SAAI PRODUCTS
당신 공간의 답, SAAI.
SAAI는 공간을 읽기 위해 만든 AI입니다.
이미 달린 카메라에서 사람이 아니라 행동을 읽고, 무엇을 바꿀지 근거와 함께 제안합니다.
경험은 결제 기록이 아니라 공간에 남습니다. 매장이든 전시장이든 물류센터든.
기존 카메라 사용 · 신원 정보 미보존
이 페이지를 읽는 방법
공간은 늘 세 가지를 묻습니다.
- 01감지지금, 어디를 먼저 볼까?saai care
- 02분석왜 결과가 달라졌을까?saai insight
- 03판단무엇을 바꿀까?saai agent
질문 01 · 감지
지금, 어디를
먼저 볼까?
사람이 종일 화면을 지켜볼 수는 없습니다.
오늘
saai care
놓치면 안 될 일이 있는가
결품 · 냉장 온도 · 대기열 · 비정상 동선을 봅니다.
임계를 넘으면 담당자에게 알립니다. 손대야 할 매장이 목록 맨 위로 올라옵니다.
- 읽는 것
- 혼잡 · 대기 · 결품 · 이상
- 내놓는 것
- 실시간 감지 · 알림
- 쓰는 장비
- 이미 달려 있는 CCTV
37
오늘 이상 감지
94%
위생·온도 충족
14
미해결 알림
4
방문 필요
매장 랭킹 · 사고 건수
| 매장 | 7일 건수 | 상태 |
|---|---|---|
| 신촌점 | 13 | 위험 |
| 안양점 | 6 | 주의 |
| 강남역점 | 4 | 정상 |
| 분당점 | 3 | 정상 |
실시간 알림
- 냉장 온도 초과신촌점위험
- 바닥 오염 감지서면점주의
- 비상구 적치안양점주의
유형별 이상 · 상위 4개점 · 7일
화면 예시입니다. 지표와 임계는 공간에 맞춰 정합니다.
이전
이후
매대가 빈 줄 모르고 지나가다 뒤늦게 발견
결품 신호를 받아 채워야 할 매대를 먼저 확인
사람이 종일 모니터를 지켜봐야 하는 일
이상이 있을 때만 알림을 받고, 필요할 때 확인
질문 02 · 분석
왜 결과가
달라졌을까?
매출은 결과만 말합니다. 이유는 공간에 남습니다.
어제
saai insight
왜 그런 일이 일어났는가
오늘·30일·1년 누적 패턴을 봅니다.
구역별 흐름과 반응을 같은 화면에서 읽고, 판단의 근거로 남깁니다.
- 읽는 것
- 통행 · 유입 · 동선 · 멈춤 · 시선 · 집어 듦
- 내놓는 것
- 시계열 · 패턴 · 가설
- POS와 차이
- 구매 전 행동까지 남습니다
saai insight
오늘매장 분석 대시보드
오후 2~4시가 방문 피크
- 예상 일매출
- 0.0만
- 누적 방문자
- 0명
- 평균 체류시간
- 0.0분
- 매대 전환율
- 0%
음료 매대 앞 체류 시간이 평소보다 2배입니다. 신제품 프로모션 효과 확인됨.
강남역점
프로 플랜
매장 분석 대시보드
오후 2~4시가 방문 피크
구역 히트맵
실시간AI 인사이트 리포트
음료 매대 앞 체류 시간이 평소보다 2배입니다. 신제품 프로모션 효과 확인됨.→ 진열 확대 액션 카드 생성됨
매장 순위
전체 12개 매장화면 예시입니다. 지표와 임계는 공간에 맞춰 정합니다.
이전
이후
매장마다 제각각인 운영 수준
본사 기준에 맞춘 여러 매장 운영
달라진 이유를 경험과 짐작으로 설명
같은 기간·같은 구역으로 놓고 비교한 근거
질문 03 · 판단
무엇을
바꿀까?
바꿀 수 있는 것은 늘 여러 개입니다.
확정은 운영자의 자리입니다.
내일
saai agent
무엇을 하면 되는가
무엇을 바꿀지 짚어 줍니다.
제안에는 언제나 근거가 붙고, 확정은 운영하는 사람이 합니다.
