엑셀은 많은데 기준이 흩어져 있습니다
생산계획, 발주, 정산, 재고표가 파일마다 다르고 담당자별 규칙으로 운영됩니다.
업무 자동화 시스템 설계·구축
반복 업무는 줄이고,
운영의 확신은 남깁니다.
엑셀, PDF, ERP에 흩어진 업무를 정리해 AI가 처리하고, 담당자가 검수·승인하며, 변경 이력까지 남는 운영 시스템을 만듭니다.
30분 업무 진단
PromptCore 운영 흐름
흩어진 업무가 확인 가능한 운영으로 바뀝니다.
입력 자료
엑셀 재고표
기준과 수량 확인
발주서 PDF
필드 추출 대기
ERP 주문 내역
상태 비교
AI 분석·업무 규칙
자료를 읽고 기준과 예외를 구분합니다.
검수 필요
담당자가 결과와 예외를 확인합니다.
이력 기록
승인 완료
원본·수정·결과가 이력 기록으로 남습니다.
WHAT WE TRANSFORM
데이터는 있지만,
업무에 바로 쓰기 어렵다면
자료가 많아질수록 업무 기준과 확인 책임이 사람에게 남습니다. PromptCore는 그 사이에 멈춘 흐름을 읽고, 운영 가능한 구조로 정리합니다.
문서와 PDF 속 정보가 수작업으로 옮겨집니다
고객사별 양식, 근태자료, 신청서, 계약서에서 필요한 필드를 매번 사람이 찾습니다.
ERP·주문·재고 데이터가 서로 맞지 않습니다
시스템은 있지만 입출고 경로, 이력, 계산 기준이 분산되어 오류 원인 추적이 어렵습니다.
반복 보고와 콘텐츠 운영이 계속 사람 시간을 씁니다
주제 수집, 초안, 발행, 리포트 생성, 검수 기록이 자동화되지 못하고 있습니다.
AI를 쓰고 싶지만 결과 검증이 불안합니다
완전 자동화보다 사람 검수, 예외 처리, 책임 있는 승인 흐름이 먼저 필요합니다.
운영 데이터는 안전하게 바뀌어야 합니다
백업, 롤백, 로그, 변경 문서 없이 바로 운영 DB를 건드리는 방식은 위험합니다.
CAPABILITY MAP
입력 자료가 운영 산출물이 되는
전체 흐름을 설계합니다
PromptCore는 AI 기능 하나를 붙이는 데서 멈추지 않습니다. 데이터 구조, 업무 규칙, 검수 화면, 운영 로그까지 연결해 실제로 반복 실행 가능한 시스템을 만듭니다.
01
Input
흩어진 입력
- Excel / CSV
- PDF / 문서
- ERP / 웹 업무
02
Structure
표준 구조
- DB 스키마
- 기준정보·원장
- 이력·상태 모델
03
Rules
업무 규칙
- 자동 계산
- 예외 조건
- 승인 기준
04
AI
분석·분류
- 필드 추출
- 요약·분류
- 신뢰도 점수
05
Review
검수 화면
- 담당자 확인
- 수정·승인
- 반려 사유 기록
06
Operate
운영 산출물
- 대시보드
- 보고서·API
- 로그·감사 이력
EXECUTION EXAMPLE 01
완성된 화면으로,
운영 구조를 먼저 보여드립니다.
PromptCore의 해법은 업무마다 다르게 설계됩니다. 아래는 그중 영업 데이터를 정리·검증하고 의사결정에 쓰는 흐름을 가상 데이터로 구현한 예시입니다.
영업 분석 예시 열기가상 치과 장비 거래 데이터로 동작합니다. 실제 고객·거래 데이터나 성과를 의미하지 않습니다.
