태국의 기술·소프트웨어·AI 통합 개발 기업

실제로 작동하는AI 소프트웨어

SEAN SOLUTIONS는 웹 플랫폼, 모바일 앱, 클라우드 시스템에 AI를 내장해 개발합니다. 데모에서 멈추는 프로토타입이 아니라 현업에서 계속 쓰이는 시스템을 만듭니다.

프로젝트 상담 서비스 살펴보기

01AI를 활용한 웹 플랫폼과 제품Web
02iOS 및 Android 애플리케이션Mobile
03클라우드, 데이터, MLOpsCloud

스크롤

일하는 방식

구축

보기 좋은 데모가 아니라 합의된 범위에서 시작합니다.

측정

모든 모델에 재현 가능한 테스트 세트와 지표를 붙입니다.

이관

코드, 문서, 테스트, 모든 권한이 고객 팀에 남습니다.

서비스 제공 국가: 2
완료한 프로젝트: 12+
개발 시간: 850+

서비스

처음부터 끝까지 책임지는 네 가지 영역

각 프로젝트는 코드를 작성하기 전에 범위, 비용, 담당 팀을 명확히 정합니다.

AI 엔지니어링

AI Engineering

머신러닝과 LLM을 실제 사용되는 제품 안에 넣습니다. 사내 문서 기반 검색, 분류와 데이터 추출, 수요 예측까지 — 모든 작업은 출시 전 평가 단계를 거칩니다.

AI 엔지니어링

AI 기반 제품 개발

AI-powered Products

AI 기능이 페이지 끝에 붙은 데모가 아니라 제품의 일부인 웹 플랫폼을 만듭니다. 어시스턴트, 검색, 랭킹, 업무 자동화가 포함됩니다.

AI 기반 제품 개발

모바일 애플리케이션

Mobile Apps

iOS와 Android를 네이티브로, 또는 React Native와 Flutter로 하나의 코드베이스로 개발합니다. 기기 내 AI와 API 기반 AI를 상황에 맞게 선택합니다.

모바일 애플리케이션

클라우드와 MLOps

Cloud & MLOps

AWS, Azure, GCP에서 아키텍처와 자동화를 설계합니다. 컨테이너, CI/CD부터 모델 서빙, 모니터링, drift 감지까지 포함합니다.

클라우드와 MLOps

내부 구조

원시 데이터에서 팀이 매일 쓰는 시스템까지

스크롤하며 모든 프로젝트가 만드는 세 계층(데이터·모델·제품)을 확인하세요.

01 계층 — 데이터

모으고, 정리하고, 권한을 먼저 설계합니다

기존 문서·데이터베이스·API에서 데이터를 모아 사용 가능한 형태로 만듭니다. 역할 기반 접근 제어는 처음부터 적용합니다. 데이터에 접근할 수 없거나 신뢰할 수 없다면 모델의 성능은 의미가 없습니다.

02 계층 — 모델

유행이 아니라 업무에 맞는 방식을 고릅니다

검증 가능한 규칙에서 시작합니다. 답이 문서에 있으면 검색과 언어 모델을, 데이터가 크고 정밀도가 중요하면 전용 모델을 사용합니다. 모든 방식에 테스트 세트가 따릅니다.

03 계층 — 제품

프로토타입이 아닌 운영되는 시스템을 넘깁니다

품질·비용·오류를 보는 대시보드와 함께 배포합니다. 코드, 문서, 테스트, 모든 권한을 받게 되며 자체 운영과 지속 지원 중 선택할 수 있습니다.

우리를 선택하는 이유

작은 팀과 일할 때 얻는 것

여러 단계를 거치는 대형 조직이 아니라, 검증 가능한 프로세스와 기준을 갖춘 팀입니다.

작은 팀, 빠른 의사결정

코드를 직접 작성하는 엔지니어와 바로 대화합니다. 여러 단계를 거치지 않습니다.

매주 확인 가능한 결과물

짧은 주기로 실제 사용할 수 있는 결과물을 전달합니다. 공개 시점까지 기다리지 않습니다.

AI를 먼저 검증합니다

모든 AI 기능에는 평가 세트와 지표가 있습니다. 모델이 효율적이지 않으면 솔직하게 말합니다.

