숨겨진 맥락까지 파악하는 AI Skein OS

기업의 파편화된 전사 데이터를 AI가 읽을 수 있는 지식 지도로 바꿉니다.
도입 기업 평균 운영 비용을 53.2% 낮추고, 현장의 진짜 문제를 푸는 Agentic AI OS를 세웁니다.

Skein OS 온톨로지 기반 대시보드 화면

Skein OS는 기업의 실시간 데이터를 이해할 수 있는 온톨로지를 구축하고 AI 의사결정을 지원하는 기업 맞춤형 AI 운영체제입니다.

기업이 성장하면, 데이터와 시스템은 점점 많아집니다

  • 957개

    평균 기업이 운영하는 애플리케이션

    이 중 서로 연결된 것은 27%뿐

  • 68%

    확보하고도 활용하지 못하는 기업 데이터

    글로벌 기업 리더 1,500명 조사

  • 주 19%

    사내 정보를 찾는 데 쓰는 근무시간

    지식 근로자 기준

출처 | MuleSoft Connectivity Benchmark 2026 / Seagate·IDC, Rethink Data / McKinsey Global Institute, The Social Economy

기업의 AI 도입만으로 풀리지 않는 문제,
실질적인 해결까지 이어갑니다

Skein OS는 AI가 사람만큼 업무 맥락을 이해하도록, 기업의 지식 지도를 가장 정교하게 설계합니다.

LLM만 사용

병용 모델은 기업 특화 지식이 없어
Hallucination이 발생합니다.

  • 기업 고유 데이터 이해 불가
    (Hallucination 위험)
  • 일반적 응답 (실행 가능한 액션 부재)
  • 기업 업무 프로세스 / 관계 파악 불가

RAG로 해결 시도

비정형 텍스트 청크 간 관계가 단절되어 유사
문서를 검색할 뿐 데이터 간의 인과/구조적
맥락을 이해하지 못합니다.

  • 텍스트 유사도 기반 검색
    (구조적 관계 파악 불가)
  • 청크 간 인과 관계 단절로 맥락 손실
  • 정적 문서 기반으로 실시간
    데이터 반영 한계

온톨로지 + LLM : Skein OS

할루시네이션을 방지하고, 실제 업무에
적용할 수 있게 만드는 핵심 인프라를 제공합니다.

  • 기업의 실제 데이터(Ground Truth)
    기반 정확한 응답
  • 온톨로지 관계 분석을 통한 실행
    가능한 액션 도출
  • 비즈니스 맥락 전체를 구조적으로 탐색
  • 지식 사전 기반으로 정합성 있는
    의사결정 지원

Skein OS는 분산된 전사 시스템을 통합해 사람이 핵심 업무에만 집중할 수 있게 합니다.

AS-IS

  • 시스템별 개별 라이선스 비용 발생
  • 데이터가 각 시스템에 분산/단절
  • 시스템 간 수작업 연동 필요

TO-BE

Skein OS

하나의 플랫폼에서
전사 업무를 통한 운영

  • 고가 SaaS 라이선스 비용 제거
  • 온톨로지로 전사 데이터 통합 연결
  • AI Agent가 반복 업무 자동화, 인력 대체
  • 업무 효율 증가 + 인건비 절감 동시 달성

3-Layer Architecture 구성으로
데이터를 교차 검증하고, 끊김 없는 의사 결정 루프를 만듭니다

Nexus · Action · Sense 3-Layer Architecture 구조도
  • Nexus

    기업의 모든 데이터를 하나의 온톨로지 그래프로 연결하여, 데이터 간 관계를 직관적으로 탐색하고 AI로 분석하는 통합 데이터 허브

  • Action

    워크플로우와 AI Agent를 비주얼 에디터에서 설계하고, MCP/A2A 프로토콜로 외부 앱 · 에이전트와 연동하여 업무를 자동 실행하는 액션 엔진

  • Sense

    AI 에이전트가 24시간 백그라운드에서 기업 데이터를 분석하여 이상 징후를 선제 감지하고 인사이트를 자동 생성하며, Nexus/Action과 원클릭으로 연결하는 지능형 감시 레이어

Layer 01

Nexus 데이터 온톨로지

기업의 모든 데이터를 하나의 온톨로지 그래프로 연결하여, 데이터 간 관계를 직관적으로 탐색하고 AI로 분석하는 통합 데이터 허브

온톨로지 엔터티 상세 조회 화면

온톨로지 엔터티 상세 조회

기업 내부에 흩어진 데이터와 개념, 관계를 하나의 구조로 연결하여 AI가 이해할 수 있는 데이터 기반을 생성합니다. 각 엔터티의 핵심 지표, 분포, 연결된 오브젝트, 적용 가능한 Action까지 한눈에 파악할 수 있습니다.

