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'데이터 규모'통합검색 결과 입니다. (2건)

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[기고] 가장 쉽고 빠르게 AI 서비스를 구축하는 방법, 문서중앙화

최근 '소버린 AI'에 대한 기업·정부·언론의 관심이 급격히 높아지고 있다. 관심의 본질은 데이터 주권(Data Sovereignty)에 있다. 인공지능(AI)이 신뢰할 수 있는 결과를 내기 위해서는 반드시 기업 고유의 데이터, 더 나아가 자국 경계 안에 존재하는 데이터를 기반으로 작동해야 한다는 공감대가 형성된 것이다. 실제 레퍼런스 구현 방식으로는 검색증강생성(RAG) 아키텍처가 가장 많이 거론된다. 대규모언어모델(LLM)이 자체 지식을 최소화하고 사내 문서를 검색해 응답을 생성하기 때문에 데이터 주권·보안 요구에 부합하기 때문이다. 그러나 현장의 목소리는 "첫 단추부터 막힌다"는 데 모아진다. 핵심 병목은 데이터 품질 확보다. 가트너는 AI 도입 성공을 위해 지속적인 데이터 정렬, 검증, 그리고 거버넌스를 핵심 요소로 제시한다. 많은 기업이 그 중요성을 인지하고 있음에도 불구하고 실제 실행이 어려운 이유는, 데이터 관리 체계를 처음부터 새로 구축하고 정의하는 작업이 어렵고 복잡하기 때문이다. 이로 인해 데이터 품질이 낮아지면 AI 학습에 사용할 수 있는 데이터 양이 부족해지고, 권한 관리 미흡이나 기밀 정보의 노출 위험, 결과의 신뢰성 부족 등 다양한 운영 리스크로 이어질 수 있다. 그런데 이러한 관리 체계가 이미 최적화된 형태로 제공되는 플랫폼이 존재한다. 바로 문서중앙화 플랫폼이다. 이 플랫폼은 파일의 수집부터 폐기까지 원시 데이터를 체계적으로 저장·관리할 수 있다. 이 플랫폼은 기업들이 겪는 데이터 관리의 어려움을 대부분 해결할 수 있다. 분산되고 파편화된 파일을 중앙 집중식으로 저장하고, 개인 중심의 저장 방식을 업무 중심의 분류 체계로 전환하며, 소유권·권한 관리, 파일의 이력과 버전 관리, 보안 정책 적용 및 메타정보의 구성까지 통합적으로 관리한다. 기업내의 비정형 데이터의 통합 스토리지 역할을 하고, 이 데이터 관리 체계와 권한 체계는 그대로 생성형 AI의 데이터 파이프라인과 연계될 수 있다. 결과적으로 문서 중앙화 플랫폼을 통해 지식화된 데이터는 자연스럽게 AI 처리 흐름으로 연결되어 자동으로 처리되며, 문서의 구조와 의미, 유사성 파악과 함께 보안 기준이 통합적으로 적용된다. 이를 통해 기업은 정보와 관리의 사각지대를 제거하고, AI 기반 서비스 운영에 필요한 신뢰성과 관리 효율성을 동시에 확보할 수 있게 된다 문서중앙화 플랫폼과 RAGOps의 통합은 3가지 핵심적인 특징을 제공한다. 첫 번째 "문서중앙화가 전처리의 시작점이자 AI의 기반이 된다" AI 서비스를 도입할 때 별도의 데이터 체계를 새로 구축하기보다, 기존의 문서중앙화 시스템을 데이터 기반으로 삼고 그 위에 AI를 접목하는 것이 핵심 전략이다. RAG옵스(Ops) 플랫폼을 기반으로, 데이터 파이프라인 자동화, 자연어 기반 검색, 요약, 회의록 생성 등 다양한 AI 서비스를 제공하며, 기존 문서중앙화에 AI 기능이 더해져 업무 효율성과 서비스 확장성이 크게 향상된다. 두 번째 "일관된 메타정보 체계를 통해 운영 가능한 AI를 만든다" AI가 안정적으로 운영되기 위해서는 데이터 운영체계와 AI 운영체계가 일관된 관리 기준을 공유해야 한다. 비정형 데이터만으로는 한계가 있으며, 이를 보완하는 표준화된 메타정보 체계가 필수적이다. 문서중앙화 플랫폼과 RAG옵스와 메타체계를 공유하며, 비정형 문서와 함께 메타 정보도 자동 연동·관리된다. 또한, 문서 의미 정보와 함께 등급·분류·관리 속성 등 메타정보까지 벡터화하여 저장함으로써, 검색 정확도와 생성 응답의 신뢰성을 크게 향상시키고, 운영 가능한 실용 AI로 발전시킨다. 세 번째, "RAG옵스 플랫폼을 통해 지속적인 개선과 확장이 보장된다" 문서중앙화 플랫폼의 AI 서비스는 RAG옵스 기반의 자동화된 AI 파이프라인을 통해 지속적으로 개선된다. 데이터 수집부터 임베딩, 검색, 생성까지 전 과정이 최적화되어 데이터 품질 향상에 기여하며, 평가 모델과 피드백 루프를 통해 응답 품질도 지속적으로 향상된다. 이를 통해 문서 기반 AI 시스템은 지속적인 발전과 운영 확장이 가능한 구조를 제공한다. 문서중앙화 플랫폼과 RAG옵스 플랫폼의 결합은 기업이 AI 시대의 복잡한 데이터 과제를 해결하고, AI의 진정한 잠재력을 안전하고 효율적으로 실현할 수 있는 견고한 기반을 제공한다. 인젠트의 도큐먼트(document) 플랫폼과 RAG옵스 결합은 이를 입증한다. AI를 빠르고 안전하게, 그리고 지속적으로 확장하려는 기업에게 문서중앙화는 가장 효율적이고 전략적인 선택지다. 기존 문서 자산을 체계적으로 관리하고 AI와 자연스럽게 연계함으로써, 데이터 기반 AI 서비스의 구현을 빠르고 효과적으로 가능하게 한다. 특히 RAG옵스 기반의 지속적인 개선 체계를 통해 AI 품질까지도 함께 진화할 수 있다는 점에서, 가장 실용적이고 전략적인 AI 도입 방식이라 할 수 있다.

