Why Ontology?
현장의 데이터가 따로 떨어져 있으면 판단할 근거가 없습니다.
NEXTPAY는 분산된 데이터를 하나로 엮어, AI가 결정하게 합니다.
쌓인 데이터가, 그대로 답이 되진 않습니다
제각기 쌓이던 데이터에 관계를 부여하고 AI의 판단 근거를 만듭니다.
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
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
AI Ontology
Contextual
흩어진 운영 데이터를 하나로 연결합니다. 주문, 재고, 결제, 물류가 따로 흐르던 데이터가 단일 그래프(StoreGraph)로 묶여, AI가 산업 전체를 하나의 맥락으로 이해합니다.
하나의 온톨로지,
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
Execute in realtime
Action 01
Action 02
Action 03
AI Hub는 각 현장의 판단을 한곳으로 모읍니다.
데이터를 보여주는 데서 멈추지 않고,
지금 무엇을 해야 하는지 알려주고 실행을 유도합니다.
도메인을 이해하고
사람과 협력하여 결정을 돕는 온톨로지
Event Stream
Stream
What we do
Turn complexity
into simple action
Every worker needs AI decision
making for better results