기업용 생성형 AI · RAG · AI 에이전트 개발 서비스

BAP는 스타트업부터 대기업까지 다양한 규모의 기업을 대상으로 생성형 AI, RAG, AI 에이전트 개발 서비스를 제공합니다. 요건 정의와 유스케이스 선정에서 시작해 약 2~4주 규모의 PoC(개념검증) 구축, 이후 본 개발과 시스템 통합, 운영까지 전 과정을 지원합니다.

모든 프로젝트는 일본과 베트남 거점에 상주하는 PM 및 브릿지 엔지니어(BrSE)가 주도하며, 까다로운 엔터프라이즈 요구사항을 오랜 기간 수행해 온 엔지니어 조직이 실제 구현을 담당합니다. BAP 경영진 상당수가 엔지니어 출신이기 때문에, 기술적 트레이드오프를 이해한 상태에서 고객과 직접 논의하고 주요 의사결정을 신속하게 처리할 수 있습니다.

이러한 딜리버리 모델을 통해 품질과 개발 속도, 비용의 균형을 유지하면서, 첫 실험 단계부터 실제 운영에서 성과가 측정되는 단계까지 함께 진행합니다.

무료 30분 AI Discovery Session을 신청하시거나, sales@bap.jp 로 직접 문의해 주시기 바랍니다.

생성형 AI 프로젝트가 운영 단계까지 가지 못하는 이유

ChatGPT를 시험해 보거나 AI PoC를 구축해 본 기업은 많지만, 실제 업무 프로세스 안에서 AI를 운영하고 있는 기업은 훨씬 적습니다. 문제는 대부분 모델 자체가 아니라 그 주변을 둘러싼 요소에 있습니다.

ROI를 설명할 수 있는 유스케이스가 없습니다

AI의 가능성은 인지하고 있으나 어떤 업무부터 착수해야 할지 판단하지 못하는 경우입니다. 기술이 새롭다는 이유나 데모를 만들기 쉽다는 이유로 유스케이스를 선정하면, PoC는 동작하더라도 다음 투자를 정당화할 만한 가치를 만들어 내지 못합니다.

BAP는 다음 관점에서 유스케이스를 평가합니다.

• 현재 업무량
• 투입되고 있는 시간과 인력
• 데이터 품질
• 시스템 통합 가능성
• 오답이 발생했을 때의 리스크
• 예상되는 재무적·운영적 효과
• PoC 이후의 확장 가능성

PoC는 성공했지만 운영 전환이 어렵습니다

소규모 데이터셋에서 동작하는 데모만으로는 실제 부하 환경에서의 보안, 응답 속도, 정확도, 권한 관리, 모니터링, 오류 처리 수준을 판단할 수 없습니다.

PoC에서 운영 환경으로 전환하려면 다음 과제를 함께 해결해야 합니다.

• 데이터 아키텍처 및 연동 방식
• 사용자 단위 접근 권한
• 정확도 검증
• 모델 사용 비용 추적
• 모델이 확신하지 못할 때의 처리 방식
• 중요 의사결정에 대한 사람의 승인
• 로깅, 모니터링, 장애 대응
• 데이터 및 프롬프트 갱신 프로세스

사내 데이터가 분산되어 있습니다

기업의 지식은 파일 서버, SharePoint, CRM, ERP, 이메일, PDF, 스프레드시트, 자체 개발 업무 시스템 등 여러 곳에 흩어져 있는 경우가 일반적입니다.

데이터 전략이 없으면 AI가 정확하고 최신이며 사용자의 권한에 부합하는 정보를 찾아내기 어렵습니다.

정보 유출에 대한 우려가 있습니다

보안 담당 조직은 AI에 입력한 데이터가 보관되는지, 모델 학습에 사용되는지에 대한 명확한 답을 필요로 합니다.

이 문제는 “AI는 안전하다”는 일반적인 설명이 아니라 아키텍처, 계약, 서비스 설정 수준에서 구체적으로 다루어야 할 사항입니다.

환각(할루시네이션)과 근거 없는 답변

LLM은 그럴듯하게 읽히지만 사실과 다른 답변을 생성할 수 있습니다. 법무, 금융, 제조, 고객 응대 업무에서는 한 건의 오답이 실질적인 손실로 이어집니다.

BAP는 RAG, 출처 인용, 규칙 기반 검증, 신뢰도 임계값(confidence threshold), 사람의 검토를 조합해 이 리스크를 낮춥니다.

