AI Screening Agent Remember my rules.

심사 기준만 정하면,
AI가 적격 여부를 일관되게 가려냅니다.

심사자마다 평가가 다르고, 서류는 계속 쌓입니다. 스크리닝 에이전트는 수백 건의 서류를 전수 검토하고, 사람은 표시된 부분만 확인합니다.

Proven results

실제 심사 현장에서 검증한 성과입니다.

98~100% 심사 정확도 4개 사업 심사 기준
482건 실운영 검증 3개 기관 도입
788개사 지원기업 DB화 기업 단위 이력 축적
50% 검토 비용 절감 특정 사업 기준

※ 정확도·비용 절감은 1개 도입기관 실측 기준 · 3개 기관 도입, 2개 기관 제안 중

Why it matters

분절된 심사 도구를, 기업 전주기를 기억하는 운영 시스템으로 바꿉니다.

AS-IS

  • 이메일·폼·엑셀로 접수
  • PDF·PPT 개별 저장
  • 점수 취합과 코멘트 수작업
  • 기수별 파일로 평가 이력 분산
  • 사후관리와 성과보고 별도 작성

TO-BE

  • 표준 데이터 구조로 자동 수집
  • PDF·PPT OCR 및 정보 구조화
  • AI 1차 분석과 사람의 최종 판단
  • 기업 단위 통합 이력 누적
  • 실시간 대시보드·자동 리포트

AI × Human

AI가 전수 검토하고, 사람은 최종 판단에 집중합니다.

AI

전수 검토와 기준 확인

서류를 판독하고 심사 기준을 확인하며, 민감정보를 마스킹합니다. 수백 건을 빠짐없이 1차 검토합니다.

사람

검토와 최종 승인

AI가 표시한 항목을 검토하고 최종 판단을 내립니다. 사람은 판단이 필요한 지점에만 집중합니다.

01접수 02분석 03마스킹 04적격 판정 05담당자 최종 판단 06DB 축적

AI 판정이 불확실하면 해당 서류와 판별이 어려운 부분을 화면에 표시합니다. 기준 없이 임의로 판정하지 않습니다.

Use cases

같은 구조로, 귀사의 심사 기준에 맞춰 적용합니다.

투자심사

IR·사업계획서를 전수 검토하고 투자 기준에 따라 적격 여부를 가려냅니다.

자격심사

제출 요건과 자격 기준의 충족 여부를 일관된 기준으로 판정합니다.

채용 서류심사

이력서·지원서를 직무 기준으로 검토해 1차 선별을 자동화합니다.

협력사 심사

협력사·공급사 자격 서류를 전수 검토하고 적격 여부를 일관되게 관리합니다.

Operation modules

발굴부터 심사까지, 기업 전주기를 하나의 흐름으로 운영합니다.

01

발굴관리

  • 발굴 후보 관리
  • 발굴 DB
  • 직접 발굴·AI 추천 스크리닝
  • 관심기업
02

선발관리

  • 기업 선발 배치 DB
  • 선발 통계
  • 기수 프로젝트
  • 기수 대시보드
03

심사관리

  • 심사 대시보드
  • 단계별 심사 DB
  • AI 심사·수동평가 비교
  • 담당 심사역 배정
  • 평가기준 관리
  • 프롬프트·프레임워크 관리

Product

원문과 AI 판정을 한 화면에서 확인합니다.

원문 서류와 AI 판정, 담당자 확정 기능이 나란히 배치된 서류 검토 화면
원문 서류와 AI 판정을 나란히 확인하고 담당자가 확정
신청기업과 단계별 심사 진행률, 담당 심사역별 평가 현황을 보여주는 투자심사 대시보드
단계별 진행률과 심사역별 진척도를 한 화면에서 확인

Security & Deployment

빠른 AI, 안전한 데이터, 최종 판단은 사람이 합니다.

민감정보는 AI에 전달되기 전에 비식별 처리되며, 모든 시스템은 귀사 환경에 맞춰 구축됩니다.

ON-PREMISE

사내 서버

데이터를 외부로 내보내지 않고 사내 인프라에서 운영합니다.

PRIVATE CLOUD

고객 전용 클라우드

격리된 고객 전용 클라우드 환경에서 안전하게 운영합니다.

HYBRID

사내 + 클라우드

민감정보는 사내에서 처리하고, 비식별 텍스트만 클라우드 AI로 전송합니다.
사내망 원본·개인정보 처리
비식별 처리 PII 마스킹 후 추출
클라우드 LLM 고성능 AI 추론
100% PII 마스킹 성공률 · 한국건설생활환경시험연구원(KCL) 공인시험, 2026
80~95% 마스킹 시간 단축

About WondersLab

단순한 AI 도입만으로는 성과가 나지 않았습니다.

95% 전 세계 기업 생성형 AI 파일럿 중 측정 가능한 성과를 내지 못한 비율 (출처: MIT NANDA, 2025)

성과를 내는 AI는 설계부터 다릅니다.

  1. 01

    업무가 수행되는 방식을 분해합니다.

  2. 02

    성과가 나는 지점에 에이전트를 설계합니다.

  3. 03

    핵심 기술 위에서 빠르게 구축합니다.

50+AI 에이전트를 설계·구축한 기업
4개국한국 · 미국 · 일본 · 싱가포르
1 · 3등록특허 · 출원특허
ISO 9001 Microsoft 협업 프로그램 최우수기업 Mercedes-Benz Startup Autobahn 선정 GSMP 2026 후쿠오카 트랙 선정 Fukuoka RamenTech 2026 참여기업 선정 한국 정부 R&D 과제(TIPS) 수행

일본 실적

도쿄 유료 GEO 워크숍 4회 · 50개사 참가 (2026.08~09)
도쿄 현지 유료 고객 2개사

거점

제주 본사 · 판교 연구소 · 도쿄 오피스

우리 회사 심사 업무에도
적용할 수 있을까요?