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(주)퀀텀아이 소개서1. 회사 소개퀀텀아이 개요(주)퀀텀아이는 AI 기술을 활용하여 기업의 주요 문제를 해결하고, 운영 효율성을 극대화하는 솔루션을 제공합니다. 특히, Zero Hallucination(ZeroH) 기술과 언어모델 경량화 기술을 통해 데이터 신뢰성과 처리 효율성을 동시에 향상시키는 데 중점을 둡니다. 퀀텀아이는 금융, 의료, 공공기관 등 데이터 신뢰도가 핵심인 산업에서 선도적인 역할을 수행하고 있습니다.미션“실질적 문제 해결을 통한 AI 신뢰성과 효율성 혁신.”비전“퀀텀아이의 기술로 고객의 시간과 비용을 절감하고, 데이터 중심의 의사결정을 지원하는 글로벌 AI 리더로 성장.”2. 고객이 직면한 문제1) Hallucination으로 인한 AI 신뢰도 문제언어모델이 잘못된 정보를 생성하여 중..

(주)퀀텀아이 소개서1. 회사 소개퀀텀아이 개요(주)퀀텀아이는 AI 기반의 신뢰성과 효율성을 극대화하는 기술과 솔루션을 통해 혁신을 주도하는 기업입니다. 최신 언어모델 기술과 경량화 기술을 결합하여 기업의 데이터 활용을 혁신하고, Zero Hallucination(ZeroH) 프레임워크와 차세대 솔루션을 기반으로 글로벌 시장을 선도하고 있습니다.핵심 솔루션Tracing: 언어모델 기반 로그 분석 솔루션으로 DevOps 및 IT 운영을 최적화.CXO 플랫폼: 데이터 통합과 AI 분석으로 경영진의 의사결정을 지원하는 고급 플랫폼.미션과 목표미션: "Zero Hallucination 기술과 AI 경량화로 기업의 신뢰도와 생산성을 혁신."목표: "글로벌 AI 시장의 신뢰성과 효율성을 선도하는 핵심 솔루션 제공...

Tracing: 언어모델 기반 Log 분석 및 인사이트 제공 솔루션1. 개요Tracing은 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 활용하여 기업의 시스템 및 애플리케이션 로그를 분석하고, 의미 있는 인사이트를 제공하는 솔루션입니다. 복잡한 로그 데이터를 간단하게 이해할 수 있도록 자동 분석, 패턴 탐지, 이상 탐지를 지원하며, 이를 통해 운영 효율성과 문제 해결 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다.2. 시장 배경 및 필요성로그 데이터의 급증: IT 시스템의 확장으로 인해 로그 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이를 효과적으로 분석할 필요성이 커지고 있습니다.복잡한 문제 해결: 로그 데이터를 수동으로 분석하는 기존 방식은 시간이 많이 걸리고 오류 가능성이 높습니다.자동화된 인사이..

CXO 플랫폼 MVP 기획서1. 목표MVP(최소기능제품)의 목적: CXO 플랫폼의 핵심 가치를 검증하기 위해 간단한 형태로 데이터 통합, 언어모델 기반 질의응답, 시뮬레이션 기능을 제공. 초기 고객 및 투자자들에게 플랫폼의 가능성을 시연.2. 주요 기능MVP에서는 핵심 기능만 구현하여 빠르게 실행 가능한 프로토타입 개발.데이터 통합 및 대시보드기능: CSV, Excel 등 간단한 파일 업로드 기능을 통해 데이터를 통합하고, 주요 KPI를 시각화.목표: 매출, 비용, 재고 등 기본적인 데이터 지표를 대시보드로 표시.사용 예시: "지난 6개월간의 매출 흐름을 대시보드에서 확인."언어모델 기반 질의응답기능: 사용자가 자연어로 질문하면 데이터 기반 답변을 제공.목표: 정형 데이터에서 간단한 분석 결과 도출.사용..

CXO 플랫폼 기획서1. 개요프로젝트명: CXO 플랫폼목표: 기업의 의사결정을 지원하기 위해 언어모델과 데이터 통합 기술을 결합한 차세대 AI 기반 의사결정 플랫폼 개발.주요 특징: 언어모델 기반 데이터 분석, 시뮬레이션, 의사결정 지원 기능 제공.2. 배경 및 필요성기업 의사결정의 복잡성 증가현대 기업은 수많은 데이터를 기반으로 한 복잡한 의사결정이 필요하며, 이를 위한 효율적 도구의 부족이 문제로 지적됨.특히 CEO 및 CXO(Chief Officers)는 정량적 데이터뿐 아니라 직관적 해석과 실행 가능한 제안을 필요로 함.언어모델 기술의 도입언어모델의 발전은 방대한 데이터에서 핵심 정보를 요약하고 대안을 제시할 수 있는 기회를 제공.데이터 통합과 AI를 결합하면 인간의 직관을 보완하는 강력한 의사결..

산림조합중앙회 업무 프로세스에서 언어모델 기반 챗봇을 통한 비용 절감 제안1. 분석 대상: 주요 업무 프로세스와 비용 발생 요소산림조합중앙회에서 일반적으로 비용이 발생하는 업무는 반복적인 질의응답, 민원 처리, 정보 제공, 서류 검토 및 처리 등 사람의 지식노동이 필요한 영역입니다. 이를 구체적으로 분석하여 비용 절감 가능성을 제안합니다.2. 비용 발생 주요 영역 및 챗봇 도입 효과민원 처리 및 정보 제공비용 발생 요소:전화, 이메일, 방문 상담을 통해 반복적으로 같은 질문에 답변하는 인력 비용.민원 처리 시간을 줄이기 위해 추가로 고용되는 인력.챗봇 도입 효과:FAQ 자동화로 문의의 70~80% 처리 가능.직원이 반복적인 질의응답에서 벗어나 더 복잡한 업무에 집중할 수 있음.예상 비용 절감: 50~70..

산림조합중앙회의 주요 서비스 분석 및 언어모델 기반 챗봇 적용 방안1. 산림조합의 주요 서비스임업 금융 및 대출 서비스산림경영자금 대출, 임업소득지원자금, 산림사업 금융지원 등.산림경영 컨설팅산림소유자를 대상으로 한 산림 경영 및 관리 기술 컨설팅.산림사업 및 임업용 자재 공급조림, 숲 가꾸기, 산림복구, 목재 생산 등 다양한 산림사업 지원.산림 조합원 및 회원 서비스조합원 자격 신청 및 관리, 혜택 제공.민원 처리 및 정책 안내산림 관련 법령, 정책, 지원사업 안내.목재 및 산림 제품 판매목재 유통, 산림특산물 온라인 판매.교육 및 훈련임업인 대상 교육 및 훈련 프로그램 운영.2. 언어모델 기반 챗봇 적용 가능성각 서비스에 적용할 수 있는 언어모델 기반 챗봇의 기능을 분석한 결과, 아래와 같은 활용이 ..