AI 인력이 부족합니다

부족한 것은 AI 엔지니어 자체가 아니라, 업무 프로세스와 데이터와 기술을 동시에 이해하는 인력입니다. 이러한 인력이나 조직을 확보하는 데는 대부분의 AI 로드맵이 허용하는 것보다 훨씬 긴 시간이 필요합니다.

내부 조직 구성 비용이 높습니다

완결형 사내 AI 조직을 구성하려면 AI 엔지니어, 데이터 엔지니어, 솔루션 아키텍트, 백엔드 개발자, DevOps, QA, 보안 전문가가 필요하며, 첫 성과가 나오기 전에 이들을 모두 확보하고 유지해야 합니다.

매니지드 오프쇼어 팀을 활용하면 전담 프로젝트 관리 창구를 유지하면서 필요한 역량을 유연하게 확보할 수 있습니다.

기존 시스템과의 통합이 어렵습니다

AI는 기업이 이미 운영 중인 프로세스와 시스템에 연결될 때 비로소 지속적인 가치를 만듭니다. 통합 대상에는 CRM, ERP, DMS, 회계 시스템, 컨택센터, 생산관리 시스템, 레거시 애플리케이션 등이 포함됩니다.

BAP는 업무와 분리된 챗봇을 만드는 것이 아니라, 전체 아키텍처의 한 구성 요소로 AI를 설계합니다.

BAP의 지원 방식

BAP는 기업의 준비 상황에 따라 도입 과정을 네 가지 서비스로 구분합니다.

AI Discovery

현재 업무 프로세스와 데이터, 시스템, 그리고 실제로 해결해야 할 문제를 함께 분석한 뒤, 후보 유스케이스를 비즈니스 가치·실현 가능성·리스크 기준으로 평가합니다.

주요 산출물은 다음과 같습니다.

• 우선순위가 부여된 유스케이스 목록
• 현행 업무 프로세스 도식
• 데이터 요건
• 개략 아키텍처
• 평가 기준
• PoC 계획
• 도입 로드맵

AI PoC

PoC는 다음 항목을 단기간에 확인하려는 기업에 적합합니다.

• 데이터 품질
• RAG 답변 품질
• OCR 및 문서 처리 정확도
• AI 에이전트의 API·도구 호출 능력
• 사용자 경험
• 모델 사용 비용
• 업무 프로세스와의 적합성

기간은 복잡도, 데이터 제공 속도, 통합 요건에 따라 달라지며 통상 2~4주를 예상합니다.

데이터와 범위가 이미 명확한 경우에는 컨설팅 단계에서 조기 데모를 준비해, 본격적인 투자 이전에 접근 방식을 직접 확인하실 수 있습니다.

Production Development

PoC가 평가 기준을 충족하면, 일상 운영을 견딜 수 있는 구성 요소를 갖춘 운영 버전을 개발합니다.

• 사용자 권한 관리
• 데이터 및 시스템 통합
• 보안
• 로깅과 모니터링
• 테스트
• 사람의 승인 절차
• 비용 통제
• 운영 계획
• 갱신 및 개선 프로세스

AI Managed Service

품질은 오픈 시점에 고정되지 않습니다. 데이터가 바뀌고 업무가 바뀌며 모델도 변경되기 때문입니다.

BAP는 다음 업무를 담당할 수 있습니다.

• 출력 품질 모니터링
• 오답 분석
• 지식 베이스 갱신
• 프롬프트 및 검색(retrieval) 개선
• 토큰·인프라 비용 추적
• 모델 버전 관리
• 장애 대응
• API 연동 유지보수
• 정기 운영 리포트

개발 비용을 좌우하는 요소

비용은 어떤 LLM을 선택하는지만으로 결정되지 않습니다. 주요 요소는 다음과 같습니다.

• 유스케이스 범위
• 통합이 필요한 시스템 수
• 데이터의 양과 형식
• 언어 처리 요건
• 요구되는 정확도 수준
• 보안 요건
• 사용자 수
• 클라우드, 프라이빗 클라우드, 온프레미스 여부
• AI 에이전트의 자동화 수준
• 모니터링 및 운영 지원 범위

범위와 데이터가 명확한 소규모 PoC의 경우, 예산은 100만 엔(JPY) 수준부터 시작할 수 있습니다. 정식 견적은 요건과 산출물, 검수 조건을 확정한 뒤 제시해 드립니다.

