# AI 솔루션

date: 2026-05-22

> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://www.fork.co.jp/ko/llms.txt)


> AI 거버넌스를 전제로 GEO 진단, AI 데이터 연동 기반, AI 상담 에이전트 등 사람과 AI가 공존하는 차세대 워크플로우를 지원합니다.

## AI 솔루션
## Multi AI Forking > Human Decision & Delivery

<a href="https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/ai-governance/index.html" target="_blank">AI 거버넌스<i class="fa-solid fa-up-right-from-square ml-1 text-xs"></i></a>를 전제로, 사람과 AI가 공존할 수 있는 웹사이트 구축 및 시스템 개발, 데이터 인프라 정비, 고객사 상주 운영, 사무국 대응까지 디지털 마케팅 영역의 문제 해결을 원스톱으로 지원합니다.

<p class="ais-note">※ 본 솔루션은 실용화를 위한 베타 버전(실증 실험 파트너 프로그램)으로서 선행 개발 및 제공되고 있습니다. 고객사의 과제에 맞춘 커스텀 개발이 가능합니다.</p>

<span id="geo-diagnosis"></span>
## GEO 진단
### AI에게 '정확하게 해석되고 읽히는' 웹사이트로

생성형 AI를 통한 검색 및 답변 기능에서 고객사의 웹사이트 정보가 AI에 의해 정확하게 해석 및 추출될 수 있는지 정량적으로 스코어링합니다. AI가 오해하지 않도록 구조적인 개선안을 제안합니다.

<img class="image" src="/imgix/img/business/aisolution/image_1.png?auto=format,compress" width="800" height="450" loading="lazy" decoding="async" alt="GEO 진단" />

    <canvas id="pdf-render" style="box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.3); max-width: 100%; height: auto; display: none;"></canvas>

    PDF를 불러오는 중...

      <button id="prev-page" style="background: #4a4a4a; border: none; color: white; padding: 6px 12px; border-radius: 4px; cursor: pointer; font-size: 14px;" title="이전">
        <i class="fa-solid fa-chevron-left"></i>
      </button>
      <button id="next-page" style="background: #4a4a4a; border: none; color: white; padding: 6px 12px; border-radius: 4px; cursor: pointer; font-size: 14px;" title="다음">
        <i class="fa-solid fa-chevron-right"></i>
      </button>

      페이지: <span id="page-num">0</span> / <span id="page-count">0</span>

      <a href="/files/pdf/service/FORK_GEO診断_紹介資料.pdf" target="_blank" style="color: #fff; font-size: 14px; text-decoration: none; background: #4a4a4a; padding: 6px 12px; border-radius: 4px;" download>
        <i class="fa-solid fa-download ml-1 text-xs"></i>
      </a>
      <button id="fullscreen-btn" style="background: #4a4a4a; border: none; color: white; padding: 6px 12px; border-radius: 4px; cursor: pointer; font-size: 14px;">
        <i class="fa-solid fa-expand ml-1 text-xs"></i>
      </button>

<script type="module">
  import { getDocument, GlobalWorkerOptions } from 'https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/pdf.js/6.2.108/pdf.min.mjs';

  (function() {
    const url = '/files/pdf/service/FORK_GEO診断_紹介資料.pdf';
    GlobalWorkerOptions.workerSrc = 'https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/pdf.js/6.2.108/pdf.worker.min.mjs';

    let pdfDoc = null,
        pageNum = 1,
        pageIsRendering = false,
        pageNumIsPending = null;

    const scale = 2.0,
          canvas = document.getElementById('pdf-render'),
          ctx = canvas.getContext('2d'),
          loadingEl = document.getElementById('pdf-loading');

    function renderPage(num) {
      pageIsRendering = true;

      pdfDoc.getPage(num).then(page => {
        const viewport = page.getViewport({ scale });
        canvas.height = viewport.height;
        canvas.width = viewport.width;

        const renderCtx = {
          canvasContext: ctx,
          viewport: viewport
        };

        page.render(renderCtx).promise.then(() => {
          pageIsRendering = false;
          loadingEl.style.display = 'none';
          canvas.style.display = 'block';

          if (pageNumIsPending !== null) {
            renderPage(pageNumIsPending);
            pageNumIsPending = null;
          }
        });

        document.getElementById('page-num').textContent = num;
      });
    }

    function queueRenderPage(num) {
      if (pageIsRendering) {
        pageNumIsPending = num;
      } else {
        renderPage(num);
      }
    }

    document.getElementById('prev-page').addEventListener('click', () => {
      if (pageNum <= 1) {
        return;
      }
      pageNum--;
      queueRenderPage(pageNum);
    });

    document.getElementById('next-page').addEventListener('click', () => {
      if (pageNum >= pdfDoc.numPages) {
        return;
      }
      pageNum++;
      queueRenderPage(pageNum);
    });

    getDocument({ url: url }).promise.then(pdfDoc_ => {
      pdfDoc = pdfDoc_;
      document.getElementById('page-count').textContent = pdfDoc.numPages;
      renderPage(pageNum);
    }).catch(err => {
      console.error('PDF 로딩 오류:', err);
      loadingEl.textContent = 'PDF를 불러오는 데 실패했습니다.';
    });

    const container = document.querySelector('.pdf-viewer-container');
    const fullscreenBtn = document.getElementById('fullscreen-btn');

