퀀텀아이 퀀텀아이

금융위원회는 금융 분야에서 개인신용정보의 안전하고 효율적인 전송을 위해 마이데이터 표준 API를 제정하였습니다. 이를 통해 금융기관과 마이데이터 사업자 간의 데이터 연동이 표준화되어, 정보주체인 개인이 자신의 데이터를 더욱 편리하고 안전하게 관리할 수 있습니다.1. 마이데이터 표준 API의 목적과 개요목적: 개인신용정보의 전송 요구 시, 데이터의 형식과 전송 방식을 표준화하여 정보주체의 데이터 주권을 강화하고, 금융 서비스의 혁신을 촉진합니다.개요: 마이데이터 표준 API는 금융기관과 마이데이터 사업자 간의 데이터 전송을 위한 통신 규격, 인증 방식, 데이터 표현 형식 등을 정의하고 있습니다. 이를 통해 다양한 금융 서비스 제공자 간의 상호 운용성을 확보하고, 데이터 전송의 안전성과 효율성을 높입니다.2..

금융 분야 마이데이터 시장 분석 보고서1. 개요금융 분야에서 마이데이터는 개인의 금융 정보를 통합 관리하고, 이를 분석하여 맞춤형 금융 서비스를 제공하는 데 활용됩니다. 금융위원회 주도로 2021년부터 마이데이터 서비스가 전면 시행되었으며, 은행, 핀테크, 카드사, 보험사 등 다양한 금융기관들이 관련 서비스를 확대하고 있습니다. 본 보고서는 금융 분야 마이데이터 시장의 현황, 기회, 도전 과제를 분석합니다.2. 금융 분야 마이데이터 시장 현황2-1. 시장 규모2021년 기준:국내 금융 데이터 산업 규모: 약 10조 원.마이데이터 서비스 시행 이후 핀테크 기업과 금융기관 간 경쟁 가속화.2026년 전망:금융 마이데이터 시장은 연평균 성장률 13%를 기록하며, 약 20조 원 규모로 성장할 것으로 예상.2-2..

마이데이터 시장 분석 보고서1. 개요마이데이터는 개인이 자신의 데이터를 직접 관리하고 활용할 수 있도록 지원하는 데이터 경제의 핵심 모델입니다. 금융, 헬스케어, 공공 서비스 등 다양한 분야에서 도입되고 있으며, 데이터 주권 강화와 개인화된 서비스 제공을 목표로 합니다. 이 보고서는 한국의 마이데이터 시장을 분석하여 성장 가능성과 도전 과제를 제시합니다.2. 시장 규모 및 성장 전망2-1. 국내 마이데이터 시장 규모현재 시장 규모:2021년: 약 22조 9천억 원 (전년 대비 14.5% 성장).2022년: 약 25조 1천억 원으로 추정.최근 3년 연평균 성장률: 약 11.9%.2026년 전망:과학기술정보통신부는 2026년 국내 데이터 산업 시장 규모를 약 36조 원으로 예상.마이데이터 서비스는 이 성장의..

팔란티어 시스템의 핵심 기능팔란티어 시스템은 데이터 통합 및 분석 플랫폼으로, 복잡한 데이터 환경에서 빠르고 효율적인 데이터 통합, 분석, 활용을 가능하게 합니다. 아래는 팔란티어의 주요 핵심 기능을 정리한 내용입니다.1. 데이터 통합 및 온톨로지 구축1-1. 데이터 통합비침습적 통합:기존의 다양한 업무 시스템(ERP, CRM, HRM 등)과 연결하여 데이터를 추출, 변환, 적재.기존 시스템을 대체하거나 변경하지 않고 통합.다양한 데이터 소스 지원:구조적 데이터(데이터베이스), 비구조적 데이터(문서, 로그), 스트리밍 데이터까지 통합 가능.API 및 커넥터 활용:주요 시스템과 연동을 위한 사전 구축된 API와 데이터 커넥터 제공.1-2. 온톨로지 기반 데이터 모델링데이터 추상화:온톨로지를 통해 데이터를 ..

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..