BAP가 구축하는 AI 솔루션

사내 문서 검색을 위한 엔터프라이즈 RAG

RAG는 답변을 생성하기 전에, 기업이 명시적으로 허용한 문서와 데이터에서 정보를 검색하는 방식입니다.

다음과 같은 데이터 소스와 연동할 수 있습니다.

• PDF 및 Office 문서
• 문서관리시스템(DMS) 및 파일 서버
• SharePoint
• 지식 베이스
• CRM 및 ERP
• 사내 데이터베이스
• 업무 절차서 및 운영 매뉴얼

답변에는 출처와 최종 갱신일, 문서 링크를 함께 표시할 수 있어 사용자가 직접 내용을 검증할 수 있습니다.

임직원 업무를 지원하는 AI 에이전트

AI 에이전트는 질문에 답하는 데 그치지 않고 일련의 작업을 수행합니다.

• 정보 검색
• 데이터 확인
• 리포트 작성
• 승인 요청 발송
• CRM 갱신
• 티켓 생성
• 이메일 발송
• 업무 진행 상태 추적

중요도가 높은 작업에 대해서는 실행 전 사람의 승인을 필수로 설정할 수 있습니다.

고객 지원 에이전트

고객 지원 에이전트는 다음 업무를 지원합니다.

• 자주 묻는 질문 응대
• 주문·계약 정보 조회
• 문의 분류
• 상담 이력 요약
• 상담원용 답변 초안 제시
• 복잡한 건의 상위 이관
• 티켓 생성 및 CRM 갱신

반복 업무량을 줄이면서, 판단과 공감이 필요한 상황에서는 담당자의 역할을 그대로 유지하는 것을 목표로 합니다.

지능형 문서 처리(IDP)

OCR과 LLM, 비즈니스 규칙을 결합해 다음 문서를 처리합니다.

• 계약서
• 청구서
• KYC 서류
• 각종 신청 양식
• 보고서
• 법무 문서
• 기술 문서

데이터를 추출하고 규칙과 대조하며, 누락 항목을 표시하고 예외 건은 담당자에게 전달합니다.

CRM·ERP·기간계 시스템과 통합되는 AI

사용자에게 새로운 도구로 이동할 것을 요구하는 대신, 이미 사용 중인 시스템 안에 AI를 배치할 수 있습니다.

대표적인 적용 사례는 다음과 같습니다.

• CRM 내 고객 정보 요약
• ERP 데이터 기반 리포트 생성
• 사내 규정 조회 지원
• 거래 데이터 검증
• 티켓 자동 생성
• 다음 액션 제안
• 문서 및 거래 분석 지원

AI 에이전트를 활용한 업무 자동화

에이전트는 여러 시스템을 연계해 다단계 프로세스를 자동화합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

1. 이메일로 문서를 수신합니다
2. 데이터를 추출합니다
3. 정보를 검증합니다
4. 사내 규정과 대조합니다
5. 기준 시스템을 갱신합니다
6. 승인 요청을 발송합니다
7. 리포트를 저장하고 결과를 통지합니다

AIOps와 시스템 모니터링

AIOps는 로그와 이벤트, 구성 변경 이력을 AI로 분석해 다음을 목표로 합니다.

• 이상 징후 탐지
• 리스크 예측
• 장애 우선순위 판단
• 근본 원인 분석 지원
• 복구 방안 제안 또는 자동 실행
• 장애 처리 시간 단축

소프트웨어 개발·테스트를 지원하는 AI

AI는 개발 조직의 다음 작업을 지원할 수 있습니다.

• 요구사항 분석
• 사양서 작성
• 테스트 케이스 생성
• 코드 리뷰 보조
• 결함 요약
• 로그 분석
• 기술 문서 작성
• 레거시 시스템 마이그레이션 지원

AI의 역할은 어디까지나 보조이며, 소스 코드와 테스트 결과는 운영 반영 전에 엔지니어가 반드시 확인합니다.

BAP의 AI 도입 프로세스

1단계: 과제와 데이터 파악

다음 항목을 명확히 합니다.

• 해결해야 할 과제
• 실제 사용자
• 현행 업무 프로세스
• 보유 데이터
• 통합이 필요한 시스템
• 업무상 리스크
• 재무·운영 목표

2단계: 유스케이스 선정

후보 유스케이스는 네 가지 기준으로 평가합니다.

