흩어진 신호를 읽고, 가장 먼저 정확한 결정을 내린다.
근거·확신도·조직의 경험으로 다음 행동을 제안하는 정비사업 AI 인텔리전스 에이전트
다우젠트는 정보를 쌓아두는 포털이 아닙니다. 공고가 뜨는 순간 구역·실거래·건축물·사내 접촉 이력을 교차 검증하고, 후보의 가치와 리스크를 비교해 '오늘 누구를 왜 만나야 하는지'까지 스스로 제안하는 AI 에이전트입니다.
시스템이 먼저 변화를 감지하고 AI가 사업성·타이밍·당사 적합도를 함께 판단합니다. 영업은 자료 확인이 아니라 검증된 권고안을 바탕으로 실행에 집중합니다.
다우젠트의 최종 산출물은 검색 결과가 아니라 근거가 연결된 권고안입니다. 모든 후보를 같은 기준으로 비교하고, 유리한 근거와 반대 근거를 함께 제시해 담당자와 임원이 더 빠르고 일관되게 결정하도록 돕습니다.
| 후보 | 기회 점수 | 근거 충족 | 핵심 리스크 | AI 권고 |
|---|---|---|---|---|
| ◇◇2구역 | 92 | 11/12 | 중간 | 오늘 접촉 |
| △△1구역 | 81 | 10/12 | 낮음 | 입찰 일정 확인 |
| □□3구역 | 68 | 8/12 | 높음 | 추가 관찰 |
임원은 결론만 보는 것이 아니라 점수의 구성, 사용된 원문, 누락된 데이터, AI의 추론 여부를 역추적할 수 있습니다. 판단 기준은 실제 수주 결과와 현장 피드백으로 계속 보정됩니다.
최고의 에이전트는 가장 큰 AI 모델이 아니라 우리 사업을 가장 깊이 이해하고, 실제 결과로 판단을 고치는 AI입니다. 다우젠트는 외부의 최신 신호와 내부의 수주 경험, 담당자의 승인·수정, 이후 성과를 하나의 기억으로 축적해 정비사업 의사결정 능력을 계속 높입니다.
일반 AI는 질문에 그럴듯한 문장을 답합니다. 다우젠트는 최신 원문과 사내 판단 기준을 조회해 후보를 비교하고, 근거·리스크·권고 행동까지 제시합니다. 아래 4개 실전 질문에서 차이가 드러납니다.
※ 다우젠트 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 데이터를 모으는 양이 아니라, 검증된 근거로 더 일관된 판단과 행동을 반복하는 체계에서 나옵니다.
| 구분 | 일반 LLM 채팅 | 다우젠트 |
|---|---|---|
| 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 |
| 의사결정 산출물 | 정보 요약·일반론 | 후보 점수·반대 근거·권고 행동 |
| 신뢰 통제 | 답변 근거·확신도 불명확 | 사실/추론 구분·원문 추적·사람의 승인 |
데이터 수집은 목적이 아니라 정확도를 만드는 기반입니다. 구역명 하나를 중심으로 공고, 필지, 건축물, 실거래, 사업 단계, 사내 접촉 이력을 묶고 최신성과 출처를 관리해야 AI가 설명 가능하고 재현 가능한 결정을 제시할 수 있습니다.
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.
다우젠트의 수익은 데이터 보유량이 아니라 더 나은 선택에서 발생합니다. 유망 후보를 더 일찍 선별하고, 근거가 약한 후보는 걸러내며, 조직 전체가 같은 판단 기준으로 움직이게 만듭니다. 사용할수록 판단 기억이 쌓여 다음 선택의 정확도와 실행 속도가 함께 높아집니다.
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 의사결정 화면으로 후보 3곳의 근거·리스크·권고안이 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
의사결정에 필요한 기술·일정·리스크 세부 사항입니다. 항목을 눌러 펼쳐 보십시오.