판단은 AI Agent가,
실행은 RPA가
끝까지 해냅니다
문서를 읽고 판단하는 AI Agent와, 업무 시스템을 정확히 다루는 RPA를 하나의 흐름으로 설계합니다. 금융 · 공공 · 제조 현장에서 검증한 RPA 구축 경험 위에, 실제로 운영되는 AI를 만듭니다.
- 01거래처 메일 · 첨부 주문서 수신AI Agent
- 02주문 유형 분류 · 필드 추출AI Agent
- 03단가 · 재고 기준 교차 검증룰
- 04신뢰도 미달 1건 담당자 승인담당자
- 05ERP 수주 등록 · 출고 요청RPA
- 06표준 양식 회신 메일 발송AI Agent
자동화가 막히는 지점, 이렇게 풀어냅니다
RPA는 정해진 것만 합니다
양식이 매번 다른 문서, 판단이 필요한 예외 앞에서 봇이 멈춥니다.
판단은 Agent, 실행은 봇
비정형 문서 해석과 분기 판단은 AI Agent가, 시스템 입력은 RPA가 맡습니다.
LLM이 우리 업무를 모릅니다
사내 규정 · 시스템 맥락이 빠진 일반적인 답만 돌아옵니다.
사내 지식 · 시스템에 연결
RAG로 사내 문서를 근거로 삼고, API · MCP · RPA로 업무 시스템에 직접 붙입니다.
AI에 일을 맡기기 불안합니다
검증 · 통제 없이 자율 실행하면 오류가 그대로 시스템에 들어갑니다.
사람이 최종 확인하는 구조
신뢰도 기준 · 룰 검증 · 승인 단계를 설계에 넣고, 모든 실행을 로그로 남깁니다.
두 가지 기술을 한 팀이 깊게 다룹니다
Agent 엔지니어와 RPA 개발자가 한 프로젝트에서 함께 설계합니다. 어느 쪽이 맞는지는 업무를 보고 정합니다.
문서를 읽고, 근거를 찾고,
다음 행동을 고르는 업무 전용 Agent
주요 플랫폼 · 솔루션
- 01RAG · 지식 연결
사내 규정 · 매뉴얼 · 이력 문서를 검색 가능한 지식으로 정리하고, 답변마다 근거를 표시합니다.
- 02Tool 호출 · 시스템 연동
API · MCP · DB 조회와 RPA 봇 호출을 Agent의 도구로 등록해 실제 업무를 처리합니다.
- 03멀티 Agent 오케스트레이션
분류 · 추출 · 검증 · 회신처럼 역할을 나누고 단계마다 맞는 모델을 배치합니다.
- 04HITL · 가드레일
신뢰도 임계값, 금칙 응답, 승인 단계를 정의해 사람이 마지막에 통제합니다.
- 05평가 · 운영 관제
정답셋 기반 정확도 평가, 응답 로그, 비용 추적으로 운영 중에도 품질을 관리합니다.
이런 업무에서 Agent와 봇이 나눠 일합니다
업무를 골라 단계별로 누가 맡는지 확인해 보세요. 같은 패턴도 업무에 따라 사람의 확인 위치가 달라집니다.
문서 · 이메일 처리
거래처마다 양식이 다른 주문서 · 증빙 · 메일이 매주 수백 건 쌓이는 업무. 사람이 읽고, 옮겨 적고, 확인하던 일을 Agent가 읽고 봇이 입력합니다.
OCR · LLM이 본문 · 표 · 첨부를 의미 단위로 이해
신규 · 변경 · 클레임 등 유형 판별
필요한 필드만 정해진 스키마로 추출 · 단위 정규화
단가 · 거래처 · 재고 기준 룰로 전 필드 교차 검증
ERP에 등록하고 표준 양식으로 회신 메일 발송
보안 요건과 환경에 맞춰 조합합니다
LLM
보안 등급과 용도에 맞춰 선택
Agent 플랫폼
오케스트레이션 · 메모리 · Tool 호출
자동화 실행
시스템 입력과 배치 실행
문서 인식
비정형 문서를 데이터로
시스템 연동
API · DB · 레거시 화면
배포 · 운영
보안 환경에 맞춘 구성
PoC로 먼저 보여드리고, 같은 산출물로 이어갑니다
범위에 따라 4~20주. 2주마다 결과물을 시연합니다.
PoC
대표 업무 1~2개로 정확도 · 처리 시간 · 기술 적합성을 먼저 검증합니다.
- 고객 준비
- 대상 업무 정의샘플 데이터 · 문서시스템 접근 권한
- 산출물
- PoC 데모검증 리포트
설계
Agent 역할 · 프롬프트 · 지식 구조와 봇 시나리오, 예외 · 승인 단계를 한 장의 흐름으로 설계합니다.
- 고객 준비
- 현업 인터뷰예외 사례 수집
- 산출물
- 프로세스 · 스크립트 설계서HITL 룰북연동 명세
개발 · 테스트
2주 단위 스프린트로 결과물을 시연하고, 정답셋 평가와 현업 UAT를 함께 진행합니다.
- 고객 준비
- 현업 테스트 참여
- 산출물
- 작동하는 Agent · 봇평가 결과소스 · 설정
오픈 · 안정화
운영 전환 후 처리 로그와 오류를 집중 관리하고, 운영 담당자에게 인수인계합니다.
- 고객 준비
- 운영 담당자 지정
- 산출물
- 운영 매뉴얼인수인계 교육유지보수 전환
금융 · 공공 · 제조 현장이
디티나우의 봇으로 일합니다
금융
공공
제조 · 유통 · 서비스
대표 구축 사례
도입 사례 전체 보기 →여신 심사 서류 입력 자동화
스캔 서류를 문서 인식으로 추출하고 봇이 심사 시스템에 입력
보험금 청구 서류 분류 · 추출
청구 서류 유형을 자동 분류하고 필드를 추출해 접수 리드타임 단축
운송 문의 1차 응대 Agent
Agent가 문의를 이해하고 봇이 배송 상태를 조회해 답변
사내 규정 기반 RAG 챗봇
규정 문서를 근거로 답하고 출처 조항을 함께 표시
레거시 RPA 전면 마이그레이션
DT-RX로 기존 시나리오를 변환해 운영 중단 없이 순차 전환
만들고 끝나는 구축이 아니라
계속 돌아가는 자동화
구축부터 운영까지 한 팀
만든 팀이 유지보수와 Shared Service Center 운영까지 이어 맡아 인수인계 공백이 없습니다.
공식 파트너 기술 역량
삼성SDS Brity · FabriX, 업스테이지, ABBYY 공식 파트너로 제품 내부 구조까지 이해하고 구축합니다.
자체 개발 마이그레이션 S/W
DT-RX로 타 RPA 자산을 분석 · 변환해, 이미 만든 자동화도 버리지 않고 이어갑니다.
RPA 위에 쌓는 AI
수년간 쌓은 RPA 예외 처리 · 운영 표준 위에 Agent를 얹어, 실험이 아닌 운영 가능한 AI를 만듭니다.
구축 전에 확인하세요
규칙이 명확하고 화면 이동 · 입력이 많은 업무는 RPA가 빠르고 안정적입니다. 문서 해석이나 판단이 섞여 있으면 Agent를 함께 씁니다. PoC 단계에서 업무를 보고 조합을 제안해 드립니다.
맡길 업무가 있다면,
PoC부터 보여드립니다
대상 업무와 사용 중인 시스템을 알려주시면 담당자가 영업일 기준 1~2일 내 연락드려 Agent · RPA 구성과 PoC 범위를 제안해 드립니다.