AI를 지휘하고,
실행으로.

제외 목록의 에이전트 뱅킹, AI 뱅커, 우리GPT는 모두 우리은행이 소유한 채널(자사 앱과 내부 업무) 안에서 작동한다. 본 과제는 은행이 소유하지 않은 외부 AI 답변 채널만을 대상으로 하며, 에이전트를 새로 만들거나 기존 에이전트를 재설계하지 않는다. 에이전트 통제 장부가 자사 에이전트의 행위를 기록하는 체계라면, 본 과제는 타사 AI가 우리은행을 어떻게 말하는지를 기록하는 체계로 대상 자체가 다르다.

FlowOS는 판타스캔과 브랜드레이더에서 다수의 AI 답변 서비스 응답을 주기적으로 수집하고, 브랜드 언급 점유율·인용 출처·경쟁사 대비 위치를 산출하는 모니터링 파이프라인을 이미 프로덕션으로 운영하고 있다. 또한 삼성전자 글로벌마케팅센터용 검증 도구에서 콘텐츠가 답변 생성에 인용될 수 있는 형태인지 점검하는 로직을 구축한 바 있다. 신규 연구 없이 질의 세트를 금융 상품 영역으로 교체하고, 오정보 판정 기준만 금융 규정에 맞춰 정의하면 되는 이식 과제다.

제외 목록의 에이전트 뱅킹 구축은 에이전트의 실행과 오케스트레이션을 다루고, 에이전트 통제 장부는 에이전트의 행위·권한을 기록한다. 본 과제는 그 두 가지가 모두 전제하고 있으나 아무도 소유하지 않은 '근거 문서의 품질과 공백'을 다루며, 에이전트를 새로 만들거나 재설계하지 않는다. 사내 어시스턴트인 우리GPT 역시 범용 대화 도구일 뿐, 문서 자산의 수집·격리·공백 진단을 수행하는 운영 도구를 포함하지 않는다.

FlowOS는 DocRAG에서 문서 업로드·하이브리드 검색·출처 인용을, 전사 기억 엔진에서 기록 가치 판정·분류·민감도 지정과 '근거가 없으면 답하지 않는' 규칙을, 제일기획 덱 인텔리전스에서 37개사 문서 코퍼스 의미 검색을 이미 프로덕션으로 구현했다. 한글·오피스·스프레드시트·스캔 문서 수집, 청크 검수, 콜드스팟 탐지와 격리, 폴더 단위 접근 권한 제어는 이미 보유한 지식베이스 운영 도구 세트다. 신규 개발이 아니라 해당 콘솔을 은행 문서 체계에 맞춰 이식·설정하는 과제다.

제외 목록의 AI포용채무진단은 개인 고객의 대출·신용·상환부담을 다루는 서비스로 대상 고객, 입력 데이터, 산출물이 모두 다르다. 175개 에이전트의 기업여신 도메인은 은행 내부 심사·업무 자동화를 대상으로 하며, 기업 고객이 직접 사용하는 대외 비금융 서비스는 포함하지 않는다. 본 과제는 내부 심사 영역을 건드리지 않고, 그 앞단의 고객 접점에서 새로운 서비스 축을 만든다.

FlowOS는 파운더스 캔버스와 라이프 AI에서 지원사업 공고 수집, 기업 정보·문서 분석 기반 적합도 매칭, 평가 기준에 맞춘 사업계획서 초안 자동 작성, 제출용 문서 산출까지 이미 프로덕션으로 구현했다. AI 보조금 신청대행 시스템에서는 케이스 단위 신청 워크플로와 필수서류 미비 점검 로직을, 기업 문서 인식에서는 등기부·재무제표·납세증명 등의 자동 판별과 항목 추출을 보유하고 있다. 은행 채널에 맞춘 화면과 정책자금 공고 소스 연결만 조정하면 되는 이식 과제다.

제외 목록의 에이전트 뱅킹이 정의한 5개 도메인(고객관리·기업여신, 자산관리, 내부통제, 고객상담, 업무자동화)에 마케팅 크리에이티브 제작과 광고심의 점검은 포함되어 있지 않다. 우리GPT는 범용 텍스트 어시스턴트로, 브랜드 규칙이 강제된 시각 자산 생성이나 규정 준수 자동 점검 기능을 갖고 있지 않다. 본 과제는 기존 구축물의 기능을 재구현하지 않으며, 오히려 은행이 이미 축적한 브랜드 자산과 심의 기준을 입력으로 삼아야만 성립한다.

FlowOS는 LG 대상 매장 자산 생성 도구에서 브랜드 규칙이 통제된 편집기와 현장용 판촉물 생성 스튜디오, 그리고 생성물의 브랜드 준수 여부를 자동 점검하는 시각 검수 기능을 이미 구현했다. 또한 LG 글로벌 상품 콘텐츠 자동화 플랫폼과 자동 콘텐츠 생성·발행 파이프라인에서 대량 콘텐츠의 규칙 기반 생산 구조를 프로덕션으로 운영하고 있다. 은행 과제에서는 브랜드 규칙과 심의 체크리스트를 규칙셋으로 교체하는 작업이 중심이며, 신규 연구는 필요하지 않다.

제외 목록의 '트럼불 압축기 공급·9년 장기정비계약'은 클라이언트가 수주하고 직접 수행하는 사업이며, 본 제안은 그 사업을 대체하거나 재설계하지 않는다. 정비 수행 인력·부품 공급망·서비스센터 운영은 그대로 두고, 계약 이행 과정에서 새로 생겨나는 문서·이력·현장 데이터를 검색 가능한 지식 계층으로 얹는다. 사명 통합에 따른 브랜드·웹 자산 영역과도 겹치지 않는 내부 운영 계층이다.

FlowOS는 이미 문서 업로드 후 자연어 질의로 출처가 표기된 답변을 받는 문서 인텔리전스(DocRAG)와, 치과용 임플란트 제조사의 재고·수주·생산·문서·인허가 업무를 하나의 테넌트 앱으로 운영하는 사례(slock)를 프로덕션으로 보유한다. 도면 PDF에서 자재 목록을 자동 추출하는 엔진(부스바 도면 분석), 견적서·차량운행일지·출장보고서를 자동 작성하는 업무 자동화(태화이엔지), 현장 보고와 정산을 한 흐름으로 묶은 플랫폼(영남스퀘어)도 그대로 이식 가능하다. 신규 연구개발 없이 기존 모듈의 조합과 도메인 문서 학습만으로 구성한다.

