Chals AI

나라장터 입찰, AI가 대신 분석해드립니다

공공입찰 하는 분들은 아실 겁니다. 매일 올라오는 수백 개 공고를 하나하나 열어보고, 우리 회사가 참여할 수 있는지 확인하고, 투찰 가격은 얼마로 해야 하는지 고민하는 게 얼마나 시간이 걸리는지.

Chals AI는 이 과정을 자동화합니다. 나라장터에 올라오는 공고를 실시간으로 수집하고, AI가 우리 회사의 실적과 자격을 기준으로 적합도를 A~D 등급으로 평가합니다. 거기에 경쟁 분석, 적격심사 점수 시뮬레이션, 최적 투찰 가격까지 제안해줍니다.

어떻게 동작하나요?

공고 자동 수집 — 나라장터(G2B) OpenAPI로 매일 새 공고를 수집합니다. 업종, 금액, 지역 조건에 맞는 공고만 필터링합니다.

AI 적합도 분석 — Claude AI가 회사 프로필(업종, 실적, 지역)과 공고 조건을 비교해서 A~D 등급으로 적합도를 매깁니다. 규칙 기반 1차 필터 + AI 2차 정밀 분석 구조입니다.

낙찰 전략 제안 — 예정가격 대비 최적 투찰률을 계산합니다. 적극형/균형형/보수형 세 가지 전략을 제시하고, 적격심사 점수 시뮬레이션도 보여줍니다.

경쟁 분석 — 해당 공고에 참여할 것으로 예상되는 경쟁사를 분석합니다. 과거 낙찰 이력과 투찰 패턴을 기반으로 경쟁 강도를 예측합니다.

알림 발송 — 적합한 공고가 나오면 이메일, 텔레그램, 카카오톡으로 즉시 알려줍니다. 마감일 리마인더도 자동으로 보내줍니다.

주요 기능

AI 적합도 매칭

단순 키워드 매칭이 아닙니다. 회사의 업종 코드, 과거 수행 실적, 지역, 면허 보유 현황을 종합적으로 분석해서 실제로 참여 가능하고 낙찰 가능성 있는 공고를 찾아줍니다.

스마트 투찰 전략

적격심사 방식의 입찰에서는 가격 점수가 핵심입니다. Chals AI는 과거 낙찰 데이터를 분석해서 최적의 투찰률을 계산하고, 예상 점수까지 시뮬레이션합니다. 투찰률별 점수 변화를 차트로 보여주기 때문에 직관적으로 의사결정할 수 있습니다.

딥 분석 (Pro)

공고에 첨부된 과업지시서나 제안요청서(RFP)를 AI가 직접 읽고 분석합니다. PDF, HWP, DOCX 파일을 텍스트로 추출한 뒤, 핵심 요구사항과 평가 기준을 정리해줍니다. 단순히 공고 제목만 보고 판단하는 것과는 차원이 다릅니다.

입찰 체크리스트

참여 자격 조건과 제출 서류를 자동으로 정리해줍니다. 빠뜨리기 쉬운 서류나 자격 요건을 미리 확인할 수 있어서, 자격 미달로 탈락하는 일을 방지합니다.

이 프로젝트를 만들면서

Chals AI는 실제 공공입찰 시장의 문제를 해결하기 위해 만든 서비스입니다. 2025년 12월에 시작해서 지금까지 84번의 커밋을 했습니다.

가장 어려웠던 건 분석 엔진이었습니다. 단순한 키워드 매칭으로는 정확도가 너무 낮아서, 규칙 기반 1차 필터링 + Claude AI 2차 정밀 분석이라는 2단계 구조를 만들었습니다. 적격심사 점수 시뮬레이션도 실제 나라장터의 계산 공식을 그대로 구현해야 했는데, 입찰 방식마다 계산법이 달라서 꽤 복잡했습니다.

프론트엔드는 Next.js 16, 백엔드는 FastAPI로 분리했고, 공고 수집이나 분석 같은 무거운 작업은 Celery + Redis로 비동기 처리합니다. 결제는 토스페이먼츠를 연동해서 구독형 과금 모델을 적용했습니다.

기술 스택

• Next.js 16 — App Router 기반 프론트엔드 (React 19)
• FastAPI — 비동기 Python 백엔드 API
• Supabase — PostgreSQL 데이터베이스 + 인증
• Celery + Redis — 비동기 작업 큐 (공고 수집, AI 분석, 알림 발송)
• Claude AI — 적합도 분석(Haiku) + 딥 분석(Sonnet)
• Docker — 컨테이너화 (API + Worker)
• Vercel + Fly.io — 프론트/백엔드 분리 배포