카테고리 AI

AI 특허 분석

Issues 기업은 특허 등의 지식 재산권을 통해 시장에서 독점적 지위를…

finance, stock trading, day trading-5771541.jpg

증권 투자 정보 서비스 기획 (고객사 – 증권사)

금융 산업은 방대하고 정교한 데이터를 다루고 있어 AI 도입 수요가 높습니다. 특히 증권업계에서는 비정형 데이터(리서치 리포트, 경제 뉴스 등)와 정형 데이터(주가, 재무정보 등)를 결합한 AI 리포트 제공 등 의사결정에 도움이 되는 정보를 더욱 신속하게 고객에게 전달 가능해졌습니다.

기술개발(R&D) 지원 플랫폼 구축 [기업부설연구소]

기업이 장기적인 기술 전략을 수립하고 연구개발을 진행하기 위해서는 기술 트렌드를 파악하는 등 많은 요소를 고려해야 합니다. LLM을 활용하여 정보를 추출하고 요약을 생성하며 질의응답을 진행함으로써, 연구 전담 부서의 효율적인 연구 지원이 가능해졌습니다.

서류 정보 검증 자동화 [전기차 충전사업자]

다수의 문서 간 정보 일치 여부 확인은 기존에는 담당자가 모든 항목을 일일이 확인해야만 했습니다. 문서 내 양식 불일치, 복잡한 형식의 구조, 이미지 판독 등으로 인해 단순 반복적이었던 업무가 LLM을 활용한 시스템 도입으로 기존 수작업 비중이 대폭 줄어들 수 있었습니다.
qna-image

전문가용 Q&A 업무 지원 [보험/노무/회계/법률 분야 고객센터]

최근 보험 보상, 노무, 회계, 법률 등 전문지식이 필요한 영역의 고객 상담이 증가하고 있지만, 소수의 사내 전문가가 답변 가능한 양에는 한계가 있습니다. 이제 기존 Q&A 데이터 등을 기초로 LLM이 답변을 자동 생성 후 전문가가 검토 및 전달함으로써 신속하고 정확한 응대가 가능해졌습니다.

보험 약관 분석 및 DB화 [보험사/대리점]

보험 약관은 매우 방대하고 내용이 복잡해서, 심지어 보험 회사 직원들도 자신이 담당하는 분야 외에는 특약 내용을 모두 파악하기가 어려운 경우가 많습니다. LLM을 활용한 약관분석은 빠르고 정확하게 정보를 추출하고 DB화를 수행할 수 있으며, 나아가 고객 맞춤형 최적의 상품 추천이 가능해질 수 있습니다.