출시 이후까지 지원

안정화 기간을 운영하고 코드, 문서, 모든 권한을 고객사에 이관합니다.

진행 방식

모든 단계를 확인할 수 있는 네 단계

짧은 주기로 나누어 진행하고, 명확한 체크포인트와 진행 상황을 공유합니다.

1단계

목표와 제약 파악

목표, 제약, 예산을 짧게 논의합니다. 이 문제에 AI가 정말 필요한지도 함께 검토합니다.

2단계

설계 먼저, 코드는 다음

아키텍처, 데이터, 화면을 문서에서 먼저 결정합니다. 모델을 쓸지 규칙 기반으로 갈지도 여기서 정합니다.

3단계

짧은 주기로 개발

몇 주 안에 사용 가능한 소프트웨어를 받습니다. 시스템에 포함된 모든 모델에 테스트 세트가 함께 갑니다.

4단계

출시와 운영 지원

배포, 모니터링, 그리고 출시 후에도 연락 가능한 팀을 제공합니다. 모델 장기 운영 계획도 포함됩니다.

유스케이스

자주 의뢰받는 문제 유형

자주 있는 협업 형태입니다. 근본 문제, 구축 내용, 효과 측정 방법을 함께 정리했습니다.

사내 지식01

매뉴얼과 계약서에서 답 찾기

문제: 조항 하나를 찾으려 수백 페이지를 열어야 하고, 담당자마다 답이 다릅니다.
구축 내용: 모든 답변에 출처를 표시하는 RAG 검색. 역할 기반 접근 제어 포함.
측정 방법: 내부 테스트셋 정확도 + 평균 탐색 시간.

고객 지원02

문의 분류와 요약

문제: 이메일·채팅·폼으로 문의가 분산되어 우선순위 판단이 어렵습니다.
구축 내용: 분류, 요약, 답변 초안 생성 후 담당자가 확인해 발송.
측정 방법: 분류 정확도 + 최초 응답 시간.

수요 계획과 재고01

수요 사전 예측

문제: 과거 평균만으로 계획해 재고 과잉과 결품이 반복됩니다.
구축 내용: 계절성, 프로모션, 외부 요인을 반영한 주간 예측 모델.
측정 방법: 기존 방식 대비 예측 오차(MAPE).

품질 검사03

현장 이미지 검사

문제: 육안 검사는 시간이 오래 걸리고 교대조마다 판정이 달라집니다.
구축 내용: 촬영 후 자동 판정하는 모바일 앱. 불확실한 건은 사람이 확인.
측정 방법: 결함 검출률 + 오탐률.

유스케이스 →

자주 묻는 질문

고객이 자주 묻는 질문

AI는 어떤 업무에 적합한가요

언어나 대량의 데이터를 해석해야 하는 업무에 적합합니다. 사내 문서에서 답을 찾기, 파일이나 이메일에서 정보 추출, 문의 분류, 추세 예측 등이 대표적입니다. 먼저 평가부터 시작하며, 단순한 규칙이나 업무 프로세스 개선이 더 나으면 그렇게 권합니다.

프로젝트는 어떻게 시작하나요

대화에서 시작합니다. 문제, 일정, 예상 예산을 알려주시면 무엇을 하고 무엇을 하지 말아야 하는지, 비용은 어느 정도인지 솔직하게 답변드립니다. 적합하다고 판단되면 바로 범위 정의 단계로 넘어갑니다.

다른 팀이 만든 코드도 인수하나요

대부분 가능합니다. 기존 코드와 시스템(아키텍처, 데이터, 보안, 배포)을 먼저 점검하고, 이어서 개발할지 리팩터링할지 새로 시작할지 명확히 정리해 드립니다.

출시 후에는 어떻게 되나요

모든 프로젝트에는 안정화 기간이 있어 오류 수정과 모니터링을 지원합니다. AI 기능은 출시 후에도 품질과 drift를 추적합니다. 이후에는 월 단위 유지보수 또는 코드, 문서, 설정을 포함한 완전한 이관 중에서 선택하실 수 있습니다.

해결할 과제가 있으신가요

프로젝트가 어떤 형태인지 간단히 알려주세요. 바로 적용할 수 있는 의견과 함께 답변드립니다.

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