• 비즈니스 가치
• 기술적 실현 가능성
• 데이터 확보 가능성
• 리스크 수준

BAP는 단기간에 검증 가능하고 PoC 이후 발전 경로가 분명한 유스케이스를 우선합니다.

3단계: 아키텍처와 평가 기준 합의

개발 착수 전에 양측이 다음 사항에 합의합니다.

• 사용할 LLM
• 데이터 아키텍처
• 통합 방식
• 권한 설계
• 정확도 목표
• 응답 속도
• 예상 운영 비용
• 사람에게 이관해야 하는 경우
• PoC 검수 조건

4단계: PoC 구축

통제된 범위 안에서 검증 버전을 구축하며, 프로젝트 종료 시점이 아니라 초기 단계부터 고객이 평가에 참여합니다.

데이터와 초기 요건이 충분히 명확한 경우에는 조기 데모를 준비해 양측이 함께 접근 방식을 점검합니다.

5단계: 본 개발 및 통합

PoC는 사전에 합의한 조건을 충족한 경우에만 운영 단계로 전환합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 정확도가 합의된 임계값을 상회할 것
• 핵심 유스케이스에 대한 테스트가 완료되었을 것
• 데이터의 출처와 사용 권한이 명확할 것
• 권한 설계가 완료되었을 것
• 보안 리스크 평가가 완료되었을 것
• 운영 비용이 수용 가능한 수준일 것
• 오류 처리 방안이 정의되어 있을 것
• 승인과 운영의 책임자가 지정되어 있을 것

6단계: 모니터링, 평가, 개선

오픈 이후에도 다음 지표를 지속적으로 확인합니다.

• 답변 품질
• 작업 완료율
• 사람에게 이관된 비율
• 사용자 피드백
• 모델 및 인프라 비용
• 연동 구간 오류
• 데이터와 업무 규칙의 변화

도입 사례: AI 계약서 자동 검토 플랫폼

배경

고객사는 AI로 계약서 리스크를 분석하고 변호사의 의사결정에 필요한 정보를 제공하는 플랫폼 구축을 계획하고 있었습니다. 내부 개발 인력이 제한적이고 오프쇼어 경험이 없었기 때문에, 소규모로 시작해 진행 상황에 따라 확장할 수 있는 팀이 필요했습니다.

BAP의 대응

5명 규모의 시범 팀으로 시작해 다음 기능을 개발했습니다.

• 계약서 자동 검토
• 잠재 리스크 탐지
• 적합한 조항 제안
• 기업 정책에 맞춘 규칙 커스터마이징

투입 규모와 기간

프로젝트는 월 최대 25명 규모까지 확대되었습니다.

• 프로젝트 매니저 1명
• 브릿지 엔지니어 2명
• 테크 리드 1명
• 개발자 16명
• 테스터 5명

프로젝트는 1년 이상 지속되고 있으며 현재도 확대 중입니다.

성과

시스템은 안정 운영 단계에 도달했습니다. 오프쇼어 팀이 5명에서 25명으로 확대되는 동안, 고객사는 내부 기술 인력을 다른 전략 과제에 투입할 수 있었습니다.

AI 계약서 검토 사례 보기

도입 사례: AI를 활용한 KYC 프로세스 가속화

배경

한 금융 서비스 기업은 정확도와 컴플라이언스 요건을 유지하면서 KYC 프로세스의 서류 확인을 자동화해야 했습니다.

BAP의 대응

다음 기술을 결합한 파이프라인을 구축했습니다.

• OCR
• LLM
• Azure AI Document Intelligence
• FastDoc
• GPT

기간과 성과

PoC는 약 2~3주에 걸쳐 진행했습니다. BAP가 공개한 수치에 따르면 확인 작업 시간이 60% 단축되었습니다.

AI KYC 사례 보기

고객사가 BAP를 선택하는 이유

수행 실적

BAP는 100개 이상의 고객사를 대상으로 220건 이상의 프로젝트를 완료했습니다. BAP 프로젝트 실적 보기

500명 이상의 엔지니어

소규모 PoC부터 장기 전담 조직까지 대응할 수 있는 인력을 보유하고 있으며, 성과가 확인되는 단계에 맞춰 인원을 확대할 수 있습니다.

요구 수준이 높은 시장에서 축적한 경험

BAP 수행 실적의 상당 부분은 일본 엔터프라이즈 고객사를 대상으로 합니다. 품질과 문서화, 프로세스 준수에 대한 기준이 엄격한 시장에서 형성된 업무 방식이 모든 프로젝트에 그대로 적용됩니다.

