회의 지식 베이스는 메모, 전사본, 녹음, 채팅, PDF, 결정 사항, 실행 항목을 검색 가능한 팀 메모리로 바꿔 줍니다. 팀에 이미 많은 회의 기록이 있지만 무엇이 결정되었는지, 왜 변경되었는지, 다음 단계를 누가 담당하는지, 또는 이를 입증하는 출처가 무엇인지 찾을 수 없을 때 유용합니다. 이 가이드는 지식 베이스를 구조화하는 방법, 출처 인용이 포함된 AI 질문을 하는 방법, 실행 항목을 추출하는 방법, 그리고 검증된 후속 조치를 실제 업무가 이루어지는 도구로 전달하는 방법을 보여줍니다.

핵심 답변

회의 지식 베이스는 회의 메모, 전사본, 녹음, 채팅, 문서, 결정 사항, 실행 항목, 출처 인용을 연결하는 검색 가능한 시스템입니다. 누가 무엇을 결정했는지, 왜 그 결정이 내려졌는지, 이후 무엇이 바뀌었는지, 후속 조치를 누가 담당하는지, 그리고 근거가 어디에 있는지 답하는 데 사용하세요.

회의 지식 베이스란 무엇인가?

회의 지식 베이스는 팀이 여러 회의에 걸쳐 학습하고, 결정하고, 약속하고, 막힌 부분을 파악하고, 할당한 내용을 구조화해 기록한 것입니다. 이는 단순히 녹음 파일 폴더나 회의 메모가 가득한 페이지가 아닙니다. 개별 회의 산출물을 그것이 속한 더 넓은 고객, 프로젝트, 팀 또는 이니셔티브와 연결합니다. 강력한 지식 베이스는 누군가가 "지난달 갱신을 막은 요인은 무엇이었나?" 같은 질문을 했을 때, 이를 뒷받침하는 정확한 전사 구절, 문서 또는 영상 시점으로 다시 연결되는 답변을 제공할 수 있어야 합니다.

이 주제 뒤에 있는 검색 의도는 실용적입니다. 사람들은 보통 녹음 파일 자체가 없는 것이 아닙니다. 활용 가능한 기억이 없는 것입니다. Zoom 녹화, Teams 요약, Google Meet 메모, 채팅 메시지, 작업 목록, 개인 메모, 후속 이메일은 가지고 있습니다. 문제는 나중에 발생합니다. 결정을 재구성해야 하거나, 고객에게 한 약속을 검증해야 하거나, 최신 담당자를 찾아야 하거나, 두 시간짜리 통화를 다시 재생하지 않고 다음 회의를 준비해야 할 때입니다.

회의 메모는 하나의 사건을 보존합니다. 회의 지식 베이스는 많은 사건들 사이의 관계를 보존합니다. 결정이 어떻게 작업을 만들었는지, 위험이 어떻게 일정에 변화를 주었는지, 고객의 반대 의견이 여러 통화에서 어떻게 나타났는지, 이후 회의가 이전 계획을 어떻게 수정했는지를 보여줘야 합니다. 그래서 지식 베이스에는 콘텐츠와 구조가 모두 필요합니다. 콘텐츠는 메모, 전사본, 녹음, 채팅 또는 파일입니다. 구조는 출처, 날짜, 참가자, 주제, 결정, 위험, 담당자, 마감일, 인용, 권한의 인덱스입니다.

전사본에 관한 W3C 지침은 오디오와 비디오를 위한 텍스트 대안의 가치를 설명합니다. 팀 워크플로에서 그 텍스트는 증거 계층입니다. 지식 베이스는 그 증거를 결정, 작업, 위험, 후속 조치와 연결하는 운영 계층입니다.

입력과 처리: 지식 베이스에는 무엇이 들어가나?

입력은 회의 노트 자체보다 더 넓어야 합니다. 유용한 지식 베이스에는 녹취록, 녹음/녹화 파일, 캘린더 메타데이터, 참가자 목록, 채팅 메시지, 공유 문서, 프로젝트 브리프, 고객 이메일, 이전 실행 항목 목록이 포함될 수 있습니다. 또한 공식 고객 이메일, 초안 노트, AI가 생성한 요약은 증거로서의 가중치가 서로 다르므로 권한과 소스 유형도 함께 저장해야 합니다.