AI 온톨로지 추론 채팅 화면

AI 온톨로지 추론 채팅

비즈니스 규칙(Knowledge Rules)을 적용하여 데이터 관계를 추론하는 AI 채팅 인터페이스입니다. 자연어로 질문하면 NOVA AI가 데이터 간의 상관관계를 자동으로 분석합니다.

AI 자동 분석 리포트 및 실시간 KPI 모니터링 화면

AI 자동 분석 리포트 및 실시간 KPI 모니터링

Regna AI가 핵심 지표(매출, 거래 건수, 전환율, 취소/반품율 등)를 실시간으로 모니터링하고, 상태별 분포를 시각화하여 문제 영역을 즉시 파악하며 매출 현황 및 심각도, 브랜드별 매출 추이, 품질 이슈 분석, 공급망 문제 분석까지 데이터 기반의 심층 리포트를 자동 생성합니다.

Layer 02

Action 워크플로우 실행

워크플로우와 AI Agent를 비주얼 에디터에서 설계하고, MCP/A2A 프로토콜로 외부 앱 · 에이전트와 연동하여 업무를 자동 실행하는 액션 엔진

맞춤형 AI 에이전트 설계 화면

맞춤형 AI 에이전트 설계

워크플로우 위에 AI Agent 및 에이전트 구성 요소를 자유롭게 조합하여, 기업에 최적화된 AI 에이전트를 설계하고 구축합니다.

  • LLM, Tool, MCP, Memory 등 에이전트 컴포넌트 자유 조합
  • 시각적 인터페이스로 비개발자도 에이전트 설계 가능
  • 실시간 테스트 및 성능 모니터링
MCP로 기존 시스템을 연결하는 화면

기존 시스템 즉시 연결

별도의 개발 없이 MCP를 통해 기존에 사용 중인 SaaS, ERP, CRM을 즉시 연동합니다. AWS, Slack, Gmail, Salesforce, Notion, Jira 등 다양한 서비스와 연결하여 업무를 자동화합니다.

  • MCP Store에서 다양한 연동 앱 지원
규칙 기반 업무 자동화 워크플로우 화면

규칙 기반 업무 자동화

Nexus의 온톨로지 데이터와 연동하여, 특정 조건이 충족되면 자동으로 워크플로우가 실행됩니다. 재고 보충 발주, 이탈 방지 캠페인, VIP 등급 갱신 등 반복 업무를 자동화합니다.

  • 재고 보충 발주 - 안전재고 미달 상품 자동 발주 트리거
  • 이탈 방지 캠페인 실행 - 장기 미구매 고객 대상 리텐션 워크플로우
  • VIP 등급 갱신 - 누적 구매 기준 등급 자동 재산정
Layer 03

Sense 실시간 예측/감지

AI 에이전트가 24시간 백그라운드에서 기업 데이터를 분석하여 이상 징후를 선제 감지하고
인사이트를 자동 생성하며, Nexus/Action과 원클릭으로 연결하는 지능형 감시 레이어

AI 에이전트 실행 타임라인 화면

AI 에이전트 실행 타임라인

AI 에이전트가 수행한 모든 감지, 예측, 분석 결과를 타임라인으로 관리하고 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

  • 전체 실행 이력을 타임라인으로 한눈에 관리
  • 유형별 분류 (이상 감지, 예측, 이탈 분석, 최적화 등)
  • 성공률 및 소요 시간 실시간 추적
공급망 리스크 및 수요 예측 화면

공급망 리스크 및 수요 예측

공급망 지연 가능성, 원자재 리드타임 변동, 수요 피크 시점 등을 사전에 예측하여
선제적 대응이 가능합니다.

  • 공급망 지연 가능성 사전 경고
  • 원자재 리드타임 변동 예측
  • 수요 피크 시점 사전 감지
고객 이탈 감지 및 자동 대응 화면

고객 이탈 감지 및 자동 대응

이탈 위험 감지를 위해 리텐션 캠페인을 자동 실행합니다. 재고 최적 발주량 산출 등 최적화 액션도 자동 수행됩니다.

  • 고객 충성도 변화 감지 및 이탈 예측
  • 장기 미활동 고객 대상 자동 리텐션 캠페인
  • 재고 최적 발주량 자동 산출

FDE가 현장에 상주해
온톨로지 구축을 직접 지원합니다

현장 분석 5~10일, 5일 주기 배포. 자동 구축 엔진이 온톨로지를 만들어 구축 기간과 비용을 함께 줄입니다.

