Why
만든 이유
새 제안이나 기획을 시작할 때마다 비슷한 지난 자료를 찾고, 모으고, 다시 쓰는 일이 반복됐습니다. 프레임아웃은 2000년부터 660여 개 프로젝트를 하며 제안서, 기획서, 견적서를 직접 만들어 왔습니다. 이 자료는 개인 PC, 메일, 드라이브, 협업 도구에 흩어져 있었고, 어디에 무엇이 있는지는 담당자의 기억에 달려 있었습니다. 범용 AI에 문서를 붙여 넣으면 답의 출처를 확인할 수 없고, 회사 권한 체계도 따르지 않았습니다. 그래서 흩어진 사내 산출물을 빨리 찾아 모으고 다시 쓰려고 Insight AI를 만들었습니다.
“자료는 첨부했는데, AI가 이전 대화나 프로젝트 내용을 기억하지 못하네요.” “문서를 넣어도 뭔가 단편적으로만 이해하는 것 같아요.”
AXC는 2025년 9월 Insight AI 베타를, 10월에 발표자료 생성 도구 Present AI 베타를 열었습니다.
Problems
풀 수 있는 문제
지식이 담당자의 기억에 달려 있습니다
지금
제안서, 산출물, 회의록, 계약 문서가 개인 PC, 메일, 드라이브, 협업 도구에 흩어져 있습니다. 필요할 때마다 담당자가 직접 찾아 읽고 맞춰 봅니다.
Insight AI로
프로젝트마다 문서, 링크, 파일, 대화 기록을 한곳에 모읍니다. 쓰던 시스템은 그대로 두고 커넥터로 연결합니다.
담당자가 바뀌면 맥락이 끊깁니다
지금
인수인계를 말이나 별도 문서로 합니다. 맥락이 빠져 새로 온 사람은 흐름을 따라잡는 데 몇 주를 씁니다.
Insight AI로
새로 온 사람이 "이 프로젝트에서 지금까지 나온 핵심 이슈와 결정 사항을 정리해 줘"라고 물으면 출처가 붙은 답을 받습니다. 답에는 근거와 기록이 함께 남습니다.
인수인계 시간을 줄이는 것이 목표입니다. 고객사에서 잰 수치는 아직 없습니다.
범용 AI는 출처를 대지 못하고, 회사 권한과 따로 움직입니다
지금
범용 LLM(대규모 언어 모델)에 문서를 붙여 넣으면 답의 출처를 확인할 수 없습니다. 회사 권한 체계와도 분리돼 보안팀 승인을 받기 어렵습니다.
Insight AI로
긴 문서를 요약하고 비교할 때 답마다 출처를 붙입니다. 통합 로그인(SSO: OIDC·SAML·OAuth2)과 역할 기반 권한(RBAC)으로 개인·팀·조직별 열람 범위를 회사 체계에 맞춥니다.
How it works
작동 방식
5단계 흐름
- 단계 1
관리자가 연결할 시스템(Google Drive, Slack, GitHub, Jira 등)을 정하고 연결을 승인합니다.
누가: 사람이 확인 ①
- 단계 2
프로젝트 워크스페이스마다 문서, 링크, 파일, 대화 기록을 모읍니다.
누가: AI
- 단계 3
요약, 비교, 쟁점 정리를 하고 답마다 출처를 붙입니다.
누가: AI
- 단계 4
업무별 Assistant가 알림 발송, 이슈 생성 같은 후속 작업을 준비하고 실행합니다. 실행 전에 담당자 승인을 받도록 설정할 수 있습니다.
누가: AI, 사람이 확인 ②(설정한 경우)
- 단계 5
보안팀이 권한·로그인 정책과 검토 문서를 관리합니다.
누가: 사람이 확인 ③
사람이 확인하는 지점
- ① 연결: 관리자가 승인한 시스템의 문서만 모읍니다.
- ② 후속 작업: 알림 발송, 이슈 생성 같은 작업은 실행 전에 담당자 승인을 받도록 설정할 수 있습니다.
- ③ 권한: 누가 어떤 자료를 볼지는 보안팀이 정책으로 정합니다. 조직의 보안 정책에 따라 사람이 판단할 일이기 때문입니다.
- 답을 쓰는 사람은 답마다 붙은 출처를 열어 원문을 확인합니다.
Features
핵심 기능
프로젝트 워크스페이스
프로젝트별 문서, 링크, 파일, 대화 기록을 한곳에서 관리합니다.
