기업의 데이터를 이해하고 실제 업무를 수행하는 AI 플랫폼

Hopfia Core는 기업 지식과 업무 실행을, Hopfia Risk Intelligence는 내부 자료와 외부 신호의 위험 발견과 검토를 각각의 기술 흐름으로 지원합니다.

Hopfia는 비즈니스 컨텍스트를 이해하고, 분석부터 실행까지 자율적으로 수행하는 지능형 에이전트 플랫폼입니다.

데이터 연결부터 실행과 재구성까지, 하나의 흐름으로

기업 데이터가 업무 맥락으로 연결되고, 에이전트의 결과가 검토 가능한 업무 구조로 정리됩니다.

01

Connect

문서, 표와 시스템 데이터를 연결합니다.

FilesAI Processing
HomeHome
File NameStatusLast modifiedSize
PDFInvestment memo.pdfREADYJul 29, 202612.4 MB•••
XLSOperating model.xlsxREADYJul 29, 20264.8 MB•••
DOCCustomer contracts.docxREADYJul 28, 20268.1 MB•••
PPTBoard presentation.pptxREADYJul 27, 202616.2 MB•••
CSVMonthly performance.csvREADYJul 27, 20262.3 MB•••
02

Understand

개념과 관계를 업무 맥락으로 구조화합니다.

⌑ Risk Watch

Good afternoon, Investment Team

Data room received today — documents, external data, team tasks & triage auto-captured, 3 risks identified.

How can I help you today?
03

Execute

전문 에이전트가 분석과 핵심 업무를 수행합니다.

Workbench

Run specialized agents across your data room.

04

Reconstruct

분석 결과와 원문 근거를 검토 가능한 리스크 매트릭스로 재구성합니다.

33 records⌕ Search checklist↕ ⌁ ▤ ☰ v2
#IssueBackgroundIssue Findings
1Operating-company minority holdingsThe group includes partly owned operating entitiesOwnership scope remains unverified
2Unverified debt-pushdown supportLeveraged acquisition structure relies on tax supportRequired evidence is incomplete
3Acquisition-debt tax shieldFinancing assumptions depend on deductible interestHistorical support is limited
4Margin normalizationUnderwriting relies on normalized commodity costsSustainable margin is unproven
5Seasonal liquidity headroomPeak inventory funding increases cash requirementsDownside coverage needs review
6Store-opening cost baseExpansion affects maintainable earningsCost amount is unquantified

엔터프라이즈 환경에 맞춘 엄격한 보안

안전한 데이터 처리, 고객 데이터의 AI 모델 학습 미사용, 암호화와 접근 제어까지 기업 환경에 맞게 제공합니다.

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지능형 에이전트가 필요한 핵심 이유

01일반 에이전트와 무엇이 다른가요?

일반 에이전트가 프롬프트와 개별 문서를 중심으로 답한다면, Hopfia는 기업 데이터와 업무 맥락을 지식 그래프로 연결합니다. 전문 에이전트는 이 구조를 바탕으로 판단하고 업무를 수행하며, 결과는 원문 근거와 정확한 출처 위치에서 다시 확인할 수 있습니다.

02온톨로지와 지식 그래프는 어떻게 관리되나요?

제품 목적에 맞는 에이전트가 새로운 데이터와 업무 결과를 반영해 필요한 개념·관계·규칙을 추가하거나 정리합니다. 온톨로지는 의미 구조를 정의하고, 지식 그래프는 실제 개체·값·관계와 근거를 연결합니다.

03에이전트 확장과 개선은 어떻게 이루어지나요?

새로운 업무에는 필요한 데이터·도구·검토 절차를 연결한 전문 에이전트를 추가합니다. 실행 결과와 검토된 지식은 업무 맥락에 다시 축적되어 다음 업무의 정확성과 일관성을 높입니다.

데이터가 연결되고, 업무가 실행되며, 지식은 계속 진화합니다

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