인사이트 세미나 대상 업무 · KPI 설정 현장 파견·OS 설계 PoC AI OS 구축 시범 운영·전사 확산
착수 실증 · 확산

단계는 앞뒤로 겹쳐 진행됩니다. 막대 길이는 순서와 겹침을 보여주기 위한 것으로, 실제 기간은 연결할 판매채널과 데이터 범위에 따라 달라집니다.

  1. 1단계

    인사이트 세미나

    AI 전환의 필요성과 타사 Skein OS 구축 사례를 통해 무엇이 가능한지 공유합니다.

  2. 2단계

    대상 업무 · KPI 설정

    AI로 먼저 옮길 업무를 함께 고릅니다. 효과가 크고 측정이 되는 업무를 앞에 두고, 성공을 판단할 KPI를 숫자로 합의합니다.

  3. 3단계

    현장 파견 · OS 설계

    FDE가 직접 투입되어 현업 프로세스를 파악합니다. 문서에 없는 실제 업무 흐름까지 확인해 온톨로지 구조와 OS 설계안을 만듭니다.

    5~10일

  4. 4단계

    PoC AI OS 구축

    핵심 기능만 담은 PoC를 먼저 세워 합의한 KPI로 검증합니다. 5일마다 개선판을 배포해 방향을 확인하고 피드백을 반영합니다.

    5일 주기

  5. 5단계

    시범 운영·전사 확산

    실제 업무에 올려 돌려보며 오류와 예외를 잡습니다. 검수를 통과하면 부서를 넓혀 전사로 확산하고, 쌓인 데이터로 온톨로지를 계속 보강합니다.

도입 이후의 운영 & 리포트

Sense 자동 리포트

핵심 지표를 24시간 감시하고 데이터 기반
심층 리포트를 자동 생성합니다.

5일 주기 개선 배포

운영 중에도 5일 주기로 개선된 OS가
배포되어 현장 변화를 따라갑니다.

가드레일 상시 검사

149개 정책이 입력·출력을
상시 검사해 운영 리스크를 통제합니다.

산업별 온톨로지 엔터티 구성

온톨로지 구조와 관계 패턴은 도메인과 무관하게 동일 적용됩니다.

  • 이커머스

    고객 / 상품 / 주문 / 브랜드 / 직원 / 부서 / 카테고리 / 프로모션 / 쿠폰 / 공급업체 / 창고 / 공장 / 광고캠페인 / 인플루언서

  • 정유/화학

    공정 설비 / 제품 / 배치 오더 / 제품군 / 운전원 / 공정팀 / 공정 분류 / 공정 최적화 / 배출권 / 원유 공급사 / 탱크 터미널 / 플랜트 / 센서 모니터링 / 설비 진단

  • 제조/스마트팩토리

    발주처 / 제조품 / 작업 지시 / 제품 라인 / 작업자 / 생산팀 / 공정 구분 / 생산 계획 / 불량 관리 / 부품 협력사 / 자재 참고 / 생산 라인 / 설비 센서 / 설비 관리

  • 의료/헬스케어

    환자 / 진료 서비스 / 진료 오더 / 진료과 / 의료진 / 진료부서 / 질병 분류 / 건강검진 프로그램 / 보험 청구 / 의약품 공급 / 약품 창고 / 수술실·검사실 / 의료장비 센서 / 의학 연구

  • 금융/핀테크

    고객·계좌 / 금융 상품 / 거래 / 사업 부문 / 금융 전문가 / 사업본부 / 상품 분류 / 금리 이벤트 / 포인트·리워드 / 펀드·보험사 / 수탁 기관 / 지점·채널 / 리스크 모니터 / 규제·컴플라이언스

Skein OS 도입 성공 사례를 확인하세요

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복잡한 스마트팩토리 시스템을 높은 퀄리티로 받아볼 수 있었습니다.

과거 프로젝트보다 3~4배 복잡하다고 판단했던 엔지니어링 문제를 일정 지연 없이 높은 품질로 해결해 주셨고, 요구사항 변경에도 빠르게 대응해 주셔서 프로젝트가 순조롭게 진행되고 있습니다.

스마트팩토리 안전 모니터링 시스템
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브랜드가 걸린 AX 과제에서도 기술 파트너로서의 깊이를 확인할 수 있었습니다.

e-Mobility 배터리 사업의 브랜드 자산이 걸린 과제라 기술 난이도와 완성도 기준 모두 까다로웠는데, 초기 요구 정리부터 구축, 이후 확장 논의까지 한 팀이 책임 있게 이어 받아 주셔서 안심하고 맡길 수 있었습니다.

e-Mobility 배터리 AX
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수기로 하던 정산 업무가 거의 사라졌습니다

초기 요구사항이 명확하지 않은 상태에서 시작했는데, 진짜 문제가 무엇인지부터 같이 정리해 주셨습니다. 단계별로 확인 가능한 결과물을 보여 주셔서 내부 보고와 설득도 수월했습니다.

