Ami Correspondence
수·발신 문서를 분류하고 요지를 뽑아 결재를 올바른 담당자에게 배정합니다.
문서 접수에는 전형적인 병목이 있습니다: 문서가 맞는 기관에 도착했지만 담당자가 달라 그대로 멈추는 것입니다. 에이전트가 분류하고 요지를 뽑아, 선언된 절차대로 결재를 배정합니다.
일을 받은 다음 에이전트가 하는 일
위에서 한 번 맡기셨습니다. 그때부터 에이전트는 스스로 데이터를 지켜보다가 업무 사건이 생기면 움직이고, 위임받은 부분을 처리한 뒤 나머지를 근거와 함께 가져옵니다. 지금까지 한 일과 아직 기다리는 일이 아래에 있습니다.
에이전트가 알아서 처리함
- 오늘 접수된 문서의 요지 정리
- 종류와 긴급도로 분류
- 조직도로 결재 권한 대조
- 등록된 절차대로 결재선 구성
- 처리 기한이 지난 문서 정리
결정을 기다리는 일
- 주관 부서가 분명하지 않은 문서 2건확인 대기
- 상급자 서명이 필요한 발송 문서서명 대기
이 문서는 누구에게 결재를 올립니까?
이 문서는 전결이 아니라 주관 부서장의 권한에 해당합니다.
주관이 분명한 건은 보내고, 애매한 건은 제게 두세요.
주관 부서가 분명한 문서의 요지를 뽑아 알맞은 결재선으로 보냈습니다.
상급자 서명이 필요한 발송 문서는 위임 범위 밖입니다. 서류는 준비되었고 서명을 기다립니다.
주관이 애매한 두 건은 어떻습니까?
내용이 두 부서에 동시에 걸칩니다. 양쪽의 분장 근거를 정리해 두었으니 주관 부서를 정해 주십시오.
감사 로그 · Ami Correspondence · 총무 책임자 위임
이 예시의 숫자는 설명용입니다. 실제 운영에서 에이전트는 숫자를 만들지 않고, 시스템에 이미 있는 값을 읽어 정리할 뿐입니다.
- 여러분의 권한 안에서 읽습니다
- 위임받은 범위 안에서 실행합니다
- 모든 동작은 흔적을 남깁니다
에이전트를 만나는 곳
- 모듈 화면 안에서 바로지금 열어 둔 전표 옆에 제안이 뜹니다. 다른 앱으로 갈 필요가 없습니다.
- Ami에게 말로 묻기타이핑이든 음성이든, 시스템에서 이미 쓰고 계신 언어 그대로 쓰시면 됩니다.
- 할 일이 생기면 스스로 실행업무 사건에 맞춰 움직이고 일을 가져다줍니다. 기억해 내실 때까지 기다리지 않습니다.
에이전트는 데이터를 어디에서 읽는가
에이전트에게는 별도의 데이터 저장소가 없습니다. 밖으로 동기화하지도, 사본을 두지도 않습니다. 모듈이 이미 돌고 있는 권한 적용 데이터 계층에서 바로 읽으며, 호출한 사람의 권한을 그대로 따릅니다.
- 데이터가 회사 밖으로 나갑니다
- 권한을 두 번째로 다시 세워야 하고, 어긋날 수 있습니다
- 수치가 동기화 주기만큼 늦습니다
- 수신·발신 문서
- 조직도와 전결 권한
- 선언된 결재 절차
그러면 AI 모델은 어디에서 도는가
위 그림은 데이터가 어디 있는지를 말하고, 이 부분은 모델이 어디에서 도는지를 말합니다. 서로 다른 이야기입니다. 민감도에 따라 자동으로 갈리므로 작업마다 고르실 필요는 없습니다.
하이브리드 AI 모델 보기같은 그룹의 에이전트
같은 데이터 계층 위의 다른 에이전트들. 보통 함께 켭니다.
이 에이전트가 하지 않는 일
- 스스로 권한을 만들지 않습니다.양식을 미리 채우고 시스템에 기록할 수 있지만 위임받은 범위 안에서만이며, 그 밖의 일은 제안에서 멈춥니다.
- 데이터로 가는 우회로가 없습니다.호출한 계정이 볼 수 있는 것만 보며, 별도 연결을 두지 않습니다.
- 익명으로 움직이지 않습니다.어느 에이전트가 누구의 위임으로 처리했고 누가 승인했는지 로그에 남으므로, 책임은 사람에게 남습니다.
이 에이전트를 켜는 방법
- 회사에서 문서관리 – EDM 모듈을 쓰고 있어야 합니다. 에이전트는 그 모듈의 데이터를 읽습니다.
- 별도의 권한 설정은 없습니다. 에이전트의 권한이 곧 호출한 사람의 권한입니다.
- 도입 과정에서 켜고 다듬으며, 기존 승인 흐름을 그대로 따릅니다.
구체적인 범위와 모듈별 적용 순서는 현재 상태를 보고 데모에서 정합니다.
자주 나오는 질문
에이전트가 스스로 데이터를 고칩니까?+
스스로 고치지는 않지만 읽기만 하는 것도 아닙니다. 위임하신 범위 안에서는 양식을 미리 채우고 시스템에 기록합니다. 범위를 벗어나면 제안에서 멈추고 권한 있는 담당자를 기다립니다. 어느 쪽이든 모든 조작은 감사 로그에 남습니다.
제안이 틀리면 어떻게 됩니까?+
모든 제안에는 근거가 함께 옵니다. 어느 전표의 어느 줄이며 왜 그런지까지 붙습니다. 승인자가 기록되기 전에 고치거나 반려하며, 그 두 조작 역시 감사 기록을 남깁니다.
챗봇과는 무엇이 다릅니까?+
챗봇은 물어야만 답합니다. 에이전트는 한 번 맡긴 일을 받아 스스로 데이터를 지켜보고, 업무 사건이 생기면 움직이고, 결과를 보고합니다. 챗봇이 하지 못하는 절반이 바로 이 부분입니다.
자동화 흐름과는 무엇이 다릅니까?+
자동화 흐름은 미리 설정한 단계를 그대로 실행합니다. 에이전트는 업무 데이터를 읽고 상황에 따라 순위를 매겨 무엇을 할지 스스로 고릅니다. 다만 위임하신 범위 안에서만이고, 승인이 필요한 일은 기존 승인선을 그대로 거칩니다.
데이터가 회사 밖으로 나갑니까?+
민감한 데이터를 다루는 작업은 귀사 인프라 안에 둔 내부 AI에서 돕니다. 외부 모델은 민감하지 않은 작업에만 씁니다. 데이터 민감도에 따라 자동으로 갈립니다.