HEARTCOUNT Decision Layer
우리 회사의 데이터·업무 지식·분석 절차를 AI가 활용하게 합니다. 문제 발견부터 대응 검토, 실행과 결과 확인까지 연결합니다.
기업의 인지·판단·실행을 연결하는 오픈소스 기반입니다.
Decision Layer인지·판단의 공통 기반
데이터 연결·지표 정의
지표 현황·추이 파악
업무 지식·분석 절차
원인 후보·대응안 검토
개선안 · 실행안
필요시 사람의 검토·승인(HITL)
검증된 업무부터 자율 실행으로 확장
Claude 등 MCP를 지원하는 AI 앱에서 회사가 정의한 지표와 분석 기준을 활용하는 실제 사용 예시입니다.
회사의 지표·분석 방법·판단 기준은 Decision Layer로 연결하고, Claude 같은 Agent는 MCP를 통해 활용합니다.
Claude에서 HC Semantic MCP 커넥터를 켜 회사의 지표와 분석 도구를 활용합니다.
회사에서 정의한 KPI를 조회하고, 월별 흐름을 차트와 수치로 확인합니다.
지표(KPI) 변화 요인과 개선안을 물으면, Decision Layer의 도구를 호출해 분석을 수행합니다.
변동 기여도와 담보별 수치를 함께 보고, 추가로 살펴볼 대상을 정리합니다.
합성 보험 데이터로 진행한 실제 Claude 화면입니다. Claude는 MCP로 연결해 활용하는 Agent의 한 예입니다.
무엇이 달라졌는지 보고, 점검할 대상과 원인 후보를 좁힙니다.
근거를 확인한 팀이 다음 조치를 판단합니다.
합성 SMT 데이터 분석 예시
BGA 불량 증가의 원인 후보와 같은 조건에 노출된 생산분을 함께 확인합니다.
42장
V7을 거친 생산분
주요 발견
추가 점검 대상
정상 판정 36장의 위치와 출하 상태, 추가 검사 필요성을 확인합니다.
판단 근거
V7의 Zone 6 설정온도는 245℃, V6는 232℃였습니다. 실측온도는 두 버전 모두 설정값에 가까워, 설정 변경을 먼저 조사할 근거가 됩니다.
추가 검사 범위와 전체 온도 프로파일, 설정 변경 이력을 점검합니다. 운전 조건 변경은 현장 검증과 담당자 승인을 거쳐 판단합니다.
합성 보상심사 데이터 분석 예시
반복 발생 유형과 고액 지급 건을 구분해, 점검 대상과 심사 기준을 검토합니다.
2.25억 원
ADJ0177 · 6월 고액 두 건의 과지급액
주요 발견
추가 점검 대상
반복 발생 담당자 22명 중 7월 진행분의 4명을 우선 확인하고, ADJ0177의 CT·MRI 두 건은 별도로 점검합니다.
판단 근거
ADJ0177의 6월 과지급액 2.34억 원 중 약 96%가 두 건에 집중됩니다. 같은 센터·기간의 담당자 비교와 반복 발생 이력을 함께 봅니다.
기준금액·담보 한도·지급 내역을 대조해 심사 기준 보완을 검토합니다. 월 마감 후 재발 대상을 다시 확인해 후속 점검을 정합니다.
소개서의 가상 상담 사례 · 적용 예시
상담 유형별 처리시간을 비교하고, 관련 상담·채팅·VoC에서 반복되는 확인 절차를 찾습니다.
+23초
전체 평균 처리시간(AHT) 변화
주요 발견
추가 점검 대상
A 협력사 가계대출 상담의 서류 재확인, 금리·한도 재문의와 담당 부서 확인 과정을 살펴봅니다.
판단 근거
유형별 AHT와 같은 기간의 상담·채팅·VoC를 연결합니다. 원문 예시: “서류를 다시 확인해서 안내드리겠습니다.”
필요 서류의 초기 안내와 조건 조회 절차를 정비할지 검토합니다. 처리시간과 재문의율·1차 해결률을 함께 보며 효과를 확인합니다.
가상 GPU 운영 데이터 · 적용 예시
대기 작업의 배치 조건과 미할당 자원의 위치, 운영 제약을 함께 확인합니다.
8개
여러 노드에 흩어진 미할당 GPU
주요 발견
추가 점검 대상
Node D에 할당된 GPU 4개의 세션 상태와 재개 계획, 예약·반납 조건을 먼저 확인합니다.
판단 근거
대기 작업에는 같은 노드의 GPU 8개가 필요합니다. Node D는 4개가 미할당이며, 나머지 4개를 쓰는 세션은 40분 평균 SM 활동 3%인 예시입니다.
소유자와 운영 제약을 확인해 반납·재배치안을 검토합니다. 승인 후 실제 자원 해제와 대기 작업 시작 여부를 확인하는 흐름으로 연결합니다.
우리가 만드는 AI
기업의 업무는 상황을 파악하고, 판단하고, 실행하는 과정입니다. AI도 우리 회사의 데이터와 업무 맥락을 이해하고, 적절한 기준과 방법으로 판단해야 합니다.
정의된 지표와 정형 데이터를 바탕으로 운영 현황과 주요 변화를 파악합니다.