    fullscreenBtn.addEventListener('click', () => {
      if (!document.fullscreenElement && !document.webkitFullscreenElement) {
        const requestFS = container.requestFullscreen || container.webkitRequestFullscreen;
        if (requestFS) {
          requestFS.call(container).catch(err => {
            console.error('전체 화면 오류:', err);
          });
        }
      } else {
        const exitFS = document.exitFullscreen || document.webkitExitFullscreen;
        if (exitFS) {
          exitFS.call(document);
        }
      }
    });

    const handleFullscreenChange = () => {
      const isFullscreen = document.fullscreenElement === container || document.webkitFullscreenElement === container;
      if (isFullscreen) {
        fullscreenBtn.innerHTML = '<i class="fa-solid fa-compress ml-1 text-xs"></i>';
      } else {
        fullscreenBtn.innerHTML = '<i class="fa-solid fa-expand ml-1 text-xs"></i>';
      }
    };

    document.addEventListener('fullscreenchange', handleFullscreenChange);
    document.addEventListener('webkitfullscreenchange', handleFullscreenChange);
  })();
</script>

- <b>진단 리포트:</b> 고객사 웹사이트가 AI에 의해 정확하게 해석 및 추출될 수 있는지 정량적으로 스코어링합니다. 생성형 AI 최적화 관점에서 유입을 극대화하기 위한 개선책을 제시합니다.

<span id="ai-data-platform"></span>
## AI 데이터 연동 기반 구축
### 내부 데이터의 기밀 유출 리스크를 물리적으로 차단하고, AI가 모든 창구가 되는 차세대 워크플로우

AI 에이전트가 고객사의 데이터나 CRM 등 기밀 정보를 참조할 때, 리스크를 물리적으로 차단하면서 정보를 추출할 수 있는 '데이터 연동 기반'을 구축합니다.

<img class="image" src="/imgix/img/business/aisolution/image_2.png?auto=format,compress" width="800" height="450" loading="lazy" decoding="async" alt="AI 데이터 연동 기반 구축" />

- <b>접근 권한의 엄격한 제어:</b> 기존 인증 시스템과 연동하여 사용자 및 에이전트별로 참조 권한을 제어합니다.<br>필요한 정보만을 안전하게 추출하는 게이트웨이를 구축합니다.
- <b>격리 환경(프라이빗 네트워크) 대응:</b> 인터넷과 격리된 안전한 환경에서 데이터 소스와 AI 모델을 연동하는 인프라 설계를 지원합니다. 기업의 컴플라이언스 요건을 완벽히 충족하는 AI 도입을 실현합니다.

<span id="ai-consultation-agent"></span>
## 대기 시간을 제로로 만드는 'AI 상담 에이전트'
### 상담 내용의 기밀을 유지하며, 기술적 실현 가능성과 착수 시기를 '대기 없이 즉시 답변'

<img class="image" src="/imgix/img/business/aisolution/image_3.png?auto=format,compress" width="800" height="450" loading="lazy" decoding="async" alt="AI 상담 에이전트" />

- <b>특정 개인에게 의존하지 않는, 균일하고 신속한 제안 내용 도출:</b> 당사 전체의 스킬 맵과 가동 현황, 과거 실적을 망라한 AI 에이전트를 활용함으로써, 담당자의 응답 속도나 경험치에 의존하지 않는 균일하고 최적화된 제안 내용을 언제든 즉각적으로 도출합니다.
- <b>요구사항 정의·설계·구현의 속도와 물량 극대화, 높은 가성비 실현:</b> 평소 사용하시는 AI에 프로젝트 개요를 입력하는 것만으로, 당사의 AI 에이전트가 바로 요구사항을 정리하고 개발 실현 가능성, 착수 시기, 예상 기간 등을 즉시 답변합니다. 제안 전 커뮤니케이션 비용(시간 지연)을 최대한 줄임으로써, 수주 후 실제 제작·구현 단계로 압도적인 속도로 전환하여 최고의 속도와 퀄리티를 높은 가성비로 실현합니다.
- <b>견고한 보안 인증과 안심할 수 있는 AI 거버넌스 프레임워크:</b> 담당자 전용 보안 인증을 통한 폐쇄형 환경을 구축합니다. 상담 내용의 외부 유출이나 재학습 리스크를 물리적으로 차단하고, 정보 유출 및 윤리적 리스크를 철저히 관리하여 안전하고 윤리적인 운영을 위한 프레임워크를 제공합니다.
- <b>Future Vision: AI-to-AI 연동을 통한 제안·수주 프로세스의 극단적 단축:</b> 향후 확장성으로서 고객사에 도입된 AI 에이전트와 당사의 AI 상담 에이전트를 매끄럽게 직접 연결(AI-to-AI 연동)하는 비전도 염두에 두고 있습니다. 사람의 개입 없이 시스템 간 통신만으로 '과제 상담부터 제안·수주'에 이르는 프로세스를 최대한 단축하는 차세대 거래 스타일을 지향합니다.

<p class="ais-note">※ 본 에이전트의 답변은 과거 실적과 현재 가동 현황을 바탕으로 AI가 산출한 '가제안 (참고용)'입니다. 정식 발주 및 착수 시에는 당사 스태프가 최종 확인을 거쳐 확정된 제안을 드립니다.</p>