헤이젤
Hazel
정부 기관의 복잡한 조달 과정을 과거 데이터 기반으로 자동화하여 입찰 문서 작성 시간을 획기적으로 줄여주는 AI 솔루션
유료apiLLM 기반
웹사이트 방문하기hazelai.com
OpenWork와(과) 비교하기헤이젤 대안 모아보기소개
Hazel은 미국 연방·주·지방 정부 기관의 조달 프로세스를 혁신하기 위해 설계된 AI 소프트웨어로, 과거 조달 기록과 규제 데이터를 학습하여 RFP 작성, 시장 조사, 제안서 평가를 자동화합니다. 달라스 시 사례처럼 수개월이 걸리던 입찰 문서 작성 과정을 며칠로 단축하며 FAR/DFARS 등 연방 규정 준수를 자동 검증합니다. 2024년 Y Combinator 출신으로 2026년 3월 $50만 프리시드 투자를 유치했습니다.
활용 워크플로우
기관 고유 데이터 학습정부 조달 담당자가 업로드한 과거 낙찰 문서, 조직 전용 템플릿, 승인된 상용구(Boilerplate)를 Hazel AI가 학습하여 기관별 맞춤형 조달 모델을 구축합니다.
자동화된 시장 조사조달 분석관이 필요 요건을 입력하면 SAM.gov 및 과거 시장 데이터를 분석하여 유사 조달 사례와 적격 공급업체 리스트를 자동으로 도출합니다.
RFx 문서 초안 생성행정 전문가가 RFP, RFQ, RFB 공고서를 작성할 때, 학습된 기관 스타일을 반영하여 복잡한 행정 서류 초안을 단 몇 분 만에 자동으로 생성합니다.
헤이젤AI 허브
실시간 규제 준수 검토법무 및 규제 담당자가 수작업으로 확인하던 연방 조달 규정(FAR) 및 지역별 특수 법규 준수 여부를 AI가 실시간으로 대조하여 문서의 법적 정합성을 보장합니다.
제안서 평가 스코어카드평가 위원회가 접수된 다수의 입찰 제안서를 핵심 기준별로 요약하고, 업체별 역량을 비교할 수 있는 표준화된 스코어카드를 자동 생성하여 의사결정을 지원합니다.
조달 프로세스 추적조달 팀장이 입찰 공고 준비부터 제안서 평가까지의 전체 단계별 상태를 모니터링하고, 모든 행정 이력을 데이터화하여 관리합니다.
기관 고유 데이터 학습정부 조달 담당자가 업로드한 과거 낙찰 문서, 조직 전용 템플릿, 승인된 상용구(Boilerplate)를 Hazel AI가 학습하여 기관별 맞춤형 조달 모델을 구축합니다.
자동화된 시장 조사조달 분석관이 필요 요건을 입력하면 SAM.gov 및 과거 시장 데이터를 분석하여 유사 조달 사례와 적격 공급업체 리스트를 자동으로 도출합니다.
RFx 문서 초안 생성행정 전문가가 RFP, RFQ, RFB 공고서를 작성할 때, 학습된 기관 스타일을 반영하여 복잡한 행정 서류 초안을 단 몇 분 만에 자동으로 생성합니다.
헤이젤AI 허브
실시간 규제 준수 검토법무 및 규제 담당자가 수작업으로 확인하던 연방 조달 규정(FAR) 및 지역별 특수 법규 준수 여부를 AI가 실시간으로 대조하여 문서의 법적 정합성을 보장합니다.
제안서 평가 스코어카드평가 위원회가 접수된 다수의 입찰 제안서를 핵심 기준별로 요약하고, 업체별 역량을 비교할 수 있는 표준화된 스코어카드를 자동 생성하여 의사결정을 지원합니다.
조달 프로세스 추적조달 팀장이 입찰 공고 준비부터 제안서 평가까지의 전체 단계별 상태를 모니터링하고, 모든 행정 이력을 데이터화하여 관리합니다.
