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Kayease는 원시 데이터를 가장 강력한 전략 자산으로 바꾸는 맞춤형 AI·머신러닝 모델을 개발하고 배포합니다. 프로세스를 자동화하고, 고객 행동을 예측하며, 효율과 매출을 끌어올리는 인사이트를 찾아내는 지능형 시스템을 구축합니다.
실시간 광고비 최적화
낭비된 광고비
ROAS 상승
오늘날 데이터 중심 경제에서 승자는 데이터로부터 실행 가능한 인사이트를 가장 빠르게 끌어내는 기업입니다. 기성 소프트웨어는 범용적인 분석만 제공할 뿐, 진정한 경쟁 우위는 고객사 고유의 데이터로 학습한 맞춤형 AI 모델에서 나옵니다. 복잡한 워크플로 자동화부터 매출 추세 예측까지, 맞춤형 AI는 전례 없는 효율, 개인화, 성장을 여는 열쇠입니다.
핵심 인사이트
저희 시스템은 효율의 빈틈을 찾아냅니다. 시장이 둔화될 때는 크리에이티브 테스트로 수요를 만들어 냅니다.
과거 데이터에서 학습해 미래를 내다보는 매출 예측, 이탈 예측, 리드 스코어링 모델을 개발합니다.
과거 데이터에서 학습해 미래를 내다보는 매출 예측, 이탈 예측, 리드 스코어링 모델을 개발합니다.
맞춤형 LLM·챗봇 개발, 지능형 문서 처리, 감성 분석으로 사람의 언어를 이해하고 생성합니다.
품질 관리를 위한 객체 탐지와 이미지·영상 자동 태깅으로 시각 정보를 해석하고 체계화합니다.
AI 전략 진단: AI 기반 자동화로 수천 시간을 절감할 수 있는 고효과 영역을 찾아냅니다.
맞춤형 LLM 연동: 범용 글로벌 데이터가 아닌 고객사의 비즈니스 데이터로 학습한 안전한 사내 지식 도구를 구축합니다.
데이터 실현 가능성 평가: 흩어진 데이터 사일로를 진단해 지능형 모델링을 위한 통합 인프라를 구축합니다.
혁신의 리스크를 줄이고 최종 모델이 측정 가능한 비즈니스 가치를 내도록 설계한, 체계적이고 과학적인 프로세스입니다.
AI는 유행어입니다. Kayease는 그것을 비즈니스 엔진으로 만듭니다.
성장 파트너
Kayease
매출에 직결되는 운영을 자동화·최적화·확장하도록 설계한 비즈니스 우선 AI.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
유행어에 기댄 피상적인 AI 구현.
사내 AI·ML팀
회사 요구에 맞춘 내부 자동화와 모델 구축.
Kayease
효율, 예측 정확도, 자동화, 개인화, 매출 기여.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
측정 가능한 성과 없이 'AI 역량' 과시.
사내 AI·ML팀
내부 워크플로와 제품 기능 강화.
Kayease
데이터 전략 → 모델 설계 → 연동 → 확장으로 이어지는 심층 AI 로드맵.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
실질적인 전략 없이 맥락 없는 AI 도구 연동.
사내 AI·ML팀
내부 요구 이해도는 높으나 혁신 속도는 제한적.
Kayease
NLP, CV, 예측, 추천 시스템, 자동화 루프를 활용한 맞춤형 ML 모델.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
커스터마이징이 거의 없는 기성 도구.
사내 AI·ML팀
맞춤형 모델을 개발하나 리소스와 시간의 제약.
Kayease
데이터 파이프라인, 웨어하우스, ETL/ELT, 실시간 분석, MLOps 대응까지 전체 구축.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
데이터 준비가 미흡하며 정적 데이터셋 사용.
사내 AI·ML팀
데이터 기반은 탄탄하나 부서별로 파편화된 경우가 많음.
Kayease
ML용 CI/CD, 모델 모니터링, 버전 관리, 롤백, 확장성을 갖춘 자동화 파이프라인.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
수동 배포이거나 배포 체계 부재로 모델 오류를 감지하지 못함.
사내 AI·ML팀
MLOps 체계는 있으나 밀린 업무로 느림.
Kayease
CRM, ERP, 마케팅 스택, 제품 워크플로, API, 데이터 시스템과의 깊이 있는 연동.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
제한적인 연동이나 기본 플러그인 활용.
사내 AI·ML팀
연동은 탄탄하나 구현이 느림.
Kayease
맞춤형 LLM, 시맨틱 검색, 임베딩, RAG 파이프라인, 에이전트, 워크플로 자동화.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
범용 기성 챗봇 사용.
사내 AI·ML팀
LLM 활용은 가능하나 깊이 있는 최적화가 부족한 경우가 많음.
Kayease
수요, 이탈, CLV, 이상 탐지, 스코어링 시스템 등 고급 예측.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
정적인 예측을 담은 기본 대시보드.