고객 접점 관리와 오프쇼어 개발의 결합

커뮤니케이션과 프로젝트 관리는 고객과 가까운 위치에서, 개발 역량은 베트남에서 담당합니다. 이 구조를 통해 비용을 높이지 않으면서 대응 속도를 유지합니다.

엔지니어 출신 경영진

BAP 관리자 다수가 엔지니어 출신이므로, 요건 협의와 기술적 의사결정이 훨씬 직접적으로 이루어집니다.

ISO 9001 및 ISO 27001

취득한 ISO 표준에 기반한 품질경영 및 정보보안경영 체계를 운영하고 있습니다.

세 가지 협업 모델

• 오프쇼어: 전담 PM·브릿지 엔지니어와 베트남 개발 조직
• 하이브리드: 현지 접점 인력과 오프쇼어 팀의 협업
• 온사이트: 고객사 사무실 또는 인근에서 프로젝트 팀이 상주

보안과 AI 거버넌스

당사 데이터가 모델 학습에 사용됩니까?

BAP는 프로젝트별 요건과 모델 제공사의 정책에 따라 데이터 처리 방식을 설계합니다. 고객사 데이터를 합의된 범위를 넘어 학습 목적으로 사용하지 않습니다.

개발 착수 전에 다음 사항을 합의합니다.

• 처리 가능한 데이터의 종류
• 저장 리전
• 보관 기간
• 해당 API 또는 모델의 정책
• 데이터 사용 권한
• 데이터 삭제 조건

접근 권한은 어떻게 관리합니까?

시스템에 따라 다음을 적용할 수 있습니다.

• 역할 기반 접근 제어(RBAC)
• 싱글 사인온(SSO)
• 다중 인증(MFA)
• 부서별·문서별 권한 설정
• 전송 구간 및 저장 데이터 암호화
• 감사 로그
• 개발·스테이징·운영 환경 분리
• 최소 권한 원칙

구체적인 설계는 고객사의 보안 요건을 평가한 뒤 확정합니다.

프롬프트와 사용자 데이터는 저장됩니까?

프롬프트 보관 여부는 모니터링 목적과 감사 요건, 프로젝트의 데이터 정책에 따라 달라집니다.

다음과 같이 구성할 수 있습니다.

• 민감 정보 미보관
• 개인정보 마스킹 또는 제거
• 메타데이터만 기록
• 보관 기간 제한
• 로그 접근 권한 통제
• 일정에 따른 자동 삭제
• 고객사가 통제하는 환경 내 저장

환각 현상은 어떻게 줄입니까?

BAP는 여러 통제를 계층적으로 적용합니다.

• 승인된 출처로 한정한 RAG
• 출처 인용 의무화
• 답변 범위 제한
• 비즈니스 규칙 적용
• 형식 및 사실 검증
• 신뢰도 임계값 설정
• 근거가 부족한 경우 답변 거부
• 사람의 검토
• 실제 업무 기반 평가 질문 세트
• 오답 추적 및 분석

환각을 완전히 제거하는 방법은 존재하지 않습니다. 따라서 시스템은 해당 업무의 리스크 수준에 맞추어 설계되어야 합니다.

사람이 승인하는 절차를 넣을 수 있습니까?

가능합니다. 중요한 단계에는 human-in-the-loop 구조를 설계할 수 있습니다.

AI가 제안을 준비하고, 다음 작업을 실행하기 전에는 사람이 승인합니다.

• 외부로 정보를 발송하는 경우
• 거래를 실행하는 경우
• 중요 데이터를 변경하는 경우
• 법무·재무 판단을 내리는 경우
• 데이터를 삭제하거나 갱신하는 경우
• 리스크가 큰 작업을 수행하는 경우

출력 품질은 어떻게 검증합니까?

실제 업무 시나리오를 기반으로 고객사와 함께 평가용 데이터셋을 구성하고 다음을 측정합니다.

• 정확도
• 관련성
• 완결성
• 근거 충실도
• 출처 인용의 정확성
• 적절한 답변 거부 비율
• 작업 완료율
• 응답 속도
• 작업당 비용

오류 사례는 분석 후 데이터, 검색 방식, 프롬프트, 비즈니스 규칙, 모델 선택에 반영합니다.

클라우드와 프라이빗 환경 중 어디에서 운영합니까?

