현장의 데이터가 따로 떨어져 있으면 판단할 근거가 없습니다.

NEXTPAY는 분산된 데이터를 하나로 엮어, AI가 결정하게 합니다.

Data schema

Data schema

Data schema

Data schema

Understand Context

Deploy Agent

F&B agent

피크타임 대비

재고 소진 예측

날씨 기반 운영 제안

이탈 고객 리텐션

Delivery agent

ETA 기반 최적 조리시간

주문 폭주 예측

라이더 사전 배치 제안

지연 리스크 감지

Logistic agent

배차시간 제안

결품 사전 보충

Retail agent

빈 매대 사전 감지

진열 교체 제안

시간대별 인력 배치

Lastmile agent

경로 실시간 재설계

배송 지연 사전 감지

기사 동선 최적화

연결 없는 데이터는, 아직 기록일 뿐입니다.

Raw data

Ontology data

문제가 벌어진 뒤에야 알 수 있습니다

관계의 신호를 먼저 읽어 선제적으로 대응합니다

숫자만 쌓이고 맥락은 사람이 채웁니다

데이터가 비즈니스 맥락째 읽힙니다

어느 현장에나 같은 일반 모델을 씁니다

도메인의 언어로 특화된 판단을 내립니다

수집과 해석까지 사람이 떠안습니다

AI가 근거를 준비하고, 사람은 결정만 합니다

왜 그런 결과가 나왔는지 확인하기 어렵습니다

판단의 경로를 관계를 따라 되짚을 수 있습니다

01

엔티티

주문, 상품, 근무, 장소, 기기. 현장의 모든 것이 누군가의 스프레드시트 행이 아니라, 정체성을 가진 객체가 됩니다.

02

관계

주문은 현장에 속하고 진열대는 상품을 담고, 근무는 저녁 피크를 감당합니다. 관계가 흩어진 기록을 하나의 연결된 맥락으로 만듭니다.

03

사건과 인과

매출이 꺾이고 날씨가 바뀌고, 배달이 늦어집니다. 사건이 원인과 결과를 이어, 모델은 무슨 일이 있었는지뿐 아니라 왜 일어났는지까지 압니다.

Ontology가 지도라면, 이것은 그 지도를 실제로 돌리는 계층입니다.

모든 판단은 StoreGraph에서 시작합니다.흩어진 데이터에 관계를 부여하는 의미 계층.그 위에서 AI Hub가 판단을 만들고,사람은 결정에만 집중합니다.

StoreGraph는 데이터베이스가 아닙니다.

의미 계층입니다. BigQuery, Elasticsearch, Graph Store, MySQL, Redis, 이벤트 버스가 공통 ID 하나와 관계 하나로 묶여, AI가 현장 전체를 하나의 맥락으로 읽습니다.

Agent는 저장소를 직접 호출하지 않습니다.

StoreGraph API를 부릅니다. 공통 ID, 권한, 근거, 최신성, 신뢰도. Agent가 데이터 한 줄을 보기 전에 StoreGraph가 전부 통제합니다.

데이터가 서로 연결될 때,AI는 비로소 판단합니다

Contextual

흩어진 운영 데이터를 하나로 연결합니다. 주문, 재고, 결제, 물류가 따로 흐르던 데이터가 단일 그래프(StoreGraph)로 묶여, AI가 현장 전체를 하나의 맥락으로 이해합니다.

Actionable

Scalable

검색 엔진이 아니라, Decision Intelligence 계층입니다.

시작은 데이터 위의 검색이었습니다. 그 위에 공유 그래프, 에이전트, 액션, 결과가 쌓입니다. 이것이 Decision Intelligence입니다. 답에서 멈추지 않고 운영을 실행하고, 실행한 것에서 다시 배웁니다.

하나의 Ontology,
산업마다 다른 에이전트

뼈대는 하나, 판단은 현장마다 다릅니다.
각 산업의 데이터를 읽어, 그 현장에 필요한 결정을 내립니다.

Industry data

Ontology

F&B agent

피크타임 대비

재고 소진 예측

날씨 기반 운영 제안

이탈 고객 리텐션

Delivery agent

ETA 기반 최적 조리시간

주문 폭주 예측

라이더 사전 배치 제안

지연 리스크 감지

Logistic agent

배차시간 제안

결품 사전 보충

Retail agent

빈 매대 사전 감지

진열 교체 제안

시간대별 인력 배치

Lastmile agent

경로 실시간 재설계

배송 지연 사전 감지

기사 동선 최적화

실시간 실행

Action 01

Action 02

Action 03

하나의 흐름

Ontology가 현장에 언어를 부여하고,StoreGraph가 그것을 하나의 공유 계층으로 만들고,에이전트가 그것을 읽어 루프를 돌립니다.

운영의 모델, 모든 시스템이 함께 쓰는 시맨틱 계층, 그리고 그것을 현장의 판단으로 바꾸는 산업별 에이전트. 처음부터 끝까지 하나의 흐름입니다.

관계로 되짚는 계보

판단의 근거는 관계 안에 남습니다

관측에서 성과까지 모든 단계가 관계로 이어져 있어, 어떤 판단이 왜 나왔고 무엇이 효과를 냈는지 되짚을 수 있습니다.

01

관측

현장에서 무슨 일이 있었는가

02

신호

주목할 변화

03

예측

다음에 벌어질 일

04

처방

무엇을 할지

05

승인

사람이 고른 결정

06

실행

실제로 나간 행동

07

성과

무엇이 달라졌는가

08

재학습

다음 판단으로 되돌아감

단위는 바뀌어도, 언어는 바뀌지 않습니다.

한 현장의 흩어진 기록은 오늘 움직일 수 있는 하나의 맥락이 됩니다.

도메인을 이해하고
사람과 협력하여 결정을 돕는 Ontology

자세히 보기
LivePrepTurnsAlertsTeam Hall operationsMinjun Kim · Hall lead
Activated hall A · shift 2 · 14:32 F&B · Hall A Dashboard

KITCHENT1T3T2BARSTOT4WCT5T12T9T6T13T7T8T10T14T11S1S2S3S4
+2
+3
+1
+2
#A-10476 seats
14:11First order
21minElapsed
Ordered
CoversPrep queue6 tickets

Covers / 15 min

45

48

24

0

13:35

14:05

14:32

Kitchen load by hour

Hall A

32

16

0

11

13

15

17

19

21

Seats filled

39

Table

Menu

Status

#A-1043

Table 07 · 4 seats

Croissant

Served

#A-1047

Table 05 · 6 seats

Cheese Burger · Ade set +2

Delayed

#A-1052

Table 09 · 6 seats

Rice · Soup +1

Queued

#A-1055

Table 12 · 2 seats

Chocolate Croissants · Iced tea

Served

#A-1058

Table 03 · 4 seats

Simple Breakfast · Ade x2 +1

Queued

#A-1064

Table 11 · 4 seats

—

Queued

기술은 하나, 제품은 여럿.

Ontology는 바뀌지 않습니다. StoreGraph는 우리 Ontology의 이름이고, AI Hub는 지금 그 위에서 돌아가는 제품입니다. 다음에 무엇이 오든 같은 층 위에 섭니다.

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