테일로 에이전트 · 생산 · 영업 · 재무
우리 회사의 맥락을 담아,
모든 부서의 판단을 돕습니다.
엑셀·ERP·MES 데이터부터 인과 모델, 정제된 정보, 지식체계와 조직의 맥락까지.
테일로 에이전트는 이 모든 요소를 프롬프트에 담아 생산·영업·재무의 질문에 근거와 다음 행동을 연결해 답합니다.
회사의 맥락을 이해하고, 다음 행동을 함께.
SIX CONNECTED LAYERS
데이터가 답변이 되고,
답변이 업무로 이어지는 여섯 단계.
맨 아래의 데이터에서 맨 위의 LLM 의사결정 지원까지. 레이어별 예시 이미지와 설명을 살펴보세요.
아래의 데이터에서 위의 의사결정으로
회사에 대한 이해가 차곡차곡 쌓입니다.
01 / Existing System DataLAYER 01 · 데이터
회사가 이미 쓰는 데이터에서 시작합니다.
주문과 판매, 자재와 재고, 생산 실적과 회계 자료. 기존 시스템에 흩어진 정보를 연결해 회사의 실제 활동을 읽을 출발점을 만듭니다.
영업의 주문 수량과 현장의 생산 실적, 재무의 매입 자료를 함께 연결합니다.
BUILT ON BUSINESS CONTEXT
차별점은 모델 이름이 아니라,
모델이 일하는 기반입니다.
문서·채팅에 AI를 연결하는 방식과, 업무 구조·계산·승인까지 연결하는 접근은 설계의 출발점이 다릅니다.
| 비교 관점 | 문서·채팅 중심 AI 연결 | Taylro가 지향하는 구조 |
|---|---|---|
| 현장 이해 | 사용자가 질문에 업무 설명을 추가 | 제품·공정·자원·LOT의 관계를 모델링 |
| 데이터 | 문서에 담긴 내용으로 답변 | 코드·단위·수불 검증 후 근거 데이터 연결 |
| 계산 | 대화에서 수치 추론에 의존할 수 있음 | 계산 엔진과 업무 규칙의 결과를 조회 |
| 판단 | 일반적인 답변·문서 요약 | 회사 목표와 제약 조건을 담아 대안 설명 |
| 실행 | 대화 결과를 사람이 다시 전달 | 권한·승인·업무 연결·결과 확인 구조 |
설계 접근 방식의 비교입니다. 모든 AI 서비스의 기능을 일반화하거나 특정 경쟁 제품과의 성능 우위를 주장하지 않습니다.
FROM EVIDENCE TO ACTION
한 번의 질문.
서로 연결된 근거와 다음 행동.
생산의 납기 판단, 영업의 수주 검토, 재무의 결산 점검을 살펴보세요.
테일로 에이전트가 근거와 조직의 맥락을 읽는 가상 시나리오입니다.
추가 주문을 지금 생산해도 납기를 맞출 수 있나요?
가상 시나리오포장 공정 가용 40시간 − 추가 작업 32시간 = 여유 8시간
생산 담당자의 설비 점검 일정과 기존 주문의 우선순위를 반영합니다. 추가 주문에 필요한 포장재는 500개 부족합니다.
결정 전에 확인할 것
작업 시간만 보면 가용 범위 안입니다. 포장재 입고일과 설비 점검 시간을 확인한 뒤 영업이 약속한 납기에 맞는지 판단하세요.
수치는 예시 데이터의 계산 결과이며, 설명은 고정된 데모입니다.담당자가 다음 행동을 결정합니다.
생산 담당자: 설비 점검·작업 일정 확인 / 구매 담당자: 포장재 입고일 확인 / 영업 담당자: 고객 납기 조건 검토
CLEAR RESPONSIBILITIES
일을 맡길 수 있도록,
역할과 책임을 분명하게.
시스템이 계산합니다.
원가·공헌이익·재고·예산은 명시된 계산과 업무 규칙으로 산출합니다. LLM의 자유로운 추론을 원가 계산식으로 사용하지 않습니다.
테일로 에이전트가 해석합니다.
계산된 사실과 회사 맥락을 바탕으로 원인 후보, 대안과 업무 초안을 설명합니다. 근거가 부족한 부분은 확인할 사항으로 남깁니다.
사람이 승인합니다.
데이터를 바꾸거나 후속 업무를 실행하는 권한과 범위를 구분합니다. 검토·승인·실행 기록과 결과 확인까지 연결하는 것을 지향합니다.