데이터는 있는데
왜 AI에 활용하기 어려울까요?

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.

A 금융사

리스크 관리팀 | 김OO 님

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. 특히 여러 LLM을 최적으로 배분하는 라우팅 기능은 운영 비용 절감 측면에서 압도적인 가능성을 보여주었습니다.

B 제조·유통사

DX 전략팀 | 이OO 님

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. 단순한 응답을 넘어 브랜드의 정체성을 학습한 '인격화된 엔진'의 필요성을 확신하게 된 계기였습니다.

C 연구 기관

데이터 기획팀 | 김OO 님

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.

A 금융사

리스크 관리팀 | 김OO 님