What is Stack AI?
Stack AI는 단 한 줄의 코드도 작성할 필요 없이 강력한 AI 에이전트와 자동화된 워크플로를 구축하고 배포하는 데 도움을 주기 위해 설계된 기업용 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 재무, 규제 준수 및 운영 팀이 복잡한 백오피스 프로세스를 자동화하여, 이들이 고부가가치의 전략적 업무에 집중할 수 있도록 역량을 강화합니다.
주요 기능
🛠️ 시각적 노코드 AI 빌더 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 복잡한 AI 워크플로를 구축할 수 있습니다. 이러한 노코드 접근 방식은 개발 속도를 획기적으로 가속화하여, 사내 구축 방식보다 최대 10배 빠르게 아이디어를 실제 운영 가능한 에이전트로 구현할 수 있도록 돕습니다. 명확하고 시각적인 캔버스에서 입력, 대규모 언어 모델(LLM) 및 액션을 연결할 수 있습니다.
🛡️ 기업용 보안 및 규제 준수 데이터 보안이 보장되므로 안심하고 운영할 수 있습니다. Stack AI는 SOC 2 Type II, HIPAA, GDPR 규정을 준수하며 엄격한 데이터 처리 통제를 제공합니다. 최대의 데이터 주권을 위해 온프레미스 배포를 선택하여 민감한 정보를 전적으로 자체 인프라 내에 보관할 수 있습니다.
🔗 원활한 데이터 통합 데이터가 어디에 있든 AI 에이전트를 연결할 수 있습니다. SharePoint, Snowflake, OneDrive, Confluence와 같은 플랫폼을 위한 사전 구축된 통합 기능 모음을 통해 조직의 특정 지식 기반 및 워크플로에 AI를 쉽게 연결하여 관련성 높고 정확한 결과물을 보장합니다.
🚀 유연한 배포 옵션 원하는 방식으로 AI 솔루션을 시작하십시오. 바로 사용할 수 있는 API 엔드포인트를 통해 에이전트를 배포하여 기존 소프트웨어에 원활하게 통합하거나, 플랫폼 내에서 직접 맞춤형 사용자 인터페이스 및 챗봇을 생성하여 강력한 내부 도구로 활용할 수 있습니다.
Stack AI가 문제 해결에 기여하는 방식:
Stack AI는 수동적이고 시간 소모적인 작업을 효율적인 자동화 프로세스로 전환합니다. 몇 가지 실제적인 예시는 다음과 같습니다.
실사 자동화: 수천 개의 문서를 수동으로 검토하는 대신, 방대한 데이터룸에서 주요 정보를 자동으로 읽고 추출하고 분석하는 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 한 자산 운용사는 Stack AI를 사용하여 실사 과정에서 7배 더 많은 문서를 검토하여 훨씬 짧은 시간에 위험과 기회를 식별했습니다.
품질 보증 간소화: 특정 품질 기준에 따라 통화 기록 및 지원 티켓을 자동으로 분석하는 워크플로를 배포할 수 있습니다. 미국의 한 선도적인 로펌은 이전에 품질 검토에 소요되던 시간을 92% 절감하여 더 빠른 피드백과 팀 전체의 서비스 일관성 향상을 가능하게 했습니다.
문서 처리 가속화: 보험 청구, KYC 문서 또는 대출 신청서 처리를 자동화할 수 있습니다. 문서 판독(OCR) 및 웹 검색을 처리하는 AI 에이전트를 구축하여 기업들은 심사 및 처리 과정에서 10,000시간 이상을 절약했으며, 승인 속도를 높이고 지루한 수동 데이터 입력을 없앴습니다.
Stack AI를 선택해야 하는 이유?
Stack AI는 접근성과 강력한 보안을 결합하여 기업에 최적화된 독보적인 솔루션을 제공합니다. 많은 노코드 도구가 기업용 규정 준수를 충족하지 못하고, 맞춤형 사내 AI 솔루션은 느리고 비용이 많이 들지만 (평균적으로 80% 더 비쌈), Stack AI는 이 두 가지 장점을 모두 제공합니다. 현대 조직이 요구하는 보안, 데이터 제어 및 확장성을 희생하지 않으면서 시각적 플랫폼의 속도와 사용 편의성을 모두 누릴 수 있습니다.
결론:
Stack AI는 실제 비즈니스 문제를 해결하는 안전하고 확장 가능한 AI 솔루션을 구현하는 가장 직접적인 방법을 제시합니다. 이를 통해 팀은 복잡한 프로세스를 자동화하고, 데이터에서 통찰력을 확보하며, 의미 있는 효율성 향상을 이끌어낼 수 있습니다.
More information on Stack AI
Launched
2022-12
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Stack AI was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-06-06.
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