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직관에 의존하던 판단을, 조직이 재사용하는 시스템으로.
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Ontology - guided Decision Engine
의사결정의 기본 단위는 문서가 아닌, Decision Graph입니다.
Claim
핵심 판단 또는 결론
“이 종목은 매수해야 한다"
Evidence
판단을 뒷받침하는 근거 · 데이터 · 분석
“EBITDA가 전년 대비 23% 성장"
Assumption
아직 검증되지 않은 가정
“내년에도 성장세가 유지될 것이다”
Risk
잠재 리스크 요인
“원자재 가격 상승 시 마진 압박 가능"
Evidence
결과 · 후속 상태 · 학습
“1년 후 +15% 수익. 가정 적중"
추출하고, 검증하고,
기억하는 네 개의 레이어.
Decision Graph를 만들고 운영하는 자체 추론 엔진은 네 개의 레이어로 구성됩니다. LLM의 단발 답변을 넘어, 의사결정의 근거와 과정을 검증·축적·재사용합니다.
01
OUR PROPRIETARY MODEL
판단을 5요소로 표현하는 자체 표현 모델.
단순 텍스트가 아니라 의사결정의 구조 자체를 first-class object로 다룹니다. Claim·Evidence·Assumption·Risk·Outcome이 데이터 모델 차원에서 분리되어 저장됩니다.
DECISION
EVIDENCE
ASSUMPTION
RISK
OUTCOME
CLAIM
DECISION
02
REASONING
LLM이 비정형 문서에서 의사결정 논리를 ontology-constrained inference로 추출.
문서·이메일·회의록·채팅 등 비정형 자료에서 의사결정 요소를 자동으로 추출합니다. 도메인 온톨로지가 제약 조건으로 작동해, 범용 LLM 대비 도메인 정확도와 일관성이 향상됩니다.
ONTOLOGY
CLAIM
EVIDENCE
RISK
03
MEMORY
의사결정 요소를 연결한 persistent reasoning graph 생성 및 자산화.
추출된 요소가 그래프로 연결되어 영구 메모리에 저장됩니다. 한 번 만든 판단은 사라지지 않고, 다음 판단의 출발점이 됩니다. 시간이 지나도 검색·재사용·복원이 가능합니다.
PERSISTENT MEMORY
04
VALIDATION
의사결정 논리 누락 및 리스크 자동 탐지.
그래프 안의 가정과 근거가 일관되는지, 누락된 리스크가 있는지 자동으로 검증합니다. 판단의 빈틈을 알려주는 안전망으로 작동합니다.
● CONSISTENT
● RISK FOUND
● MISSING
A
B
F
C
D
?
코어 엔진은 그대로,
버티컬은 도메인 모듈로 확장.
같은 Decision Intelligence Engine 위에서, 산업별 어휘·평가 프레임·규제 컨텍스트가 도메인 모듈로 교체됩니다. 새로운 산업에 진입할 때 엔진을 다시 만들지 않습니다 — 도메인 패키지만 추가합니다.
VC
VC Ontology
Sourcing · Screening · IC · LP 영역 어휘와 평가 프레임을 표현.
시장·팀·전통성·진입장벽·재무 모델
적용: TOBEAI의 Live Deal Packet Workspace
Finance
Finance Ontology
자산·위험·수익·포트폴리오·매크로 시그널
자산군별 평가 모델, 리스크 한도
적용: TOBEAI의 White-label AI Mentor (증권사·자문사·PB)
Insurance
Insurance Ontology
언더라이팅 케이스 · 리스크 카테고리 · 손해율 · 규제
가정·근거·리스크 분류 표준
적용: TOBEAI의 Underwriting Memory
Future Modules
Finance Ontology
자산관리 · 컨설팅 · 대출 · 기업 투자심의 · Corporate 전략
각 도메인의 의사결정 어휘를 모듈로 추가 하면 신규 버티컬에 진입자산군별 평가 모델, 리스크 한도
하나의 인프라,3 계층의 흐름.
데이터에서 검증된 행동까지 의사결정 흐름은 세 개의 큰 레이어로 흐릅니다. 그 한가운데 Decision Layer가 TOBELABS의 위치입니다.
01 -- Source · Data Layer
모든 형식의 원재료를 흡수합니다.