제외 목록의 '트럼불 수주'와 '글로벌 영업 체계'는 이미 완료·진행 중인 클라이언트의 영업 활동이며, 본 제안은 영업 조직이나 견적 권한을 대체하지 않는다. 우리가 만드는 것은 수주가 일어나기 전 단계에서 사양서를 읽고 근거를 찾아 초안을 만드는 후방 지원 계층으로, 설비 증설이나 그룹 투자 계획과도 무관하다. 이미 확보한 실적과 기술 자료가 있어야만 성립하는, 그들이 만든 자산 위에서만 가능한 다음 단계다.

FlowOS는 입찰 사양서를 입력하면 치수·자재 목록·도면을 자동 생성하고 과거 프로젝트 이력을 조회하는 견적 자동화 시스템(배전반 견적 자동화)을 이미 딜리버리했다. 발주서를 인식해 고객·품목에 자동 매칭하는 수주 콘솔(대현), 37개사 자료를 의미 검색해 레퍼런스를 발굴하는 제안 자료 검색 플랫폼(제일기획 Deck Intelligence), 평가 기준에 맞춰 문서 초안을 작성하는 엔진(파운더스 캔버스)이 모두 프로덕션으로 존재한다. 도메인 자료를 바꿔 끼우는 이식 작업이며 신규 연구개발이 아니다.

제외 목록의 '브랜드 통합과 사명 변경'은 클라이언트가 이미 완료한 의사결정이며, 본 제안은 로고·아이덴티티·홈페이지를 다시 만들자는 것이 아니다. 사명을 바꾼 결과로 새로 생긴 빈틈, 즉 외부 AI 답변 공간에 남아 있는 옛 정체성과 인용 불일치를 측정하고 교정하는 별도 계층이다. 클라이언트가 내부에서 수행 중인 브랜드 통합 작업이 있어야만 의미가 생기는 후속 단계이며, 계열 IT사가 다루는 기간계 영역과도 무관하다.

FlowOS는 주요 AI 대화·답변 서비스에서 브랜드가 얼마나 자주, 얼마나 높게 언급되는지를 측정하고 경쟁사와 비교하는 솔루션(판타스캔 AI)과, 해외 바이어가 쓰는 AI 답변 안에서의 브랜드 점유를 추적하는 서비스(BrandRadar)를 이미 운영하고 있다. 삼성 글로벌마케팅센터를 위해 구축한 답변엔진 최적화 검증 도구(MX GEO Validation)와 한영 동시 콘텐츠 생산 파이프라인(AutoBlog)도 그대로 사용한다. 측정 대상 질의와 언어권만 산업재 맥락으로 교체하는 작업이다.

제외 목록의 '그룹 55조원 AI 투자'와 '미국 진출 전략'은 방향 선언이고, '생산능력 증설'은 설비 의사결정이다. 본 제안은 그중 어느 것도 다시 만들지 않으며, 그 전략을 실행할 때 필요한 외부 시장 관측 계층만을 담당한다. 사내 기간계나 계열 IT사가 다루는 내부 데이터가 아니라 전적으로 공개 정보를 다루므로 보안 심의 부담이 낮고, 기존 영업 조직의 판단을 대체하지 않고 입력만 제공한다.

FlowOS는 국내외 기관 리포트를 실시간으로 검색해 AI 종합 리포트를 생성하는 첨단산업 인텔리전스(Atlas)와, 공시·리서치 자료를 근거로 출처가 표기된 답변과 검증된 수치를 산출하는 인텔리전스 워크스페이스(KIPVC Intelligence)를 이미 운영한다. 매일 공개 자료를 자동 수집·파싱해 대시보드를 갱신하는 파이프라인(대현 LME 일일정보)과 경쟁사 정보를 상시 크롤링하는 리서치 플랫폼(MediaWorks)도 그대로 활용한다. 수집 대상 출처만 전력·데이터센터 도메인으로 교체하는 구성이다.

제외 목록의 'GENAI ME'는 이미 반입된 의료데이터를 통합·구조화·분석하는 플랫폼이며, 본 제안은 그 이전 단계, 즉 데이터가 플랫폼에 들어오기까지의 계약·동의·비식별·품질 검수 운영 레이어다. GENAI ME의 알고리즘, 분석 화면, 데이터 모델은 일절 건드리지 않으며 반입 승인이 완료된 데이터를 GENAI ME에 넘기는 지점에서 역할이 끝난다. 또한 '박셀바이오 CGT 협력'은 연구 내용의 협업이지 데이터 반입 절차의 표준화가 아니므로 중복되지 않는다.

FlowOS는 미용 의료기관 대상 프로젝트에서 진료·환자·장비 마스터의 실시간 동기화와 개인식별정보 자동 마스킹 파이프라인을 이미 프로덕션으로 운영하고 있으며, 계약 요청 심사 데스크에서도 자동 마스킹과 보호 대상 검증을 적용한 승인 워크플로를 구축한 바 있다. 임상 데이터의 수치 검수와 이상치 자동 등급 분류는 동화약품 CPMS에서, 의료 영상 데이터의 품질 검증과 리포트 자동 생성은 NeuroHub에서 이미 구현했다. 문서 심사에 필요한 규정 지식베이스와 출처 인용 기반 답변은 DocRAG의 하이브리드 검색 구조를 그대로 이식한다. 신규 연구 요소 없이 기존 네 개 자산의 조합으로 구성된다.

제외 목록의 GENAI 제품군은 모두 외부 고객에게 판매하는 상품이며, 본 제안은 그 상품을 파는 내부 수주·딜리버리 조직의 업무 자산화 레이어로서 판매 대상이 아니다. GENAI ME의 의료데이터 처리 엔진이나 브랜드 사이트를 재구축하지 않고, 사내에 이미 존재하나 활용되지 못하는 문서 자산만을 대상으로 한다. 캔톤 네트워크 협약이나 박셀바이오 협약과도 사업 영역이 겹치지 않으며, 오히려 두 신사업이 동시에 진행되면서 커진 제안·문서 작성 부하를 흡수하는 역할을 한다.

FlowOS는 제일기획 대상으로 37개사 분량의 제안 자료를 의미 기반으로 검색하는 레퍼런스 탐색 플랫폼을 구축했고, DocRAG에서는 다양한 문서 포맷의 인제스천과 출처 인용 기반 답변을 프로덕션화했다. 사업계획서·제안 문서의 자동 초안 작성은 파운더스 캔버스와 라이프 AI에서 평가 기준에 정렬된 문서 생성까지 이미 구현되어 있다. 사내 커뮤니케이션과 문서를 상시 수집하여 프로젝트별 살아있는 컨텍스트로 유지하는 구조는 Teeem Brain에서 운영 중이다. 네 자산의 조합만으로 구성되며 새로 개발할 모델이나 엔진은 없다.

