Document Intelligence
문서 분류, 개체명·정보 추출, 텍스트 정규화 및 전문분야 검색 기능을 구성한다.
AI ENGINEERING & AUTOMATION
모델을 만드는 데서 끝내지 않고,
업무에 작동하게 한다.
머신러닝·생성형 AI·자연어처리 기술을 기존 데이터와 업무시스템에 연결한다. 구현 가능성, 모델 품질, 정보보안, 운영·유지관리를 고려해 실사용 가능한 AI 솔루션을 설계한다.
ENGINEERING CAPABILITIES
데이터와 업무 흐름에 맞는 AI 엔지니어링.
모델의 기능을 업무에서 반복적으로 사용할 수 있도록 소프트웨어 구조와 결합한다.
LLM Application & RAG
외부·내부 지식과 언어모델을 연결하고 출처 기반 응답과 검토 흐름을 설계한다.
Machine Learning APIs
예측·분류·추천 모델을 API 또는 업무 서비스의 기능으로 제공하는 구조를 설계한다.
Workflow Automation
반복적인 데이터 정제, 문서 검토, 보고서 작성 등 업무 단계에 자동화를 적용한다.
Computer Vision
이미지의 특징 추출, 색상·객체·패턴 분석과 업무 데이터 결합 가능성을 검토한다.
Evaluation & Model Operations
테스트 데이터, 성능지표, 결과 검토 및 변경 이력을 고려한 운영 프로세스를 수립한다.
REFERENCE ARCHITECTURE
AI 기능을 업무 환경에 연결하는 구조.
개별 모델보다 데이터 입력, 검증, 사용자 검토까지 전체 시스템을 설계한다.
01 · INPUT
문서 · 이미지
DB / API
사용자 요청
외부 지식
02 · AI SERVICE
전처리·검색
ML / LLM
업무 규칙
품질·안전 점검
03 · DELIVERY
검토 화면
업무 자동화
API 연동
로그 · 모니터링
시스템 구성 설명용 개념도이며 실제 운영 환경이나 외부 기술사의 제품을 표시한 것은 아니다.
USE CASES
AI를 실제 업무에 적용하는 방식.
도입 전에 자동화 가능 범위와 전문가의 최종 확인이 필요한 영역을 분리한다.
내부 문서 검색·질의응답
승인된 사내 문서에 근거한 검색 및 요약 기능을 구현해 지식 접근성을 높인다.
활용 시나리오 예시이며 고객 납품 실적을 의미하지 않는다.
문서 분류와 검토 지원
계약서·규정·제안서 등에서 필요한 항목을 구조화하고 검토 담당자에게 제시한다.
활용 시나리오 예시이며 고객 납품 실적을 의미하지 않는다.
예측모델 업무 연동
수요나 위험 예측결과를 API로 전달하고 업무 화면과 대시보드에 연결한다.
활용 시나리오 예시이며 고객 납품 실적을 의미하지 않는다.
반복 분석·보고 자동화
정기 수집·정제·분석·보고 단계를 연결하고 결과의 품질 확인 절차를 둔다.
활용 시나리오 예시이며 고객 납품 실적을 의미하지 않는다.
AI를 실제로 사용 가능한 제품으로.
데이터와 현재 업무시스템, 요구하는 성능과 검토 절차를 함께 분석한다.