흩어진 사내 지식은

사람과 AI 모두의 성과를 막습니다.

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자료를 찾는 시간이 줄면,
그만큼 일하는 시간으로 돌아옵니다.

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ROI 계산하기

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반복되는 검색과 질문을 줄이면,
매달 얼마의 비용이 절약될까요?

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우리 회사 정보 입력하기
직원 수
시간 당 인건비
직원 한 명이 하루에
업무 관련 질문하기한 번 물어볼 때마다 10분을 절약해요자료 찾기한 번 찾을 때마다 5분을 절약해요
1년에 이만큼 절약해요
1,250,000,000
250 근무일 기준, 질문 1건당 10분, 자료 1건당 5분 절약 가정

1,000명 기업 기준, 연간 약 23억 원이 이 검색에 소요됩니다. — NTT DATA Technology Foresight, 2025

지식 관리의 효용,

실전에서 검증되었습니다.

지식 관리의 효용,

실전에서 검증되었습니다.

지식 관리의 효용,
실전에서 검증되었습니다.

채O인

CS 담당자

제품팀 분들 멘션해서 정책확인 요청하고
피드백 기다리는 시간도 필요했을텐데,
시간도 단축되고 정확한 정보를 받아서 너무 좋았어요

제품팀 분들 멘션해서 정책확인 요청하고
피드백 기다리는 시간도 필요했을텐데,
시간도 단축되고 정확한 정보를 받아서 너무 좋았어요

서O민

CTO

사내에서 사람에게 묻기 전에
AI에게 먼저 물어보는 문화가 정착되며
서로의 몰입을 지켜주는게 가장 긍정적입니다.

사내에서 사람에게 묻기 전에
AI에게 먼저 물어보는 문화가 정착되며
서로의 몰입을 지켜주는게 가장 긍정적입니다.

RAG

RAG

검색

검색

질문 하나로 흩어진 맥락을 연결해요

질문 하나로 흩어진 맥락을 연결해요

한 번의 질문으로, 모든 도구를 넘나듭니다

한 번의 질문으로, 모든 도구를 넘나듭니다

한 번의 자연어 질문으로, 모든 도구에 흩어진 지식이 하나의 답변으로 연결됩니다. 사용자의 질문을 먼저 분석해, 유형에 가장 적합한 검색·추론 경로로 답을 만들어냅니다.

때로는 구글처럼 바로 검색하세요.

때로는 구글처럼 바로 검색하세요.

흩어진 문서와 대화들이 구글 검색처럼 직관적으로 나열됩니다.
원하는 문서를 클릭해 필요한 맥락만 빠르게 훑어보세요.

답변마다, 출처가 함께 옵니다

답변마다, 출처가 함께 옵니다

모든 답변에는 어디서 가져왔는지 출처가 함께 붙습니다.
팀이 가진 진짜 데이터에 기반한 답변만 받습니다.

Knowledge Hub

Knowledge Hub

지식 관리

지식 관리

답변은 회사의 지식 자산이 됩니다.

답변은 회사의 지식 자산이 됩니다.

정리된 답변은 지식이 됩니다

정리된 답변은 지식이 됩니다

흩어져 있던 정보가 한 장으로 정리됩니다.
묻고 답하는 것만으로, 지식이 쌓입니다.

모든 지식은 살아 숨쉽니다.

모든 지식은 살아 숨쉽니다.

카드는 검증과 보강을 거치며 계속 자랍니다.
한 번 정리된 답은 믿을 수 있는 회사의 자산이 됩니다.

어제의 지식에 머물지 않습니다

어제의 지식에 머물지 않습니다

연결된 툴의 내용이 바뀌면 카드도 따라 바뀝니다.
모든 변화가 시간순으로 쌓여, 늘 지금의 지식을 보여줍니다.

Agent Studio

Agent Studio

자동화

자동화

살아있는 지식은 성과로 이어집니다.

살아있는 지식은 성과로 이어집니다.

Live자동으로 생성되는 문의 대응 가이드라인

Live자동으로 생성되는 문의 대응 가이드라인

들어온 문의와 과거 대응 기록, 관련 문서를 바탕으로 대응 가이드라인을 자동으로 정리합니다.
담당자는 처음부터 작성하지 않고, 정리된 초안을 검토해 바로 활용합니다.

우리 팀을 이해하는 AI 만들기 - MCP

우리 팀을 이해하는 AI 만들기 - MCP

Claude, Cursor 같은 AI가 사내 지식을 그대로 이해합니다.
일반 모델이 아니라, 우리 팀의 맥락을 아는 AI가 됩니다.

범용 AI와 다릅니다. 캐치업이 정리한 사내 지식 위에서 움직여, 우리 조직에 맞는 결과를 냅니다.

우리 팀을 아는 AI가, 일까지 처리합니다

우리 팀을 아는 AI가, 일까지 처리합니다

사내 지식을 학습한 AI가 도구를 가로질러 일을 처리합니다.
범용 자동화와 달리, 우리 회사의 맥락 위에서 움직입니다.

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AX Teaser

AX Teaser

모든 AX는 지식 인프라에서 시작됩니다

모든 AX는 지식 인프라에서 시작됩니다

Catch Up은 사내 지식을 연결하고 자산화하는 인프라입니다.
그 위에서 조직에 맞게 일하는 Agent가 세워집니다.

팀의 업무 히스토리가 누적될수록,
Catch Up은 조직이 문제를 푸는 방식을 학습합니다.
그리고 그 패턴을 에이전트에게 이식해, 우리 조직처럼 생각하는 AI를 만듭니다.

팀의 업무 히스토리가 누적될수록,
Catch Up은 조직이 문제를 푸는 방식을 학습합니다.
그리고 그 패턴을 에이전트에게 이식해, 우리 조직처럼 생각하는 AI를 만듭니다.

Security

Security

모든 데이터는 귀사 인프라 안에서 처리됩니다.

모든 데이터는 귀사 인프라 안에서 처리됩니다.

모든 데이터는 귀사 인프라 안에서 처리됩니다.

사내 AWS
보안 체계 안에서
안전하게 동작합니다.

AWS VPC 내부 Private Subnet에서 완결. 수집·처리·전송 전 과정 암호화.

온프레미스 Docker 배포

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안전하게 동작합니다.

AWS VPC 내부 Private Subnet에서 완결. 수집·처리·전송 전 과정 암호화.

온프레미스 Docker 배포

온프레미스
Docker 배포

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Docker 배포

Vector DB,
Graph DB, RDBMS

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Graph DB, RDBMS

Private Subnet
격리

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격리

AWS Bedrock의
보안성을 활용한 LLM 추론

AWS Bedrock의
보안성을 활용한 LLM 추론

보안 감사
대응 설계

보안 감사
대응 설계

우리 회사를 이해하는 AI가 필요하다면

사내 지식이 연결되면
직원은 더 빠르게 답을 찾고, AI는 더 정확히 일합니다.

Catch Up PoC로 지식 레이어가 실제 업무 성과로 이어지는지 확인해보세요.

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