제외 목록의 캔톤 네트워크 협약은 토큰 발행·유통을 위한 블록체인 인프라와 생태계 구성에 관한 것이며, 본 제안은 발행 이전 단계인 기초자산 심사·평가·공시 문서 작성이라는 별개의 업무 레이어다. 블록체인 네트워크, 토큰 발행 모듈, 투자자용 거래 앱은 일절 구축하지 않는다. 또한 대상 사용자가 투자자가 아니라 발행·심사 실무자이므로, 투자자 대상 온보딩 화면 설계와도 성격이 다르다.

FlowOS는 한국투자파트너스를 위해 공시 자료와 증권사 리포트를 분석하여 출처가 인용된 답변과 검증된 재무 분석을 자동 생성하는 인텔리전스 워크스페이스를 구축했다. 한국투자프라이빗에쿼티에서는 투자 심사와 펀드 운용의 반복 문서 작업을 자동화하고 데이터 기반 분석 환경을 제공하는 플랫폼을 딜리버리했다. 문서에서 핵심 수치를 출처와 함께 추출하고 근거 없는 서술을 거부하는 답변 정책 역시 기존 자산에 이미 구현되어 있다. 금융 심사 도메인의 데이터 구조와 화면을 자산 토큰화 심사로 옮기는 이식 작업이며 신규 개발 요소는 없다.

제외 목록의 GENAI ME 및 GENAI 브랜드 체계는 이미 존재하는 자산으로 전제하며, 제품 자체나 기존 브랜드 사이트를 재설계·고도화하지 않는다. 본 제안의 작업 대상은 제품 바깥, 즉 AI 답변 채널이라는 새로운 유통 경로에서의 노출 상태이며 아이티아이즈가 착수했다고 발표한 어떤 항목에도 해당하지 않는다. 투자자 대상 IR 자료나 홍보 사이트 구축과도 목적이 다르며, 측정 대상은 주가나 언론 노출이 아니라 구매 검토자의 질의에 대한 답변 결과다.

FlowOS는 판타스캔 AI와 BrandRadar에서 주요 AI 대화·답변 서비스에 걸쳐 브랜드 언급 빈도와 순위, 인용 출처를 지속 수집하고 경쟁사와 비교하는 측정 파이프라인을 이미 프로덕션으로 운영하고 있다. 삼성 글로벌마케팅센터를 위해서는 답변 엔진 노출을 검증·개선하는 전용 도구를 구축한 이력이 있다. 다중 서비스 답변 수집, 재시도·오류 분류, 인용 출처 집계, 상시 모니터링 스케줄링은 모두 기존 역량 인벤토리에 포함되어 있으며, 아이티아이즈용 질의 세트와 경쟁군만 교체하면 그대로 동작한다.

제외 목록의 1번(AI 튜터)과 2번(AI 평어·실시간 수업 기능)은 '응답을 생성하는' 기능이며 본 제안은 이를 다시 만들지 않는다. 모델·프롬프트·튜터 UI에 일절 손대지 않고, 이미 생성된 응답 로그만 외부에서 수신하여 분류·감사·보고하는 바깥 레이어다.

신규 R&D가 아니라 이식이다. SKT T1 계약 관리 콘솔에서 이미 구현한 개인정보 자동 마스킹과 미성년자 보호 점검 파이프라인을 학습자 응답 스트림에 그대로 적용한다. 동화약품 CPMS의 '업로드 데이터 자동 등급 분류 → 조치항목 대시보드 → 검토 대상 목록' 구조를 '위험 발화 등급 분류 → 교사 조치 큐 → 감사 리포트'로 치환하면 골격이 완성되며, 실시간 모니터링 화면은 FLOWOS AI AGENT HQ의 에이전트 활동·처리량 대시보드를, 중요도·민감도 자동 판정은 Teeem Brain의 AI 판정기를 재사용한다.

제외 목록의 3번(밀크T AI 개인화 엔진)이 다루는 것은 학습 로그와 문항 데이터이며, 본 제안이 다루는 것은 그와 층위가 다른 '제작 산출물 자산'(원고·영상·교사자료·AIDT 차시물)의 검색 가능한 카탈로그다. 개인화 엔진이나 튜터를 재구축하지 않고, 오히려 그 엔진들이 소비할 재료를 정리해 공급하는 상류 인프라다. 제외 목록의 5번(글로벌 협약) 역시 실습 환경과 기술 결합에 관한 것이지 콘텐츠 자산 정비가 아니며, 해외 확장 시 재사용 가능한 자산 목록이 없다는 공백은 그대로 남아 있다.

세 개의 기구축 자산을 조합하면 신규 개발 없이 성립한다. LGAIP는 LG전자의 제품 콘텐츠를 전 세계 채널별로 관리·자동화하는 자산 인텔리전스 플랫폼으로, 채널별 배포 패키징 구조를 그대로 가져온다. LG AI 비디오 스튜디오는 업로드된 영상 자산을 자동 분석해 구조화 메타데이터를 추출하고 의미 검색을 제공하는 엔진이 이미 프로덕션에 있다. 문서 자산 측면은 Cheil Deck Intelligence(37개사 덱 의미 검색)와 DocRAG(하이브리드 검색·출처 인용)를 이식하고, 단일 원천 관리 구조는 Foodil MDM 설계안의 허브앤스포크 방식을 따른다.

제외 목록의 4번(바로체험)은 체험 화면과 전환 UX이며, 본 제안은 그 화면에 손대지 않는다. 0'이 체험 경험 자체를 재설계하는 제안이었던 것과 달리, 본 제안이 다루는 범위는 체험 진입 이전의 발견 경로 하나뿐이다. 제외 목록의 3번(국가산업대상 AI 학습 부문 수상)은 재구축 대상이 아니라 AI 답변에 인용될 근거 자산으로 활용될 뿐이며, 사내 AI센터가 개인화 엔진에 집중하는 동안 브랜드가 AI 답변에서 어떻게 취급되는지는 비어 있는 영역이다.

필요한 세 가지가 모두 프로덕션에 존재한다. 판타스캔 AI는 주요 AI 대화·답변 서비스에서 브랜드 언급 빈도와 순위를 측정하고 경쟁사와 비교하는 솔루션으로 이미 운영 중이며, BrandRadar는 해외 구매자 대상 답변 내 브랜드 점유(SoV)와 인용 출처 분석을 수행한다. 삼성 글로벌마케팅센터를 위한 MX GEO Validation은 마케팅 콘텐츠를 답변 엔진에 최적화·검증하는 도구이며, 근거 콘텐츠의 대량 생산·이중언어 발행은 FlowOS AutoBlog 파이프라인을 그대로 사용한다.