문서 · 로그 · 채팅 · 미팅 노트 등 비정형 데이터를 모두 입력으로 수용합니다. 형식의 제약 없이 의사결정의 원재료를 흡수합니다.
컨설팅
전략
대출
기업 투자심의
02 -- Core · Decision Layer
판단을 구조화하고 학습합니다.
Decision Graph 자동 생성, ontology-constrained inference, 영구 메모리, 일관성 검증이 한 번에 일어납니다.
컨설팅
전략
대출
기업 투자심의
03 -- Impact · Action Layer
검증된 판단을 실행과 자산으로 잇습니다.
검증된 의사결정을 실행으로 연결하고, 다음 판단의 기준선으로 자산화합니다. 보고서·결재 문서·감사 추적 등 다양한 출력 형태로 연결됩니다.
REPORT
컨설팅
전략
대출
그 너머의 모든 도메인
A system for decision-
driven organizations.
투자·금융·보험을 넘어, 복잡한 의사결정이 일어나는 모든 곳을 위한 시스템. Built for investment, finance, insurance, and beyond — anywhere complex decisions need structure.
01. 자산관리자산
배분 · 리밸런싱 의사결정의 영구 기록
02. 컨설팅 · 전략
프로젝트 의사결정 · 권고안의 근거 자산화
03. 금융 대출
여신 심사 케이스 · 가정·리스크 기록과 일관성
04. 기업 투자심의
M&A · CapEx 의사결정의 IC 패킷 자동화
05. Corporate 전략
분기·연간 전략 의사결정의 검증 가능한 메모리
06. 제조 · R&D
제품 의사결정의 가정·리스크 기록
07. 의료 · 헬스케어
임상 의사결정의 근거 기반 추적
08. 정책 · 공공
정책 의사결정의 투명성·감사 추적
TOBELABS 엔진을 직접
체험해 보세요.
15분 데모로 TOBELABS의 가능성을 확인하세요.
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Claim
핵심 판단 또는 결론
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Evidence
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Assumption
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Evidence
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Decision Graph를 만들고 운영하는 자체 추론 엔진은 네 개의 레이어로 구성됩니다. LLM의 단발 답변을 넘어, 의사결정의 근거와 과정을 검증·축적·재사용합니다.
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판단을 5요소로 표현하는 자체 표현 모델.
단순 텍스트가 아니라 의사결정의 구조 자체를 first-class object로 다룹니다. Claim·Evidence·Assumption·Risk·Outcome이 데이터 모델 차원에서 분리되어 저장됩니다.
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REASONING
LLM이 비정형 문서에서 의사결정 논리를 ontology-constrained inference로 추출.
문서·이메일·회의록·채팅 등 비정형 자료에서 의사결정 요소를 자동으로 추출합니다. 도메인 온톨로지가 제약 조건으로 작동해, 범용 LLM 대비 도메인 정확도와 일관성이 향상됩니다.
ONTOLOGY
CLAIM
EVIDENCE
RISK
02
03
MEMORY
의사결정 요소를 연결한 persistent reasoning graph 생성 및 자산화.
추출된 요소가 그래프로 연결되어 영구 메모리에 저장됩니다. 한 번 만든 판단은 사라지지 않고, 다음 판단의 출발점이 됩니다. 시간이 지나도 검색·재사용·복원이 가능합니다.
PERSISTENT MEMORY
03
04
VALIDATION
의사결정 논리 누락 및 리스크 자동 탐지.
그래프 안의 가정과 근거가 일관되는지, 누락된 리스크가 있는지 자동으로 검증합니다. 판단의 빈틈을 알려주는 안전망으로 작동합니다.
● CONSISTENT
● RISK FOUND
● MISSING
A
B
F
C
D
?
04
코어 엔진은 그대로,
버티컬은 도메인 모듈로 확장.
같은 Decision Intelligence Engine 위에서, 산업별 어휘·평가 프레임·규제 컨텍스트가 도메인 모듈로 교체됩니다. 새로운 산업에 진입할 때 엔진을 다시 만들지 않습니다 — 도메인 패키지만 추가합니다.
VC
VC Ontology
Sourcing · Screening · IC · LP 영역 어휘와 평가 프레임을 표현.
