일을 맡고,
더 나은 방법까지 만듭니다.

반복되는 번역 업무에 너무 많은 시간이 필요했어요.

일반 AI 번역만으로는 고객별 용어, 문체와 품질 기준을 안정적으로 맞추기 어려웠어요.

업무를 단순히 더 많은 번역 인력에게 나누지 않았어요.

고객의 실제 번역 프로세스를 분석하고, 해당 업무에 맞는 전용 로컬 LLM 번역 도구를 구축했어요.

작업 시간을 크게 단축했습니다.

일을 맡는 데서 끝나지 않고, 그 일을 더 잘할 수 있는 시스템을 만들었습니다.

한국에서 사용하던 자료를 해외 고객에게 그대로 보내기 어려웠어요.

메시지, 제품 표현, 용어, 레이아웃, 영문 문체, 인쇄 전 오류까지 단순 번역만으로는 부족했어요.

번역이 아니라 자료 자체를 다시 설계했어요.

구조를 정리하고 용어를 통일한 뒤, 표현 검수와 인쇄 전 확인까지 함께 진행했어요.

번역본이 아니라, 실제 해외 영업에 사용할 수 있는 자료.

해외 기업에 어떻게 접근하고, 어떻게 계속 영업할지 명확한 프로세스가 없었어요.

국가와 고객마다 필요한 언어와 제품 스펙이 달라, 사람이 반복해서 이메일과 자료를 준비해야 했어요.

먼저 영업 프로세스를 정리했어요: 타깃 기업 선정 · 담당자 조사 · 첫 이메일 · 후속 연락 · 자료 전달 · 미팅 준비 · 회신 대응 · 협상 · 클로징.

그 위에 AI 영업 에이전트를 파일럿으로 구축했어요.

해외 영업을 한 사람의 영어 실력과 반복 수작업에만 의존하지 않도록 만들었습니다.

제품은 있지만 해외 기업에 어떻게 접근해야 할지 몰랐어요.

타깃 선정부터 담당자 조사, 이메일 구조, 회사 소개, 후속 관리, 미팅 준비, 제안, 협상, 클로징까지 실무 가이드로 정리했어요.

개인 경험이 아니라, 팀이 반복해서 사용할 수 있는 영업 방식으로 정리했습니다.

여러 언어로 문의가 들어오지만 언어마다 전담 인력을 두기는 어려웠어요.

AI가 번역, 분류, 초안, 지식 확인을 돕고, 사람은 예외와 민감한 사안, 권한이 필요한 응답을 맡아요.

언어가 늘어나도, 고객 응대 기준은 하나로.