제외 목록의 6번(교사 의견 수렴·공동제작 사이클)은 제품 개선 피드백 루프이며, 본 제안은 제품 바깥의 상업화 채널로 대상(교사 vs 교육청 구매·조달 담당)과 목적(피드백 수집 vs 수주)이 다르다. 제외 목록의 1·2번(AI 튜터·AI 평어)은 판매할 제품 그 자체이며, 본 제안은 그 제품을 어떤 안건에 어떤 근거로 제안할지를 다루는 별개의 업무 영역으로 천재교육이 현재 어떤 AI도 투입하고 있지 않은 곳이다.

정부·기관 공고 대응 자동화는 FlowOS가 반복적으로 프로덕션에 올린 영역이다. 파운더스 캔버스는 기업 정보와 사업 파일을 분석해 적합한 지원사업을 추천하고 평가 기준에 맞춘 사업계획서 초안을 자동 작성하며 제출용 문서 산출까지 수행한다. 라이프 AI는 동일 업무의 약 80%를 자동화해 18~44시간 작업을 4~6시간으로 단축한 실적이 있고, AI 보조금 신청대행 자동화 시스템은 안건 단위 사건 관리와 협업 워크플로를 갖추고 있다. 공고 상시 수집·종합은 Atlas의 기관 리포트 실시간 수집·요약 구조를, 과거 제안 자산 검색은 Cheil Deck Intelligence를 그대로 이식한다.

제외 목록의 AI 투자브리핑·스탁뷰·오늘의 콕은 모두 M-able 내부에서 유통되는 자산이며, 앱 밖 생성형 답변 채널에서의 노출·인용은 어떤 발표에도 등장하지 않는다. 또한 생성형 AI 보안 적합 판정과 사내 AI 개발환경은 개발·운영 등 내부 업무를 위한 인프라이므로 대외 노출 계측과 영역이 겹치지 않는다. 본 과제는 콘텐츠 생산 파이프라인을 재구축하지 않고, KB가 이미 만든 콘텐츠가 존재하기 때문에 비로소 성립하는 다음 단계에 해당한다.

FlowOS는 브랜드가 생성형 답변 서비스에서 얼마나 자주·얼마나 상위로 언급되는지를 측정하는 판타스캔 AI와 BrandRadar를 이미 프로덕션으로 운영하고 있으며, 삼성 글로벌마케팅센터를 위한 생성형·답변 엔진 최적화 검증 도구를 실제로 납품했다. 다중 답변 서비스 수집(재시도·타임아웃·오류 분류), 인용 출처 집계, 지속 모니터링 파이프라인이 데이터 수집 역량 인벤토리에 이미 존재한다. 따라서 필요한 작업은 질의 세트와 지표 정의를 금융투자 도메인으로 교체하는 이식이며, 신규 R&D는 없다.

제외 목록의 항목은 모두 앱 내 정보·콘텐츠 서비스(AI 투자브리핑·스탁뷰·오늘의 콕)이거나 개발·운영 영역의 생성형 AI 인프라이며, 사람이 응대하는 상담 접점은 어떤 발표에도 포함되어 있지 않다. 본 과제는 대고객 콘텐츠를 다시 만들지 않고, 이미 만들어진 콘텐츠를 상담 중에 소환하는 새로운 소비 채널을 추가하는 것이므로 기존 자산의 재구축이 아니라 활용처 확장이다. 사내 AI 개발환경은 개발·운영 우선 적용이 명시되어 있어 상담 현업 영역과 시점·대상이 모두 다르다.

FlowOS는 Cellora(미용의료 클리닉 AI 상담 운영 체계)에서 QR 기반 고객 접수, 실시간 음성 지원 상담, 상담 중 즉시 추천, 개인화 상담 리포트 발송까지 프로덕션으로 운영하고 있다. 음성 모듈에는 화자 추적을 포함한 실시간 스트리밍 상담 전사, 한국어 도메인 음성 보정 규칙, 저지연 실시간 음성 대화 사이드카가 이미 구현되어 있고, 문서 근거 제시는 DocRAG의 출처 인용형 질의응답을 그대로 사용한다. 필요한 작업은 도메인 사전과 지식베이스를 금융투자 상담용으로 교체하는 이식이며, 음성·전사·요약 엔진 자체는 신규 개발이 아니다.

제외 목록 어디에도 CIB·WM 실무(법인 딜·심사·실사)를 대상으로 한 AI는 없다. 스탁뷰와 AI 투자브리핑은 개인 투자자용 대고객 콘텐츠이므로 이용자·데이터·산출물이 모두 다르며, 본 과제는 사내 심사·검토 담당자를 위한 문서 처리 도구다. 사내 AI 개발환경은 개발·운영 영역에 우선 적용된다고 명시되어 있으므로, 그 인프라를 대체하지 않고 그 위에서 확장될 첫 업무영역을 제공하는 관계다.

FlowOS는 한국투자프라이빗에쿼티(KIPE)의 투자 검토·펀드 운용 반복 업무 자동화 플랫폼과 한국투자파트너스의 투자 관리 플랫폼을 실제로 구축·운영했고, KIPVC Intelligence에서는 공시와 증권사 리포트를 근거로 출처가 인용된 답변과 검증된 재무 산출물을 생성하는 워크스페이스를 프로덕션으로 운영 중이다. 문서 수집·분할·임베딩, 하이브리드 검색과 인용 랭킹, 근거 없는 답변 거절 규칙, 심사 문서 초안 생성이 모두 기존 역량 인벤토리에 존재한다. 국내 금융 투자기관 도메인에서 이미 검증된 구성을 KB의 문서군과 심사 양식으로 교체하는 이식 작업이다.

제외 목록의 사내 AI 개발환경은 에이전트를 만들기 위한 개발·연결 인프라이고 공용 생성형 AI 포털은 배포·이용 창구이므로, 본 과제는 그것들을 다시 만들지 않고 그것들이 산출하는 실행 기록을 지표로 환산하는 상위 계측 층이다. 직원이 업무를 수행하는 작업 화면과도 구분되며, 이용자는 AI 추진 조직과 경영진으로 목적이 관리·판단에 있다. 즉 KB가 에이전트를 대량으로 만들기로 결정했기 때문에 비로소 필요해진 다음 단계에 해당한다.