AI는 네 가지 처리 단계에서 도움을 줄 수 있습니다. 첫째, 녹취록이 있거나 생성될 수 있다면 오디오나 비디오를 검색 가능한 텍스트로 바꿀 수 있습니다. 둘째, 소스를 주제, 결정 사항, 위험, 실행 항목으로 요약할 수 있습니다. 셋째, 프로젝트나 고객 전반에서 관련 소스들을 연결할 수 있습니다. 넷째, 색인된 자료를 대상으로 자연어 질문에 답하고 그 답의 근거가 된 소스를 인용할 수 있습니다. 각 단계는 검토가 필요합니다. 음질이 좋지 않거나, 화자가 겹치거나, 맥락이 빠졌거나, 담당이 모호하면 이후 단계의 출력도 불확실해질 수 있기 때문입니다.

Google Cloud의 Speech-to-Text 모범 사례에서는 오디오 품질, 구성, 맥락이 음성 인식 결과에 영향을 줄 수 있다고 언급합니다. 이 점은 Google Cloud를 직접 사용하지 않더라도 중요합니다. 녹취록에 잘못된 이름, 제품 용어, 화자 라벨이 들어가면 지식 베이스가 잘못된 담당자를 잘못된 작업에 연결할 수 있습니다. 증거 계층을 바로잡으면 메모리 계층의 신뢰성이 향상됩니다.

1. 승인된 소스를 수집합니다. 조직이 처리하도록 허용된 회의 노트, 녹취록, 녹음/녹화 파일, 채팅, PDF, 슬라이드, 캘린더 세부 정보, 후속 이메일부터 시작하세요.
2. 구조화된 색인을 만듭니다. 각 소스에 회의 날짜, 참가자, 프로젝트, 고객, 주제, 결정 사항, 위험, 실행 항목, 접근 권한 라벨을 붙이세요.
3. 출력을 소스에 연결합니다. 결정 사항, 실행 항목, 요약, 미해결 질문, 마인드맵 노드를 녹취록 구절, 타임스탬프, 문서, 비디오에 다시 연결하세요.
4. 출처 인용이 있는 질문을 합니다. AI Chat을 사용해 회의 전반을 검색하되, 작업, 결정, 날짜, 위험, 고객 약속에 대해서는 반드시 출처 인용을 요구하세요.
5. 검토된 지식을 라우팅합니다. 확정된 작업, 요약, 후속 조치를 Slack, Notion, Google Docs, 이메일, 캘린더, CRM 또는 팀의 시스템 오브 레코드로 보냅니다.

Microsoft는 Teams의 회의 요약 경험을 문서화하고 있으며, Microsoft 365 Copilot 문서는 Copilot이 조직 데이터와 권한을 어떻게 다루는지 설명합니다. 이러한 자료는 회의 지식의 핵심 규칙을 강화합니다. 즉, 검색 가능한 메모리는 기본 소스와 동일한 접근 경계를 존중해야 합니다. 누군가가 회의 녹취록을 보면 안 된다면, 지식 베이스도 그로부터 민감한 결론을 드러내서는 안 됩니다.

회의 지식 베이스 vs. 노트, 녹취록, 위키, 트래커

팀은 이 형식들이 모두 회의 정보를 담고 있기 때문에 종종 혼동합니다. 실질적인 차이는 각 산출물이 무엇을 하도록 만들어졌는지에 있습니다. 녹취록은 발화된 말을 담습니다. 노트는 작성자의 해석을 담습니다. 위키는 공유 문서를 저장합니다. 트래커는 작업 실행을 관리합니다. 회의 지식 베이스는 이러한 기록들을 연결해 팀이 그 전체를 검색하고 답을 소스까지 추적할 수 있게 합니다.

이것이 바로 지식 베이스가 팀이 이미 사용 중인 도구를 대체해서는 안 되는 이유입니다. 대신 그 도구들을 더 긴밀하게 연결해 주어야 합니다. 회의록 생성기는 공식적인 의사결정 기록을 만들 수 있습니다. 회의 기반 액션 아이템 추적기는 작업 실행을 관리할 수 있습니다. 지식 베이스는 이러한 기록을 검색 가능하게 유지하고 출처에 기반하도록 해줍니다.