시장·팀·전통성·진입장벽·재무 모델
적용: TOBEAI의 Live Deal Packet Workspace
Finance
Finance Ontology
자산·위험·수익·포트폴리오·매크로 시그널
자산군별 평가 모델, 리스크 한도
적용: TOBEAI의 White-label AI Mentor (증권사·자문사·PB)
Insurance
Insurance Ontology
언더라이팅 케이스 · 리스크 카테고리 · 손해율 · 규제
가정·근거·리스크 분류 표준
적용: TOBEAI의 Underwriting Memory
Future Modules
Finance Ontology
자산관리 · 컨설팅 · 대출 · 기업 투자심의 · Corporate 전략
각 도메인의 의사결정 어휘를 모듈로 추가 하면 신규 버티컬에 진입자산군별 평가 모델, 리스크 한도
하나의 인프라,3 계층의 흐름.
데이터에서 검증된 행동까지 — 의사결정 흐름은 세 개의 큰 레이어로 흐릅니다. 그 한가운데 Decision Layer 가 TOBELABS의 위치입니다.
01 -- Source · Data Layer
모든 형식의 원재료를 흡수합니다.
문서 · 로그 · 채팅 · 미팅 노트 등 비정형 데이터를 모두 입력으로 수용합니다. 형식의 제약 없이 의사결정의 원재료를 흡수합니다.
컨설팅
전략
대출
기업 투자심의
02 -- Core · Decision Layer
판단을 구조화하고 학습합니다.
Decision Graph 자동 생성, ontology-constrained inference, 영구 메모리, 일관성 검증이 한 번에 일어납니다.
컨설팅
전략
대출
기업 투자심의
03 -- Impact · Action Layer
검증된 판단을 실행과 자산으로 잇습니다.
검증된 의사결정을 실행으로 연결하고, 다음 판단의 기준선으로 자산화합니다. 보고서·결재 문서·감사 추적 등 다양한 출력 형태로 연결됩니다.
REPORT
컨설팅
전략
대출
그 너머의 모든 도메인
A system for decision-
driven organizations.
투자·금융·보험을 넘어, 복잡한 의사결정이 일어나는 모든 곳을 위한 시스템. Built for investment, finance, insurance, and beyond — anywhere complex decisions need structure.
01. 자산관리자산
배분 · 리밸런싱 의사결정의 영구 기록
02. 컨설팅 · 전략
프로젝트 의사결정 · 권고안의 근거 자산화
03. 금융 대출
여신 심사 케이스 · 가정·리스크 기록과 일관성
04. 기업 투자심의
M&A · CapEx 의사결정의 IC 패킷 자동화
05. Corporate 전략
분기·연간 전략 의사결정의 검증 가능한 메모리
06. 제조 · R&D
제품 의사결정의 가정·리스크 기록
07. 의료 · 헬스케어
임상 의사결정의 근거 기반 추적
08. 정책 · 공공
정책 의사결정의 투명성·감사 추적
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Decision Graph를 만들고 운영하는 자체 추론 엔진은 네 개의 레이어로 구성됩니다. LLM의 단발 답변을 넘어, 의사결정의 근거와 과정을 검증·축적·재사용합니다.
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OUR PROPRIETARY MODEL
판단을 5요소로 표현하는 자체 표현 모델.
단순 텍스트가 아니라 의사결정의 구조 자체를 first-class object로 다룹니다. Claim·Evidence·Assumption·Risk·Outcome이 데이터 모델 차원에서 분리되어 저장됩니다.
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DECISION
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03
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Sourcing · Screening · IC · LP 영역 어휘와 평가 프레임을 표현.
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자산군별 평가 모델, 리스크 한도
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데이터에서 검증된 행동까지 — 의사결정 흐름은 세 개의 큰 레이어로 흐릅니다. 그 한가운데 Decision Layer 가 TOBELABS의 위치입니다.
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CHAT
LOG
CRM
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OUTCOME
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검증된 판단을 실행과 자산으로 잇습니다.
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REPORT
DECISION
AUDIT
REUSE
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driven organizations.
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02. 컨설팅 · 전략
프로젝트 의사결정 · 권고안의 근거 자산화
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여신 심사 케이스 · 가정·리스크 기록과 일관성
04. 기업 투자심의
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05. Corporate 전략
분기·연간 전략 의사결정의 검증 가능한 메모리
06. 제조 · R&D
제품 의사결정의 가정·리스크 기록
07. 의료 · 헬스케어
임상 의사결정의 근거 기반 추적
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