FlowOS는 다수 에이전트의 실시간 작업 상태와 처리량을 추적하고 에이전트가 만든 가치를 비용 효율·ROI 지표로 환산하는 FLOWOS AI AGENT HQ를 이미 운영하고 있다. 데이터 수집 역량 인벤토리에는 다중 공급자 비용·사용량 수집과 단일 스키마 정규화, 과금 데이터의 주기적 스냅샷 및 추세 보관이 포함되어 있다. LG·삼성 등 대기업 테넌트를 실제로 운영하며 축적한 대시보드 구성을 KB의 업무영역 분류와 지표 체계로 매핑하는 작업이며, 새로 만들 엔진은 없다.

제외 목록의 아이멤버 워크 4.0과 아이멤버 고도화는 보고서·PPT·영상을 만들어 내는 산출 도구이지, 외부 기관 리포트·정책 공고·공시를 상시 수집·검증해 인용 가능한 상태로 적재하는 데이터 파이프라인이 아니다. 본 제안은 아이멤버를 대체하거나 재설계하지 않고 그 입력단에 검증된 외부 근거를 공급하는 상보 관계다. 롯데멤버스 AI 가상조사는 소비자 인식 시뮬레이션 영역으로, 산업·정책·재무 사실 데이터와는 대상 자체가 다르다.

FlowOS는 Atlas(첨단산업 인텔리전스)에서 국내외 기관 리포트를 실시간 수집해 출처가 달린 종합 리포트를 자동 생성하는 파이프라인을 이미 운영 중이며, KIPVC 인텔리전스에서 공시와 증권사 리포트 기반의 출처 인용 답변과 검증된 재무 산출물을 프로덕션으로 제공하고 있다. 파운더스 캔버스는 정부 공고 크롤링과 제출용 문서 산출까지 구현되어 있고, DocRAG는 문서 근거 Q&A와 인용 랭킹을 담당한다. 세 자산의 수집·검증·인용 구조를 연구소 도메인으로 이식하는 작업이며, 새로 개발해야 하는 엔진은 없다.

제외 목록의 칼리버스 몰입형 AI 커머스는 롯데가 소유한 채널 안에서 제공하는 AI 경험이고, 아이멤버는 사내 업무 플랫폼이다. 두 자산 모두 롯데가 통제하지 못하는 외부 생성형 AI 답변에서 자사 브랜드가 어떻게 노출·추천되는지는 측정하지 않으며, 롯데멤버스 AI 가상조사는 시뮬레이션된 소비자의 응답이지 실제 AI 서비스의 답변 관측이 아니다. 본 제안은 그룹이 AI 접점을 늘릴수록 오히려 커지는 사각지대, 즉 '외부 AI가 롯데를 어떻게 말하는가'를 다룬다.

FlowOS는 판타스캔 AI에서 주요 AI 대화·답변 서비스의 브랜드 언급 빈도와 순위를 측정하고 경쟁사와 비교하는 솔루션을, BrandRadar에서 해외 바이어가 사용하는 AI 답변 내 브랜드 점유와 인용 출처를 추적하는 서비스를 이미 운영 중이다. 삼성 글로벌마케팅센터를 위한 MX GEO Validation에서는 답변 엔진 최적화 관점의 검증 도구를 대기업 환경에서 딜리버리한 경험이 있다. 다중 서비스 답변 수집, 재시도·타임아웃 처리, 인용 출처 집계, 상시 모니터링 파이프라인이 모두 기존 자산으로 존재한다.

제외 목록의 CEO AI 아카데미와 전임직원 에이전트 교육은 개인의 AI 활용 역량을 높이는 프로그램이고, 아이멤버는 산출물 생성 도구다. 어느 쪽도 회의체에서 내려진 결정과 그 근거, 이후의 번복 이력을 조직 기억으로 축적하지 않는다. 진척률을 집계하는 것이 아니라 결정의 맥락과 변경 사항을 근거와 함께 보존하는 층이다.

FlowOS는 Teeem Brain(비공개 운영)에서 모든 커뮤니케이션 채널을 수집해 기록 가치 판별과 유형·주체·민감도 분류를 수행하고, 프로젝트별 기억 문서를 버전화해 '특정 시점 이후 무엇이 바뀌었는가'를 답하며 주간 다이제스트를 생성하는 엔진을 이미 운영하고 있다. 셀로라(Cellora)에서는 화자 추적을 포함한 실시간 음성 전사를 프로덕션으로 구현했고, DocRAG에서는 근거 미확보 시 답변을 거부하는 인용 규칙을 적용했다. 음성 전사, 기록 판별, 기억 문서화, 인용 Q&A가 모두 기존 자산이며 새로 만들 엔진은 없다.

제외 목록의 앨리스 시즌 미니보험은 '상품과 판매 화면'을 만든 것이고, 이 과제는 그 상품이 자사 앱 바깥의 AI 답변 채널에서 발견되는지를 다룬다. 상품 기획·판매 플로우·앱 UI를 다시 만들지 않으며, 기존 상품 페이지는 측정 대상이자 처방 대상일 뿐 재구축 대상이 아니다. 자체 FDS(청구단 리스크)나 카카오헬스케어 제휴(가입 후 건강관리)와도 대상 구간이 겹치지 않는다.

FlowOS는 생성형 AI 답변 내 브랜드 언급·인용 출처를 수집·측정하는 제품을 이미 프로덕션으로 운영 중이다(판타스캔, 브랜드레이더). 또한 삼성전자 글로벌마케팅센터를 위한 GEO/AEO 검증 도구를 구축해, 답변 인용을 유발하는 콘텐츠 구조를 검증하는 파이프라인을 보유하고 있다. 신규 R&D 없이 질의셋과 경쟁사 정의를 보험 도메인으로 교체해 이식하는 작업이다.

제외 목록의 원더 스마트 플래너 제도는 '등록된 플래너가 앱 안에서 수행하는 교육·시험·계약'을 다루며, 본 과제는 등록 이전 단계인 후보 발굴·검증·전환만을 대상으로 한다. 원더 앱의 교육 콘텐츠·시험 준비 기능·계약 화면은 손대지 않고, 원더 등록 API 지점에서 접속한다.

FlowOS는 검증된 인재 풀을 소싱·스코어링하고 캠페인으로 연결하는 엔진(캐리버, 스케일런스 랩스)을 이미 구축해 운영 중이며, 이는 '인력을 늘리지 않고 대규모 개인 활동가를 운영'하는 것과 동일한 구조다. 또한 잠재 대상의 정보를 자동 리서치해 개인화된 제안 메일을 발송하는 리드 파이프라인(Klawn)과, 랜딩 기반 자격 진단·리드 수집 퍼널(시니어혜택센터)을 보유하고 있다. 대상만 크리에이터에서 부업 플래너 후보로 치환하는 이식 작업이다.

