전략에서 Agent 운영까지,
AI 전환의 처음과 끝을 함께합니다
AI를 도입했지만 성과가 보이지 않으셨나요? 에스코어는 AX 전략 수립부터 AI Agent 구축, 대규모 운영을 위한 플랫폼까지 — 컨설팅과 개발이 하나의 팀으로 움직여 실행 가능한 AI 전환을 완성합니다.
AI를 ‘도입’하는 것과, AI로 ‘성과’를 내는 것은 다릅니다
지금 필요한 것은, ‘실행 가능한’ AI Service입니다
AI는 생성형을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 에이전틱(Agentic) AI로 진화하고 있으며, 전 산업의 AI 전환(AX) 경쟁이 빠르게 가속되고 있습니다. 동시에 2026년 1월 시행된 AI 기본법과 글로벌 AI 규제 강화로 고영향·생성형 AI에 대한 안전성·투명성 의무가 커졌고, 개인정보·데이터 보호와 망분리 등 보안 요구도 높아졌습니다. 이런 흐름 속에서 AI를 ‘도입’하는 것만으로는 성과가 나지 않습니다. 실패하지 않으려면 전략·거버넌스·데이터·인프라를 아우르는 실행 가능한 AX가 필요합니다. 에스코어 AI Service는 AX 컨설팅·AI Agent 구축·AI Agent 플랫폼을 하나로 연결해, 신뢰할 수 있는 AI 전환을 실제 업무 성과로 완성합니다.
AX 컨설팅
AI 전환의 전략 수립부터 거버넌스, Agent 구축 지원까지 — 실행을 책임지는 End-to-End 컨설팅
에스코어는 AX(AI Transformation) 전략 수립부터 거버넌스·운영모델 설계, Vertical Agent 구축 지원까지 이어지는 컨설팅을 제공합니다. 컨설팅 조직(도메인 지식)과 개발 조직(구축 역량)이 하나의 팀으로 움직여, 전략이 실제 성과로 연결되도록 합니다.
현장 직면 문제
AI PoC는 여러 번 했는데, 왜 전사 확산이 안 될까요?
전사 조율 없는 사업부별 PoC는 중복 투자와 '성과 보여주기'로 끝나기 쉽습니다. 에스코어는 진단 → 전략 → 실행지원의 3단계로 비즈니스 임팩트 기준의 KPI를 먼저 정의하고, 조직 역량과 운영모델까지 함께 설계해 확산 가능한 구조를 만듭니다.
AI가 '업무 수행 주체'가 되는데, 기존 IT 통제로 관리가 될까요?
AI가 업무 보조를 넘어 수행 주체로 확대되면 기존 IT 중심 통제로는 책임범위(R&R)·승인체계·리스크를 감당하기 어렵습니다. 에스코어는 산업·업무 특성에 맞는 AI 거버넌스와 운영모델을 함께 설계하고, 변화관리까지 지원해 안전한 확산을 돕습니다.
전사 AX 전략
전사 AX 비전 및 전략, 거버넌스 수립
Use Case 개발
효용성 높은 핵심 과제 발굴
업무 PI
AI Agent 도입 전제, 업무 재설계 (산업/업무 특성 반영)
시나리오 상세
사용자 접점 중심의 시나리오 상세화 (업무 맥락 상세)
아키텍처 설계
기술/보안 감안 아키텍처 최적화
Agent 구축
즉각 활용 가능한 AI Agent 구축
AX 전략 및 거버넌스 수립
에스코어는 전사 AI 전환의 방향을 설정하고, AI가 '업무 수행 주체'로 확대되는 환경에서도 안전하게 통제할 수 있는 거버넌스·운영모델을 수립합니다.
