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
Agent as a Service(AaaS): 소프트웨어를 사는 시대에서 성과를 구독하는 시대로
요약 지난 15년간 기업 소프트웨어의 표준은 SaaS였습니다. 서버를 사지 않고 계정을 사고, 라이선스를 사지 않고 월 구독료를 냈습니다. 그런데 SaaS가 판매한 것은 결국 '도구'였습니다. 도구를 켜고, 데이터를 입력하고, 판단하고, 다음 단계로 넘기는 일은 여전히 사람의 몫이었습니다. Agent as a Service(AaaS, 서비스형 에이전트)는 이 전제를 바꿉니다. 기업이 구매하는 대상이 '사람이 쓰는 도구'에서 '스스로 일하는 실행 주체'로 이동합니다. 계정 수가 아니라 처리된 업무량과 만들어진 성과로 값을 매기는 방식입니다. 경영진 관점에서 AaaS는 기술 트렌드가 아니라 비용 구조와 인력 구조를 동시에 건드리는 운영 모델의 변화입니다. 1. AaaS란 무엇인가 AaaS는 자율적으로 판단하고 행동하는 AI 에이전트를 클라우드 서비스 형태로 제공하는 전달 모델(delivery model)입니다. 기업은 모델을 직접 학습시키거나 오케스트레이션 계층을 구축하지 않고
AI Agent 는 고객 경험(CX)을 어떻게 혁신 하는가?
응답의 자동화에서 실행의 자동화로 지난 10년간 기업의 고객 응대 자동화는 사실상 한 가지 목표를 향해 있었습니다. "상담원을 얼마나 덜 부르게 만들 것인가." 그래서 도입된 것이 시나리오 기반 챗봇이었고, 성과 지표는 응답률과 이탈률이었습니다. AI 에이전트는 이 전제 자체를 바꿉니다. 이제 질문은 "상담원을 덜 부르게 하는 것"이 아니라 **"고객의 문제를 시스템이 끝까지 해결할 수 있는가"**입니다. 최근 일부 벤더가 고객 문제가 실제로 해결됐을 때만 과금하는 모델을 내놓은 것은 이 변화를 상징적으로 보여줍니다. 대화가 몇 번 오갔는지가 아니라, 문제가 닫혔는지가 가치의 기준이 된 것입니다. 이 글은 AI 에이전트가 CX를 바꾸는 메커니즘을 네 가지 축으로 분해하고, 국내외 실제 지표와 사례를 통해 지금 기업이 어디에 서 있는지, 그리고 무엇부터 시작해야 하는지를 정리합니다. 1. 챗봇과 AI 에이전트는 성능 차이가 아니라 구조 차이다 많은 기업이 "우리도 챗봇 있는
AI 기반 CX 전략: 고객 경험을 비용에서 자산으로 전환하는 법
고객 경험(CX)은 오랫동안 '비용 센터'로 취급되어 왔습니다. 상담 인력, 콜센터 인프라, 클레임 처리 비용은 손익계산서에서 줄여야 할 항목이었습니다. 그러나 신규 고객 획득 비용이 지속적으로 상승하고 기존 고객의 이탈이 매출에 직접적인 타격을 주는 구조로 시장이 재편되면서, CX는 매출을 지키고 키우는 자산으로 재정의되고 있습니다. AI는 이 전환을 가능하게 하는 실행 수단입니다. 이 글은 AI를 활용한 CX 전략을 네 개의 계층으로 구조화하고, 도입 로드맵과 ROI 산정 방식, 그리고 한국 기업이 반드시 고려해야 할 실행 변수를 정리합니다. 1. 왜 지금 CX인가 CX가 다시 경영 의제로 올라온 배경은 세 가지입니다. 첫째, 획득에서 유지로 무게중심이 이동했습니다. 디지털 광고 단가 상승과 채널 경쟁 심화로 신규 고객 확보 효율이 떨어지면서, 기존 고객의 이탈 1%를 줄이는 것이 신규 고객 확보보다 나은 투자 수익을 내는 구간에 진입한 기업이 많아졌습니다. 둘째,
AI는 선택이 아닙니다.
당신의 비즈니스가 살아남는 방식입니다.
복잡함은 DOWN
가능성은 UP
처음부터 끝까지, 하나의 흐름으로
YField가 당신과 함께 하겠습니다.
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