자주 묻는 질문
Q. Alli 플랫폼 안에 어떤 기능이 있나요?
Alli는 엔터프라이즈 업무 전 과정을 AI로 연결하는 통합 플랫폼입니다. Coworker(AI 업무 동료), Documents v2(AI 문서 관리), Deep Research(심층 분석), Answer(RAG 기반 Q&A), App Market(업무 자동화 앱), Alli Works(로컬 데스크톱 에이전트)가 포함됩니다. 필요한 기능만 단독으로 도입하거나, 전체를 통합 플랫폼으로 운영할 수 있습니다.
Q. 온프레미스·폐쇄망 환경에서도 사용할 수 있나요?
사용 가능합니다. Alli는 SaaS, 온프레미스, 하이브리드 세 가지 배포 방식을 모두 지원합니다. 인터넷 단절 폐쇄망 환경에서도 사내 인프라에 직접 설치·운영할 수 있으며, 금융·공공·국방 등 보안 규제가 엄격한 업종에서 실제 구축·운영한 경험을 보유하고 있습니다. 데이터는 외부로 전송되지 않습니다.
Q. 기존 ERP·그룹웨어·사내 시스템과 연동할 수 있나요?
REST API 기반으로 SAP, Oracle ERP, 사내 그룹웨어, Slack, Teams, 자체 개발 시스템까지 연동 가능합니다. Alli Coworker는 연동된 시스템에서 직접 데이터를 읽고 결과를 입력하는 end-to-end 자동화를 지원합니다. 폐쇄망 환경에서도 동일하게 적용됩니다.
Q. Microsoft Copilot이나 Google Vertex AI와 무엇이 다른가요?
일반적인 글로벌 플랫폼 솔루션은 특정 생태계에 종속되고, 한국·일본 엔터프라이즈 도메인 최적화가 어렵습니다. 데이터 국외 반출 규제도 걸림돌입니다. Alli는 온프레미스 배포로 데이터를 사내에 유지하고, 한국·일본 도메인에 특화된 LLM 파인튜닝을 지원합니다. 특정 모델에 종속되지 않는 멀티 LLM 구조로, 모델 전환 시에도 기존 앱과 운영 체계를 유지할 수 있습니다.
Q. 특정 LLM 모델에 종속되지 않고 여러 모델을 함께 쓸 수 있나요?
Alli는 멀티 LLM Gateway 구조로 설계됐습니다. GPT·Claude·Gemini·Llama 등 주요 상용 모델부터 오픈소스·파인튜닝 모델까지, 단일 인터페이스에서 선택·전환해 쓸 수 있습니다. 모델이 바뀌어도 Alli 위에 구축된 앱과 워크플로우는 그대로 유지됩니다. 특정 벤더 계약 만료나 모델 성능 변화에 유연하게 대응할 수 있습니다.
Q. 보안 인증은 어떻게 되나요?
Alli는 ISO 27001, SOC 2 Type II 인증을 보유하고 있으며, HIPAA 컴플라이언스를 지원합니다. 금융·공공 기관이 요구하는 컴플라이언스 요건을 충족하며, 온프레미스 배포 시에는 데이터가 고객사 인프라 밖으로 나가지 않습니다. 일본 대형 금융사와 국내 금융기관에 구축·운영한 이력이 있습니다.
Q. 도입까지 얼마나 걸리나요? PoC 과정이 궁금합니다.
도입 규모와 연동 환경에 따라 다르지만, Alli는 자체 구축 대비 현저히 빠른 납기를 제공합니다. PoC 단계에서 실제 사내 데이터와 업무 흐름을 기반으로 검증하며, 이후 본 도입까지 단계별 로드맵을 함께 수립합니다. 먼저 전문가 상담을 통해 조직 환경에 맞는 일정을 확인해보실 수 있습니다.
Q. 어떤 기업들이 Alli를 사용하고 있나요?
SMBC, KDDI, JAL, ANA, Kao 등 일본 대형 기업과 KB증권, 우리투자증권, 하나은행, 한화생명 등 국내 금융·보험사를 포함해 300개 이상의 엔터프라이즈 도입 경험을 보유하고 있습니다. 금융·제조·통신·공공 등 보안 규제가 엄격한 업종에서의 도입 경험이 Alli의 핵심 레퍼런스입니다.
Q. 에이전틱 AI(Agentic AI)란 무엇이고, 일반 챗봇과 어떻게 다른가요?
에이전틱 AI는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 여러 단계의 작업을 순서대로 실행하는 AI입니다. 일반 챗봇은 사람이 지시할 때마다 한 단계씩 응답하지만, 에이전틱 AI는 문서 분석 → 판단 → 시스템 입력까지 자율적으로 처리합니다. Alli Coworker가 이 방식으로 실제 업무를 end-to-end로 완결합니다.
Q. RAG(검색증강생성)란 무엇인가요? 기업 도입 시 왜 중요한가요?
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 사내 문서·데이터베이스를 실시간으로 검색해 답변을 생성하는 기술입니다. 범용 LLM은 학습 데이터 기반으로 답변하기 때문에 사내 최신 정보나 도메인 특화 지식을 반영하지 못합니다. RAG를 적용하면 AI가 실제 사규, 제품 매뉴얼, 계약서 등을 참조해 정확한 답변을 제공합니다. Alli의 Answer 기능이 이 방식으로 작동합니다.
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