아웃라이벌 주식회사

OutRival, Inc.

코딩 없이 맞춤형 AI 에이전트를 구축하여 복잡한 비즈니스 워크플로를 자동화하는 플랫폼

가격 문의cliwebdesktopLLM 기반멀티모달

소개

OutRival은 교육·의료·보험 등 고가치 거래 산업을 위한 능동형 AI 에이전트 플랫폼입니다. 단순 티켓 처리를 넘어 선제적 고객 참여와 매출 전환을 목표로 하며, 2026년 4월에는 보험사·MGA·TPA를 위한 전용 보험 버티컬을 출시했습니다. 비기술직 팀도 자연어로 워크플로우를 구성할 수 있는 노코드 환경과 멀티채널(음성·문자) 대응을 지원합니다.

활용 워크플로우

선제적 입학 및 등록 자동화대학교 입학처장이 학생의 문의부터 최종 등록까지의 전 과정을 AI 에이전트로 관리하여 중도 탈락 방지

지능형 멀티채널 아웃리치잠재 고객에게 문자, 음성, 이메일을 통해 먼저 연락하여 금융 지원 안내 및 상담 예약을 능동적으로 유도

노코드 워크플로우 빌더비기술직 CX 팀원이 자연어를 사용하여 복잡한 비즈니스 로직을 가진 AI 에이전트를 직접 설계 및 배포

환자 여정 및 사후 케어 관리의료기관 운영 매니저가 수술 후 회복 점검, 복약 지도, 후속 진료 예약을 자동화하여 환자 만족도 제고

아웃라이벌 주식회사AI 허브

모델 독립적 오케스트레이션특정 LLM에 종속되지 않고 OpenAI 등 최신 AI 모델을 기업의 기존 기술 스택과 유연하게 결합하여 운영

실시간 CRM 데이터 동기화상담 내용을 Salesforce나 HubSpot에 즉시 반영하여 영업 팀이 고객의 최신 상태를 실시간으로 파악

스마트 휴먼 에스컬레이션AI가 해결하기 어려운 복잡한 고가치 상담 발생 시, 실시간으로 숙련된 상담사에게 대화 흐름을 매끄럽게 연결

금융 및 결제 프로세스 안내학자금 대출, 보험금 청구, 복잡한 결제 절차에 대해 24/7 다국어로 정확한 정보와 단계별 가이드 제공

선제적 입학 및 등록 자동화대학교 입학처장이 학생의 문의부터 최종 등록까지의 전 과정을 AI 에이전트로 관리하여 중도 탈락 방지

지능형 멀티채널 아웃리치잠재 고객에게 문자, 음성, 이메일을 통해 먼저 연락하여 금융 지원 안내 및 상담 예약을 능동적으로 유도

노코드 워크플로우 빌더비기술직 CX 팀원이 자연어를 사용하여 복잡한 비즈니스 로직을 가진 AI 에이전트를 직접 설계 및 배포

환자 여정 및 사후 케어 관리의료기관 운영 매니저가 수술 후 회복 점검, 복약 지도, 후속 진료 예약을 자동화하여 환자 만족도 제고

아웃라이벌 주식회사AI 허브

모델 독립적 오케스트레이션특정 LLM에 종속되지 않고 OpenAI 등 최신 AI 모델을 기업의 기존 기술 스택과 유연하게 결합하여 운영

실시간 CRM 데이터 동기화상담 내용을 Salesforce나 HubSpot에 즉시 반영하여 영업 팀이 고객의 최신 상태를 실시간으로 파악

스마트 휴먼 에스컬레이션AI가 해결하기 어려운 복잡한 고가치 상담 발생 시, 실시간으로 숙련된 상담사에게 대화 흐름을 매끄럽게 연결

금융 및 결제 프로세스 안내학자금 대출, 보험금 청구, 복잡한 결제 절차에 대해 24/7 다국어로 정확한 정보와 단계별 가이드 제공

연동SalesforceHubSpotTwilioOpenAIStripeZendeskSlackAWS

핵심 차별점: 단순한 답변용 챗봇을 넘어 고가치 의사결정 프로세스에서 실질적인 전환(Conversion)을 이끌어내는 능동형 '디지털 코워커' 워크플로우를 제공합니다.

주요 기능

노코드 AI 에이전트 빌더(비기술직 팀 직접 설계)
음성·문자 통합 선제적 아웃리치 및 후속 조치 자동화
대학 입학 안내·환자 접수·예약 가용성 실시간 조회
모델 독립적 오케스트레이션(최신 LLM 즉시 반영)
휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop) 제어
보험사·MGA·TPA 전용 보험 버티컬(2026년 출시)

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

자연어 기반의 인터페이스를 통해 복잡한 비즈니스 로직을 코드 없이 구현할 수 있어 현업 부서의 도입 장벽이 매우 낮습니다. 특정 LLM 모델에 종속되지 않는 유연한 구조 덕분에 최신 AI 성능을 즉시 반영할 수 있으며, 텍스트와 음성 통화를 넘나드는 멀티채널 대응 환경에서도 고객과의 대화 맥락이 끊기지 않고 유지됩니다. 특히 고가의 제품이나 서비스를 다루는 기업의 경우, 리드 대응 속도를 획기적으로 줄여 실제 매출 전환율을 높이는 데 실질적인 도움을 줍니다.
고객 경험 팀이 코딩 없이 대화형 AI 에이전트를 직접 생성하고 배포할 수 있습니다.
기존 리소스를 활용하여 운영 비용을 절감하고 수익을 증대시킬 수 있습니다.
고등 교육 기관의 입학 팀을 위한 맞춤형 AI 에이전트를 제공하여 학생 참여를 현대화합니다.
일상적인 문의 처리, 사전 예방적 고객 지원, 전화, 문자, 이메일 관리를 자동화합니다.
24시간 연중무휴 지원과 상황에 맞는 인계 기능을 통해 고객 상호작용을 개선합니다.
개인화된 경험을 대규모로 제공하여 고객 만족도를 높이고 생산성을 향상시킵니다.

단점

2024년 말에 본격적으로 출시된 비교적 신규 플랫폼이기 때문에, 시장에서 장기적인 안정성과 대규모 구축 사례가 타 서비스 대비 부족할 수 있습니다. 또한 엔터프라이즈급 솔루션을 지향하므로 중소규모 사업자가 가볍게 쓰기에는 비용 체계나 초기 설정 방식이 무겁게 느껴질 수 있으며, 홈페이지상에서 구체적인 가격을 공개하지 않아 견적을 사전에 파악하기 어렵습니다. 고도화된 비즈니스 로직을 완벽하게 구현하기 위해서는 초기 워크플로 설계 단계에서 꼼꼼한 튜닝 시간이 필요할 수 있습니다.