공고가 게시되는 순간, 다우엠엔지가 가장 먼저 안다.
정비사업 정보를 전수 수집·연결하는 사내 인텔리전스 플랫폼
다우레이더는 자료를 예쁘게 모아두는 시스템이 아닙니다. 공고가 뜨는 순간 구역·실거래·건축물·사내 접촉 이력을 연결해, 영업팀이 경쟁사보다 먼저 판단하고 움직이게 만드는 선점 장비입니다.
사람이 매일 게시판을 뒤지는 방식은 누락과 지연이 생깁니다. 시스템이 먼저 감지하고, AI가 구역 맥락을 붙여주면 영업은 확인이 아니라 행동에 시간을 씁니다.
임직원 누구나 쓰는 AI 채팅. 그러나 회사 데이터와 연결되지 않은 AI는 우리 업(業)의 질문에 답하지 못합니다. 아래는 실제 업무 질문 4개에 대한 답변 비교입니다.
※ 다우레이더 답변의 수치는 이해를 돕기 위한 가상 예시
"서울에서 최근 3개월 안에 조합설립인가 받은 재개발 구역, 전부 알려줘."
"실시간 정보에 접근할 수 없어 최신 인가 현황은 정확히 안내드리기 어렵습니다. 조합설립인가 정보는 '정비사업 정보몽땅'에서 확인하실 수 있으며, 일반적으로 인가 절차는…"
— 웹 검색을 켜도 언론에 보도된 대형 구역 몇 곳만 나열. 전수 여부 검증 불가.
"최근 3개월 인가 구역은 총 7곳입니다. ◇◇2구역(7/28 인가 · 조합원 1,240명 · 84,000㎡), △△구역(7/11 인가 · 890명)… 이 중 당사 접촉 이력이 없는 곳은 4곳이며, ◇◇2구역은 시공사 선정 준비 공고가 게시되어 우선 검토를 권장합니다."
전수 목록 + 당사 이력 결합. 영업 우선순위가 30초 만에 나옵니다.
"◇◇2구역 사업성, 간단히 검토해줘."
"사업성 검토 시 고려할 요소는 입지, 용적률, 조합원 분담금, 사업 기간 등입니다. 첫째, 입지의 경우 교통 접근성과 생활 인프라가…"
— 교과서적 일반론. 해당 구역의 실제 수치는 하나도 없음.
"최근 24개월 구역 내 실거래 63건, 다세대 지분 평균 평단가 2,850만 원(전년 +9%). 30년 이상 노후 건축물 78%(건축물대장), 제3종 일반주거, 공시지가 3년 연속 상승. 동일 단계였던 인근 △△구역의 인가→관리처분 소요는 4년 2개월. 상세 리포트(PDF)를 생성할까요?"
담당자가 수작업으로 반나절 걸리던 취합이 30초. 검토 건수 자체가 늘어납니다.
질문하기 전에 도착하는 정보 — 일반 LLM에는 존재하지 않는 능력
사용자가 물어보기 전에는 아무것도 하지 않습니다. 구청 게시판에 공고가 올라온 사실 자체를 알 수 없습니다.
정보 획득의 주체가 사람에서 시스템으로 바뀝니다. 경쟁사가 기사로 접하기 전, 공람 단계에서 움직입니다. 본 투자의 핵심 수익원입니다.
"◇◇2구역, 우리가 예전에 접촉했던 곳인가? 당시 이슈가 뭐였지?"
"귀사의 내부 기록에는 접근할 수 없습니다."
— 원천적으로 답변 불가능한 영역.
"2024년 11월 영업1팀이 추진위 설명회에 참석한 기록이 있습니다. 당시 메모: '추진위원장 교체 논의 중, 시공사 선정 시기 미정'. 이후 접촉 없음. 현재 조합설립인가가 완료되어 재접촉 적기로 판단됩니다."
공개 데이터 × 사내 기록의 결합은 어떤 외부 AI도, 어떤 경쟁사도 복제할 수 없는 당사 고유 자산입니다.
