CS 챗봇
도움말·정책·요금 문서를 근거와 함께 즉시 답변
블로그, 도움말, 정책 문서가 있어도 고객은 질문창이나 담당자에게 바로 묻습니다
보관 위치, 가격, 기능 범위처럼 이미 정리된 내용을 매번 찾아 다시 답합니다
97%가 AX에 공감하지만 5.3%만 도입했습니다. 데이터·인프라·전문 인력 부족이 가장 큰 벽입니다
질문에서 다음 행동까지
제품 이해, 보안 검토, 요금 확인처럼 막히는 질문마다 답변과 근거, 상담으로 넘어갈 지점을 함께 보여줍니다
웹사이트나 담당자가 문서 위치만 안내합니다
담당자
Schift가 답변과 근거를 같은 화면에서 보여줍니다
부서별 활용 예시
당신이 올린 문서로 그대로 돕니다. 6개 부서, 같은 엔진, 다른 결과.
도움말·정책·요금 문서를 근거와 함께 즉시 답변
회의록·계약서에서 핵심만 뽑아 정리
내부 규정·판례에서 정확한 조항을 인용
제품 자료에서 고객 질문에 맞는 답을 구성
반복 조회·작성 업무를 워크플로우로 묶음
자사 톤·자료에 맞춘 블로그·공지 초안
문서가 답이 되기까지
나머지 다섯 단계는 Schift가 알아서 처리합니다.
PDF·HWP·이미지를 그대로 올립니다. 포맷 변환도, 전처리도 필요 없습니다.
표·도장·손글씨까지 영역을 인식해 구조를 복원합니다. 스캔본도 텍스트로.
의미 단위로 잘라 1024차원 벡터로 색인합니다. 문맥이 끊기지 않게.
Rust 엔진이 0.3밀리초 안에 후보를 찾고, 리랭커가 정답 순으로 정렬합니다.
출처 문장을 인용해 답변합니다. 어느 문서 몇 페이지인지까지 추적됩니다.
드롭 한 번이면 끝
표 · 도장 · 손글씨 영역 인식
의미 단위 → 1024차원 벡터
287µs · 후보 검색 + 리랭크
계약 해지는 제3조에 따라 서면 통지로 가능하며, 갱신은 만료 30일 전 통지가 필요합니다.
출처 문장까지 추적되는 답변
무대 뒤 · 당신은 몰라도 됩니다
묻기만 하세요. 정확한 답은 Schift가 가져옵니다.
도입 효과 · 실측
같은 AI에 회사 자료를 연결했더니 정답이 0/3에서 3/3으로 올랐습니다. 더 비싼 모델이 아니라, 정확한 근거가 답을 바꿨습니다.
RAG Lab에서 원 단위로 실측한 글 보기데이터 플라이휠
도입은 시작일 뿐입니다. 문서가 쌓이고 쿼리가 돌수록 검색 품질이 오릅니다. 여기에 AX 교육·운영 정착이 더해지면 조직 전체로 확산되며 떠날 이유가 사라집니다.
요금
반복되는 질문 한 묶음이라면 시작 플랜으로 충분합니다. 여러 제품과 담당자가 함께 답해야 하면 팀 플랜으로 넓히세요.
반복 문의 한 묶음부터 줄입니다
여러 담당자가 같은 근거로 답합니다
보안·전용환경을 별도 설계합니다
낮은 진입 플랜과 팀 운영 플랜을 분리했습니다. 전용환경과 보안 심사는 맞춤 범위로 잡습니다.
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