01 / MAIL TRIAGE첫 제품 · 설계 단계
메일 분류 자동화
발주와 개발 요청이 섞인 메일함에서 요청 유형을 구분하고, 담당자가 처리할 업무를 정리합니다.
↗주문의뢰 · 개발의뢰 · 기타 분류
↗Outlook 연동과 카테고리 반영 계획
↗다국어 입력과 담당자 수정 피드백
메일 수신→분류→담당 큐 / 검토
입력 범위: 제목, 정제된 본문, 첨부파일명.
첨부파일 내용 분석은 현재 설계 범위에 포함되지 않습니다.
AI for everyday operations
업무의 신호를,
다음 행동으로.
쌓이는 메일과 서버 로그 속에서 필요한 요청과 이상 징후를 찾습니다. 반복적인 분류는 AI가, 중요한 판단은 사람이 이어갑니다.
현재 제품 설계 단계 · 아래 화면은 동작 설명용 예시입니다.
OPSEGRA / WORKFLOW PREVIEW
INCOMING MAIL · 예시
10월 자재 발주 요청
첨부한 발주서를 확인하시고 납품 가능 일정을 회신 부탁드립니다.
주문의뢰구매 담당 큐분류 결과 확인
ILLUSTRATIVE EXAMPLE · 실제 모델 호출이나 고객 데이터가 아닙니다.
업무 기준에 맞는 분류팀의 용어와 처리 부서 기준 반영
애매한 건은 검토로새로운 유형과 불확실한 판단 분리
수정 결과를 학습으로담당자 피드백을 개선에 반영
01 / Products
반복되는 판단부터
하나씩 해결합니다.
메일 업무의 분류와 전달을 첫 제품으로 검증하고, 같은 판단·검토 구조를 로그 운영으로 확장하는 방향을 설계하고 있습니다.
02 / LOG TRIAGE확장 제품 · 설계 단계
로그 이상 분석
평소와 다른 로그 구간을 찾아 원인 유형과 심각도를 분류하고, 운영 담당자가 다음 확인 지점을 파악하도록 돕습니다.
↗빈도 변화와 신규 로그 패턴 탐지
↗원인 유형 · 심각도 · 조치 필요 여부 분류
↗새로운 이상은 추가 분석과 사람 검토
통계 / ML 탐지→분류→알림 / 검토
통계·ML이 탐지를, 특화 모델이 분류를 담당하는 구조입니다. 원인 분석은 조사 가설로 검증합니다.
02 / About us
사람의 판단이
필요한 곳에 집중하도록.
Opsegra Labs는 기업의 반복적인 운영 판단을 자동화하는 제품을 준비합니다. 메일과 로그처럼 계속 쌓이는 데이터에서 처리할 대상을 구분하고, 적절한 담당자에게 연결하는 일을 출발점으로 삼습니다.
빠른 특화 모델과 LLM, 사람의 검토를 연결해 처리 비용과 판단 품질의 균형을 찾습니다. Claude는 학습 데이터 라벨링과 불확실한 요청 재판단, 로그 분석 리포트에 활용하는 방안을 검토하고 있습니다.
빠른 반복 처리특화 분류 모델
복잡한 맥락 이해LLM + 사람 검토
실제 업무로 검증고정 평가셋 + 피드백
03 / Our approach
작게 검증하고,
업무에 맞게 다듬습니다.
공개 벤치마크 수치를 제품 성능으로 제시하지 않습니다. 고객의 실제 업무 데이터와 처리 기준으로 품질을 확인하는 도입 절차를 지향합니다.
처리 기준부터 합의
분류 경계, 담당 부서, 새로운 유형의 검토 기준과 데이터 전송 범위를 정합니다.
실제 데이터로 평가
사람이 확인한 평가셋으로 언어별 오분류와 검토량, 처리 비용을 측정합니다.
검토와 피드백 연결
업무에 반영하기 전 결과를 비교하고, 재배정과 수정 피드백을 모아 개선합니다.
04 / Contact
어떤 판단이
가장 많이 반복되나요?
메일 분류와 로그 분석의 도입 검토, 제품 관련 질문과 협업 제안을 이메일로 보내주세요.
BUSINESS INQUIRIES
support@opsegra.com ↗제품 문의 · 도입 상담 · 협업 제안