① 모든 데이터
과거·실적 데이터, 이미 다 갖고 있습니다
- 23,110건과거 지적사항
- 5,046개편람 지표 · 배점·산식
- 966건종합등급 이력 · 366개 기관
- 원문평가보고서 · 실적보고서
과거 지적부터 실적보고서, 평가보고서 속 평가단 의견까지 모두 파싱해 Vector DB에 담아 두었습니다. 자료를 처음부터 모을 필요 없이, 질문하면 근거 문서와 함께 바로 답합니다.
공공기관 경영평가 전용 AI
경영평가 등급 상승,
3가지 방법
이미 갖춘 과거·실적 데이터, 경쟁기관이 먼저 끝낸 조치, 새로 생긴 AI 가점. 경영평가 AI가 우리 기관 데이터로 근거와 함께 보여 드립니다.
예시 기관 · 다음 평가가상 값
- 1과거·실적 데이터 전량 분석
- 2경쟁기관 해법 벤치마크
- 3AI 활용 혁신 가점+1.5
366개분석한 공공기관
23,110건구조화한 지적사항 · 평가보고서 의견 포함
출처 · 알리오 감사결과 공시 2010~2026 · 기재부·행안부 경영평가편람 · 클린아이 · 지방공기업평가원 공개 보고서
01사람이 일일이 찾던 자료,
AS-IS · TO-BE
사람이 일일이 찾던 자료,
이제 에이전트가 찾습니다
AS-IS · TO-BEAS-IS사람이 직접자료마다 열어 보고 옮겨 적기
알리오 감사결과
평가보고서 PDF
경영평가편람
클린아이
우리 실적보고서
담당자가 직접하나씩 열어 보고 검색
엑셀 수작업기관·연도별로 옮겨 적기
3월 마감보고서 작성이 한꺼번에
누락 · 지연알리오 통보 지적만 겨우 챙기는 수준
- 자료가 기관·연도·형식별로 흩어져 있음
- 수백 쪽 평가보고서 속 평가단 의견은 놓치기 쉬움
- 경쟁기관 비교는 시간이 없어 건너뜀
- 담당자가 바뀌면 처음부터 다시
TO-BE에이전트가모든 자료를 파싱해 Vector DB로
- 알리오 감사결과
- 평가보고서 PDF
- 경영평가편람
- 클린아이
- 우리 실적보고서
전량 파싱지적 23,110건 · 지표 5,046개 구조화
Vector DB뜻으로 찾는 검색 · 기관·연도·지표별 색인
에이전트근거를 찾아 답하고 초안까지
에이전트가 하는 5단계
- 과거 데이터 분석
- 경쟁기관 심층비교
- AI 보고서 작성
- 지표 최적화
- 등급 예측
- 모든 자료가 한곳에, 원문 출처와 함께
- 질문 한 줄로 평가단 의견까지 검색
- 동종기관 비교를 에이전트가 먼저 정리
- 담당자가 바뀌어도 같은 데이터로 바로 시작
찾고 옮겨 적는 일은 에이전트가, 판단은 사람이 합니다.
02
3가지 방법
데이터 · 경쟁기관 · AI 가점, 세 방향에서 준비합니다② 경쟁기관의 해법
같은 지적, 먼저 끝낸 기관은 무엇을 했나
우리가 끝내지 못한 분야를 먼저 끝낸 동종기관의 조치와, 같은 지표에서 높은 등급을 받은 기관의 실제 평가 의견을 원문으로 봅니다.
③ AI 활용 혁신 가점
새로 생긴 1.5점
+1.5점2025.9 공공기관운영위원회 의결로 신설
평가 관점은 AI 활용을 통한 생산성·서비스 개선입니다. 경영평가 업무에 AI를 도입해 일하는 방식이 바뀐 과정이 그대로 기관의 AI 활용 사례가 됩니다. 인정 여부는 평가단이 판단합니다.
03결과 발표 전에,
판단은 평가단의 몫, 이 화면은 준비 순서용
결과 발표 전에,
등급을 끌어내리는 신호부터
판단은 평가단의 몫, 이 화면은 준비 순서용C현재 · 2024년도 평가
D예측 · 56.3점
감점해를 건너 반복된 지적 3쌍−3.6
감점최근 3년 등급 하락 추세−2.0
가점내부자료 등록 · 근거 보강+3.0
지금
보고서 속 지적 41건
반영 근거 없이 남아 있습니다. 보통은 다음 결과 발표 뒤에야 다시 보게 됩니다.
