레비티

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Levity

물류 데이터 구조화와 이메일·전화 업무 자동화로 운영 효율을 극대화하는 AI 플랫폼

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2025-12-15 Levity가 물류 공급망 최적화 플랫폼 Log-hub의 파트너 프로그램에 합류하였습니다. 이메일·문서·스프레드시트 정보 추출 및 자동화 기능을 TMS·CRM·운임 엔진과 연동해 물류 수동 작업을

2026-06-15 직접 확인 · 자동 검증 데이터

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2026-06-15 확인

가격 정보

가격 문의시작 가격: Free / $100/mo

현재 물류 및 화물 운송 기업용 AI 자동화 솔루션에 집중하고 있으며, 공식 홈페이지에 공개된 정찰제 가격은 없다. 서비스 이용을 위해서는 전문가 상담 및 데모 예약이 필요하다. 과거에는 월 $99 플랜이 존재했으나 현재는 개별 견적 방식으로 운영된다.

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최근 업데이트와 소식

소개AI 요약

Levity는 물류 및 공급망 관리(SCM) 분야에 특화된 AI 운영 플랫폼으로, 이메일 처리를 위한 'AI Flow'와 자율 전화 업무를 수행하는 'Phone AI'를 통해 비정형 커뮤니케이션 데이터를 구조화합니다. 운영 병목을 시각화하는 'Control Tower'를 통해 절감된 비용과 성과를 정량적으로 측정할 수 있으며, TMS·ERP와 원활하게 연동됩니다. Gebrüder Weiss, Hellmann Worldwide Logistics 등 대형 물류 기업을 고객으로 보유하고 있습니다.

활용 워크플로우

입력

물류 운영팀 인바운드 이메일 (Gmail, Outlook)TMS(운송 관리 시스템) 및 ERP API 데이터운송사/기사와의 실시간 전화 통화 (Voice)비정형 물류 문서 (B/L, 송장, 적재 목록 PDF)

레비티

AI Flow: LLM 기반 이메일 의도 파악 및 물류 컨텍스트 데이터 추출Phone AI: 음성 인식 및 합성을 통한 자율적 화물 상태 확인 통화 수행Logic Engine: 다국어 번역 및 비즈니스 규칙에 따른 작업 우선순위 지정Control Tower: 수동 프로세스 병목 구간 분석 및 ROI 실시간 시계열 측정

출력

TMS 내 화물 위치 및 적재 상태 자동 업데이트Slack/Airtable로 전송되는 예외 상황 알림자동 생성된 고객 대응 이메일 초안 및 발송 리포트운영 효율성 및 자동화 기여도 분석 대시보드

AI Flow 워크플로우

이메일 내의 비정형 정보를 구조화된 데이터로 변환하여 기존 ERP 시스템에 동기화합니다.

Phone AI 에이전트

인간 상담원 대신 AI가 직접 전화를 걸어 적재 확인 및 배차 예약을 진행하고 결과를 기록합니다.

컨트롤 타워 분석

전체 워크플로우를 모니터링하여 자동화되지 않은 구간의 비용을 산출하고 최적화 지점을 제안합니다.

핵심 차별점: Levity는 물류 현장의 '블랙박스'인 이메일과 전화 업무를 AI로 가시화하고 자동화하여 운영 비용을 정량적으로 관리하는 특화 솔루션입니다.

주요 기능AI 요약

  • AI Flow: 다국어 이메일 기반 워크플로우 자동화
  • Phone AI: 화물 추적·예약 자율 전화 처리
  • Control Tower: 운영 병목 식별 및 ROI 정량 측정
  • TMS·ERP 연동 엔진
  • 비정형 데이터(이메일·PDF·이미지) AI 분류·추출

장점 & 단점AI 분석

공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다

장점

  • 비개발자도 쉽게 사용할 수 있는 직관적인 디자인과 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
  • 코딩 없이 AI 모델을 구성하고 테스트할 수 있어 워크플로 자동화를 간소화합니다.
  • 이메일 관리부터 데이터 검색까지 다양한 작업에 적합한 다목적 AI 도구를 제공합니다.
  • Zapier, Make 등 5,000개 이상의 앱과 쉽게 연동되어 기존 시스템에 통합하기 용이합니다.
  • 반복적인 작업을 자동화하여 시간과 비용을 절약하고 생산성을 높입니다.
  • 텍스트, 이미지, 문서와 같은 비정형 데이터 처리에 강력한 성능을 발휘합니다.

단점

  • 매우 높은 볼륨의 사용 사례에서는 비용이 많이 들 수 있습니다.
  • 매우 복잡하고 다단계적인 워크플로를 설계할 경우 학습 곡선이 가파를 수 있습니다.
  • 규칙 기반 자동화와 달리 AI 모델은 확률에 따라 작동하므로 결과 예측이 어려울 수 있습니다.
  • 최적의 성능을 위해 모델을 미세 조정하려면 훈련 데이터 정제 및 다양한 구성 테스트에 시간이 필요할 수 있습니다.
  • 구조화된(표 형식) 데이터의 예측 분석에는 덜 중점을 둡니다.

활용 사례AI 요약

  • 화물 적재 확인(Check Calls) 자동화
  • 송장 후속 조치 이메일 자동 처리
  • 다국어 배차 예약 자동화
  • 수동 운영 비용 시각화 및 ROI 보고
  • 물류 이메일 대량 분류 및 라우팅

사용자 리뷰

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