PoC는 했지만 전사 확산·성과로 이어지지 못한 조직, AI 도입 우선순위와 투자 기준이 필요한 경영진
- 전사 AX 성숙도 진단(데이터·인프라·역량·조직)과 개선 로드맵 수립
- 재무효과 기준 AX 과제 포트폴리오 설계 및 투자 우선순위 결정
- 산업·업무 특성 기반 AI 거버넌스 정책·승인체계 수립
- AI 중심 업무구조·운영모델(TMO/TPMO) 재설계 및 R&R 재정립
- AI 위험관리(정확성·편향성·보안·윤리) 체계 및 변화관리 프로그램 설계
중복 투자를 방지하고, 비즈니스 임팩트 기준의 일관된 AX 추진 기반을 확보합니다.
Use Case 개발
에스코어는 산업별 밸류체인에 기반해 성과와 직결되는 AI Use Case를 발굴하고, MVP·PoC로 빠르게 검증합니다.
"우리 업무 어디에 AI를 써야 할지" 막막한 조직, 성과가 불분명한 과제로 시간을 허비한 경험이 있는 조직
- 산업별 AI Use Case Pool·표준 템플릿 기반 후보 발굴
- 현업 워크숍을 통한 Pain Point·기대효과 정의
- 재무효과·실현 가능성 기준 우선순위화
- MVP/PoC 설계 및 빠른 검증, 성공 기반 확산 시나리오 수립
실질 성과 중심으로 과제를 선별하고, 빠른 검증으로 착수 리스크를 줄입니다.
AI 기반 업무 PI
에스코어가 16년 이상 축적한 표준 PI·기준정보 방법론에 AI 적용을 반영해, AI가 실제로 작동하는 업무 구조로 재설계합니다.
프로세스는 그대로 둔 채 기술만 도입해 기대한 성과가 나지 않는 조직
- 현행 업무 프로세스 분석 및 AI 적용 영역 식별
- AI 적용을 고려한 To-Be 프로세스 설계
- 업무 수행에 필요한 기준정보(데이터) 정비
- AI 자동화를 위한 업무 표준화·룰 정의
AI가 실제 성과를 내는 업무 구조를 확보하고 자동화 범위를 넓힙니다.
AI 적용 업무 시나리오 설계
AI가 바꾸는 일하는 방식을 반영해, 에스코어는 실제 현업이 사용하는 업무 단위(Work Unit)와 사용자 경험(UX)을 상세 설계합니다.
상위 프로세스만 보고 Agent를 설계해 현장 채택률이 낮았던 조직
- 업무 상세 분석 기반 Work Unit 정의
- AI 변화를 반영한 To-Be 업무 시나리오 상세화
- Agent 사용자 경험(UX)·인터랙션 설계
- 현업 검증을 통한 시나리오 정교화
현업 맥락이 반영되어 실제로 쓰이는 Agent를 설계합니다.
AI 아키텍처 설계
에스코어는 보안 규제와 확장성을 함께 고려해, 온프레미스 인프라 설계부터 기술·보안 최적화, 자율성 수준별 통제를 위한 거버넌스 설계, 고객 상황에 맞는 표준 아키텍처 적용까지 전 영역에 걸쳐 AI 아키텍처를 설계합니다.
경직된 아키텍처·온프레미스 제약으로 AI 확장이 막힌 조직
- 고객 상황에 맞는 3Tier(AI Assistant / Simple Agent / Advanced Autonomous Agent)별 표준 아키텍처 적용
- 온프레미스 LLM·데이터·Agent 통합 구조 설계
- 보안·거버넌스 요구사항(망분리·접근제어·감사)을 반영한 아키텍처 최적화
- 구축 로드맵 및 기술 스택 선정
보안 규제를 충족하면서 확장 가능한 AI 인프라 기반을 확보합니다.
전사 조율 없는 사업부별 PoC는 중복 투자와 '성과 보여주기'로 끝나기 쉽습니다. 에스코어는 진단–전략–실행 3단계로 비즈니스 임팩트 기준의 KPI를 먼저 정의하고, 조직 역량과 운영모델까지 함께 설계해 확산 가능한 구조를 만듭니다.