구조 구축: 필드, 관계, 권한

지식 베이스는 일관된 스키마를 사용할 때 신뢰할 수 있게 됩니다. 스키마가 복잡할 필요는 없지만, 회의에서 가장 흔히 발생하는 실패를 눈에 띄게 만들어야 합니다. 예를 들어 담당자 누락, 마감일 누락, 근거 없는 의사결정, 검토일이 없는 리스크, 출처 인용이 없는 AI 답변 등이 있습니다. 이런 필드가 선택 사항이면 팀이 가장 바쁠 때 정확히 건너뛰게 됩니다.

회의 지식 베이스 레코드

출처 ID:
출처 유형: 회의 노트 / 녹취록 / 녹화본 / 채팅 / PDF / 이메일 / 영상
프로젝트 또는 고객:
회의 날짜:
참석자:
접근 수준:
요약:
의사결정:
의사결정 근거:
기각된 대안:
액션 아이템:
단일 책임 담당자:
마감일 또는 확인일:
의존성 또는 장애 요소:
리스크:
미해결 질문:
관련 출처:
출처 인용:
검토자:
대상 시스템:
상태: 초안 / 검토됨 / 확인됨 / 대체됨 / 보관됨

"상태" 필드는 매우 중요하게 다루세요. 회의의 기억은 변합니다. 어떤 의사결정은 이후의 회의에서 다른 결정으로 대체될 수 있습니다. 어떤 작업은 다른 사람에게 재할당될 수 있습니다. 어떤 리스크는 해결될 수 있습니다. 어떤 AI 답변은 검토 후 수용될 수도 있고, 인용이 결론을 뒷받침하지 못해 거부될 수도 있습니다. 상태가 없으면 오래된 정보가 최신 정보처럼 보일 수 있습니다.

HiNoter의 AI 회의 노트 워크플로는 회의 후 구조화된 기록을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 다음 단계는 그 기록을 여러 회의와 파일 전반에서 검색 가능하게 만드는 것이며, 바로 이 지점에서 회의 지식 베이스 AI Chat이 유용해집니다.

예시 출력: 노트를 검색 가능한 팀 메모리로 전환하기

아래 예시는 가상의 제품 출시 및 고객 갱신 워크스페이스를 사용합니다. 이 예시는 지식 베이스가 단일 요약과 왜 다른지를 보여줍니다. 팀에는 출시 검토, 고객 갱신 통화, 보안 체크리스트, 액션 아이템 목록을 연결할 수 있는 하나의 장소가 필요합니다. 답변은 단지 자신감 있는 결론이 아니라 출처 추적 경로를 보여주어야 합니다.

프로젝트: Atlas 출시 및 갱신
출처:
- 제품 출시 검토, 2026-07-20 녹취록
- 고객 갱신 통화, 2026-07-21 녹취록
- 보안 체크리스트 v3 PDF
- 구현 검토, 2026-07-23 노트

검색 질문:
갱신을 막고 있는 것은 무엇이며, 다음 단계의 담당자는 누구인가요?

출처 인용 답변:
갱신은 두 가지 미해결 항목 때문에 막혀 있습니다. 첫째, 고객은 보안 준비 상태와 데이터 검증을 분리한 수정된 롤아웃 계획을 요청했습니다. 수정된 계획의 담당 후보는 Maya이지만, 그녀가 일정을 확인하기 전까지 이 작업은 후보 상태로 유지되어야 합니다. 출처: 고객 갱신 통화, 00:31:10. 둘째, 분석 검증에는 확정된 담당자가 없습니다. 출처: 구현 검토, 00:42:05. 조달 검토 전에 보안 체크리스트 v3가 필요합니다. 출처: PDF 섹션 2.

액션 아이템:
작업: 분석 검증 담당자 확인.
담당자: 미지정.
마감일 또는 확인일: 다음 고객 동기화 전.
의존성: 데이터 팀 가용성.
출처 인용: 구현 검토, 00:42:05.
상태: 미해결 질문.

마인드맵 노드:
고객 갱신 -> 조달 검토 -> 보안 체크리스트
고객 갱신 -> 롤아웃 계획 -> Maya 후보 담당자
고객 갱신 -> 분석 검증 -> 담당자 미해결

이 출력이 유용한 이유는 모든 빈칸이 해결된 것처럼 가장하지 않기 때문입니다. 확인된 사실과 아직 해결되지 않은 질문을 분리합니다. 또한 검토자가 클릭할 수 있는 위치도 제공합니다: 대화록 타임스탬프, 회의 노트, 또는 PDF 섹션입니다. 이러한 출처 추적이 있어야 AI가 생성한 답변이 근거 없는 또 하나의 메모가 아니라 실제 업무 프로세스의 일부가 될 수 있습니다.

