1) 문제점 (Current Pain Points)

데이터 주권의 집중화 문제
전사 데이터가 특정 직원에게만 의존되어 있어, 데이터 접근성과 활용성이 제한됨.

데이터 업로드에 모든 시간을 소모
더존·ERP·오픈마켓 데이터 업로드/정리 등 반복 업무에 하루 대부분을 소모하여,
정작 중요한 데이터 분석·인사이트 도출에 시간을 쓰기 어려움.

직원들의 업무가 ‘반복 작업’에 고착
단순 데이터 처리·정산·업로드 담당으로 역할이 제한되고,
사고·판단이 필요한 핵심 업무는 추가업무처럼 느껴져 야근과 번아웃의 리스크 증가.

새로운 ERP 도입의 고비용 문제
ERP 마이그레이션 비용·시간·조직 변화 부담이 커서
기존 ERP를 유지하면서 그 위에 AI·자동화 솔루션을 얹기 원하는 니즈가 큼.

2) 프로젝트 목표 (Project Goals)

기존 ERP·더존·오픈마켓 데이터 자동 수집
수기로 파일 업로드하지 않아도 매일 자동으로 데이터를 수집·정제하여 누락을 방지.

일/주/월 단위 데이터 가공 자동화
원가 계산, 매출 계산, SKU별 손익 산출 등
기존에 사람이 하던 복잡한 처리 과정을 완전 자동화.

Chat 기반 데이터 분석 및 시각화 제공
자연어로 질문하면 바로
그래프·표·원가분석·매출 인사이트를 생성하는 Chat RPA 기반 AI ERP 구현.

리오더·재고운영 등 전문가형 의사결정을 알고리즘화
MD·실무자들의 판단 기준을 학습하여
재고위험도·리오더 추천 등 노하우 내재화 자동화 알고리즘 구축.

3) 주안점 (Key Considerations)

초기 구축 이후, 기존 직원들의 ‘추가 작업이 0’인 시스템
추가 업로드·수기 정산·보조 입력 없이
“그대로 쓰던 ERP를 그대로 쓰는 환경”에서 자동으로 돌아가야 함.

기존 업무 프로세스의 단절 없는 연결
ERP를 교체하지 않고도 기존 업무 흐름에 자연스럽게 녹아드는 구조.

데이터 정확성·정합성 확보
여러 시스템(ERP·SCM·더존·ESM 등)에서 수집되는 데이터의
중복·누락·불일치를 자동으로 보정하는 로직 중점 개발.

지속 가능한 운영 자동화
내부 인력이 추가로 투입되지 않아도
장기적으로 안정적으로 운영되는 AI 기반 자동화 체계 구축.

1) 포트폴리오 소개

Agent-F는 Chat RPA 기술 기반 AI ERP 솔루션으로,
중소 제조 유통 기업을 위한 AI 비즈니스 자동화 플랫폼입니다.

사용자는 복잡한 ERP 메뉴 대신 대화형(Chat 기반) 인터페이스로
매출·재고·상품정보·원가 등 핵심 데이터를 즉시 조회하고,
업무 문서·표·그래프를 자동 생성하는 경험을 제공합니다.

2) 작업 범위

AI·백엔드 개발: Chat RPA 엔진, NL2SQL 기반 질의 해석기, 원가/매출 분석 로직 개발

데이터 파이프라인 구축: ERP/더존/SCM/EDI 등 외부 시스템 연동 자동화

Front-End 개발: 웹 기반 Chat 인터페이스, 대시보드 및 분석 레포트 UI 구현

서버 아키텍처 구성: Kubernetes 기반 컨테이너 환경, 실시간 스트림 데이터 처리

지원 환경: Web(반응형), Admin Console

3) 주요 업무 (핵심 기능 및 페이지)

Chat 기반 ERP 데이터 시각화

자연어 질의로 매출, 재고, 손익, 사이즈 판매 트렌드 등을 그래프/표 형태로 즉시 생성

원가 분석 자동화

SKU별 매출·원가·판관비를 자동 배부하여 손익 구조 분석

월별/시즌별 원가 변동 추적

매출 마감 자료 자동 연동

ESM·SCM·EDI·오픈마켓 매출 데이터를 자동 수집·정제·정산표 생성

자동 보고서 생성 (Chat to Report)

“지난주 매출 요약해줘” → PDF/Excel 레포트 자동 생성

실시간 모니터링 대시보드

실시간 판매량, 재고 위험도, 리오더 추천, 트렌드 기반 예측

4) 주안점 (중점 사항)

비전문가도 사용할 수 있는 Chat-first ERP 경험
복잡한 ERP 메뉴 구조 없이 대화만으로 모든 업무가 가능하도록 설계

데이터 정확성 및 신뢰도 확보
ERP·SCM·더존 등 이종 시스템 간 데이터 정합성 보정 및 자동 매핑

민감 데이터 보안을 최우선 고려
사용자 권한 제어, 로그 관리, 데이터 암호화 및 접근 통제 강화

푸드/패션/리테일 업무에 최적화된 사용자 경험
실제 MD·운영팀의 업무 플로우를 반영한 원가/매출 분석 자동화

실시간성·확장성 중심의 아키텍처
대량 판매 데이터를 초 단위로 처리하는 스트림 기반 구조 구축