AI 에이전트의 발전으로 데이터 분석 환경도 빠르게 변화하고 있습니다. 사용자가 직접 데이터를 탐색하고 분석 절차를 수행하던 방식에서, 이제는 AI가 사용자의 업무 목적을 이해하고 필요한 분석을 수행하며 인사이트와 결과물을 제시하는 방향으로 진화하고 있습니다.
위세아이텍은 WiseIntelligence와 AI 에이전트 Data Butler를 통해 자연어 기반 데이터 분석, 인사이트 도출, 보고서 생성 등 데이터 활용 업무의 효율을 높이고 있습니다.
이번 세션에서는 ‘분석하는 BI, 실행하는 AI’를 주제로 Data Butler를 활용한 지능형 분석 환경을 소개하고, 역할별 AI Agent가 협업해 하나의 업무를 수행하는 AI Workforce로의 확장 방향을 제시합니다. 또한, 공공기관의 실제 데이터 활용 사례를 통해 AI 기반 데이터 분석이 현업의 업무와 의사결정에 어떻게 적용되는지 살펴봅니다.

AI를 업무에 적용하려면 보유한 데이터와 문서를 필요한 곳에서 활용할 수 있어야 합니다. 본 강연에서는 업무 과정에서 정보를 수집하고 목적에 맞게 정리하며, 그 결과를 보고와 의사결정, 후속 업무에 연결하는 과정을 살펴봅니다.

공공기관에 축적된 규정과 지침, 업무 문서를 행정 AI에 활용하려면 필요한 자료를 사용자의 권한에 맞게 찾고, 답변의 근거를 확인하며 실제 업무에 연결할 수 있어야 합니다. 본 강연에서는 프로텐의 ProSearch, ProVSearch, ProDocEye, ProLLMOps를 활용한 공공행정 AI 업무 지원 방안을 소개합니다. 분산된 행정자료의 통합검색과 키워드·의미 기반 검색, 원문 열람을 통한 근거 확인, AI 업무 흐름의 구성과 운영을 하나의 서비스 관점에서 설명합니다. 규정·지침 질의응답, 개정 문서의 변경사항 비교, 보고서 초안 작성 등 행정 담당자에게 익숙한 업무를 중심으로 적용 시나리오를 제시합니다. 또한 자료의 최신성, 접근권한, 답변의 출처와 담당자 검토 절차를 고려하여 AI 활용의 신뢰성을 높이는 방법을 살펴봅니다. 이를 통해 공공기관이 기존 업무시스템과 지식자산을 활용하면서, 효과를 검증할 수 있는 업무부터 AI 적용을 단계적으로 확대하는 방향을 제안합니다.

- 가장 먼저 확인하는 우리 기관 뉴스 브리핑
대응이 급한 뉴스 보도는 대개 밤이나 주말에 나오고, 다 읽고 판단하려다 확인과 보고가 한 박자 늦어집니다. 경쟁사 동향과 정책 변화, 부정 보도처럼 익숙한 상황에서 무엇을 먼저 보고 누구에게 언제 알려야 하는지 빠르게 판단 기준을 수립해야 합니다.
- 기사 선별의 우선순위 정하기
중요한 것을 판단하여 먼저 살펴보려면 기사를 읽기 전에 근거가 정리되어 있어야 합니다. 뉴스 데이터 인텔리전스 플랫폼이 제공하는 AI 에이전트가 3,000여 개 매체를 읽고 분석해 검색부터 보고서 작성까지 하나로 이어주면, 남은 시간은 빠르게 공유하고 전달하여 정책과 업무의 방향을 정리하는 데 사용할 수 있습니다.
- 매일 아침 자동으로 도착하는 뉴스레터
정리된 근거는 가장 먼저, 필요한 사람에게 닿을 때 의미가 생깁니다. 24시간 모니터링이 야간과 주말에도 기사를 지켜보고, 댓글과 지면·포털 노출을 반영해 오늘 볼 기사만 남기며, 정시 브리핑과 긴급 속보 알림을 제공합니다. 실제 운영 화면과 공공기관 도입 사례로 이 흐름을 함께 살펴보고 뉴스 모니터링의 새로운 기준을 경험해보세요.

