AX 컨설팅
업무와 데이터, 시스템을 함께 살펴보고 AI가 가장 큰 효과를 만들 수 있는 영역과 우선순위를 정합니다.
헬스케어 현장에서 AI가 일할 기반을 만듭니다. 현장 경험을 바탕으로 전략부터 구축, 운영까지 함께합니다.
에이전트 구축
조직의 지식과 업무 기준을 반영해 실제 역할을 수행할 수 있는 AI 에이전트와 워크플로우를 구축합니다.
시스템 연동
CRM, ERP, EMR, DB 등 기존 시스템과 연결해 AI가 정보를 조회하고 입력하며 실제 처리를 이어가도록 만듭니다.
운영과 확장
품질과 권한, 사람의 개입과 운영 상태를 관리하고 검증된 AI를 다른 업무와 조직으로 단계적으로 확장합니다.
PROVEN IMPACT
성과는 운영에서 증명됩니다. 실제 환경에서중요한 지표를 기준으로 AI의 성과를 검증합니다.
실운영 월간 처리량 기준,비전 OCR + 로컬 LLM.
Voice AI 평균 응답 지연시간
3
주요 산업군.
HEALTHCARE AI INFRASTRUCTURE
헬스케어 운영을 위한 AI 인프라.
Pharmacy OS와 Insurance OS는 기존 파트너 시스템 위에서 작동하는 페보의 AI 제품군입니다.
시스템을 바꾸지 않고, 그 안에서 읽고 판단하고 필요한 행동까지 이어갑니다.
의료 · 약국
기존 약국 시스템 위에서,AI가 직접 일합니다.
국내 약국 68%, 16,800곳이 사용하는 파트너사의 기존 약국 운영체제 위에 페보의 AI를 연결했습니다.
헬스케어 분야 전문서류 판독에서 시작해 컨택센터, 환자 CRM, 아웃바운드 Voice AI까지 적용 범위를 넓혀가고 있습니다.
금융 · 보험
약국에서 시작한 AI 혁신을,보험 업무로 확장합니다.
보험 서류와 약관을 AI가 이해하고 필요한 근거를 연결해 청구 업무를 지원합니다.
검증된 문서 이해와 판단 기반을 손해사정 Agent와 고객 접점으로 확장하고 있습니다.
Persistent Voice
PEVO TECHNOLOGY
이 모든 업무를 움직이는,페보의 AI 기술.
AI가 문서와 대화를 이해하는 것부터 업무를 판단하고 기존 시스템에서 실행하는 것까지.
페보는 각각의 AI 기술을 따로 붙이는 것이 아니라, 실제 업무가 끝까지 이어지는 하나의 시스템으로 설계합니다.
Intelligence
업무를 이해하는 기반을 만듭니다.
문서·이미지·음성·대화의 정보와 맥락을 구조화해 AI가 판단할 수 있게 합니다.
Execution
판단을 실제 처리로 연결합니다.
업무에 맞는 도구와 시스템을 연결해 에이전트의 판단을 실행으로 이어갑니다.
Control
AI의 실행 범위와 기준을 관리합니다.
AI의 권한과 사람의 개입 기준을 정하고, 품질과 운영 상태를 관리합니다.
HOW IT WORKS
AI가 일을 해내는 방식.
AI가 문서와 대화를 이해하는 것부터 업무를 판단하고 기존 시스템에서 실행하는 것까지.
페보는 각각의 AI 기술을 따로 붙이는 것이 아니라, 실제 업무가 끝까지 이어지는 하나의 시스템으로 설계합니다.
BUILT FOR PRODUCTION
데모가 아니라, 운영을 전제로.
좋은 AI를 만드는 것만으로는 충분하지 않습니다.
속도와 안정성, 사람의 개입, 품질과 통제까지 실제 운영에 필요한 조건을 처음부터 함께 설계합니다.
Real-time Performance
실시간이어야 하는 업무는,실시간으로.
실시간 상담과 Voice AI처럼 즉각적인 응답이 필요한 환경에서는 전체 응답 경로를 기준으로 성능을 최적화합니다.
Human in the loop
필요한 순간,사람이 이어받습니다.
AI가 처리할 일과 사람이 확인할 일을 구분하고, 예외와 중요한 판단은 자연스럽게 담당자에게 연결합니다.
Quality & Governance
일관된 기준으로판단하도록.
응답 품질과 근거, 권한과 정책을 관리하고 운영 과정에서 발생하는 피드백을 지속적으로 반영합니다.
Deployment & Monitoring
배포한 뒤부터가운영의 시작입니다.
단계별 배포와 모니터링을 통해 서비스 상태를 확인하고, 운영 중 발생하는 문제와 변화를 지속적으로 관리합니다.
DEPLOYMENT
필요한 환경에 맞게 구축합니다.
데이터를 어디에 둘지, 어떤 모델을 사용할지, 외부 연결을 어디까지 허용할지.
보안 기준과 시스템 환경에 따라 가장 적합한 구축 방식을 선택합니다.
Cloud
빠르게 시작하고 유연하게 확장합니다.
필요한 AI 모델과 인프라를 조합해 빠르게 구축하고 사용량과 업무 범위에 따라 유연하게 확장합니다.
Hybrid
민감한 데이터는 안에, 필요한 AI는 연결해서.
중요한 데이터와 시스템은 내부에 유지하면서 허용된 범위에서 외부 AI와 안전하게 연결합니다.
On-Premise
데이터가 밖으로 나가지 않는 AI 환경.
모델과 데이터, 실행 로그까지 내부 인프라에서 관리해 높은 보안 기준이 필요한 환경에도 AI를 구축합니다.
구축 환경은 달라도,업무의 흐름은 이어집니다.
OUR APPROACH
작게 검증하고,단계적으로 넓힙니다.
AI 전환은 기술을 고르는 일보다, 어디서 시작할지를 정하는 일이 먼저입니다.
업무와 데이터, 기존 시스템을 함께 살펴 효과가 큰 영역부터 설계하고, 실제 환경에서 검증한 뒤 단계적으로 확장합니다.
자산 진단
지금 가진 것부터정확히 봅니다.
업무 프로세스와 데이터, 기존 시스템과 보안 환경을 함께 살펴 AI를 적용할 수 있는 기반과 제약 조건을 파악합니다.
업무 선정
성과가 큰 곳부터시작합니다.
사업적 효과와 구현 가능성을 함께 검토해 AI를 가장 먼저 적용할 업무와 검증 범위를 정합니다.
전략 · 설계
AI와 사람이 함께 일하는 방식을설계합니다.
AI가 맡을 일과 사람이 판단할 일, 필요한 데이터와 기존 시스템의 연결 방식까지 실제 운영을 기준으로 설계합니다.
구축 · 검증
실제 환경에서 작동하는지확인합니다.
AI를 업무와 시스템에 연결하고 정확도와 속도뿐 아니라 예외 상황과 사용자 경험, 운영 가능성까지 검증합니다.
단계 확장
검증된 방식부터넓혀갑니다.
확인된 성과와 운영 데이터를 바탕으로 적용 범위를 다른 업무와 조직으로 단계적으로 확장합니다.
INSIGHTS
AI를 운영해 본 팀의 이야기.
PoC를 실제 운영으로 옮기는 방법부터 Agentic AI 설계,
Document AI와 Voice AI, 보안과 온프레미스까지. 현장에서 얻은 기준과 시행착오를 공유합니다.