이 워크플로의 작업 중심 변형은 회의에서 AI 액션 아이템 만들기를 참고하세요. 이 글에서는 담당자, 마감일, 의존성, 검토 상태를 더 깊이 다룹니다.

출처가 인용된 AI 채팅 질문을 하는 방법

AI 채팅은 구조화된 기록 전반을 검색하고 근거를 반환할 때 가장 유용합니다. 프로젝트, 고객, 기간, 출력 형식, 검증 요구사항을 명시하는 질문을 하세요. “프로젝트를 요약해줘”와 같은 모호한 프롬프트는 읽기 쉬운 문단을 줄 수는 있지만, 어떤 주장에 근거가 있고 어떤 작업이 아직 검토가 필요한지는 반드시 식별해주지 않습니다.

1. "7월 15일 이후 Atlas 프로젝트에서 어떤 결정이 바뀌었나요? 변경된 각 결정의 출처도 보여주세요."
2. "갱신 건의 미해결 액션 아이템을 담당자, 상태, 마감일, 의존성, 인용과 함께 나열해 주세요."
3. "하나 이상의 통화에서 등장한 고객 이의 제기는 무엇이며, 각각은 어느 회의에서 처음 언급되었나요?"
4. "미해결 위험과 열린 질문을 바탕으로 다음 회의 아젠다를 만들어 주세요. 각 아젠다 항목을 출처에 연결해 주세요."
5. "최근 세 번의 구현 검토를 비교해 주세요. 어떤 담당자나 마감일이 변경되었나요?"
6. "우리가 고객에게 문서로 약속한 것은 무엇이고, 구두로만 논의한 것은 무엇인가요?"
7. "이 프로젝트의 결정, 위험, 문서, 담당자, 다음 조치를 마인드맵으로 만들어 주세요."
8. "확인된 작업만 사용해서 Slack 요약을 작성해 주세요. 후보 작업은 별도의 검토 목록으로 유지해 주세요."

가장 강력한 답변 형식은 단순한 “답변 + 인용”이 아닙니다. 답변, 출처, 신뢰 경계, 다음 단계가 함께 있어야 합니다. 예를 들어 “담당자는 확인되지 않았습니다”라는 답변은 요청과 가장 가까운 곳에 이름이 나온 사람에게 작업을 배정하는 것보다 더 낫습니다. 지식 베이스는 불확실성을 드러내서 팀이 이를 해결할 수 있게 해야 합니다.

HiNoter의 회의 노트와 채팅하기 가이드는 이러한 출처 연결 질문 패턴을 더 자세히 설명합니다. 같은 원칙은 PDF, 대화록, 동영상, 이전 후속 조치까지 포함하는 더 넓은 지식 베이스에도 적용됩니다.

마인드맵 예시: 다음 회의 전에 관계를 파악하기

검색 답변은 선형적입니다. 마인드맵은 관계적입니다. 사람들이 다음에 무엇을 할지 결정하기 전에 프로젝트나 고객 계정이 어떻게 연결되어 있는지 파악하도록 도와줍니다. 이는 하나의 이슈가 대화록, PDF 체크리스트, 고객 이메일, 내부 프로젝트 검토 등 여러 곳에 나타날 때 특히 유용합니다.

회의 지식 마인드맵

중심: Atlas 갱신

가지:
1. 조달 검토
- 보안 체크리스트 v3 필요
- 출처: PDF 섹션 2
- 담당자: 롤아웃 패킷은 Maya 담당

2. 분석 검증
- 담당자 미확정
- 출처: 구현 검토, 00:42:05
- 다음 단계: 고객 동기화 전에 담당자 지정

3. 고객 우려
- 일정 명확화 요청됨
- 출처: 고객 갱신 통화, 00:31:10
- 관련 조치: 수정된 롤아웃 계획 발송

4. 결정 이력
- 롤아웃을 보안 준비와 데이터 검증으로 분리
- 출처: 구현 검토, 00:18:42
- 상태: 대체되지 않는 한 확정

이 맵은 장식용이어서는 안 됩니다. 팀이 무엇을 검토하고, 무엇을 질문하며, 무엇을 전달해야 하는지 결정하는 데 도움을 줘야 합니다. 맵 노드에 출처가 없으면 출처 없음으로 표시하세요. 노드가 이전 결정을 대체하는 후속 회의를 기반으로 한다면, 시간이 지나며 어떻게 바뀌었는지 사람들이 볼 수 있도록 두 기록을 모두 연결해 두세요.