정부·공공 IT 환경에 맞춰 Observability를 기반으로 AIOps와 LLMOps를 연계한 지능형 관제 및 운영 자동화 전략을 제시합니다.
-AI 기반 이상 탐지·장애 근본 원인 분석(RCA)을 지원하는 AIOps와, 그 판단 근거를 설명하는 XAI 적용 전략
-폐쇄망에서도 운영 가능한 LLM 기반 운영 지원 체계와, 정부·공공 정보시스템의 예방 중심 운영을 위한 AI 자동화 방안

본 강연에서는 공공 부문의 AI 전환 흐름에 따라 급격히 확산되고 있는 AI Agent 환경에서 리포팅 솔루션이 담당해야 할 역할의 변화와 발전 방향을 제시합니다.
- AI Agent 시대의 도래: 공공기관 내 부서별·업무별 특화 AI Agent 도입 확대에 따른 행정 업무 환경 및 행정 문서 생성 방식의 패러다임 변화를 분석합니다.
- CROWNIX Report Solution On AI Agent:
: Reporting Data의 의미: 단순한 화면 시각화를 넘어 AI Agent가 직관적으로 해석·판단할 수 있는 고품질 구조화 데이터이자, 공공 행정의 책임성을 보장하는 감사 증적(Audit Trail)으로서 리포팅 데이터의 새로운 가치를 다룹니다.
: AI Agent가 Reporting Solution을 이용하는 방식: CROWNIX Version 9에 탑재된 글로벌 표준 프로토콜 MCP(Model Context Protocol) Server를 기반으로, 각 기관의 AI Agent가 표준 인터페이스를 통해 리포팅 엔진에 접속하여 공공 표준 규격 문서(HWP, PDF, Excel 등)를 자동 생성하고 출력하는 구현 방식 및 연동 전략을 소개합니다.

물리적 망분리의 한계를 극복하고 AI 및 클라우드 등 신기술 도입을 위해 수립된 국가 망 보안체계(N2SF)의 핵심 원칙을 '모델-8(클라우드 기반 통합 문서 체계)' 중심으로 조망합니다. 나아가 N2SF의 핵심인 C(기밀)·S(민감)·O(공개) 데이터 등급 분류 체계를 차세대 통합 문서 체계와 결합하여, 강력한 정보 보안성을 유지하면서도 업무 효율과 AI 데이터 활용성을 극대화할 수 있는 실무적 최적 아키텍처와 실증 사례를 제시합니다.

생성형 AI와 RAG의 발전으로 공공기관이 보유한 문서를 AI가 읽고 활용하는 것은 점점 쉬워지고 있습니다. 하지만 실제 업무 환경에서는 문서를 읽고, 변환하는 것만으로 충분하지 않습니다. 문서를 실제 AI 업무로 연결하기 위해서는 HWP·PDF·Office 등 다양한 형식의 문서를 일관되게 처리하고, AI가 활용한 정보의 근거를 다시 원문에서 확인하며, 개인정보와 민감정보를 안전하게 다루고, 공공기관의 보안·운영 환경에서도 적용할 수 있어야 합니다.
본 세션에서는 문서 추출과 구조화에서 시작해 원문 기반 검증, 개인정보 처리, AI 활용과 업무 자동화까지, 공공 문서 AI가 실제 업무로 이어지기 위해 필요한 기술과 활용 사례를 살펴봅니다. 실제 문서를 중심으로 문서 처리부터 AI 활용, 원문 확인까지 이어지는 전체 흐름과 이를 공공 업무에 적용하는 방법을 소개합니다.

[유아이패스]

[와이즈넛]

AI 기술은 서버, 네트워크, 애플리케이션에서 발생하는 방대한 운영 데이터를 분석해 기존 모니터링만으로 발견하기 어려운 이상 징후와 잠재 위험을 조기에 식별할 수 있도록 합니다. 본 세션에서는 인프라 전반의 성능 지표, 로그, 이벤트를 서비스 관점에서 연결하고, AI 기반 통합관제와 예방점검을 결합한 지능형 운영 체계를 소개합니다. 또한 이상 징후 탐지, 연관 이벤트 분석, 장애 원인 추정 및 위험도 예측을 통해 불필요한 알람과 운영자의 판단 부담을 줄이는 방안을 살펴봅니다. 이를 바탕으로 장애 발생 후 대응하는 방식에서 벗어나, 서비스 영향을 사전에 예측하고 선제적으로 조치하는 IT 운영의 발전 방향을 제시합니다.