연동Microsoft WordMicrosoft Office 365SAM.gov정부 조달 포털 (Government Procurement Portals)Microsoft Excel
핵심 차별점: 미국 정부의 복잡한 조달 규정(FAR)과 기관별 고유 템플릿을 사전 학습하여, 수개월이 소요되던 조달 공고 및 평가 과정을 며칠 단위로 단축하는 공공 부문 전용 AI 자동화 엔진입니다.
주요 기능
- 기관 과거 문서 학습 기반 RFP·RFQ·RFB 초안 자동 생성
- FAR·DFARS 규제 준수 자동 검증
- SAM.gov 실시간 데이터 연동 및 공급업체 분석
- 수백 페이지 분량 입찰 제안서 자동 평가 및 비교
- MS Word 내장형 조달 어시스턴트
- 소수 기업(MWBE) 발굴 지원 기능
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 가장 큰 장점은 조달 업무의 고질적인 문제인 '백지 상태에서의 시작'을 없애준다는 것입니다. 달라스 시(City of Dallas) 사례처럼 수개월이 걸리던 RFP 작성 프로세스를 단 며칠로 단축하며, 특히 타 기관의 낙찰 데이터를 활용한 시장 조사 기능은 예산 절감에 직접적인 도움을 줍니다. 기관 내부의 과거 문서를 학습하기 때문에 조직 고유의 톤과 규정을 정확히 반영한 초안을 만들어주며, 사용자 인터페이스(UI)가 현대적이고 직관적이어서 기술 숙련도가 낮은 공무원들도 쉽게 적응할 수 있다는 평가를 받습니다. 또한, 소수 기업(MWBE) 발굴 기능을 통해 정부의 형평성 목표 달성에도 기여합니다.
- 제안 요청서 작성을 10배 더 빠르게 자동화
- 공급업체 옵션을 10배로 확장하여 선택의 폭 확대
- 시간과 비용 절약을 통해 정부 조달 효율성 증대
- 요구사항 생성부터 계약 관리까지 전체 조달 수명 주기 지원
- 미국 정부 기관의 성과 향상에 기여
단점
- 미국 정부 기관 환경에 최적화되어 있어 한국 등 타 국가의 조달 법령이나 언어 체계에는 즉시 적용하기 어렵다는 한계가 있습니다. 기술적으로는 학습 데이터의 품질에 의존하기 때문에, 기관의 과거 문서가 부실하거나 표준화되어 있지 않을 경우 생성되는 초안의 품질도 함께 낮아지는 'Garbage In, Garbage Out' 위험이 존재합니다. 또한 보안에 민감한 공공 데이터가 AI 학습 모델에 노출되는 것에 대한 보안 부서의 초기 우려가 있을 수 있으며, SAP나 Oracle 같은 기존 대형 행정 시스템(ERP)과의 데이터 연동이 완벽하지 않을 경우 일부 수동 작업이 병행되어야 하는 번거로움이 지적됩니다.
가격 정보
유료시작 가격: 별도 문의 (B2G 커스텀 가격 정책)
정부 조달 및 공공 부문 계약 업무를 지원하는 AI 소프트웨어로, 제안서 작성 및 벤더 조사를 자동화합니다. 공공기관을 대상으로 하는 B2G 솔루션 특성상 웹사이트에 가격을 공개하지 않으며, 기관의 규모와 요구 사항에 따라 개별 상담을 통해 맞춤 견적을 제공합니다.
정보 확인일:
활용 사례
- 복잡한 연방 정부 RFP 초안 작성 자동화
- SAM.gov 기반 잠재 입찰 업체 식별 및 시장 조사
- 대량 입찰 제안서 자동 평가 및 점수화
- 기관 고유 정책 및 과거 낙찰 패턴 기반 맞춤 문서 생성
대상 사용자
미국 연방·주·지방 정부 기관공공 조달 담당자정부 계약 관리팀
연동 서비스
Microsoft WordMicrosoft OfficeSAM.gov정부 조달 포털 (Government Procurement Portals)
태그
문서 작성자동화엔터프라이즈데이터 분석
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