팀이 행동하기 전에 답변을 검증하는 방법

검증은 회의 지식 베이스를 중요한 업무에 사용할 수 있게 만드는 안전장치입니다. 출처 인용은 가리키는 표시일 뿐, 보증이 아닙니다. 검토자는 여전히 출처를 열어 인용된 구절이 실제로 답변을 뒷받침하는지 확인해야 합니다. 이러한 습관은 오래된 노트, 모호한 배정, AI의 과도한 추론이 고객 약속이나 내부 혼선으로 이어지는 것을 막아줍니다.

1. 인용된 출처를 여세요. 답변의 근거가 되는 타임스탬프, 대화록 구절, 문서 섹션, 동영상 시점 또는 회의 노트로 이동하세요.
2. 주변 맥락을 읽으세요. 어떤 진술은 조건부이거나, 가정에 불과하거나, 나중에 반박되었거나, 더 새로운 회의로 대체되었을 수 있습니다.
3. 담당을 확인하세요. 작업 근처에 언급된 사람이 항상 그 작업의 책임자는 아닙니다.
4. 시점을 분류하세요. 날짜를 명시적, 추론됨, 누락됨 또는 “확인 필요 기한”으로 표시해서 사람들이 추정과 확약을 혼동하지 않도록 하세요.
5. 접근 경계를 확인하세요. 검토된 요약만 봐야 하는 사람들에게 민감한 출처 세부정보를 노출하지 마세요.
6. 검토자를 기록하세요. 중요한 결정과 외부 약속에는 누가 AI 지원 결과물을 승인했는지 표시되어야 합니다.

NIST AI 위험 관리 프레임워크는 AI 위험의 거버넌스, 측정, 관리를 강조합니다. 회의 지식 베이스에서는 이것이 AI가 무엇을 요약할 수 있는지, 무엇이 검토를 필요로 하는지, 누가 출처에 접근할 수 있는지, 민감한 기록을 어떻게 보존하는지, 실수를 어떻게 수정하는지에 대한 명확한 규칙으로 이어집니다. 개인 정보를 보호하기 위한 FTC 가이드라인 역시 회의 내용에 고객, 직원, 계정 또는 재무 데이터가 포함될 때 관련성이 있습니다.

팀 워크플로: 검색 가능한 기억에서 후속 조치까지

지식 베이스가 일이 숨어버리는 또 하나의 장소가 되어서는 안 됩니다. 그 역할은 올바른 결과물을 올바른 목적지로 전달하는 것입니다. 사람마다 필요한 맥락의 수준이 다릅니다. 프로젝트 관리자는 전체 작업 목록이 필요할 수 있습니다. 고객 성공 관리자는 출처가 인용된 계정 이력이 필요할 수 있습니다. 팀 채널에는 짧은 요약만 필요할 수 있습니다. 고객에게는 약속은 포함하되 내부 논쟁은 제외한, 신중하게 검토된 이메일이 필요할 수 있습니다.

실용적인 HiNoter 워크플로는 세 단계로 운영할 수 있습니다. 회의 전에는 캘린더와 아젠다를 사용해 프로젝트나 고객에 태그를 지정합니다. 회의 중과 회의 후에는 구조화된 AI 회의록, 결정 사항, 리스크, 실행 항목을 생성합니다. 검토 후에는 AI Chat에서 출처 인용 기반 질문을 하고, 승인된 결과물을 Notion, Slack, Google Docs, 캘린더, 이메일 또는 다른 시스템 오브 레코드로 동기화합니다. 제품의 핵심 가치는 단순합니다. 다시 듣기, 재구성, 담당자 확인, 수작업 정보 이동을 줄이는 것입니다.

이 워크플로는 회의에 고객 통화, 갱신 이력, 이의 제기, 통화 간 후속 조치가 포함될 때 대화 인텔리전스 AI와도 함께 작동합니다.

