D365, Salesforce 또는 SAP을 제거하지 않고도 설명 가능하고 관리 가능한 AI 운영 계층을 추가하세요.
모든 온라인 및 매장 내 활동을 캡처하고, 범위가 지정된 AI 에이전트가 이를 분석하여 기존 시스템 위에 다음 여정을 시작합니다. 실시간으로 MCP 네이티브 방식으로 Azure에 배포되며, 완벽한 감사 기능을 제공합니다.
데모 예약마케팅 담당자는 여러 플랫폼에서 수동으로 데이터를 가져오는 데 일주일 중 최대 36%의 시간을 낭비합니다. 데이터 보유와 그에 따른 조치 사이의 격차는 수익이 누출되는 지점과 루프가 닫히는 지점입니다.
각기 다른 책임을 가진 5개의 분리되어 있지만 조정된 계층: 데이터 패브릭(사실) → 시맨틱 계층(의미) → 에이전트 계층(판단) → 애플리케이션 계층(도구) → 워크플로 계층(거버넌스).
기존에 운영 중인 시스템 위에 구축되는, 관리 가능한 단일 운영 계층입니다.
통합 데이터 기반 — 실시간으로 대응하세요
세 가지 표준 출력: 이벤트 스트림(주기적인 일괄 처리가 아닌 지속적인 동작 신호), 골든 레코드(일회성 정리가 아닌 지속적으로 진화하는 ID 확인), 서빙 뷰(안정적인 데이터 계약 – 스토리지 변경으로부터 격리된 상위 계층).
이벤트 백본으로 Kafka 사용. 실시간 연산(윈도잉, 상태 전환, 이벤트 시간 의미론)을 위해 Flink 사용. 고성능 분석 액세스를 위해 StarRocks 사용. POS, 전자상거래, CRM, 서비스, 광고 및 창고 시스템과의 관리형 통합을 위한 커넥터 카탈로그입니다.
AI 에이전트 운영 계층 — 제한된 판단
시맨틱 레이어는 열과 테이블을 고객 및 가치(엔티티, 속성, 관계, 의도, 세그먼트, 지표)로 변환합니다. 범위가 지정된 에이전트 역할(컨설턴트, 데이터 분석가, 마케팅 디자이너, 로열티 어드바이저)은 분석, 비교, 판단 및 추천을 수행하며, 기본적으로 실행 권한은 없습니다.
에이전트의 판단은 역할에 따라 결정되며 공유된 의미 체계 및 메트릭과 연결됩니다. 에이전트는 워크플로 계층을 우회할 수 없습니다. 기업의 신뢰는 광범위한 모델 기능이 아닌 제한된 책임에서 비롯됩니다.
AI 프론티어 — CLI, 스킬 및 MCP
API 우선, 클라우드 네이티브. 모든 호출 가능한 기능은 다음 네 가지 영역에 걸쳐 명확한 입력, 출력, 제약 조건, 오류 동작 및 거버넌스 경계를 갖습니다. 신원 및 권한, 경제적 인센티브, 콘텐츠 및 도달 범위, 서비스 및 책임.
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 네이티브 지원 - 도구의 경계, 매개변수 및 예상 결과를 기계 판독 가능한 형식으로 설명합니다. CLI 스킬을 통해 비즈니스 기능을 구성 및 버전 관리할 수 있습니다. 관리되는 실행 노드로서 더 넓은 AI 생태계(Microsoft Copilot, 사용자 지정 에이전트)에 연결됩니다.
기존 데이터를 덮어쓰는 방식 - 기존 데이터를 완전히 교체하지 마세요
사실 소유권, 실행 소유권 및 감사 소유권은 명확하게 지정되어야 합니다. 기존 데이터 웨어하우스는 권위 있는 저장소로 유지되며, 루프는 이벤트 처리, ID 확인 및 서비스 레이어를 추가합니다.
최소 복사 통합 패턴은 D365, Salesforce, SAP, POS 및 전자 상거래 위에 루프를 계층화합니다. 이러한 시스템들은 거래 기록과 마스터 데이터의 소유권을 유지하는 반면, 루프는 통합된 액세스, 의미론, AI 판단 및 관리되는 오케스트레이션을 추가합니다.
기업 거버넌스 및 규정 준수
위협 수준이 높아지는 네 가지 작업 유형: 읽기 전용 분석, 추천, 제어된 쓰기, 고위험 실행. 모든 요청은 엔티티(무엇을 object?) → 작업(어떤 작업을?) → 범위(어느 정도까지?)의 3단계 권한 부여 피라미드에 의해 평가됩니다.
상담원은 워크플로 컨텍스트에 따라 제한됩니다. 워크플로에서 노출하는 내용만 볼 수 있고, 승인된 도구만 사용하며, 허용된 콘텐츠만 생성합니다. 사람과 AI 운영자는 동일한 거버넌스 로직을 기반으로 작업하며, 시나리오, 노드, 판단, 규칙 및 결과에 대한 완벽한 추적성을 제공합니다.
아키텍처 계층에서 실제로 변경되는 사항
아키텍처 FAQ
이 루프는 CDP와 어떻게 다른가요?
CDP는 데이터를 통합하지만 조치를 취하지는 않습니다. 루프는 데이터 위에 비즈니스 의미론(무엇을 의미하는지), AI 에이전트(무슨 일이 일어나야 하는지), MCP을 통한 호출 가능한 도구(어떻게 수행하는지), 관리되는 워크플로(어떤 제어 하에 있는지)의 네 가지 계층을 추가합니다. 데이터 패브릭은 5개 레이어 중 1번째 레이어입니다.
D365, Salesforce, SAP 또는 기존 시스템을 교체해야 합니까?
아니요. 루프는 명시적으로 기존 시스템 위에 있는 계층입니다. CRM, ERP, POS 및 전자상거래는 거래 기록과 마스터 데이터를 계속 소유합니다. 루프는 그 위에 통합 데이터 액세스, 비즈니스 의미 체계, AI 판단 및 통제된 오케스트레이션을 추가합니다. 사실, 실행 및 감사 소유권은 명확하게 할당됩니다.
MCP는 무엇이며 왜 중요한가요?
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)은 AI 에이전트가 비즈니스 기능을 안전하게 검색하고 사용하는 방법입니다. 하드코딩된 API 통합 대신, MCP는 도구의 경계, 매개변수, 제약 조건 및 예상 결과를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 설명하여 오용을 줄이고, 거버넌스를 가능하게 하며, SocialHub.AI가 관리되는 실행 노드로서 더 넓은 기업 AI 생태계에 연결될 수 있도록 합니다.
AI 에이전트의 권한 부여 모델은 어떻게 작동하나요?
에이전트는 고정된 역할이나 일반적인 권한을 부여받지 않습니다. 에이전트는 특정 워크플로 컨텍스트로 제한됩니다. 즉, 워크플로에서 노출하는 내용만 볼 수 있고, 워크플로에서 승인한 도구만 사용할 수 있으며, 워크플로에서 허용한 콘텐츠만 생성할 수 있습니다. 3계층 피라미드(엔티티 → 액션 → 범위)가 모든 실행 요청을 평가합니다.