#AI 직원 · Viz: CRM 시나리오 설정 가이드

CRM 예시를 통해 AI 인사이트 분석가가 비즈니스를 진정으로 이해하고 잠재력을 최대한 발휘하도록 돕는 방법을 알아보세요.

#1. 서론: Viz가 '데이터 보기'를 넘어 '비즈니스 이해'로 나아가도록 돕기

NocoBase 시스템에서 Viz는 사전 구축된 AI 인사이트 분석가입니다. Viz는 페이지 컨텍스트(예: 리드, 기회, 계정)를 인식하여 추세 차트, 깔때기형 차트, KPI 카드를 생성할 수 있습니다. 하지만 기본적으로 Viz는 가장 기본적인 쿼리 기능만 가지고 있습니다.

이러한 도구들은 Viz가 '구조를 인식'하는 데만 도움을 줄 뿐, '내용을 진정으로 이해'하지는 못합니다. Viz가 인사이트를 생성하고, 이상 징후를 발견하며, 추세를 분석하도록 하려면 더 적합한 분석 도구를 확장해야 합니다.

공식 CRM 데모에서는 두 가지 방식을 사용했습니다.

• Overall Analytics (범용 분석 엔진): 템플릿화되어 안전하고 재사용 가능한 솔루션입니다.
• SQL Execution (특정 분석 엔진): 자유도가 높지만, 그만큼 위험도 큽니다.

이 두 가지가 유일한 옵션은 아니며, 오히려 디자인 패러다임에 가깝습니다.

이 원리를 따라 비즈니스에 더 적합한 구현을 만들 수 있습니다.

#2. Viz의 구조: 안정적인 페르소나 + 유연한 작업

Viz를 확장하는 방법을 이해하려면 먼저 Viz의 내부가 계층적으로 설계되어 있다는 것을 알아야 합니다.

이러한 계층적 설계 덕분에 Viz는 안정적인 개성(일관된 분석 로직)을 유지하면서, 동시에 다양한 비즈니스 시나리오(CRM, 병원 관리, 채널 분석, 생산 운영 등)에 빠르게 적응할 수 있습니다.

#3. 패턴 1: 템플릿 기반 분석 엔진 (권장)

#3.1 원리 개요

Overall Analytics는 CRM 데모의 핵심 분석 엔진입니다. 이 엔진은 **데이터 분석 템플릿 컬렉션(data_analysis)**을 통해 모든 SQL 쿼리를 관리합니다. Viz는 SQL을 직접 작성하지 않고, 미리 정의된 템플릿을 호출하여 결과를 생성합니다.

실행 흐름은 다음과 같습니다.

flowchart TD
    A[Viz, 작업 수신] --> B[Overall Analytics 워크플로우 호출]
    B --> C[현재 페이지/작업에 따라 템플릿 매칭]
    C --> D[템플릿 SQL 실행 (읽기 전용)]
    D --> E[데이터 결과 반환]
    E --> F[Viz, 차트 생성 + 간략한 해석]

이러한 방식으로 Viz는 몇 초 내에 안전하고 표준화된 분석 결과를 생성할 수 있으며, 관리자는 모든 SQL 템플릿을 중앙에서 관리하고 검토할 수 있습니다.

#3.2 템플릿 컬렉션 구조 (data_analysis)

#CRM 데모의 템플릿 예시

#3.3 이 패턴의 장점

📘 이 data_analysis 컬렉션의 이름이 반드시 이럴 필요는 없습니다. 핵심은 분석 로직을 템플릿 형태로 저장하고, 워크플로우가 이를 일괄적으로 호출하는 것입니다.

#3.4 Viz가 이를 사용하도록 하는 방법

작업 정의에서 Viz에게 다음과 같이 명확하게 지시할 수 있습니다.

Viz님,

현재 모듈의 데이터를 분석해 주세요.

**우선 사용:** Overall Analytics 도구를 사용하여 템플릿 컬렉션에서 분석 결과를 가져오세요.
**일치하는 템플릿을 찾지 못한 경우:** 템플릿이 없음을 알리고 관리자에게 추가를 제안하세요.

출력 요구 사항:
- 각 결과에 대해 개별 차트를 생성합니다.
- 차트 아래에 2~3문장의 간략한 설명을 추가합니다.
- 데이터를 조작하거나 가설을 세우지 않습니다.