제외 목록의 카카오헬스케어 제휴는 '이미 가입한 법인의 임직원에게 제공하는 건강관리 서비스'를 다루며, 본 과제는 '아직 가입하지 않은 법인을 발굴해 제안하는 단계'만 담당한다. 건강관리 플랫폼이나 측정기기 연동, 임직원 대상 서비스 화면은 일절 만들지 않는다. 앨리스(개인 미니보험)·원더(개인 플래너)와도 채널이 다르며, 어느 쪽의 기능도 재구축하지 않는다.

FlowOS는 보험 대리점의 보유계약 요약·보장 공백 분석·고객 메시징을 수행하는 플랫폼(Covera)과 보험 문서 처리·고객 관리 플랫폼(EVE AI)을 이미 구축했다. 또한 기업 정보를 자동 리서치해 평가 기준에 맞춘 제안 문서를 초안 작성하는 파이프라인(파운더스 캔버스), 기업 URL만으로 사업 구조를 분석해 리포트를 생성하는 도구(HS AD AX Studio)를 보유하고 있다. 세 자산의 조합만으로 법인 제안 도구가 성립하며 신규 연구가 필요 없다.

제외 목록의 자체 FDS는 청구 단계의 보험사기 탐지를 다루며, 본 과제는 그 반대편인 판매·광고 단계의 준법 리스크를 다룬다. 원더의 앱 내 교육·계약 기능이나 앨리스의 상품 판매 화면을 재구축하지 않고, 소재 생성과 검수라는 별도 관문만 신설한다.

FlowOS는 LG전자를 위해 비디자이너 현장 인력이 브랜드 규정 안에서 매장 소재를 제작하도록 하고, 완성된 소재의 브랜드 준수 여부를 자동 검수하는 도구를 이미 설계·구현했다(ISM Asset 생성 도구). 또한 다국가 채널의 제품 콘텐츠를 규칙 기반으로 관리·자동화한 플랫폼(LGAIP)과 콘텐츠 자동 생성·발행 파이프라인(AutoBlog)을 보유한다. 브랜드 규칙셋을 보험 광고 준수 기준으로 교체하는 이식 작업이다.

제외 목록의 AI 카메라 주방 모니터링, 조리·서빙 로봇, 지능형 자동 발주는 모두 매장 후방의 물리적 실행을 자동화하는 항목이며, 대상 데이터는 영상과 재고·식자재 발주 신호다. 본 제안이 다루는 것은 파트너와 오가는 계약서·정산서·판촉 신청서 같은 사무 문서 흐름으로, 데이터 종류와 사용자(MD·영업관리·재무)가 전혀 겹치지 않는다. 자동 발주가 F&B 식자재를 채우는 일이라면, 이 데스크는 그 발주를 발생시키는 파트너 계약과 정산을 정리하는 일로 서로를 대체하지 않고 상류·하류로 이어진다.

FlowOS가 스포츠 구단용으로 프로덕션 운영 중인 계약 요청 검토·승인 콘솔(자동 개인정보 마스킹, 규정 체크 포함)을 검토 데스크의 골격으로 그대로 이식한다. 정산·경비 승인·현장 보고를 한 워크플로로 묶은 영남스퀘어 업무자동화, 이메일에서 구조화 정보를 뽑아 검토 큐에 올리는 AFC 선적 관리 콘솔, 팩스·메일·메신저 등 다채널 비정형 주문을 파싱하는 파워물산 주문 도우미가 각각 정산·문서추출·다채널 수신 모듈로 재사용된다. 신규 연구개발 없이 도메인 규칙과 양식만 갤러리아 기준으로 교체하는 작업이다.

제외 목록의 압구정 명품관 리뉴얼과 프리미엄 F&B 콘텐츠는 오프라인 공간·콘텐츠 자산의 강화이며, 그 자산이 AI 답변 채널에서 어떻게 노출되는지는 다루지 않는다. 경쟁사가 하는 매장 내 AI 통역·쇼핑 어시스턴트는 이미 도착한 고객을 상대하는 접점 서비스이고, 본 제안은 도착 이전의 발견·후보군 형성 단계를 다루므로 대상 고객 단계 자체가 다르다. 신설 지주사가 발표한 피지컬 AI 3대 축 어디에도 대외 노출·검색 채널 관리 항목은 존재하지 않는다.

FlowOS는 AI 답변 플랫폼 내 브랜드 노출·순위·경쟁 비교를 추적하는 판타스캔과, 해외 바이어의 AI 답변에서 브랜드 추천 점유율과 인용 출처를 분석하는 브랜드레이더를 이미 서비스로 운영 중이다. 대기업 글로벌 마케팅 조직을 위해 구축한 GEO/AEO 최적화·검증 도구는 콘텐츠를 답변에 인용되기 좋은 구조로 교정하는 처방 로직을 그대로 포함한다. 다국어 콘텐츠 자동 생성·게시 파이프라인(AutoBlog)까지 결합하면 측정에서 개선 실행까지가 기존 자산의 조합만으로 완결된다.

신설 지주사가 발표한 피지컬 AI 3대 축은 매장 운영·서빙·물류의 실행 자동화이며, MD·기획 조직의 의사결정을 지원하는 자산은 포함되어 있지 않다. 멤버십·포인트 통합은 고객 데이터의 통합인 반면, 본 제안은 기획 산출물과 성과 지식의 통합으로 데이터 성격이 다르다. 로봇이 운영하는 매장이 늘어날수록 그 매장에 무엇을 채울지 결정하는 기획 근거의 필요는 오히려 커지므로, 이미 구축 중인 항목을 전제로 그 위에서만 성립하는 다음 단계에 해당한다.

37개사 캠페인 덱을 시맨틱 검색으로 탐색하게 만든 제일기획 덱 인텔리전스가 기획서 아카이브의 검색 엔진으로 그대로 이식된다. 영상 자산을 자동 분석해 검색 가능하게 만든 LG AI 비디오 스튜디오가 행사 현장 영상·비주얼 자산 계층을 담당하고, 경쟁 채널의 편성·상품을 일일 크롤링한 미디어웍스가 경쟁 팝업 수집 모듈을 제공한다. 매출 데이터를 자연어로 질의하는 코코도르 에이전트가 성과 수치 결합을 맡는다. 네 가지 모두 프로덕션 사례로 존재하며 새로 개발할 항목은 없다.