출처가 붙은 답
긴 보고서, 계약서, 정책 문서를 요약하고 비교표, 핵심 쟁점, 위험 요소를 정리합니다. 답마다 출처를 붙입니다.
커넥터
Google Drive, Slack, GitHub, Jira 등을 연결해, 쓰던 시스템을 바꾸지 않고 한 번에 검색합니다.
업무별 Assistant와 후속 작업
리서치, 운영, 데이터 분석처럼 업무별 Assistant를 만들고 알림 발송, 이슈 생성 같은 후속 작업을 잇습니다. 실행 전 승인 단계를 둘 수 있습니다.
권한·계정 연동
역할 기반 권한(RBAC)과 통합 로그인(SSO)으로 회사의 계정과 권한을 그대로 씁니다.
모델 선택
OpenAI, Anthropic, Gemini 같은 상용 LLM이나 사내에서 운영하는 오픈소스 LLM을 연결합니다. 민감한 자료는 사내 모델로 처리하도록 섞어 쓸 수 있습니다.
만들기
Present AI 정리한 내용을 발표자료 초안으로
보고서나 문서를 넣으면 회사 PPTX 템플릿에 맞춘 발표자료 초안을 받습니다. PPTX, PDF, 웹 덱(Web Deck)으로 내보냅니다.
Present AI는 단독으로 도입할 수 있습니다. Insight AI와 함께 도입하면 Insight AI에서 정리한 내용을 Present AI로 넘기도록 연결해 구축합니다.
- 맞춤 구축
- L1, L2·L3 협의
- Insight AI 연계 가능
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 회사 템플릿 사용 | 기존 PPTX의 템플릿과 디자인을 그대로 써서 같은 스타일의 새 덱을 만듭니다. |
| 요청 문장·문서로 생성 | 요청 문장이나 문서만 넣어도 목차와 슬라이드 내용을 만듭니다. |
| 내보내기 | PowerPoint, PDF, 웹 덱(Web Deck)으로 내보냅니다. |
| 커스텀 템플릿 | HTML과 Tailwind로 만든 템플릿으로 브랜드 규칙을 관리합니다. |
| 모델 선택 | OpenAI, Gemini, Claude 등 텍스트·이미지 생성 모델을 섞어 씁니다. |
| API·MCP | API로 생성 과정을 자동화하고, MCP(Model Context Protocol) 서버로 사내 시스템과 연결합니다. |
| 온프레미스 | 상담에서 구성을 정합니다. 최신 오픈소스 LLM에 AXC가 파인튜닝한 FR-1과 Synapse Engine을 얹는 구성을 권합니다. |
사람이 하는 일
레이아웃과 페이지 나누기는 Present AI가 하고, 스토리와 메시지는 사람이 다듬습니다.
Fit
맞는 조직과 맞지 않는 경우
잘 맞는 조직
- 제안서, 기획서, 견적서, 회의록이 흩어져 있어 필요한 자료를 사람에게 물어 찾는 프로젝트형 조직
- 담당자가 바뀔 때 맥락이 자주 끊기는 조직
- 금융, 공공, 법무, 감사처럼 근거를 대야 하는 업무
- 전략기획, 경영지원처럼 자료 조사와 문서 대조가 많은 부서
맞지 않는 경우
- 몇 사람이 가끔 문서를 요약하는 정도인 경우. 범용 AI 도구로 충분할 수 있습니다. Insight AI는 조직 단위로 구축하는 제품입니다.
Scenario
사용 예시
개인, 팀, 조직에서 이렇게 씁니다
| 단위 | 쓰는 방식 |
|---|---|
| 개인 | 메일, 드라이브, 메신저를 연결해 메일 요약, 회신 초안, 업무 메모 정리에 씁니다. |
| 팀·프로젝트 | 프로젝트 문서, 산출물, 회의록, 이슈를 한 워크스페이스에 묶습니다. 팀 전체가 같은 핵심 이슈, 결정 사항, 최신 산출물을 봅니다. |
| 조직 | 정책, 표준 가이드, 모범 사례를 조직 공통 지식으로 쌓고, 검색과 Assistant로 다시 씁니다. |
프로젝트 PM의 하루
이해를 돕는 가상 예시입니다. 실제 고객 사례가 아닙니다.
- 오전: 새 제안을 시작하며 "지난 2년간 금융권 제안서에서 비슷한 과제를 다룬 부분을 찾아 정리해 줘"라고 묻습니다. 답에 붙은 출처를 열어 원문을 확인합니다.