이렇게 하면 Viz는 워크플로우를 자동으로 호출하여 템플릿 컬렉션에서 가장 적합한 SQL을 매칭하고 차트를 생성합니다.

#4. 패턴 2: 특정 SQL 실행기 (주의해서 사용)

#4.1 적용 시나리오

탐색적 분석, 임시 쿼리 또는 여러 컬렉션 JOIN 집계가 필요할 때 Viz가 SQL Execution 도구를 호출하도록 할 수 있습니다.

이 도구의 특징은 다음과 같습니다.

• Viz가 SELECT 쿼리를 직접 생성할 수 있습니다.
• 시스템이 실행 후 결과를 반환합니다.
• Viz가 분석 및 시각화를 담당합니다.

예시 작업:

"지난 90일 동안 지역별 리드 전환율 변화 추세를 분석해 주세요."

이 경우 Viz는 다음과 같은 SQL을 생성할 수 있습니다.

SELECT region, COUNT(id) AS leads, SUM(converted)::float/COUNT(id) AS rate
FROM leads
WHERE created_at > now() - interval '90 day'
GROUP BY region;

#4.2 위험 및 보호 권장 사항

일반적인 권장 사항:

• 일반 사용자는 템플릿 기반 분석(Overall Analytics)만 활성화합니다.
• 관리자 또는 고급 분석가만 SQL Execution을 사용할 수 있습니다.

#5. 나만의 "Overall Analytics"를 구축하고 싶다면

다음은 NocoBase에 의존하지 않고 어떤 시스템에도 복제할 수 있는 간단하고 일반적인 접근 방식입니다.

#단계 1: 템플릿 컬렉션 설계

컬렉션 이름은 자유롭게 지정할 수 있습니다(예: analysis_templates). name, sql, collection, description 필드만 포함하면 됩니다.

#단계 2: "템플릿 가져오기 → 실행" 서비스 또는 워크플로우 작성

로직:

1. 작업 또는 페이지 컨텍스트(예: 현재 컬렉션)를 수신합니다.
2. 템플릿을 매칭합니다.
3. 템플릿 SQL을 실행합니다(읽기 전용).
4. 표준화된 데이터 구조(행 + 필드)를 반환합니다.

#단계 3: AI가 이 인터페이스를 호출하도록 하기

작업 프롬프트는 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

먼저 템플릿 분석 도구를 호출하고, 템플릿에서 일치하는 분석을 찾지 못하면 SQL 실행기를 사용하세요.
모든 쿼리가 읽기 전용인지 확인하고, 결과를 차트로 표시하도록 생성하세요.

이렇게 하면 AI 직원 시스템이 CRM 데모와 유사한 분석 기능을 갖추게 되지만, 완전히 독립적이고 사용자 정의가 가능합니다.

#6. 모범 사례 및 설계 권장 사항

#7. CRM 데모에서 당신의 시나리오로

병원 CRM, 생산 제조, 창고 물류 또는 교육 입학 등 어떤 분야에서든, 다음 세 가지 질문에 답할 수 있다면, Viz는 당신의 시스템에서 가치를 발휘할 수 있습니다.

이러한 내용을 정의했다면, 다음만 하면 됩니다.

• 분석 로직을 템플릿 컬렉션에 작성합니다.
• 작업 프롬프트를 페이지에 연결합니다.
• 그러면 Viz가 당신의 보고서 분석을 "인계받을" 수 있습니다.

#8. 결론: 패러다임을 가져가세요

"Overall Analytics"와 "SQL Execution"은 단지 두 가지 예시 구현일 뿐입니다. 더 중요한 것은 그 이면에 있는 아이디어입니다.

AI 직원이 단순히 프롬프트만 실행하는 것이 아니라, 당신의 비즈니스 로직을 이해하도록 만드세요.

NocoBase를 사용하든, 사설 시스템을 사용하든, 직접 워크플로우를 작성하든 상관없이, 이러한 구조를 복제할 수 있습니다.

• 템플릿 중앙 집중화;
• 워크플로우 호출;
• 읽기 전용 실행;
• AI 시각화.

이렇게 하면 Viz는 더 이상 "차트를 생성하는 AI"에 그치지 않고, 당신의 데이터, 당신의 정의, 당신의 비즈니스를 이해하는 진정한 분석가가 될 것입니다.