정비사업 정보는 이미 공개되어 있습니다. 격차는 "먼저, 연결해서, 빠르게" 쓰는 체계에서 나옵니다.
| 구분 | 일반 LLM 채팅 | 다우레이더 |
|---|---|---|
| 정보 시점 | 학습 시점(수개월~수년 전) | 24시간 이내 갱신 |
| 커버리지 | 언론 보도된 유명 구역 위주 | 등록 사업장 전수 |
| 수치 근거 | 출처 없음 · 오답 위험 | 출처·수집일 명기, 원본 추적 가능 |
| 사내 데이터 | 접근 불가 | 접촉 이력·수주 사례 자동 결합 |
| 작동 방식 | 물어봐야 답함 | 공고·단계 변화를 먼저 알림 |
다우레이더의 핵심은 단순 수집이 아니라 연결입니다. 구역명 하나를 중심으로 공고, 필지, 건축물, 실거래, 사업 단계, 사내 접촉 이력을 묶으면 AI는 검색 엔진이 아니라 정비사업 전담 분석가처럼 작동합니다.
정비사업장 마스터: 사업명, 위치, 면적, 조합원 수, 추진 단계, 인가일, 시공사 선정 상태, 담당 지자체
고시·공고·공람: 정비구역 지정, 조합설립인가, 사업시행인가, 관리처분, 입찰·현설 공고, 변경 고시
토지·건축물: 필지, 용도지역, 대지면적, 노후도, 층수, 사용승인일, 건폐율·용적률 추정 기초
시장 데이터: 실거래가, 공시지가, 인근 분양·청약, 경매·공매, 금리·거시 지표, 주변 사업장 비교값
사내 데이터: 과거 수주·실패 사례, 접촉 이력, 담당자 메모, 검토서, 현장 사진, 협력사·조합 관계 정보
신규 공고, 단계 변경, 입찰 움직임을 감지해 영업 우선순위와 담당 배정 후보를 제안합니다.
사업 단계, 규모, 노후도, 거래 흐름, 당사 미접촉 여부를 기준으로 우선순위를 매깁니다.
실거래·노후도·용도지역·주변 사례를 묶어 기초 사업성, 리스크, 추가 확인 항목을 제시합니다.
면적, 조합원 수, 추진 속도, 가격 변화, 시공사 선정 패턴을 비교해 제안 전략 차이를 잡습니다.
사내 접촉 이력과 현재 사업 단계 변화를 연결해 재접촉 시점과 당시 이슈를 알려줍니다.
출처가 붙은 요약, 지도 링크, 수치 근거, 액션 아이템을 자동 보고서 형태로 생성합니다.
다우레이더의 수익 논리는 단순합니다. 신규 기회를 더 빨리 발견하고, 담당자의 자료 취합 시간을 줄이며, 사내 접촉 이력을 놓치지 않게 만드는 것입니다.
전국 지자체 공고·정비사업 단계 변화를 시스템이 상시 감시합니다. 담당자가 이미 알고 있는 대형 구역이 아니라, 아직 기사화되지 않은 초기 신호를 먼저 잡는 구조입니다.
실거래가, 노후도, 용도지역, 공고 이력, 사내 접촉 기록을 사업장 ID로 연결합니다. 영업·검토 인력은 자료 찾기가 아니라 방문 여부와 제안 전략에 집중합니다.
공개 데이터 위에 당사 수주 사례, 담당자 메모, 과거 접촉 이력을 결합합니다. 이 내부 데이터 레이어가 쌓일수록 다우엠엔지만의 판단 자산이 됩니다.
1개월 내 서울 사업장 DB와 챗봇 시연을 먼저 만듭니다. 검증 후 고시공고 모니터링, 지도 대시보드, 전국 커버리지로 확장해 실패 비용을 낮춘 단계 투자가 가능합니다.
대규모 투자가 아닙니다. 공공 데이터(무료)와 소규모 개발 조직으로 시작하며, 인프라는 고정 월정액입니다.
서울 사업장 DB + AI 챗봇으로 "Q1 질문"이 작동하는 라이브 시연
국내 VPS 3~10만 + AI API 10~30만. 데이터는 공공 API로 사실상 0원
고급 AI 전문가 1명이 기획·개발·운영을 전담 — AI 활용으로 전문가 2~3명의 역할을 통합 수행
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