가능합니다. 에스코어는 On-Premise 환경에서 다수의 LLM을 직접 구축·운영한 경험을 보유하고 있으며, HW 사이징부터 접근제어·감사로그 등 보안 거버넌스까지 All-in-One으로 지원합니다.
아닙니다. 에스코어는 컨설팅 조직(도메인 지식)과 소프트웨어·오픈소스 조직(개발 역량)이 하나의 팀으로 움직여 전략 수립부터 Agent 구축·운영까지 한 파트너가 책임집니다. 사업자 교체로 인한 책임 공백이 없습니다.
AI Agent 구축
국내 보안 환경에 맞춘 On-Premise AI Agent로, 업무와 SW개발을 자동화하는 서비스
에스코어는 국내 보안 요구에 맞춘 On-Premise 환경에서 업무 특화 Agent와 SDLC Agent를 구축합니다. 도입 컨설팅부터 Agent 구축, 성과 대시보드, 운영 이관까지 풀사이클로 지원하며, 성과를 '감'이 아닌 데이터로 증명합니다.
현장 직면 문제
보안 때문에 클라우드 AI를 못 쓰는데, 방법이 있나요?
에스코어의 AI Agent는 On-Premise(사내 구축형)를 기본으로 설계되어 민감 데이터가 외부로 전송되지 않습니다. 금융·방산·공공·제조 등 보안이 중요한 산업을 위한 접근 제어·감사 로깅·데이터 보호 거버넌스를 함께 제공합니다.
AI 도입 성과를 경영진에게 어떻게 증명하죠?
에스코어는 개발 속도·품질 등 자체 지표와 대시보드로 AI 도입 전후 성과를 수치화합니다. 감이 아닌 데이터로 투자 효과를 확인하고, 필요한 기능만 선택적으로 도입해 단계적으로 확산할 수 있습니다.
분석/설계
요구사항 분석 및 표준화, 개발 표준 수립, 아키텍처·UI·API·DB 설계
개발
코드 에이전트(코드 생성·정적 분석·보안 패치·결함 수정·리팩토링)
테스트/품질
단위·통합·비기능 테스트 자동 생성 및 수행
배포/운영
CI/CD 파이프라인·인프라 구성 자동화, 이슈 대응
모니터링
이상탐지·AI 지표 모니터링(Latency, 도구 정확도, hallucination, 토큰 사용량 등)
업무 특화 Agent 구축
에스코어는 상담·문서처리·영업지원 등 특정 업무 도메인에 특화된 AI Agent를 On-Premise로 설계·구축합니다.
반복적인 상담·문서·조회 업무를 자동화하고 싶은 조직, 사내에 흩어진 지식 활용을 높이고 싶은 조직
- 업무 도메인 분석 및 Agent 적용 영역 정의
- 사내 지식·데이터 연계(RAG·지식 검색) 설계
- Agent 구축 및 정확도·성능 검증
- On-Premise 구축과 운영 이관·내재화 지원
반복 업무를 자동화하고 정보 탐색·응대 시간을 단축합니다.
SDLC Agent 구축
단순한 코드 생성을 넘어, 요구사항 분석부터 배포·운영에 이르는 전 개발 공정을 엄격한 규제 컴플라이언스와 폐쇄망 인프라 안에서 통제하고 완결하는 차세대 개발 생태계를 구축합니다.
