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한글파일 데이터 파싱 및 언어모델 기반 활용 솔루션1. 문제 정의데이터 파싱 문제한글파일(.hwp)은 독자적인 포맷(HWPML)을 사용하며, 테이블, 취소선, 다양한 서식 데이터를 효과적으로 추출하기 어려움.기존 파싱 도구들은 구조적 데이터(테이블, 리스트 등)와 비구조적 데이터(텍스트)를 정확히 구분하지 못함.복잡한 형식 문제취소선, 주석, 하이라이트 등 문서에 포함된 형식적 정보가 중요한 의미를 가지는 경우, 이를 분석하지 못하면 데이터의 맥락이 손실됨.언어모델 적용 어려움파싱된 데이터가 언어모델에서 이해하기 어려운 형태로 제공되면, 문맥 분석 및 의미 추론의 정확도가 낮아짐.2. 제안 솔루션: 한글파일 데이터 파싱 및 언어모델 통합2.1 핵심 구성 요소한글파일 파싱 엔진HWPML(XML 기반) 파일..

CredAI 프로젝트 기획서1. 프로젝트 개요1.1 프로젝트명CredAI"언어모델 기반의 혁신적인 대출 상담 및 신용 평가 솔루션"1.2 프로젝트 목적대화형 AI를 활용하여 고객의 대출 가능 여부를 평가하고, 금융기관의 상담 업무를 혁신.고객에게 신뢰성 있는 결과와 명확한 개선 방향을 제시하여 대출 과정의 불편함과 불확실성을 제거.1.3 프로젝트 비전대출 상담의 새로운 표준을 제시하며, 금융기관과 고객 간의 신뢰를 강화.언어모델 기술을 활용해 금융기관의 운영 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선.2. 고객의 문제와 CredAI의 해결방안2.1 고객의 문제대출 과정의 복잡성과 불편함많은 서류와 복잡한 절차로 인해 대출 과정에서 고객이 스트레스를 받음.정보 입력 과정에서 실수나 누락이 발생해 대출 승인 과정이..

언어모델 기반 대출 상담 챗봇 기획 및 사업 제안서1. 배경 및 문제 정의1.1 고객의 문제점대출 과정의 복잡성과 불편함고객은 대출 신청 시 복잡한 서류 작성, 긴 대기 시간, 어려운 금융 용어에 불편함을 느낍니다.정보 입력 과정에서 실수하거나 필요한 서류를 누락하는 경우가 많아 대출 승인 과정이 지연됩니다.정보 부족으로 인한 불확실성고객은 자신의 신용 상태와 대출 가능성을 명확히 알지 못해 불안감을 느낍니다.거절 시 원인을 명확히 알 수 없어 개선 방향을 찾기 어렵습니다.상담의 비효율성금융기관은 한정된 상담 인원으로 인해 고객에게 충분한 시간을 할애하지 못합니다.반복적인 질문과 답변이 상담 품질을 낮추고, 상담사의 피로도를 증가시킵니다.2. 제안 솔루션: 언어모델 기반 대출 상담 챗봇2.1 해결 방안대..

사용자 시나리오 설계 및 주요 기능 도출사용자 시나리오 1: 대출 승인 성공상황사용자 A는 소득이 안정적이고 부채 비율이 낮으며, 소비 성향도 안정적인 고객입니다. 대출 목적도 신뢰할 수 있는 용도로 기재했습니다.사용자 여정데모사이트 방문 및 시작사용자 A가 데모사이트에 접속하여 “데모 시작하기” 버튼을 클릭.데이터 입력입력 내용:소득: 500만 원/월부채 비율: 20%소비 성향: “매달 고정 지출 외에 적금과 투자로 자산을 관리합니다.”대출 목적: “교육비”기능 작동: 입력 검증(숫자 및 텍스트 유효성 검사).분석 요청사용자 A가 “분석 시작하기” 버튼 클릭 → 백엔드로 데이터 전송.기능 작동:정형 데이터 분석: 소득과 부채 비율 점수 계산.비정형 데이터 분석: 소비 성향과 대출 목적 텍스트 분석(언어..

