거래 탐지 정확도 + False Positive 절감
• →내부망 격리 운영

리테일 — 가격·재고 최적화

SKU 단위 가격 탄력성·재고 회전 회귀 분석. Reverse What-If로 매출 목표 달성에 필요한 가격·프로모션 조합 역산.

• →가격 변경 영향 사전 시뮬레이션
• →재고 회전 + 결품률 동시 개선
• →행사 ROI 사전 예측

물류 — 배송·재고 최적화

주문·재고·차량 위치 데이터 통합 분석. 배송 리드타임/비용 목표 역산으로 거점·경로 결정.

• →배송 리드타임 단축
• →운임 비용 절감
• →결품·과재고 동시 감소

에너지 — 수요 예측·계통 안정화

시간 단위 수요·발전·기상 데이터를 통합 회귀. Reverse What-If로 첨두 부하 회피를 위한 가용 자원 조합 산출.

• →피크 부하 사전 회피
• →재생에너지 변동 흡수 시나리오
• →에너지 거래 의사결정 근거 자동 생성

교육 — 학습 성과·중도이탈 예측

학습 활동·평가·환경 데이터로 성취도·이탈 회귀. Reverse What-If로 목표 합격률에 필요한 학습 패턴 역산.

• →중도이탈 조기 신호 탐지
• →합격률 목표 달성 시나리오
• →학부모·학습자 설명 가능한 근거

통신 — 이탈 예측·품질 보장

가입자 사용 로그·콜드롭·요금제 데이터 분석. SHAP 기반 이탈 원인 변수 자동 도출.

• →고위험 가입자 사전 케어
• →망 품질 저하 원인 식별
• →요금제 개편 영향 시뮬레이션

보험 GA — 리드 전환·설계사 이탈 진단

지점 리드 퍼널과 설계사 활동을 온프레미스로 분석. 사후 확정 필드를 누수로 자동 경고해 겉보기 고성능을 걸러냅니다.

• →상담요청 전환 결정 변수 도출
• →설계사 조기 지원 대상 식별
• →13회차 유지·수수료 환수 사전 차단