보안상 클라우드 AI를 쓰기 어려운 금융·방산·공공·제조 개발 조직, 개발 생산성을 데이터로 증명해야 하는 조직
- 안전한 폐쇄망 및 온프레미스 환경 구축 (금융망 분리 규제 준수, 독립 sLLM 및 사내 Private 도구 연동, 금융 보안 코딩 룰 사전 주입)
- 책임성 기반 HITL(Human-in-the-Loop) 통제 (핵심 아키텍처 승인 게이트웨이 적용, 사람 승인 없는 배포 차단, 위변조 불가 감사 로그 및 승인자 이력 투명화)
- End-to-End 추적성 확보 (요구사항-설계-코드-테스트 간 양방향 매핑, AI 추론 근거 및 프롬프트 전 기간 암호화 보존)
- 일관성 있는 표준화 및 지식 자산화 (사내 표준 아키텍처 및 코딩 컨벤션 주입, 설계 패턴 표준 규칙)
- 전 주기 맥락 기반 멀티 에이전트 연계 (프로젝트 관리·기획·설계·개발·품질·보안 등 역할별 전문 에이전트의 맥락 기반 협업)
엄격한 사람 개입(HITL) 통제 체계와 100% 추적성을 통해 개발 리스크와 보안 취약점을 선제적으로 차단하며, 프로젝트 산출물을 기업의 영구적인 지식 자산으로 전환합니다.
에스코어의 SW개발 AI Agent는 On-Premise(사내 구축형)를 기본으로 설계되어 민감 데이터가 외부로 전송되지 않습니다. 금융·방산·공공·제조 등 보안이 중요한 산업을 위한 접근 제어, 감사 로깅, 데이터 보호 거버넌스를 함께 제공합니다.
기존 코드를 분석해 아키텍처 다이어그램, 요구사항 정의서, API 명세서 등 설계 산출물을 자동으로 생성해드립니다. 이를 통해 문서–코드 불일치를 해소하고, 레거시 코드를 기술부채가 아닌 자산으로 전환하며 신규 개발자 온보딩도 빨라집니다.
아닙니다. 조직 진단과 AI 전략 설계를 거쳐 필요한 기능만 선택적으로 도입하고, PoC로 성과를 확인한 뒤 단계적으로 확산합니다. 도입 성과는 자체 지표와 대시보드로 수치화하여 투자 효과를 명확히 보여드립니다.
AI Agent 플랫폼
거버넌스부터 실질적 KPI 달성까지, 실패하지 않는 엔터프라이즈 AI Agent 플랫폼
에스코어는 기업이 신뢰·비용·운영 리스크를 철저히 통제하며 AI Agent를 기획·구축하고 대규모 운영(AgentOps)까지 수행하는 플랫폼을 제공합니다. 설계 초기부터 'Governance-First' 원칙을 내장할 뿐만 아니라, 에이전트 구축 이후에도 핵심 비즈니스 성과 지표(KPI)와 지속적으로 연계되어 실질적인 비즈니스 임팩트를 창출하도록 설계합니다.
현장 직면 문제
AI Agent 프로젝트가 자주 실패한다는데, 무엇이 다른가요?
에이전트 프로젝트 실패의 주요 원인은 거버넌스 부재, 비용 통제 실패, 불명확한 비즈니스 가치입니다. 에스코어는 설계 초기부터 거버넌스를 내장하는 Governance-First 원칙과 KPI를 Agent 평가 기준으로 직결시키는 E2E 방법론, 4S(Safety·Security·Sight·Score) 신뢰 보증 체계로 이 리스크를 구조적으로 차단합니다.
망분리 때문에 외부 LLM을 쓰기 어렵습니다. 방법이 있나요?
에스코어는 온프레미스 환경에서도 외부 모델 못지않은 최고 성능의 자체 LLM 구축과 운영 서비스를 제공합니다. 강력한 데이터 보안은 물론, 토큰당 과금되는 외부 클라우드 LLM 대비 획기적인 수준으로 경제적인 TCO(총소유비용)를 보장합니다. 최상의 업무 성능이 검증된 온프레미스 서빙을 기본으로, 필요시 안전한 하이브리드 환경으로 확장하는 아키텍처 설계까지 통합 지원합니다.