- 읽는 것
- 이탈 · 되돌이 · 재진열 · 직원과의 대화
- 내놓는 것
- 우선순위 · 실행 제안
- 책임 경계
- 제안까지가 AI. 확정은 사람
1,145
오늘 총 방문 (상위 4개점)
19.7%
평균 전환율
82%
권고 실행률
| 매장 | 방문 | 구매 | 전환율 |
|---|---|---|---|
| 강남역점 | 382 | 79 | 20.7% |
| 홍대점 | 298 | 61 | 20.5% |
| 잠실점 | 276 | 52 | 18.8% |
| 신촌점 | 189 | 33 | 17.5% |
화면 예시입니다. 지표와 임계는 공간에 맞춰 정합니다.
이전
이후
무엇을 먼저 바꿀지 회의에서 결정하고 결과는 다음 달 매출로 확인
후보와 근거를 함께 받고 바꾼 뒤 같은 지표로 확인
잘하는 매장의 방식이 그 매장에만 남음
같은 조건의 다른 매장에 옮겨 볼 후보로 제안
SAAI
네 글자에 담은 약속
Spatial Anonymized Agentic Intelligence
익명화 공간 AI — 모든 것은 익명화에서 시작합니다.
네 개의 근거가, 하나의 루프로 돌아갑니다.
- S01감지saai careSpatial · 공간을 읽습니다. POS 너머 흐름까지.
- 02분석saai insight같은 신호를 시계열과 패턴으로 놓습니다.
- A03판단saai agentAgentic · 무엇을 바꿀지 짚어줍니다. 근거를 함께.
- 04실행사람 · 로봇 · 기계제품이 붙지 않는 자리입니다.
- I05검증·학습다음 판단에 반영Intelligence · 쓸수록 정확해집니다. 매장에 맞춰 학습하며.
실행의 주체는 AI가 아니라 공간에 있는 사람과 장비입니다. 04·05는 제품이 붙지 않는 자리입니다.
SAAI를 떠받치는 세 가지 기술
자세히 보기- 03에이전틱 AIAgentic AI가 다음 운영 행동을 제안합니다./technology/agentic-ai
- 02공간 지능공간 AI가 익명화된 행동 신호를 분석합니다./technology
- 01익명화영상은 입력 즉시 익명화(SEAL)하고 원본은 저장하지 않습니다./technology/anonymizer
다매장 운영
여러 매장, 하나의 운영 기준.
세 제품이 같은 데이터 위에서 움직입니다.
매장이 몇 곳이든 같은 지표로 비교합니다.
- saai care매장별 이슈 감지
- saai insight공간별 운영 분석
- saai agent본사 실행 이력
오른쪽은 같은 기간·같은 지표로 지점을 나란히 놓은 결과입니다.
엔터프라이즈 구성 보기같은 기간·같은 지표로 본 지점별 결과
| 방문 구성 | 방문 | 구역 이동 | 평균 체류 |
|---|---|---|---|
| A지점전체 · 전 연령 | 1,576건 | 1,672회 | 2.9초 |
| B지점여성 · 30세 미만 | 287건 | 430회 | 2.3초 |
| C지점남성 · 30~49세 | 287건 | 239회 | 1.9초 |
| D지점전체 · 50세 이상 | 430건 | 287회 | 5초 |
7일 기준입니다. 지점을 가르는 것은 방문 구성이고, 수치는 모두 같은 분석에서 나옵니다.
기능 카탈로그
공간마다 다른 문제를 풀어 왔습니다.
아직 없는 문제도 함께 풉니다.
saai count
유동인구·유입 카운팅
문 앞을 지나는 사람과 들어온 사람을 셉니다.
자세히 보기saai queue
대기열·혼잡도 분석
줄과 혼잡을 실시간으로 감지합니다.
자세히 보기saai ads insight
매장 홍보물의 노출과 반응
통행·접근·주시·행동을 같은 흐름에서 비교합니다.
자세히 보기04+
다음 모듈
아직 없는 문제가 여기에 들어옵니다.
* 기능 범위와 연결 데이터는 고객사 환경과 제공 가능한 데이터에 따라 협의합니다.감지·분석·판단에서 작동하는 방식 보기
saai count
감지
saai care
지금 재실 인원·혼잡도 감지 · 임계 초과 실시간 알림
분석
saai insight
일·주·월 방문 시계열 · 요일·시간대·전년 대비 추세 분석
판단
saai agent
방문 예측 기반 인력 배치·영업시간·프로모션 타이밍 제안
적용 사례
기능 선택은 현장의 변화로 이어집니다.
공간마다 다른 질문을 읽고, 같은 조건에서 다음 운영을 검토한 사례입니다.