언어모델 기반 대출 승인 여부 판단 데모사이트 설계1. 페이지 구성1.1 메인 페이지목적: 사용자에게 데모의 핵심 목표와 기능을 소개.구성 요소:제목: "언어모델 기반 대출 승인 솔루션 데모"설명: "대출 승인 여부를 데이터와 AI 분석으로 체험해 보세요."버튼: "데모 시작하기" → 데이터 입력 페이지로 이동.1.2 데이터 입력 페이지목적: 대출 신청 데이터를 입력받아 분석에 활용.구성 요소:폼 필드:소득 (입력 필드): 숫자 입력.부채 비율 (입력 필드): 숫자 입력.소비 성향 (텍스트 입력): 자유 텍스트(예: 월 지출 내역 설명).대출 목적 (텍스트 입력): 자유 텍스트(예: "교육비", "사업 확장").샘플 데이터 버튼: "샘플 데이터 사용" → 미리 정의된 샘플 데이터 자동 입력.제출 버튼: ..

언어모델 기반 대출 승인 여부 판단 데모사이트 기획1. 데모사이트 목적언어모델 기반 대출 승인 솔루션의 핵심 기능을 간단히 시연.데이터 입력, 분석, 결과 도출 과정을 체험하여 솔루션의 강점을 직관적으로 이해.대출 승인/거절 사유를 설명 가능한 형태로 제공.2. 주요 기능1) 사용자 데이터 입력입력 데이터:소득 (정형 데이터)부채 비율 (정형 데이터)소비 성향(텍스트 입력)대출 목적(텍스트 입력)입력 방식:간단한 폼으로 사용자가 직접 입력.텍스트 필드와 드롭다운 메뉴 조합.2) 데이터 분석 및 처리언어모델 분석:텍스트 데이터를 분석해 소비 성향과 대출 목적의 신뢰도를 평가.정형 데이터를 기반으로 신용 점수 계산.실시간 처리:입력 데이터를 기반으로 대출 승인 여부와 설명 생성.3) 결과 페이지대출 승인 여..

언어모델 기반 대출 승인 여부 판단 솔루션 제안서1. 개요프로젝트명: 언어모델 기반 대출 승인 솔루션목표:신용평가를 강화하기 위해, 언어모델을 활용한 사용자 마이데이터 분석을 통해 대출 승인 여부를 신속하고 정확하게 판단.주요 특징:마이데이터 통합 분석: 사용자의 금융 기록, 소득 정보, 소비 패턴을 언어모델로 분석.설명 가능한 신용평가: 대출 승인/거절 사유를 설명 가능한 형태로 제공.비정형 데이터 활용: 전통적 신용평가에서 고려하지 못했던 텍스트 데이터를 분석에 반영.2. 고객의 문제1) 기존 신용평가 시스템의 한계전통적인 신용평가 모델은 정형 데이터에 의존하며, 소비 패턴, 고객의 재무적 행동과 같은 비정형 데이터를 반영하지 못함.대출 거절 시, 고객이 납득할 수 있는 설명 부족.2) 마이데이터 활..

CXO 플랫폼 기획서 (재무제표 중심으로 재구성)1. 개요프로젝트명: CXO 플랫폼목표:기업의 재무제표 데이터를 중심으로 통합된 데이터 분석과 시뮬레이션을 제공하여 경영진이 데이터 기반으로 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원.주요 특징:재무제표 중심의 데이터 분석: 매출, 비용, 손익 등 주요 재무 데이터를 통합하고 분석.의사결정 지원: 재무제표 데이터를 기반으로 실시간 질의응답과 실행 가능한 시뮬레이션 제공.성과 예측: 다양한 대안의 재무적 효과를 예측하여 최적의 전략 선택 지원.2. 고객이 직면한 문제1) 복잡한 재무제표 분석과 활용 부족기업의 재무제표 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 실행 가능한 대안을 제시하는 도구가 부족.경영진이 데이터를 활용하여 빠르게 전략을 수립하지 못하고, 의..