AgentOps 허브
- 통합 레지스트리
- 배포 통제 및 수명주기 관리
- 실시간 상태 감시
권한 · 접근 통제
- 회사 · 부서 · 팀 · 개인
- Agent · 도구 · 데이터
- RBAC · ABAC 정책
4S 신뢰 체계
Safety · Security · Sight · Score- 가드레일 · 감사 · 평가
- 운영 안정성 및 품질 검증
- 정책 준수 및 리스크 관리
- 지속적 측정 및 개선
Agent 플랫폼 구축
에스코어는 설계·구축부터 운영·이관까지의 전 단계에서 고객이 직면한 핵심 난제를 해소하며, 신뢰·비용·운영 리스크가 철저히 통제되는 엔터프라이즈 AI Agent 플랫폼을 구축합니다.
불명확한 비즈니스 가치나 거버넌스 부재로 AX 확산이 두려운 조직, 망분리 제약·비용 통제 실패·플랫폼 종속성 리스크 없이 대규모 에이전트 운영과 기술 내재화를 원하는 조직
- 비즈니스 가치 및 거버넌스 정의 (Define): 비즈니스 가치 창출 진단 및 설계 단계부터 완벽한 통제 체계를 반영하는 'Governance-First' 기반 로드맵 수립
- 원칙과 가치를 반영한 설계 (Design): 망분리 제약을 넘는 하이브리드(Hybrid) 아키텍처 구현 및 락인(Lock-in) 리스크를 차단하는 플랫폼 독립성 확보
- 신뢰할 수 있는 에이전트 개발 (Build): 4S(Safety, Security, Sight, Score) 신뢰 보증 체계를 적용한 안전한 에이전트 환경 구축
- 거버넌스 체계 기반 지속 관리 (Run): AgentOps 허브를 통한 수천 개의 에이전트 통합 모니터링과 비용 가시화·라우팅 기반의 AI 비용 통제
- 자체 운용 환경 확보 및 역량 내재화 (Own): 셀프 구축 운영 환경 제공 및 내재화 프로그램을 통해 솔루션을 온전한 고객의 기술 자산으로 전환
통제 가능한 대규모 Agent 운영 체계를 갖추고, 프로젝트 실패 리스크를 최소화합니다.
On-Premise 기반 고효율·하이브리드 LLM 인프라 구축
외부 LLM 사용 시 발생하는 과금 폭발 리스크를 차단하는 '강력한 온프레미스 LLM' 구축을 기본으로 합니다. 비즈니스 요구에 따라 외부 클라우드 LLM과 안전하게 연계하여 비용과 성능의 최적 균형을 달성하는 확장형 하이브리드 인프라를 제공합니다.
사용량에 비례하는 외부 클라우드 LLM의 막대한 과금(비용 폭발)이 부담스러운 조직, 강력한 보안(망분리)을 위해 자체 온프레미스 환경이 필수적이면서 유연한 하이브리드 확장성까지 미리 대비하고 싶은 조직
- 고성능 온프레미스 LLM 기본 구축 (Air-gapped 환경 배포, OpenAI 호환 API, Model Registry, Kubernetes 기반 운영)
- 비용·성능 최적화 지능형 모델 라우팅 (단순 질의는 내부 sLLM 처리, 고난도 질의만 외부 LLM 자동 할당, 토큰 비용 최소화)
- 안전한 하이브리드 연계 및 확장 설계 (보안 게이트웨이 구축, 원본 데이터 비전송)
- 무중단 운영 및 비용 임계치 제어 (클라우드 장애 및 비용 예산 초과 시 온프레미스 sLLM으로 자동 전환, 시스템 이중화)
외부 LLM 의존도를 낮춰 토큰 과금 폭발을 원천 차단하고, 온프레미스의 완벽한 보안과 하이브리드의 유연성을 결합하여 비용과 성능이 최적화된 엔터프라이즈 AI 인프라를 확보합니다.