사내 AI·ML팀
예측 모델링은 양호하나 반복 개선 속도는 제한적.
Kayease
비즈니스 프로세스 자동화(RPA + AI), 워크플로 트리거, 의사결정 엔진.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
자동화가 없거나 기본적인 규칙 기반 워크플로.
사내 AI·ML팀
자동화는 도입했으나 대개 AI 기반은 아님.
Kayease
추천, 동적 콘텐츠, 사용자 클러스터링, 행동 예측 등 실시간 개인화.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
모두에게 똑같은 콘텐츠 추천.
사내 AI·ML팀
개인화는 있으나 데이터 사일로로 제한적.
Kayease
품질 관리, 탐지, OCR, 분석을 위한 CV 파이프라인.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
CV 경험이 거의 없음.
사내 AI·ML팀
CV 전문성은 제각각이며 우선순위에서 밀리는 경우가 많음.
Kayease
암호화, IAM, 개인정보 처리, SOC2, GDPR, HIPAA에 대응하는 엔터프라이즈급 AI 워크플로.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
컴플라이언스 전문성이나 적절한 데이터 처리 체계 부족.
사내 AI·ML팀
컴플라이언스는 탄탄하나 새로운 프레임워크 도입이 느림.
Kayease
설명 가능성, 공정성, 편향 모니터링, 감사 추적, 문서화.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
거버넌스나 책임 있는 AI 프레임워크 부재.
사내 AI·ML팀
거버넌스는 있으나 혁신을 늦추는 경우가 많음.
Kayease
모델 튜닝, 하이퍼파라미터 최적화, 추론 속도, 비용 효율.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
최적화 없이 비효율적으로 모델 운영.
사내 AI·ML팀
최적화는 하지만 리소스 부족으로 느림.
Kayease
단위 테스트, 드리프트 감지, 성능 벤치마크 등 자동 검증.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
배포 후 모델 테스트가 거의 또는 전혀 없음.
사내 AI·ML팀
QA는 양호하나 절차가 긺.
Kayease
대용량 데이터, 높은 트래픽, 빠른 반복 개선을 위해 설계한 아키텍처.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
규모가 커지면 장애가 나거나 느려짐.
사내 AI·ML팀
확장은 가능하나 내부 리소스 소모가 큼.
Kayease
모델 카드, API 문서, 프로세스 흐름, 데이터 스키마 등 철저한 문서화.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
최소한의 문서이거나 기술 사양 누락.
사내 AI·ML팀
내부 문서는 탄탄하나 최신이 아닌 경우가 많음.
Kayease
모듈형 파이프라인과 재사용 가능한 컴포넌트로 빠른 개발 주기.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
느리고 경직된 납품 일정.
사내 AI·ML팀
상충하는 내부 우선순위로 느림.
Kayease
자동화, 예측 정확도, 운영 효율로 높은 ROI.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
효과가 낮은 'AI 프로젝트'에 높은 비용.
사내 AI·ML팀
외주 비용은 낮지만 내부 인재 유지 비용이 큼.
Kayease
비즈니스 운영을 자동화·예측·개인화·확장하는 엔터프라이즈급 AI 시스템.
기존 에이전시 (낡은 AI·ML 접근 방식)
성능이 약하고 비즈니스 효과도 미미한 기본 AI 부가 기능.
사내 AI·ML팀
안정적이고 안전하지만 혁신 속도와 확장성은 제한적인 내부 솔루션.
고객사만의 구체적인 문제를 해결하는 맞춤형 솔루션으로 쉽게 모방할 수 없는 경쟁 우위를 만듭니다.
흩어져 있던 과거 데이터를 의사결정을 위한 예측의 금광으로 바꿉니다.
데이터 사이언티스트, ML 엔지니어, 개발자가 고객사의 통합 팀으로 함께 일합니다.
Kayease는 연구소가 아니라 문제 해결사입니다. 모든 프로젝트는 측정 가능한 수익에 집중합니다.
선도 기업들이 Kayease의 자동화 아키텍처로 오가닉 트래픽을 어떻게 확장하고 있는지 확인해 보세요.
“추천 엔진이 필요했지만 어디서부터 시작해야 할지 몰랐습니다. Kayease가 구축한 예측 모델로 두 달 만에 평균 주문 금액이 15% 증가했습니다. 복잡한 기술을 ROI 관점에서 명쾌하게 풀어 주었습니다.”
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MVP AI 도구, 기본 자동화
확장 가능한 AI 기반 제품
엔터프라이즈 AI·ML 시스템
반드시 그렇지는 않습니다. 이미 수집하고 있는 데이터만으로도 가치 있는 인사이트를 끌어낼 수 있는 경우가 많습니다. 진단 단계에서 현재 데이터가 충분한지 평가해 드립니다.