Omni는 왜 ‘기능’보다 ‘흐름’부터 보여줄까요?
안녕하세요.AI 기반 아이덴티티 플랫폼 ARGOS Identity Korea입니다. 많은 기업이 AI 도입을 고민할 때 가장 먼저 떠올리는 것은 보통 기능입니다.
문서를 읽을 수 있는지, 리스크를 탐지할 수 있는지, 결과를 얼마나 빠르게 보여주는지 같은 질문이 먼저 나옵니다. 하지만 실제 운영 현장에서 더 중요한 것은 기능 자체보다 그 기능이 어떤 흐름 안에서 연결되는가입니다. OCR 엔진이 있어도 데이터를 어디에 넣고, 어떤 기준으로 판단하며, 결과를 어떤 형식으로 검토할지 정리되어 있지 않으면 운영 속도는 기대만큼 빨라지지 않습니다. Omni는 이 지점을 해결하기 위해 만들어졌습니다.
처음부터 분석 목적을 정의하고, 필요한 엔진을 선택하고, 결과 구조까지 함께 설계할 수 있도록 구성되어 있습니다. 오늘은 Omni를 처음 사용하는 사용자가 가장 기본적으로 어떤 순서로 분석을 시작하게 되는지 소개합니다.
분석은 워크플로우를 만드는 것부터 시작됩니다
Omni를 처음 열면 가장 먼저 하는 일은 새 워크플로우를 생성하는 것입니다.
필요한 분석 엔진만 선택해 하나의 흐름으로 연결합니다
워크플로우를 생성한 뒤에는 필요한 분석 엔진을 선택합니다.
특정 운영에서는 텍스트 검증만 별도로 사용할 수도 있습니다. 즉 Omni는 기능을 나열하는 방식이 아니라,
운영 목적에 따라 필요한 분석 구조를 직접 설계하는 방식에 가깝습니다.
결과를 어떻게 받을지도 먼저 정의할 수 있습니다
Omni의 특징 중 하나는 결과 출력 구조를 미리 설계할 수 있다는 점입니다.
실제 분석 대상은 프로파일과 폴더 단위로 관리됩니다
분석 구조를 설정한 뒤에는 실제 검토 대상을 등록합니다. 프로파일은 하나의 분석 대상 단위를 의미하고, 폴더는 해당 대상 안에서 문서와 데이터를 관리하는 구조입니다.
결과는 구조화된 데이터와 보고서로 바로 확인할 수 있습니다
분석이 끝나면 결과는 Analysis Results와 Report 형태로 정리됩니다.
Omni는 AI 기능을 붙이는 도구가 아니라 분석 업무를 설계하는 플랫폼입니다
많은 AI 도구가 기능 중심으로 소개되지만, 실제 운영에서는 기능보다 흐름이 더 중요합니다. Omni는 분석 정책 정의부터 결과 확인까지 전체 구조를 하나의 흐름 안에서 설계할 수 있도록 만들어졌습니다. 처음 사용하는 사용자도 단계별 구조를 따라가며 바로 분석을 시작할 수 있고, 운영 목적에 따라 필요한 흐름을 계속 수정할 수 있습니다. AI를 도입했는데도 운영 속도가 느린 이유는 기능 부족보다 구조 부재인 경우가 많습니다. Omni는 그 구조 자체를 바꾸기 위한 플랫폼입니다. 더 자세한 기능을 확인하고 싶으신가요? 상담을 요청해 보세요!