에이전트 프로젝트 실패의 주요 원인은 거버넌스 부재, 비용 통제 실패, 불명확한 비즈니스 가치입니다. 에스코어는 설계 초기부터 거버넌스를 내장하는 Governance-First 원칙과, KPI를 Agent 평가 기준으로 직결시키는 E2E 방법론, 4S 신뢰 보증 체계로 이 리스크를 구조적으로 차단합니다.
일반 유사도 검색 기반 RAG는 정형 데이터의 복잡한 조인·관계·암묵적 도메인 지식을 이해하지 못해 환각이 발생하기 쉽습니다. 에스코어의 AI Ready Data 플랫폼은 Vector RAG와 Graph RAG를 결합하고, 상황에 맞는 Text2SQL 방식을 지능적으로 활용해 정형 데이터 질의 정확도를 높입니다.
에스코어는 OpenAI 호환 API, ANSI SQL, MCP, Kubernetes/Helm 등 오픈 표준을 채택해 벤더 종속(Lock-in)을 원천 차단합니다. 모델 교체 시에도 코드 변경을 최소화하며 유연하게 대응할 수 있습니다.
AI Ready 데이터 플랫폼
흩어진 데이터를 AI가 바로 쓰는 자산으로 — 자연어로 묻고, AI가 답하는 데이터 환경
AI 전환(AX)이 진행될수록 기업이 다뤄야 할 데이터의 종류와 양은 급격히 늘고, 수집·적재·전처리에 드는 데이터 엔지니어링 비용도 함께 커집니다. 에스코어의 AI Ready 데이터 플랫폼은 정형·비정형 데이터를 통합·정비해 AI가 즉시 활용할 수 있는 상태(AI Ready)로 만들고, 현업이 SQL이나 테이블 구조를 몰라도 자연어 질의(Text2SQL)만으로 데이터를 조회·분석할 수 있게 합니다. “데이터 엔지니어링은 에스코어가, 데이터 활용은 고객이” — 고객이 데이터 활용과 서비스 경쟁력 강화에 집중하도록 지원합니다.
현장 직면 문제
AI·RAG를 도입했는데, 왜 우리 데이터에서는 제대로 답을 못 할까요?
생성형 AI의 성능은 결국 데이터의 준비 상태에 좌우됩니다. 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있고 정형·비정형이 섞여 있으며 품질·메타데이터가 정비되지 않으면, 아무리 좋은 모델도 정확한 답을 만들지 못합니다. 에스코어는 데이터 패브릭·레이크하우스·데이터 카탈로그로 데이터를 통합·정비하고, RAG·데이터 에이전트가 신뢰할 수 있도록 AI Ready 상태로 만듭니다.
현업 담당자가 SQL·테이블 구조를 몰라도 데이터를 직접 볼 수 있나요?
네. 자연어 질의(Text2SQL)로 “지난 분기 지역별 매출 상위 10개 품목”처럼 일상 언어로 물으면, 데이터 에이전트가 카탈로그와 스키마를 이해해 정확한 조회·분석 결과를 돌려줍니다. 데이터 접근의 병목이 사라져 현업이 스스로 인사이트를 얻을 수 있습니다.
AI Ready 데이터 플랫폼, 무엇이 다른가
자연어로 데이터에 접근
SQL·테이블 지식 없이 자연어 질의(Text2SQL)만으로 조회·분석. 데이터 활용의 문턱을 없애 현업 스스로 인사이트를 얻습니다.
정형·비정형 통합
데이터 패브릭·레이크하우스로 흩어진 데이터를 하나의 분석 환경으로 통합하고, 데이터 카탈로그로 찾고 신뢰할 수 있게 정비합니다.
AI가 신뢰하는 데이터
RAG·MCP·데이터 에이전트가 정확한 근거를 참조하도록 데이터를 AI Ready 상태로 준비해 환각(할루시네이션)을 줄입니다.
엔지니어링 부담 이관
수집·적재·전처리 등 반복적인 데이터 엔지니어링을 에스코어가 맡아, 고객은 데이터 활용과 서비스 경쟁력에 집중할 수 있습니다.