- 오후: 계약서 두 버전을 비교해 비교표, 핵심 쟁점, 위험 요소를 뽑습니다. 최종 판단은 담당자가 출처를 보며 직접 합니다.
- 오후: 운영 Assistant가 장애 기록과 매뉴얼로 점검 체크리스트를 만듭니다. 담당자가 승인하면 팀에 알립니다.
- 주간 보고: 정리한 내용을 Present AI에 넣고 "이 리포트를 10페이지 이내 발표자료로 만들어 줘"라고 요청합니다. 초안의 메시지를 다듬어 PPTX로 내보냅니다.
Media
화면과 영상
Adoption
도입 방식
| 보안 수준 | 상황 | 구성 | Insight AI |
|---|---|---|---|
| L1 · Cloud | 샘플·비식별 데이터로 시작 | Cloud(공용 SaaS, 고객 전용 클라우드 VPC) | 지원 |
| L2 · On-Prem | 내부 문서 일부를 쓰고 반출을 제한 | On-Prem(고객사 자체 서버) | 지원 |
| L3 · Airgap | 반출 불가, 망분리 | Airgap | 협의(로컬 LLM 구성) |
모델과 데이터
- 외부 LLM API를 연결하면 입력한 데이터가 그 모델 제공사로 넘어갑니다.
- On-Prem이나 고객 전용 클라우드에 설치하면 Insight AI는 고객사 환경 안에서 동작합니다.
- 연결할 모델은 고객사가 정합니다. 상용 LLM과 사내 운영 모델을 섞어, 민감한 자료는 사내 모델로 처리하도록 함께 설계합니다.
과금
- 프로젝트 단위 구축비입니다. 범위와 환경을 확인한 뒤 견적을 드립니다.
PoC(개념 검증)
- PoC는 유상이 원칙입니다. AXC는 PoC를 개발이 아니라 품질과 운영 적합성을 확인하는 단계로 봅니다.
- 예외 1: 1~2주 동안 샘플·가명 데이터와 데모 템플릿으로 진행하는 제한형 무상 PoC(결과물 범위 제한)
- 예외 2: 유상 PoC 뒤 본사업으로 이어지면 PoC 비용 일부를 본사업 비용에서 뺍니다.
- 성공 기준은 제안 단계에서 먼저 정합니다.
체험
- 바로 가입해 쓰는 체험판은 없습니다. 상담에서 데모를 보여 드립니다.
준비하실 것
- 연결할 시스템(Google Drive, Slack, GitHub, Jira 등)
- 권한 체계(RBAC·SSO). 누가 어떤 문서를 볼지 아직 정하지 못했다면, 상담에서 조직에 맞는 권한 설계 권장안을 함께 정해 세팅합니다.
- 처음 쓸 워크스페이스(어떤 프로젝트부터, 누가 쓸지)
도입 후 운영
- 워크스페이스와 Assistant는 도입 후 고객 조직이 직접 만들어 갑니다.
도입 절차
- 상담 → 수락·견적 → PoC → 본사업 순서로 진행합니다.
보안팀 검토 문서
- 보안팀이 검토할 문서 4종(데이터 경계 정의서, 모델 운영 방식 합의서, 감사 로그 정책·설정서, 역할별 권한표)은 도입 프로젝트에서 고객사 보안팀과 함께 작성합니다.
Technology
기술 근거
- Insight AI의 답은 RAG Core가 만듭니다. 질문과 관련된 문서를 먼저 찾아 요약·비교하고, 답의 근거가 된 출처를 함께 보여 줍니다.
- 연결할 LLM은 고객사가 고릅니다. 상용 LLM과 사내 운영 모델을 예산과 보안 정책에 맞춰 섞어 씁니다.
- 온프레미스·망분리 구성에서는 AXC가 파인튜닝한 FR-1도 연결할 모델로 고를 수 있습니다.
Consultation
상담에서 먼저 여쭙는 3가지
어떤 시스템의 문서를 연결하려 하시나요?
연결할 시스템과 자주 쓰는 문서 형식을 여쭙니다.
권한 체계는 어떻게 되어 있나요?
통합 로그인(SSO)을 쓰는지, 팀·프로젝트별로 열람 범위를 나누는지 여쭙니다. 정해진 체계가 없으면 권장안을 함께 만듭니다.
몇 명이, 몇 개 프로젝트에서 쓰실 예정인가요?
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