규제와 개인정보 문제로 AI 학습에 활용할 수 없습니다.
결측값과 데이터 편향으로 AI 성능이 제한됩니다.
데이터 상태가 계속 바뀌면서 AI 결과가 달라집니다.
는 기업 데이터를 AI-Ready 상태로 전환하고 AI 프로젝트가 실행될 수 있는 데이터 레이어를 제공합니다.최대 2억 바우처 정부 지원금으로 기업 데이터를 AI-Ready 상태로 만들어보세요.
이상 거래 탐지 고객 리스크 분석
생산 수요 예측 설비 이상 탐지
고객 이탈 예측 개인화 추천
행정 데이터 분석 정책 수요 예측
의료 데이터 기반 AI 연구 데이터 생성
대규모 로그 데이터 사용자 행동 분석
AI 바우처 사업은 중소·중견기업이 필요한 AI 솔루션을 도입할 수 있도록 정부가 비용을 최대 2억원까지 지원하는 프로그램입니다. 수요기업은 AI 솔루션 공급기업과 컨소시엄을 구성하여 데이터 분석, AI 모델 개발, AI 서비스 구축 등 실제 AI 프로젝트를 수행할 수 있습니다.
고객 정보, 금융 데이터, 내부 기밀 데이터 등 민감한 데이터 때문에 외부 AI 활용이 제한되는 기업
데이터는 충분하지만 비정형·분산·저품질 데이터로 AI 모델 학습이나 분석에 활용하기 어려운 기업
AI 모델을 도입했지만 실행 환경이 안정적으로 관리되지 않아 AI 결과가 계속 달라지는 기업
AI 도입 목적과 데이터 환경 사전 검토
AI 바우처 과제 구조 및 사업 범위 정의
사업 계획서 작성 및 신청
수요기업 · 큐빅 · 진흥원 협약 체결
AI 시스템 구축 및 운영
는 AI 도입부터 운영까지의 전 과정에서현실의 한계를 극복하는 CEN의 3대 핵심 자산은
기업이 마주한 데이터 부족과 보안, 비용 문제를 해결하고 가장 순도 높은 AI 학습 환경을 구축합니다.
와 함께 하고 있습니다.
금융 데이터 특성상 엄격한 보안 규제와 데이터 결측치 때문에 고도화된 AI 모델 학습에 늘 한계가 있었습니다. 하지만 CEN의 합성 데이터 생성 기술을 PoC 과정에 도입한 결과, 민감 정보 유출 우려 없이도 실제 시장 상황과 99% 유사한 시나리오를 구축할 수 있었습니다. 덕분에 리스크 탐지 모델의 정교함이 개선되었습니다.
파편화된 사내 업무 가이드를 통합하는 과정에서 직원마다 다른 결과물이 도출되는 것이 큰 고민이었습니다. NEXA의 지능형 워크플로우를 베타 테스트하며, 복잡한 비즈니스 로직이 단일 아키텍처 내에서 표준화되는 과정을 확인했습니다.
대민 서비스 대응을 위한 AI 엔진 구축 시, 정해진 답변만 반복하는 기존 챗봇의 한계가 명확했습니다. VELA 엔진을 도입해 관계 단계별 페르소나 인터랙션을 시험 적용해본 결과, 사용자 만족도가 이전 대비 크게 향상되었습니다.
금융 데이터 특성상 엄격한 보안 규제와 데이터 결측치 때문에 고도화된 AI 모델 학습에 늘 한계가 있었습니다. 하지만 CEN의 합성 데이터 생성 기술을 PoC 과정에 도입한 결과, 민감 정보 유출 우려 없이도 실제 시장 상황과 99% 유사한 시나리오를 구축할 수 있었습니다. 덕분에 리스크 탐지 모델의 정교함이 개선되었습니다.
가 만듭니다.AI 바우처를 통해 기업 데이터를 AI-Ready 상태로 전환하고 실제 업무에서 작동하는 AI 환경을 구축해 보세요.
1213, Bldg 2, 550-1 Gasan-dong, Geumcheon-gu, Seoul
99-4 Daehak-ro, Buk-gu, Daegu
3F, 46 Daga 2-gil, Dongnam-gu
I-77, 4F, 566 Gyeryong-ro, Seo-gu
18F, YEDA Bldg, No. 300 Changjiang Rd, Yantai, Shandong Province
1160 Battery Street East, Suite 100, San Francisco, CA 94111
+82 02 6959 9722 (Ext)
+82 10 9277 8647 (H.P)
Copyright 2023. AIchemist Inc. All rights reserved.