거버넌스·보안 내장
데이터 권한·품질·이력 관리를 체계화해, 규제·보안 요구가 높은 환경에서도 안전하게 데이터를 활용합니다.
AI Agent와 바로 연결
에스코어 AI Agent 플랫폼과 결합해, 준비된 데이터를 업무 Agent가 즉시 활용하는 데이터-투-액션 흐름을 완성합니다.
수집·적재
정형·비정형 데이터 수집 및 레이크하우스 적재
표준화·카탈로그
품질 정비·메타데이터·데이터 카탈로그 구성
통합 (AI Ready)
데이터 패브릭으로 통합, RAG·MCP 연결 준비
자연어 활용
Text2SQL·데이터 에이전트로 조회·분석·AI 연동
자연어 데이터 조회 (Text2SQL)
에스코어의 데이터 에이전트는 일상 언어로 질문하면 스키마·카탈로그를 이해해 정확한 조회·분석 결과를 제공합니다.
SQL·테이블 구조를 몰라 데이터 조회를 IT에 매번 의뢰해야 하는 현업, 데이터 접근 병목으로 의사결정이 느려지는 조직
- 자연어→쿼리 변환(Text2SQL) 엔진 구성
- 데이터 카탈로그·스키마 의미 매핑
- 조회 결과 검증·설명(근거 데이터 제시)
- 업무 대시보드·리포트 연계
데이터 접근의 문턱을 없애 현업이 스스로 인사이트를 얻고, 데이터 기반 의사결정 속도를 높입니다.
데이터 에이전트
에스코어는 흩어진 데이터를 수집·적재하고 AI를 연결해, 자연어로 데이터를 조회·분석할 수 있는 기능을 제공합니다.
현업이 SQL·테이블 구조를 몰라 데이터 접근이 어려운 조직, 정형·비정형 데이터가 여러 시스템에 분산된 조직
- 정형·비정형 데이터 통합 조회
- 자연어 기반 조회(Text2SQL)
- RAG 파이프라인(Parsing, Chunking, Embedding) 설계
- 시멘틱 레이어(비즈니스 지표·용어 표준화 및 데이터 모델 설계)
SQL 지식 없이도 데이터에 접근하고, 데이터 활용성을 높입니다.
AI Ready 데이터 파이프라인
에스코어는 데이터 패브릭·레이크하우스·데이터 카탈로그로 정형·비정형 데이터를 통합·정비합니다.
데이터가 여러 시스템에 분산되고 품질·메타데이터가 정비되지 않아 AI 활용이 어려운 조직, 데이터 엔지니어링 비용이 계속 증가하는 조직
- 데이터 레이크하우스·데이터 패브릭 구축
- 데이터 품질·메타데이터·카탈로그 정비
- 분석DW(ADW) 및 대용량 처리 연계
- 수집·전처리 자동화 파이프라인
반복적인 데이터 엔지니어링 부담을 낮추고, AI가 즉시 활용 가능한 통합 데이터 기반을 확보합니다.
아닙니다. AI Ready 데이터 플랫폼은 기존 데이터 자산 위에 통합·정비 계층과 자연어 조회·데이터 에이전트를 더하는 방식으로 구성할 수 있습니다. 현재 환경을 진단해 필요한 부분부터 단계적으로 AI Ready 상태로 전환합니다.
AI Ready 데이터가 준비되면 에스코어 AI Agent 플랫폼의 업무 Agent가 이를 근거로 조회·분석·실행합니다. 데이터 준비(AI Ready)와 활용(Agent)을 하나의 흐름으로 연결해, 데이터가 실제 업무 성과로 이어지도록 합니다.
데이터 권한·품질·이력 관리를 체계화하고, On-Premise를 포함한 다양한 인프라 환경을 지원합니다. 규제·보안 요구가 높은 산업에서도 데이터 거버넌스를 지키며 AI 활용 기반을 마련할 수 있습니다.