결과 전에
지표별 담당 · 마감
세부지표별 예상 등급을 담당 부서에 나누고, 조치 결과를 보고서 초안에 바로 넣습니다.
04
경영평가 AI 5단계
경영평가 AI가 일하는 순서- 01과거 데이터 분석
통보받은 지적과 결과보고서 속 지적을 한 목록에. 반복·장기 미조치 자동 탐지.
- 02경쟁기관 심층비교
동종 유형 기관의 등급·조치완료율 비교. 먼저 끝낸 기관의 조치를 원문으로.
- 03AI 보고서 작성
제출 원문 옆에서 지적을 반영한 초안. 근거 없는 수치는 '확인 필요'.
- 04지표 최적화
편람 배점 변화 × 우리 지적으로 위험 지표 발굴. 지표 개선안 3세트.
- 05등급 예측
미조치·반복 지적·추세로 예상 등급과 감점 신호. 무엇부터 고칠지.
05
자주 묻는 질문
통보받지 않은 지적까지 조치해야 하나요?
아니요. 조치 의무가 있고 실적으로 인정되는 것은 통보받은 지적사항입니다.
다만 평가단이 결과보고서 본문에 남긴 의견은, 그 지표에서 무엇을 아쉬워했는지 알려 주는 단서입니다. 의무는 아니지만 다음 해 지표를 고르고 실적보고서를 쓸 때 반영한 기관이 유리한 위치에서 출발합니다.
AI 활용 혁신 가점, 이 서비스를 쓰면 받을 수 있나요?
가점 인정 여부는 평가단이 판단합니다. 이 가점은 2025.9.30 공공기관운영위원회 의결(2025년도 경영평가편람 수정)로 신설된 1.5점이며, 평가 관점은 AI 활용을 통한 생산성·서비스 개선과 국민생활 편익 증진입니다.
경영평가 업무에 AI를 도입해 지적 정리, 편람 분석, 보고서 초안 작성 방식이 어떻게 달라졌는지는 그 자체로 기관의 AI 활용 사례로 정리할 수 있습니다.
등급 예측은 얼마나 정확한가요?
미조치율·반복 지적·등급 추세를 종합한 룰베이스 추정치이며, 평가단의 최종 판정과 다를 수 있습니다. 어떤 지표가 등급을 끌어내리는지, 무엇부터 손볼지 우선순위를 정하는 용도로 씁니다.
우리 기관 자료는 안전한가요?
학습에는 공개자료(알리오·경영평가편람·클린아이·평가원 보고서)만 씁니다. 기관이 올린 보고서 초안·회의록은 기관별로 격리 저장해 그 기관 답변에만 쓰고, 학습에 쓰지 않습니다. 망분리 환경에는 내부 LLM으로 설치할 수 있습니다.
데모는 어떻게 진행되나요?
신청하시면 공개 지적사항과 등급으로 만든 진단 리포트와 소개서를 먼저 보내 드리고, 우리 기관 데이터로 30분 데모를 진행합니다.
06
연 1,200만 원부터
외주 컨설팅 건당 5천만~1억 원 · 부가세 별도Standard
1,200만 원 / 연
코파일럿 · 대시보드 · 등급 예측
Pro · 추천
3,000만 원 / 연
+ 모의작성 · 초안 진단 · 내부자료 · 전담 담당자
추천
Enterprise
협의
망분리 설치 · 내부 LLM
07우리 기관에 맞는 3가지 방법,
우리 기관에 맞는 3가지 방법,
30분이면 보입니다
공개 지적사항과 등급으로 만든 진단 리포트와 소개서를 먼저 보내 드리고, 우리 기관 데이터로 30분 데모를 진행합니다.
- ①우리 기관 과거·실적 데이터 분석
- ②같은 분야를 먼저 끝낸 동종기관
- ③AI 활용 혁신 가점과 우리 기관의 AI 활용 현황
- +예상 등급과 감점 신호