한계와 개인정보 보호 규칙

회의 지식 베이스는 원본 품질과 거버넌스 수준만큼만 유용합니다. 원본 전사본이 잘못되면 요약도 그 오류를 이어받을 수 있습니다. 회의 원본에 적절한 권한이 없다면 지식 베이스는 이를 처리해서는 안 됩니다. 출처 인용이 누락되면 검토자는 녹음을 수동으로 다시 들어야 할 수 있습니다. 접근 규칙이 느슨하면 짧은 AI 답변만으로도 제한된 회의 안에 머물렀어야 할 민감한 맥락이 드러날 수 있습니다.

고객 약속, 법률 주제, 채용 논의, 직원 관련 사안, 보안 의무, 재무 세부사항, 조달 결정, 규제 대상 데이터에는 더 엄격한 검토를 적용하세요. 위험이 낮은 내부 업데이트에는 더 가벼운 검토를 적용해도 되지만, 실행 항목에는 여전히 담당자, 일정, 출처가 필요합니다. 목표는 모든 회의를 관료적으로 만드는 것이 아닙니다. 목표는 팀 메모리를 실행할 만큼 유용하게 유지하고, 신뢰할 만큼 통제 가능하게 만드는 것입니다.

FAQ

회의 지식 베이스란 무엇인가요?

회의 지식 베이스는 회의 노트, 대화록, 녹음, 채팅, 문서, 결정 사항, 실행 항목, 출처 인용을 연결하는 검색 가능한 시스템입니다. 목적은 팀의 기억을 보존하여 사람들이 무엇이 결정되었는지, 왜 중요한지, 다음 단계의 담당자가 누구인지, 그리고 근거가 어디에 있는지를 찾을 수 있게 하는 것입니다.

회의 지식 베이스는 회의 노트와 어떻게 다른가요?

회의 노트는 보통 하나의 회의를 설명합니다. 회의 지식 베이스는 고객, 프로젝트 또는 팀 전반에 걸쳐 많은 회의와 관련 파일을 연결합니다. 결정 사항, 실행 항목, 리스크, 질문, 출처 링크를 서로 연결된 상태로 유지하므로, 사람들은 분리된 노트를 하나씩 여는 대신 이력을 검색할 수 있습니다.

회의 지식 베이스에는 무엇이 포함되어야 하나요?

원본 회의, 날짜, 참가자, 대화록 또는 노트, 요약, 결정 사항, 근거, 리스크, 실행 항목, 담당자, 마감일, 관련 문서, 권한, 출처 인용이 포함되어야 합니다. 가장 흔히 빠지는 필드는 결정의 맥락, 단 한 명의 명확한 책임자, 실제 마감일, 그리고 AI 답변의 근거입니다.

AI가 회의 지식 베이스를 자동으로 구축할 수 있나요?

AI는 구조화된 인덱스를 만들고, 회의를 요약하며, 결정 사항과 실행 항목을 추출하고, 관련 소스를 연결하며, 기록 전반에 걸친 질문에 답하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그래도 사람은 권한, 민감한 내용, 담당자, 마감일, 고객에게 한 약속, 그리고 중요한 결정에 사용되는 모든 출처 인용을 검토해야 합니다.

회의 지식 베이스에서 출처 인용이 중요한 이유는 무엇인가요?

출처 인용이 있으면 검토자가 요약, 결정 또는 작업의 근거가 되는 대화록 구간, 타임스탬프, 문서 섹션 또는 영상 시점을 열어볼 수 있습니다. 이는 AI 답변을 더 쉽게 검증하게 해주고, 근거 없는 요약, 오래된 노트 또는 누락된 맥락에 따라 행동할 위험을 줄여줍니다.

회의 지식 베이스의 결과물은 어디로 가야 하나요?

검토된 결과물은 팀이 실제로 일하는 도구로 가야 합니다. 짧은 업데이트는 Slack, 공유 기록은 Notion 또는 Google Docs, 담당자와 마감일은 작업 추적기, 검토 일정은 캘린더, 이해관계자 후속 조치는 이메일, 고객 또는 계정 맥락은 CRM으로 보내야 합니다.

HiNoter 사용하기

회의 노트만으로는 더 이상 충분하지 않을 때 HiNoter를 사용하세요. 허용된 회의 콘텐츠를 수집하고, 구조화된 노트를 생성하며, 결정 사항과 실행 항목을 연결하고, 출처 인용이 포함된 AI Chat 질문을 하고, 검색 가능한 팀 메모리를 구축하며, 검토된 후속 작업을 팀이 이미 사용하는 도구로 전달할 수 있습니다.