WORKFLOW PREVIEW
영업 데이터 정리·검증
01
업로드
엑셀·CSV 자료 읽기
02
컬럼 확인
기준 필드 연결
03
오류 검수
누락·중복·예외 확인
04
대시보드·내보내기
결과를 바로 확인·전달
BEFORE → AFTER
흩어진 자료가
운영 시스템이 되는 과정
BEFORE
- 파일·문서·시스템 기록이 따로 흩어짐
- 복사/붙여넣기와 수작업 검수 반복
- 오류 원인과 수정 이력 추적이 어려움
AFTER
- 표준 데이터 구조와 기준정보로 정리
- AI 분석 결과를 사람이 검수하고 승인
- 원본·수정·결과 이력이 남는 운영 흐름
THE OPERATING FLOW
문서 / 엑셀 / PDF / ERP / 웹 데이터
데이터 구조화
AI 분석·분류
업무 규칙 적용
검수 화면
자동화 실행 / 대시보드 / 보고서
자동화의 목표는 사람을 빼는 것이 아니라, 사람이 검수할 수 있는 반복 흐름을 만드는 것입니다.
HOW WE WORK
바로 자동화하지 않고,
검증 가능한 구조부터 만듭니다
운영 업무는 한 번 잘못 자동화되면 오류도 같이 반복됩니다. PromptCore는 진단, 구조 설계, 자동화 구축, 검증, 운영 문서화를 순서대로 진행해 안전하게 바꿉니다.
01
진단
현재 업무 흐름과 데이터 상태를 읽기 전용으로 확인하고 자동화 가능한 구간과 위험 구간을 분리합니다.
- 업무 흐름 인터뷰
- 데이터·파일 구조 확인
- 반복 작업과 예외 케이스 도출
02
구조 설계
흩어진 정보를 표준 데이터, 기준정보, 이력 구조로 재정리하고 검수 가능한 업무 규칙을 설계합니다.
- DB·스키마 설계
- 기준정보·원장 구조
- 자동화 범위와 비자동화 범위 정의
03
자동화 구축
AI 분석, 업로드 처리, 관리자 화면, 대시보드, API 연동을 실제 사용할 수 있는 흐름으로 구현합니다.
- AI 추출·분류
- 관리자·검수 화면
- 반복 실행 파이프라인
04
검증
샘플 데이터와 예외 케이스로 결과를 확인하고 운영 반영 전 오류 가능성을 줄입니다.
- 테스트 데이터 검증
- 예외·오류 케이스 QA
- 운영 반영 체크리스트
05
운영·문서화
로그, 변경 이력, 사용 방법, 유지보수 기준을 남겨 자동화가 지속 운영되도록 정리합니다.
- 로그·이력 관리
- 인수인계 문서
- 유지보수 기준 정리
TRUST CONTROLS
자동화보다 먼저,
검증 가능한 운영 구조를 설계합니다
AI와 자동화는 빠르게 만들 수 있습니다. 하지만 운영 업무에서는 결과를 확인하고, 되돌리고, 설명할 수 있는 구조가 더 중요합니다.
01
읽기 전용 진단 우선
운영 데이터 변경 전 구조와 위험 구간을 먼저 확인합니다.
02
백업·롤백 계획
마이그레이션과 자동화 반영 전 되돌릴 수 있는 기준을 둡니다.
03
샘플·예외 케이스 검증
정상 데이터뿐 아니라 오류·누락·예외 상황까지 테스트합니다.
04
로그와 감사 이력
원본, 수정, 실행, 결과 기록을 남겨 추적 가능하게 만듭니다.
05
사람 검수 흐름
AI 결과는 confidence와 검수 화면을 통해 승인 가능하게 설계합니다.
06
민감정보 보호
계정, 고객정보, 영업자료는 필요한 범위 안에서만 다룹니다.
Case evidence
사례는 승인된 근거와
함께 공개합니다
고객명이나 성과를 먼저 제시하지 않습니다. 문제와 해결 과정, 측정 기준, 공개 승인이 연결된 뒤에만 익명 사례로 설명합니다.
01
문제와 해결 과정이 원자료로 확인되는가
02
지표 정의와 측정 기간이 함께 기록되는가
03
공개 범위와 대표 승인이 연결되는가
현재 공개 가능한 사례는 없습니다. 승인된 근거가 갖춰질 때까지 공개 정책과 검토 기준만 안내합니다.
공개 시에는 문제, 해결 방법, 지표 정의, 측정 기간을 함께 제공합니다.
30-minute diagnosis
자동화 가능 구간부터 함께 확인합니다
현재 반복 업무와 사용하는 파일·시스템을 기준으로, 먼저 구조화할 부분과 사람이 검수할 부분을 나눠봅니다.