제외 목록의 로봇·AI 카메라·자동 발주는 매장 운영의 실행 자동화이고, 명품관 리뉴얼은 공간 자체의 개편이다. 어느 항목도 매장에서 상시 소모되는 비주얼 자산의 생산 방식은 다루지 않는다. 캠페인·소셜 콘텐츠를 생성하는 마케팅 도구와도 달리, 이 제안은 오프라인 인쇄물·사이니지·집기 배치라는 물리 자산을 비디자이너가 브랜드 규정 안에서 직접 만들도록 하는 생산 도구이며, 산출물의 소비처가 매장 현장이라는 점에서 성격이 구분된다.

FlowOS는 대기업 인스토어 자산 도구(2D 키비주얼 에디터, 3D 집기 컨피규레이터, 판촉물 생성 스튜디오)를 브랜드 거버넌스 요건과 함께 실증한 바 있으며, 생성물의 브랜드 적합성을 자동 검사하는 QA 로직과 대형 인쇄 해상도 업스케일 기능을 이미 보유하고 있다. 마켓플레이스 상품 콘텐츠를 중앙에서 관리·자동화한 LGAIP가 에셋 마스터와 승인 이력 관리 계층으로 재사용된다. 갤러리아 적용은 브랜드 규칙과 템플릿 세트를 교체하는 작업이며 신규 연구개발을 요하지 않는다.

제외 목록의 AI 컨택센터(AICC)는 고객을 응대하는 상담 채널을 대상으로 하며, 익시오는 소비자용 통화 앱이다. 본 제안의 대상은 고객이 아니라 상품을 판매하는 유통망 내부 인력이며, 상담 채널이 아니라 시책·요금제 문서 지식베이스를 다룬다. AICC가 잘 작동할수록 상품 라인업이 늘고 현장 문서 부하는 오히려 커지므로, 이는 AICC의 재구축이 아니라 AICC가 만들어 낸 인접 공백을 메우는 작업이다.

FlowOS는 원금융 수도권지사에 생명·손해보험사의 시책 공지를 통합 검색하는 플랫폼을 이미 구축해 운영 중이며, 이는 다수 공급자의 조건 문서를 현장 판매 조직이 조회하는 구조로 본 과제와 동일한 형태다. 여기에 DocRAG의 하이브리드 검색·근거 인용·재순위화 파이프라인과 Teeem Brain의 문서 수집·분류·버전 관리 엔진을 그대로 이식한다. 신규 연구가 아니라 시책 검색 + 문서 인텔리전스 두 프로덕션 자산의 결합이다.

제외 목록의 익시오, AICC, 모두의 AI, AIDC는 모두 AI 제품과 인프라이며, 브랜드 자산의 저장·검색·재사용·현장 제작은 어느 발표에도 포함되어 있지 않다. 본 제안은 그들이 만든 AI 제품을 알리기 위해 생산되는 자산의 후방 운영을 다루므로, 제품 자체를 재설계하는 것이 아니라 제품 확산이 만들어 낸 자산 폭증 문제를 처리한다.

FlowOS는 LG전자에 영상 자산을 자동 분석·태깅하고 의미 기반으로 검색·스토리 구성하는 AI 비디오 스튜디오를 구축했고, 글로벌 마켓플레이스 제품 콘텐츠를 중앙에서 관리·자동화하는 자산 인텔리전스 플랫폼(LGAIP)을 프로덕션으로 딜리버리했다. 또한 브랜드 규정이 내장된 매장 자산 생성 도구(키비주얼 편집·집기 구성·판촉물 생성)의 PoC를 이미 확보하고 있다. 세 자산을 그대로 이식하는 과제이며, 그룹 내 동일 계열사에 검증된 구조를 옮기는 것이므로 신규 R&D가 없다.

제외 목록의 AIDC 항목은 파주·평촌의 부지·전력·설비 등 물리 인프라 구축이며, 이는 클라이언트와 그룹 건설·인프라 조직의 영역이다. 본 제안은 그 인프라를 판매하기 위한 제안·수주 백오피스로, 인프라 설계나 운영을 대체하지 않고 수주 조직의 문서 업무만을 다룬다. 또한 AICC가 고객 상담 자동화인 것과 달리, 본 과제는 대외 상담이 아닌 내부 기업영업 문서 생산 자동화다.

FlowOS는 KIPE에 투자·운용 업무의 반복 문서 작업을 자동화하는 업무효율화 플랫폼을, KIPVC에는 공시·리포트를 근거로 인용 답변을 생성하는 인텔리전스 워크스페이스를 구축했다. 파운더스 캔버스와 라이프 AI에서는 공고 요건을 분석해 평가 기준에 정렬된 사업계획서 초안을 자동 작성하는 파이프라인을 프로덕션으로 운영 중이다. Atlas는 국내외 기관 리포트를 실시간 검색해 종합 리포트를 생성한다. 요건 추출 → 레퍼런스 대조 → 근거 인용 초안 생성이라는 본 과제의 세 단계가 모두 기존 프로덕션 자산에 존재한다.

제외 목록의 익시오 수출과 로밍콜 출시는 제품 및 계약 성과이며, AICC는 상담 채널 제품이다. 본 제안은 제품을 다시 만들지 않고, 제품이 출시된 이후 해외 사업자·기업 담당자가 AI 답변 엔진 안에서 그 제품을 발견하는지 여부를 측정·개선하는 운영 레이어다. 또한 새로운 마케팅 사이트나 런치 플랫폼을 구축하는 것이 아니라 기존 콘텐츠 자산의 노출 구조만을 다루므로 자산 신규 제작 과제와도 구분된다.

FlowOS는 브랜드가 AI 어시스턴트 답변에서 얼마나 자주·높게 언급되는지를 경쟁사와 비교 측정하는 판타스캔과, 해외 바이어의 AI 답변 안에서 브랜드 추천 점유율을 추적하는 브랜드레이더를 프로덕션으로 운영한다. 삼성 글로벌마케팅센터를 위한 GEO/AEO 최적화·검증 도구도 이미 구축했다. 여기에 Klawn의 리드 조사·개인화 메일 파이프라인을 붙여 측정에서 리드 연결까지 잇는다. 네 자산의 조합이며 신규 개발 요소가 없다.

본 제안은 로봇과 방문객 경험을 전혀 건드리지 않고, 실증을 수주하고 종료·정산하기까지의 내부 문서·행정 워크플로만 다룬다. 그들이 실증을 잇달아 따냈기 때문에 비로소 발생한 후방 업무이며, SK인텔릭스가 이 영역에 대해 공개적으로 착수를 밝힌 바 없다.

