SQOR

가격은 조직이 던지는 질문 수에 붙고, 답이 필요한 사람 수에는 붙지 않는다. 모든 플랜에서 사용자 수는 무제한이며, 이것이 누구에게 열어 줄지를 바꾼다. 지역 책임자는 라이선스를 추가하지 않고 질문하고, 재무 분석가는 티켓을 열지 않고 숫자를 뽑는다. 세 플랜은 연 135,000회 쿼리(약 25명)에서 시작해 연 540,000회까지, 기업 계약에서는 270만 회까지 늘어난다.

KPI 생성 기능이 데이터 자산을 읽고 그 데이터가 지탱하는 지표를 만든다. 이름은 자기 컬럼에서 가져오고 기준은 자기 총계정원장에 고정한다. 억지로 맞춰 넣을 고정 카탈로그는 없다. 수익 인식 방식이 특이하거나 자체 업무 용어를 쓰는 회사가 오히려 표준 사례인 이유는, 남의 템플릿에 맞춰 미리 계산된 것이 없기 때문이다. 이미 잘 돌아가는 계산 로직이 있으면 플랫폼은 그것을 대체하지 않고 남겨 두고 출처를 밝힌다.

많은 AI 분석 도구가 뒤섞는 두 가지 일을 이 설계는 분리한다. 모든 숫자는 머신러닝이 계산하고 원본과 대사한다. 언어 모델은 그 결과를 말로 옮길 뿐 숫자를 쥐고 있지 않아 지어낼 수 없다. 환각에 대한 구조적 답이 이것이며, 같은 분리가 흔들림도 막는다. 승인된 답은 계산되고 대사되고 저장되므로 다음 날 같은 질문에도 같은 숫자가 나온다.

플랫폼이 만든 모든 지표에 12가지 분석이 돌아간다. 움직임의 배경 요인을 중요도 순으로 정리하는 인과 분석, 영향과 민감도 분석, 추세와 기간 분석, 7일·30일·90일 예측 모델링 등이다. 답의 끝에는 그 근거가 되는 인과 분석으로 점수를 매긴 권장 행동이 붙는다. 마진이 떨어진 CFO에게 유용한 것은 차트가 아니다. 어느 요인이 움직였고 다음에 무엇을 해야 하는지 아는 것이다.

수백 개의 에이전트가 이미 계산된 데이터 위에서 일한다. 움직임을 설명하고, 전망하고, 권장 행동을 만들어 점수를 매기고, 주의가 필요한 신호를 지켜본다. 조회하는 도구와 변화가 생기면 알려 주는 시스템의 차이가 여기에 있다. 에이전트의 결과물은 어떤 숫자도 바꾸지 못하며, 감사 기록은 그대로 유지된다.

모든 연결은 설정이 아니라 설계상 읽기 전용이라 시스템을 바꾸지도, 장부에 쓰지도 못한다. 각 숫자는 원본 레코드, 계산 방식, 로직, 계산한 날짜까지 거슬러 올라간다. 대사되지 않는 값은 그럴듯한 답으로 채우지 않고 보류한 뒤 그 사실을 알린다. 감사 담당자와 보안 팀에게 의미가 있는 것은 이 조합이다.