크리달 AI
Credal.ai
기업 데이터의 기존 보안 권한을 그대로 유지하며 안전하게 내부 검색(RAG) 및 AI 에이전트를 구축하는 엔터프라이즈 플랫폼
소개
활용 워크플로우
입력
크리달 AI
출력
Agentic Workflow 경로
Agent Studio를 활용하여 복잡한 다단계 비즈니스 로직과 외부 도구 호출을 수행하는 경로
Developer First Integration 경로
MCP(Model Context Protocol) 서버를 구축하여 IDE(Cursor 등)나 커스텀 앱에 보안 AI 레이어를 통합하는 경로
핵심 차별점: 원본 데이터 소스의 복잡한 권한 체계(ACL)를 실시간으로 미러링하여, 별도의 권한 재설정 없이도 기업의 보안 정책을 AI 환경에 즉시 복제하고 유지합니다.
주요 기능
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 가장 큰 강점은 '보안'과 '연동성'입니다. 구글 드라이브, 슬랙, 세일즈포스 등 기존 업무 도구의 권한 설정을 그대로 AI에 적용(Mirroring)하기 때문에, 도입 시 보안 사고 위험이 현저히 낮습니다. 또한 특정 LLM에 종속되지 않고 GPT-4, Claude 등 최신 모델을 골라 쓸 수 있으며, 주민등록번호나 신용카드 정보 같은 민감 데이터를 AI로 보내기 전에 가려주는(Redaction) 기능이 있어 금융/의료 등 규제가 엄격한 산업군에서도 도입하기 적합합니다.
- 데이터 보안 및 규정 준수 강조: 안전한 연결, 자동 액세스 정책 시행, 민감 데이터 마스킹
- 쉬운 통합: 잘 문서화된 API 제공 및 몇 주 내 통합 가능 주장
- 다양한 데이터 소스와 사전 통합: 액세스 정책 자동 시행
- 엔터프라이즈급 보안 및 거버넌스: 실시간 권한 동기화 및 자동 데이터 수정 기능
- 다양한 AI 모델 지원: OpenAI, Anthropic, Google 등 최신 모델 지원
- 사용자 정의 가능한 AI 에이전트 구축: 특정 워크플로우에 맞춘 에이전트 생성 가능
단점
- 개인이나 소규모 팀이 가볍게 쓸 수 있는 저렴한 요금제 없이, 기업용 커스텀 가격 정책(Enterprise Pricing)만 운영되어 접근성이 낮습니다. 또한 완성된 형태의 '업무 비서'라기보다는 이를 구축하기 위한 미들웨어 성격이 짙어, 초기 세팅과 에이전트 설계 과정이 필요합니다. 한국어 문서의 경우 검색 정확도나 한국형 개인정보(주민번호 등) 마스킹 기능이 영미권 데이터에 비해 얼마나 정교하게 작동하는지는 별도 검증이 필요할 수 있습니다.
- 독립형 CRM 또는 최종 사용자 생산성 앱이 아님
가격 정보
무료 'Explore and Evaluate' 플랜을 통해 기본적인 보안 및 감사 기능을 먼저 체험해 볼 수 있습니다. 팀 플랜은 월 $500부터 시작하며, 사용자 25명과 GPT-4를 비롯한 모델 접근 권한을 포함합니다. 엔터프라이즈 플랜은 무제한 시트와 온프레미스 배포 옵션을 제공하지만, 가격은 공개되어 있지 않고 별도 문의(데모 요청)가 필요합니다. 정리하면 개인용 저가 플랜은 없고, 팀 단위 이상에서 본격적으로 도입하는 구조입니다.
정보 확인일:
활용 사례
- 권한 기반 보안 기업 내부 검색 및 지식 베이스 구축
- 자동화된 KYB/KYC 및 규제 준수 프로세스
- 고객 지원 및 세일즈 자동화 에이전트 배포
- HR·법무·IT 운영팀의 안전한 생성형 AI 도입
- Google Drive·Slack·Salesforce 데이터 기반 AI 어시스턴트 구축
대상 사용자
태그
검증 근거
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