FlowOS는 정부 지원사업 공고 수집 → 적합도 매칭 → 사업계획서 초안 자동 작성을 '파운더스 캔버스'와 '라이프 AI'에서 이미 프로덕션으로 운영 중이며, 'AI 보조금 신청대행 자동화 시스템'에서 건별 케이스 관리와 제출용 문서 산출까지 구현했다. 기관 리포트 상시 수집과 근거 인용 리포트 생성은 'Atlas 첨단산업 인텔리전스'에, 문서 근거 Q&A는 'DocRAG'에 그대로 존재한다. 신규 연구 없이 공고 소스와 문서 템플릿만 공공 로봇 실증 도메인으로 교체하는 이식 작업이다.

본 제안은 새 캠페인을 만들지 않으며, 이미 집행된 리브랜딩과 서비스 출시가 AI 답변 채널에서 어떻게 왜곡되어 재생산되는지를 계측하고 원인 출처를 교정하는 계측 레이어다. 사명을 바꾸었기 때문에 비로소 생긴 리스크이며, SK인텔릭스가 이 영역에서 밝힌 계획은 없다.

FlowOS는 '판타스캔 AI'와 'BrandRadar'에서 다수 AI 답변 서비스의 응답을 재시도·오류 분류와 함께 수집하고, 브랜드 언급 점유율 산출, 인용 출처 집계, 상시 모니터링 파이프라인을 이미 프로덕션으로 운영한다. 'MX GEO Validation'에서는 대기업 글로벌 마케팅 조직을 대상으로 답변 엔진 최적화 검증 도구를 구축했다. 브랜드 사전과 질의 세트, 대상 시장만 교체하는 설정·이식 작업이며 신규 개발이 필요 없다.

제외 목록의 Safe Care, Live View, My Healthcare는 모두 고객이 로봇으로부터 직접 받는 서비스이며 로봇이 스스로 감지·보고한다. 본 제안은 로봇이 아니라 사람 조직, 즉 방문 케어 인력의 현장 업무 기록을 다루며 세 서비스 중 어느 것도 재구축하지 않는다. 오히려 로봇과 유료 서비스가 늘어 현장 점검 항목이 증가했기 때문에 새로 생긴 부담을 처리하는 후방 시스템이다.

FlowOS는 '영남스퀘어 업무자동화'에서 현장 리포팅과 정산·경비 승인을 하나의 워크플로로 통합했고, '태화이엔지 AI 자동화 플랫폼'에서 출장보고서·차량운행일지 자동 작성과 문서·사진 인식을 구현했다. 'Cellora'에서는 실시간 스트리밍 음성 전사, 도메인 특화 음성 교정, 키워드 검출을 프로덕션으로 운영 중이며, '대현 수주 콘솔'에서 사진·PDF OCR과 자동 매칭을 이미 딜리버리했다. 음성 입력 → 구조화 → 티켓·집계에 이르는 각 조각이 모두 존재하며, 점검 항목 스키마만 렌탈 현장에 맞춰 정의하면 되는 조합·이식 작업이다.

제외 목록의 '나무엑스 해커톤'은 아이디어를 발굴하는 행사이며, 본 제안은 그 행사를 재설계하거나 대체하지 않는다. 해커톤 산출물이 발표 자료에 머무는 구간, 즉 아이디어 이후의 구현·검증·이관만을 담당한다. 또한 로봇 본체나 이미 출시된 세 서비스(Safe Care, Live View, My Healthcare)에는 손대지 않고, 그 주변의 신규 서비스 후보만을 대상으로 한다.

FlowOS는 4개월간 90개 이상의 프로덕션 앱을 25개 이상 고객사에 딜리버리한 전달 체계를 보유하며, 'Teeem AI'는 30분 인터뷰만으로 회사 맞춤 에이전트를 자동 생성한다. 'FlowOS'는 시장 예측 대신 수 시간 단위로 제품을 만들어 실제 잠재 고객의 반응 데이터를 회수하는 파이프라인을 제품화했고, 'HS AD AX Studio'는 조직의 업무 프로세스를 진단해 자동화 후보를 도출한다. 'FLOWOS AI AGENT HQ'는 만들어진 에이전트의 처리량과 창출 가치를 정량화하는 대시보드다. 새 연구 없이 이 전달 체계를 SK인텔릭스 사내 아이디어 파이프라인에 연결하는 작업이다.

제외 목록의 'AI금융비서'와 'AI뱅킹'은 모두 앱 안, 고객 자신이 직접 쓰는 셀프서비스 영역이며 이 제안은 그것을 손대지 않는다. 대상은 앱 밖 유인 상담 채널(전화·영업점)과 상담사 화면이며, AI금융비서를 개선하는 것이 아니라 그것이 처리하지 못한 잔여 트래픽을 받는 별도 레이어다. 오히려 대고객 AI가 성공적으로 출시되었기 때문에 비로소 발생한 '인계 단절'이라는 신규 문제를 다룬다.

FlowOS는 이미 Cellora에서 실시간 스트리밍 음성 전사, 한국어 도메인 발음 교정 규칙, 상담 중 실시간 추천 제시를 프로덕션으로 구현했고, 이는 상담사 지원 콘솔의 음성·실시간 파트를 그대로 이식할 수 있는 자산이다. 근거 제시 부분은 DocRAG의 하이브리드 검색·출처 인용 구조와, 폴더 단위 열람 권한·민감도·부서 범위 접근제어를 갖춘 지식베이스 운영 기능을 그대로 사용한다. 신규 연구가 아니라 기존 두 자산의 결합과 금융 도메인 튜닝이다.

제외 목록의 항목은 모두 대고객 대화 인터페이스와 그 기반(보안·샌드박스)에 관한 것이고, 여신 제출서류의 판독·검증 공정은 그 어느 항목에도 포함되어 있지 않은 후단 업무 영역이다. AI금융비서를 개선하는 것이 아니라, AI금융비서가 만들어낸 '빠른 앞단과 느린 뒷단의 불일치'를 해소한다. 심사 의사결정 로직은 은행 고유 영역으로 남기고 접점 이전 단계만 담당한다는 점에서 자체 조직 업무를 대체하지 않는다.

FlowOS는 파운더스 캔버스와 AI 보조금 신청대행 자동화에서 등기부·재무제표·세금 관련 증빙의 문서유형 분류와 항목 추출, 그리고 요구서류 명세 대비 미비서류 검사 기능을 이미 프로덕션으로 운영하고 있다. 대현 수주 콘솔과 EVE AI에서는 PDF·이미지·수기 문서의 OCR 판독과 원장 대조·자동 매칭을 구현해, 판독 실패 시 대체 추출 경로와 사람 검토 큐까지 갖춘 상태다. 금융 서류 목록과 마스킹 정책만 교체하면 되는 이식 과제다.