2025.07.09 13:51박정권

무보, 481만개 해외 바이어 정보공개 확대…기업 수출 지원

한국무역보험공사는 6일 해외 바이어 신용정보 빅데이터를 활용한 '국외기업 경영분석(FY2022) 보고서'를 'K-SURE 해외신용정보센터'에 공개했다고 6일 밝혔다. 무보는 국내기업이 의뢰한 해외 바이어에 대해 영업현황·재무정보·신용등급 등의 정보를 제공하는 '국외기업 신용조사 서비스'로 국내기업의 우량 해외 바이어 발굴을 돕고 있다. 연간 약 5만 건의 국외기업 신용조사를 통해 약 481만개사에 이르는 국외기업 신용정보 빅데이터를 보유하고 있다. 보고서는 2020년부터 2022년까지 3개년간 국외기업 재무정보를 활용해 국가·기업 규모·업종별로 국외기업의 매출액 증가율·매출액 순이익률 등 재무비율의 추이를 분석했다. 국가별로는 우리나라와 수출거래가 활발한 중국·미국·일본·베트남과 ASEAN·EU 지역을 선정해 업종별 경영성과를 분석했다. 기업 규모별로는 대·중·소기업으로 구분해 업종별 경영성과를 분석했다. 무보는 국외기업 신용정보뿐만 아니라 국가 정보·산업 정보 등 다양한 해외 신용정보를 수집·분석해 국내 기업의 수출시장 개척 길잡이 역할을 하고 있다. 무보는 양질의 신용정보 제공을 위해 '신용정보 서비스 고도화 사업'을 추진 중이다. 추진계획은 지난달 23일 개최된 경제관계장관회의에서 기획재정부 주관 '2024년 하반기 공공기관 대국민 체감형 서비스 개선방안'의 개선과제 22개 중 하나로 선정된 바 있다. '신용정보 서비스 고도화 사업'으로 해외바이어 정보검색 시스템에 신용등급 등을 추가 제공하고, HS코드 기반 검색 기능을 도입해 국내기업과 우량 해외 바이어의 매칭이 손쉽게 이뤄질 수 있도록 시스템을 개선할 계획이다. 또 현재 독립적으로 운영 중인 'K-SURE 해외신용정보센터'를 최신 AI 활용 빅데이터 분석 시스템을 탑재한 무역보험 빅데이터 플랫폼 'K-Sight'로 이전해 이용자에게 강화된 빅데이터 분석 기능을 제공하고 이용 편의성 또한 높일 계획이다. K-Sight는 지난해 11월 출시한 무역보험 빅데이터 플랫폼으로 ▲대외거래 위험지수(리스크 인덱스) ▲맞춤형 무역보험 안내 ▲위험거래선 조회 등의 서비스를 제공하고 있다. 장영진 무역보험공사 사장은 “무역보험공사 고유의 국외기업 빅데이터를 분석한 이번 보고서는 우리기업들의 수출 의사결정에 기여하는 바가 클 것으로 생각된다”면서 “앞으로도 공사가 보유한 빅데이터와 첨단기술을 접목해 해외신용정보의 미래 허브 역할을 할 수 있도록 최선의 노력을 다할 것”이라고 전했다.

2024.08.06 13:46주문정

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