클라우드, 프라이빗 클라우드, 고객사 관리 환경, 하이브리드 구성 모두 설계 가능하며 다음을 기준으로 판단합니다.

• 데이터 민감도
• 기존 시스템
• 컴플라이언스 요건
• 운영 역량
• 예산
• 선택한 LLM

소스 코드와 데이터의 소유권은 어떻게 됩니까?

소스 코드와 데이터, 문서, 커스텀 구성 요소의 권리는 계약으로 정합니다.

원칙은 다음과 같습니다.

• 고객사 데이터에 대한 권리는 고객사에 귀속됩니다
• BAP는 계약 범위를 벗어나 데이터를 사용하지 않습니다
• 개별 개발한 소스 코드의 권리는 명시적으로 합의합니다
• 오픈소스 라이브러리와 서드파티 서비스는 각 라이선스를 따릅니다
• BAP의 기존 컴포넌트나 프레임워크를 사용하는 경우 별도로 명시합니다

자주 묻는 질문

AI 에이전트 개발 비용은 어느 정도입니까?

범위와 데이터가 명확한 소규모 PoC는 100만 엔(JPY) 수준부터 시작할 수 있습니다. 최종 금액은 유스케이스와 연동 범위, 데이터, 보안 요건, 검수 조건에 따라 결정됩니다.

PoC 기간은 얼마나 걸립니까?

일반적으로 2~4주입니다. 데이터가 아직 준비되지 않았거나 여러 시스템과의 통합이 필요한 경우에는 추가 기간이 필요할 수 있습니다.

어떤 언어의 문서를 처리할 수 있습니까?

한국어, 일본어, 영어, 베트남어 문서를 활용한 솔루션을 구축할 수 있습니다. 실제 품질은 PoC 단계에서 고객사의 대표 데이터셋으로 검증하는 것을 권장합니다.

어떤 LLM을 지원합니까?

프로젝트 요건에 적합한 상용 모델 또는 오픈소스 모델을 사용합니다. 선정 기준은 정확도, 보안, 비용, 속도, 지원 언어, 배포 환경입니다.

모든 유스케이스에 동일한 모델을 전제하지 않습니다.

레거시 시스템과도 연동할 수 있습니까?

API나 데이터베이스 등 데이터 연계 수단이 있다면 가능합니다. API가 없는 레거시 시스템의 경우 연동 레이어 구축, 데이터 동기화, 단계적 현대화 방안을 검토합니다.

기밀 데이터는 어떻게 보호합니까?

개발 이전에 데이터 흐름, 권한 설계, 암호화, 로깅, 보관 기간, 배포 환경, 모델 제공사 정책을 정리합니다. 합의된 방침은 설계 문서와 계약서에 명시합니다.

PoC가 성공하면 다음 단계는 무엇입니까?

사전에 합의한 기준으로 PoC를 평가합니다. 기준을 충족하면 아키텍처, 통합 범위, 보안, 테스트, 운영, 인력, 비용, 일정을 포함한 본 개발 계획을 수립합니다.

오픈 이후 운영도 지원합니까?

지원합니다. 모니터링, 연동 구간 유지보수, 지식 베이스 갱신, 품질 평가, 비용 최적화, 지속적 개선을 담당할 수 있습니다.

프로젝트 팀은 어떻게 구성됩니까?

규모에 따라 다음과 같이 구성합니다.

• 프로젝트 매니저
• 브릿지 엔지니어
• AI/ML 엔지니어
• 데이터 엔지니어
• 백엔드·프론트엔드 개발자
• 클라우드/DevOps 엔지니어
• QA 엔지니어
• 보안 전문가
• UI/UX 디자이너

적은 예산으로 시작할 수 있습니까?

가능하며, 그렇게 시작하시기를 권장합니다. 범위가 명확하고 데이터가 준비되어 있으며 측정 기준이 구체적인 유스케이스 하나로 착수한 뒤, 실현 가능성이 확인되면 단계적으로 확대하는 방식입니다.

무료 30분 AI Discovery Session 신청

세션에서는 다음 내용을 함께 정리합니다.

• 해결해야 할 과제 명확화
• 유력한 유스케이스 도출
• 필요한 데이터 검토
• 통합 가능성 확인
• 리스크 식별
• PoC 범위 제안
• 평가 기준 합의
• 범위와 데이터가 허용하는 경우 조기 데모 준비

문의: sales@bap.jp