B사 제조 공정 데이터 온톨로지 구축
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의사결정에 걸리던 시간이 크게 줄었습니다

기술적인 난이도가 높은 과제였지만 일정 지연 없이 품질을 지켜 주셨습니다. 중간에 요구사항이 바뀌었을 때도 빠르게 반영해 주셔서 프로젝트가 안정적으로 흘러갔습니다.

C사 유통 재고·정산 자동화
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시스템 교체 없이 AI 를 얹을 수 있었습니다

무엇보다 소통이 편했습니다. 진행 상황을 먼저 공유해 주시고, 리스크가 보이면 미리 알려 주셔서 놀랄 일이 없었습니다. 다음 과제도 함께 진행할 예정입니다.

D사 고객사 CS 응대 에이전트
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재고 판단 기준이 사람마다 달랐는데 통일됐습니다

실무자가 바로 쓸 수 있는 형태로 만들어 주신 점이 좋았습니다. 사용법을 따로 교육하지 않아도 될 만큼 흐름이 자연스러워 정착이 빨랐습니다.

E사 사내 지식 검색 시스템
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월말 마감이 하루 단위로 짧아졌습니다

도입 전에는 부서마다 다른 기준으로 데이터를 관리해 같은 질문에도 답이 달랐습니다. 기준을 하나로 모으는 과정부터 함께 설계해 주셔서 내부 합의가 빠르게 이뤄졌고, 지금은 같은 화면을 보고 이야기합니다.

F사 영업 파이프라인 분석
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현장 담당자가 직접 물어보고 답을 받습니다

초기 요구사항이 명확하지 않은 상태에서 시작했는데, 진짜 문제가 무엇인지부터 같이 정리해 주셨습니다. 단계별로 확인 가능한 결과물을 보여 주셔서 내부 보고와 설득도 수월했습니다.

G사 구매·발주 워크플로 자동화
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부서마다 다르던 지표 정의가 정리됐습니다

기술적인 난이도가 높은 과제였지만 일정 지연 없이 품질을 지켜 주셨습니다. 중간에 요구사항이 바뀌었을 때도 빠르게 반영해 주셔서 프로젝트가 안정적으로 흘러갔습니다.

H사 전사 지표 대시보드 통합
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AI 답변의 근거를 항상 확인할 수 있습니다

무엇보다 소통이 편했습니다. 진행 상황을 먼저 공유해 주시고, 리스크가 보이면 미리 알려 주셔서 놀랄 일이 없었습니다. 다음 과제도 함께 진행할 예정입니다.

I사 물류 이상 감지 시스템
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파일럿에서 전사 확대까지 한 흐름이었습니다

실무자가 바로 쓸 수 있는 형태로 만들어 주신 점이 좋았습니다. 사용법을 따로 교육하지 않아도 될 만큼 흐름이 자연스러워 정착이 빨랐습니다.

J사 부서별 리포트 자동 생성

자주 묻는 질문

기업 내부에 흩어진 데이터와 개념, 그 사이의 관계를 하나의 구조로 연결한 지식 체계입니다. AI는 데이터를 많이 넣는다고 맥락을 이해하지 못합니다. 무엇이 무엇과 어떻게 연결되는지가 구조로 정의돼 있어야 사람처럼 업무 맥락을 파악하고 실행 가능한 판단을 내립니다.

교체하지 않습니다. MCP, 파일 업로드, REST, 읽기 전용 SQL을 지원하며, ERP·MES·CRM·SCM처럼 현대적 인터페이스가 없는 레거시는 하이퍼이지가 커넥터를 만들어 붙입니다. 지금 쓰는 시스템 위에서 업무를 자동화합니다.

모든 답에 문장 단위 인용이 붙고, 인용을 누르면 근거가 된 원본 레코드로 이동합니다. 규칙으로 파생되는 관계는 LLM을 아예 거치지 않습니다. 데이터를 바꾸는 행동은 제안으로 올라와 사람이 승인해야 실행됩니다.

가능합니다. 하이퍼이지의 자체 LLM 플랫폼을 함께 반입해 외부 API 호출 없이 동작합니다. 온톨로지 기반 다중 LLM 앙상블은 특허 출원 중입니다.

연결할 원천 시스템 목록과 접근 권한, 그리고 도메인을 아는 현업 담당자 한 명이면 됩니다. 나머지는 하이퍼이지 FDE 엔지니어가 현장에서 맞춥니다.