Akkio

Chat with Data는 데이터셋에 대해 자연어로 질문하고 쿼리를 쓰지 않고 답을 얻는 기능이다. 시각화와 실시간 대시보드 옆에서 함께 동작하므로 질문에서 그래프까지 도구를 바꾸지 않고 간다. 데이터 전문가가 아닌 팀원에게는 주요 진입점이 된다.

Akkio는 코드 없이 머신러닝 모델을 만들고 배치한다. 일반적인 예측 분석 작업을 여기서 처리한다. 데이터셋을 지정하고 목표를 고르면 리드 스코어링이나 예측, 감정 분석에 쓸 수 있는 모델이 나온다. 모델은 웹 앱이나 API로 배치하므로 엔지니어링으로 넘기는 부담이 가볍다.

Akkio 안의 모든 도구가 자사 데이터와 업무 지식을 참조하기 때문에 결과는 처음부터 눈앞의 작업에 맞게 나온다. 이 공유된 맥락이 각자 설정을 요구하는 독립 분석 앱의 모음과 이 플랫폼을 갈라놓는 지점이다. 같은 고객 배경을 워크플로마다 다시 설명하는 시간도 줄어든다.

역할 기반 접근 제어가 팀 간 권한을 강제하고, 전사적 관측성이 AI가 취한 모든 동작을 설명한다. 민감한 고객 데이터를 다루는 대행사에는 어떤 수치가 어떻게 나왔는지 물을 때 이 추적성이 중요하다. 규제 산업을 겨냥해 Akkio가 내세우는 보안 기조를 뒷받침한다.

Akkio는 기존 기술 스택과 통합되고 그 스택이 바뀌어도 따라가도록 만들어졌다. 자사 클라우드에 임베드해 이미 보유한 데이터 위에서 돌릴 수 있다. 자체 데이터 인프라에 투자해 온 대행사가 모든 것을 새 사일로로 옮기지 않아도 되는 유연함이다.

대행사는 Akkio에 자사 브랜드를 붙여 자사 이름으로 새 서비스를 출시할 수 있다. 고객은 데이터와의 대화, 생성된 인사이트, 데이터 시각화, 실시간 대시보드를 쓰면서 아래에서 어떤 엔진이 도는지 알 필요가 없다. 내부 분석 역량이 그대로 제품 라인이 된다.

데이터를 연결하면 플랫폼이 데이터를 변환하고 정제하며 인사이트를 찾아내고 고객 보고서를 만든다. 보고서는 모델에 공급하는 것과 같은 연결 데이터에 직접 묶이므로, 고객용 자료와 예측 모델이 기반 수치를 두고 어긋날 일이 없다. AI 워크플로 자동화 덕분에 반복적인 집계 작업도 수작업에서 벗어난다.