업무 지식과 경험, 분석 절차와 비교 기준을 바탕으로 원인 후보와 대응 방안을 검토합니다.
사람이 검토·승인한 조치를 업무 시스템과 연계해 실행하고, 결과를 확인합니다.
Decision Layer는 데이터의 의미, 업무 지식, 분석 절차와 판단 기준을 AI가 활용하도록 연결하는 공통 기반입니다. 인지와 판단의 근거를 연결해 다음 행동의 검토를 돕습니다.
문서·상담 기록·현장 정보로 맥락을 보완하고, 분석과 실행의 결과를 다음 판단에 반영합니다. 사람이 검토하고 실행하는 단계에서 시작해, 검증된 업무부터 자율화를 넓혀갑니다.
데이터 연결과 분석 절차를 미리 구성해, 매번 처음부터 준비하는 수고를 줄입니다.
전문가가 정리한 지표와 비교 기준, 분석 절차를 팀과 여러 Agent가 반복 활용합니다.
사용한 데이터와 분석 방법을 확인하고, 결과가 타당한지 검토합니다.
함께 만들고, 업무에 활용합니다.
기존 Semantic Layer를 활용하고, 업무 지식과 분석 절차, 판단 기준을 연결합니다. Agent와 업무 앱이 같은 지표와 기준으로 분석하고 판단하도록 돕습니다.
Decision Layer
분석 방법 Method분석 절차 Recipe분석 실행 기록 Run
Decision Graph는 분석·판단 구조이며, Method·Recipe·Run은 프레임워크의 구성 요소입니다. 업무 처리와 설비 제어는 연결된 외부 시스템이 담당합니다.
제품 사용 흐름
등록된 방법이나 팀이 검토한 분석 코드로 절차를 구성하고, 새 데이터에 실행합니다.
Cube·dbt 등 Semantic Layer에서 지표를 가져오고, 분석할 대상을 고릅니다.
Semantic Layer → 지표 선택
지표의 의미와 계산 기준을 유지하면서 기존 데이터 환경과 연결합니다.
지표 정의
완료 주문의 상품 금액에서 할인액을 뺀 합계. 부가세와 배송비는 제외합니다.
지표 선택 → Recipe 만들기
기간별 변화와 집단별 비교를 연결합니다. 앞 단계에서 고른 대상을 다음 단계에 전달할 수 있습니다.
방법 선택 → 절차 구성
분석 방법 · Method를 조합한 절차입니다.
월별 추이
상품군별 비교
선택한 상품군의 지역 비교
선택한 지역의 고객군 비교
수량·단가·할인율 확인
앞 단계에서 고른 대상을 다음 단계에 전달
매출이 줄었다면, 어느 집단부터 조사할까요?
Recipe 코드 보기새 기간으로 실행하고 선택된 대상, 수치와 해석의 한계를 확인합니다.
기간 지정 → 실행과 검토
입력값·사용한 방법·쿼리·검증 내용도 기록합니다.
2026년 4월 · retail-revenue-change v1.0.0
이번 데이터에서 선택한 조사 대상
| 지표 | 3월 | 4월 |
|---|---|---|
| 매출 | 648만 원 | 504만 원 |
| 판매 수량 | 120개 | 120개 |
| 할인율 | 10% | 30% |
판매 수량은 같고, 할인율이 높아졌습니다.
단계별 결과 · 사용한 설정 · 쿼리 · 출처
지표와 업무 지식, 전문가의 분석 방법을 Agent가 함께 활용합니다. 여러 산업의 문제를 분석하고 다음 행동을 선택하는 공통 기반입니다.
중요한 지표 변화를 먼저 분석하고, 원인 후보와 검토할 조치를 보고합니다.
업무별 분석 방법을 넓히고, 승인한 조치를 업무·설비 시스템으로 연결합니다. 이후 결과를 검토해 다음 판단에 반영합니다.
개선하고 싶은 지표와 비교 기준, 현재 쓰는 분석 방법에서 시작합니다. 데이터·AI 팀과 현업 전문가가 데이터 연결과 업무별 분석 절차를 함께 구성합니다.
Decision Layer는 Semantic Layer와 Decision Graph를 아우르는 개념입니다. 기존 Semantic Layer의 지표 정의를 활용하고, 팀의 업무 지식과 분석 절차, 판단 기준을 연결합니다. Agent와 업무 앱은 Semantic MCP를 통해 이 기능을 활용합니다.
Agent의 Skill에 업무 지침을 담고, Decision Layer의 분석 방법과 Recipe를 호출하도록 연결할 수 있습니다. 사용한 데이터와 결과는 분석 실행 기록에서 확인합니다.
문서·상담 기록·과거 조치 경험을 지표 분석과 함께 활용합니다. Agent나 업무 앱에서 필요한 자료를 연결하고, 전문가가 검토한 내용을 판단 기준에 반영합니다.
반복해서 분석하는 업무 하나를 고르고, 사용할 데이터와 전문가의 점검 방법을 함께 정리합니다. 업무 적용 상담을 통해 목적과 환경에 맞는 Recipe와 Agent 구성을 논의할 수 있습니다.
