AI-Powered Technology Company
복잡한 업무를,하나의 AI 흐름으로
YField는 Agentic AI 기술로 기업의 데이터와 시스템을 이해하고,
업무가 실제로 실행되는 구조를 설계하고 구축합니다.
How It Works
파편화된 업무를
하나로 연결합니다.
업무 현장은 수많은 도구와 시스템으로 파편화되어 있습니다. 그러나 이 모든 흐름을 하나로 연결해 고객의 비즈니스에 최적화된 솔루션을 완성할 수 있는 곳은 많지 않습니다.
YField는 흩어진 업무들을 하나의 AI 흐름으로 통합하고, 가장 현실적이고 효율적인 방식을 제시합니다.
Our Services
서비스 소개
YField가 집중하는 세 가지 핵심 사업 방향입니다.
AI Agent 기반 고객 CX 자동화
고객의 목소리를 AI Agent가 실시간으로 분석 대응합니다
- AI 에이전트가 고객 문의 자동 응대
- 수천 건도 즉시 핵심 인사이트로 정리
- 흩어진 문의/리뷰를 한 곳에 자동 수집
- 데이터 기반 개선 우선순위 자동 추천
Enterprise AX
기업의 AI 전환,
한 번에 완성합니다
진단부터 내재화까지, AX 전환의 전 과정을 YField가 함께합니다.
진단
업무·데이터·시스템 현황을 분석해 AI 전환 기회를 발굴합니다.
설계
우선순위와 ROI를 기준으로 AX 전환 로드맵을 설계합니다.
구축
현장 시스템에 맞춘 AI Agent와 자동화 워크플로우를 구축합니다.
내재화
조직에 정착시키고 성과를 측정하며 지속적으로 고도화합니다.
전사 시스템 통합
CRM·ERP·MES 등 흩어진 시스템을 하나의 AI 흐름으로 연결합니다.
맞춤형 AI Agent 구축
기업의 업무 맥락을 이해하고 실제로 실행하는 AI Agent를 만듭니다.
데이터 기반 의사결정
분석·리포트·추천을 자동화해 더 빠른 의사결정을 지원합니다.
Partners
함께 성장하는 파트너사
다양한 산업 분야의 고객과
실증된 성과를 만들어가고 있습니다.
신재생 에너지 클라우드 펀딩 플랫폼
제조 데이터 플랫폼 기업
스포츠 의류 브랜드
한국전자기술연구원신재생 에너지 클라우드 펀딩 플랫폼제조 데이터 플랫폼 기업스포츠 의류 브랜드한국전자기술연구원신재생 에너지 클라우드 펀딩 플랫폼제조 데이터 플랫폼 기업스포츠 의류 브랜드한국전자기술연구원신재생 에너지 클라우드 펀딩 플랫폼제조 데이터 플랫폼 기업스포츠 의류 브랜드한국전자기술연구원Blog
블로그
와이필드가 전망하는 미래 기술과 AI 인사이트
AI Agent 챗봇을 활용한 고객 서비스 혁신: 유통/이커머스 경영자를 위한 전략 가이드
고객이 새벽 2시에 주문 변경을 요청합니다. 반품 절차를 묻고, 자신에게 맞는 상품 추천까지 원합니다. 기존 고객센터 운영 방식으로는 이 모든 요구를 실시간으로 충족하기 어렵습니다. AI Agent 챗봇은 이 구조적 한계에 대한 해답으로 부상하고 있습니다. 2026년 현재, AI Agent는 고객의 의도를 스스로 파악하고, 필요한 정보를 탐색하며, 주문 변경이나 환불 처리까지 자율적으로 수행하는 단계에 이르렀습니다. 단순한 FAQ 봇이 아니라 실제 업무를 처리하는 자율형 에이전트로의 전환, 이것이 유통/이커머스 기업이 주목해야 할 핵심 변화입니다. 1. AI Agent vs. 기존 챗봇: 무엇이 본질적으로 다른가 기존 규칙 기반 챗봇은 "입력 -> 키워드 매칭 -> 출력"의 단순 흐름이었습니다. AI Agent는 "이해 -> 추론 -> 계획 -> 실행 -> 학습"의 복합적 처리 과정을 거칩니다. 구체적인 차이를 예시로 보면, 고객이 "지난주에 산 운동화가 좀 큰데, 교환하고
제조업의 미래는 데이터에서 시작된다: AI와 데이터 파이프라인 통합 전략
도입 지난 10년간 제조업은 극적인 변화를 겪었습니다. 아날로그 공정에서 디지털로의 전환, IoT 센서의 보급, 클라우드 인프라의 구축 등이 이루어졌습니다. 그러나 진정한 의미의 지능형 제조로의 진화는 아직 시작 단계입니다. 제조업의 진정한 미래는 기술 자체에 있지 않습니다. 그것은 데이터입니다. 구체적으로 말하면, 데이터를 수집하고, 활용하고, 학습하는 체계적인 시스템에 있습니다. 이 글에서는 제조 기업이 AI와 데이터 파이프라인을 전략적으로 통합하여 미래의 경쟁력을 확보하는 방법을 상세히 살펴보겠습니다. 1부: 데이터 중심 제조의 시대 제조업이 직면한 새로운 현실 전 세계 제조업은 세 가지 큰 압박에 직면해 있습니다. 첫째, 고객 요구의 다양화입니다. 과거에는 대량 생산이 경쟁력이었다면, 지금은 맞춤형 생산이 요구됩니다. 시장은 더 빨라졌고, 변화는 더 빈번해졌습니다. 기업은 고객의 변화하는 요구에 신속하게 대응해야 합니다. 둘째, 운영 효율성의 한계입니다. 전통
버티컬 AI(Vertical AI) 구축 가이드: 산업별 성공 사례와 핵심 전략
AI 기술이 성숙해지면서, 범용 AI에서 특정 산업에 특화된 버티컬 AI로의 전환이 가속화되고 있습니다. YField는 이러한 트렌드를 주목하며, 실제로 성공한 버티컬 AI 사례들을 분석하고 구축 방법론을 정리했습니다. 버티컬 AI란 무엇인가 버티컬 AI는 특정 산업이나 도메인에 깊이 특화된 AI 솔루션입니다. 범용 AI가 넓고 얕은 지식을 제공한다면, 버티컬 AI는 좁지만 깊은 전문성으로 실질적인 비즈니스 가치를 창출합니다. 왜 지금 버티컬 AI인가 범용 AI 모델의 한계가 명확해지면서, 산업별 특수성을 반영한 전문화된 솔루션의 필요성이 커지고 있습니다. 의료, 법률, 금융 등 전문 분야에서는 일반적인 AI보다 도메인 지식을 갖춘 AI가 훨씬 높은 정확도와 신뢰성을 보여줍니다. 산업별 성공 사례 분석 의료: 진단의 정확성을 높이다 PathAI는 병리학 이미지 분석에 특화된 AI로, 수백만 개의 조직 병리 슬라이드를 학습하여 암 진단의 정확도를 크게 향상시켰습니다
AI는 선택이 아닙니다.
당신의 비즈니스가 살아남는 방식입니다.
복잡함은 DOWN
가능성은 UP
처음부터 끝까지, 하나의 흐름으로
YField가 당신과 함께 하겠습니다.
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