구축 사례
실제 산업 현장에서 에스코어 AI Agent가 만든 변화입니다.
기준정보 정비 업무 공수 절감
MDM(기준정보 관리) 프로젝트를 수행하던 중, 자재의 분류·속성 체계를 담당자가 일일이 검토·정비해야 해 대규모(약 1.5만 건) 기준정보 정비에 많은 시간과 인력이 투입되고 담당자별 품질 편차도 컸습니다.
자재 분류·속성 체계를 자동으로 생성·정비하는 AI Agent를 MDM에 적용하고, 5개 핵심 시나리오를 MVP로 개발해 정비 프로세스를 표준화했습니다.
정비 업무 공수를 약 50% 절감(정비 100건 기준 8시간 → 4시간)하고, 기준정보 품질을 전사 동일 기준으로 표준화했습니다.
760만 라인 레거시 코드 자동 분석
오랜 기간 축적된 760만 라인 규모의 레거시 코드가 충분히 문서화되어 있지 않아, 시스템 구조를 파악하고 현대화(재구축)에 착수하기까지 상당한 시간과 노력이 필요했습니다.
데이터 흐름을 분석해 코드 구조와 설계 산출물(아키텍처·컴포넌트·의존성 등)을 자동 생성하는 SW 역설계 Agent를 On-Premise 환경(GPU 서버)에 구축했습니다.
760만 라인 규모의 코드를 약 5시간 만에 분석해 설계 산출물을 확보하고, 레거시 시스템 현대화의 출발점을 크게 앞당겼습니다.
700만+ DB 컬럼 명세 자동 생성
844개 시스템·700만 개 이상의 DB 컬럼에 대한 명세(설명)가 비어 있어, 데이터 분석·활용이 어렵고 관리 문서가 부족한 레거시 시스템의 데이터를 파악하는 데 과도한 수작업이 필요했습니다.
스키마와 데이터를 분석해 각 컬럼의 표준 명세를 자동으로 생성하는 AI Agent를 On-Premise로 구축해, 외부 LLM 사용 제약 하에서도 보안을 준수했습니다.
약 743만 개 컬럼을 대상으로 명세를 자동 생성했고, 자동 생성 결과의 채택율 74.2%를 달성해 데이터 분석 기반을 확보했습니다.
250건의 복합 보험 청구 건 자동 심사 완료
정밀한 계산이 필요한 '실손 의료비'와 약관 해석이 요구되는 '정액 담보'가 혼재되어 심사역의 수기 대조에 따른 편차와 병목이 심했습니다. 특히 청구 급증 시 정해진 시간 내에 심사 정확도와 일관된 지급 기준을 동시에 유지하기 어려웠습니다.
업무 성격에 맞춘 이원화 판정 아키텍처를 구축했습니다. 수식 기반의 실손 의료비는 초고속 규칙 엔진으로 오차 없이 연산하고, 문맥 해석이 필수적인 정액 담보는 RAG(검색 증강 생성)와 LLM을 결합해 지급·면책 근거를 균형 있게 분석하도록 설계했습니다. 이를 표준 워크플로우로 코드화하여 효율적인 단일 인프라 환경에서 안정적으로 구현했습니다.
건당 57초대의 신속한 처리 속도로 4시간 만에 250건의 복합 청구 심사를 100% 자동 완료했습니다. 단순 연산의 완전한 재현성과 복잡한 약관 해석의 객관적 근거를 동시에 확보하여 심사 병목을 해소하고 업무 효율성을 극대화했습니다.
※ 고객사명은 정보보호를 위해 익명으로 표기했으며, 성과 수치는 특정 프로젝트 기준으로 도입 환경에 따라 달라질 수 있습니다.
전략·개발·오픈소스가
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컨설팅 따로, 개발 따로가 아닙니다. 에스코어는 AX의 전 과정을 한 팀이 책임지는 삼성SDS 자회사입니다.
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