LATEST TECH ARTICLES

실제 프롬프터를 통해 보여지는 AI 번역 솔루션 요약 (Executive Summary) 본 Case study는 다국어 환경의 기업 워크숍에서 발생하는 소통의 어려움을 해결하기 위해 개발된 자체 AI 기반 실시간 번역 솔루션 에 대해 이야기하려고 합니다. OpenAI API를 기반으로 초기 모델을 구축했으나, 사내 고유 용어 및 임직원 이름 오역 문제를 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 자체 개발한 컨텍스트 인식 지식 베이스(Context-Aware Knowledge Base)를 연동 하여 번역 정확도를 획기적으로 개선하고, 낮은 지연 시간(Latency)을 구현하여 원활한 양방향 소통을 가능하게 한 성공 사례를 소개합니다. 도전 과제 (The Challenge) 사내에 여러 언어를 사용하는 임직원들이 함께 참여하는 워크숍이 많아졌습니다. 하지만 언어의 장벽은 아이디어 공유를 저해하고, 일부 참여자의 소외감을 유발하는 등 워크숍의 본질적인 목표 달

프로젝트 개요 스마트폰 제조사의 제품 정보를 제공하는 리테일 챗봇 프로젝트는, 온라인 환경 에서 고객 문의에 신속하게 대응하고, 제품 상담의 품질을 한 단계 끌어올리기 위해 추진되었습니다. 챗봇은 단순 정보 제공을 넘어, 실제 사용자의 상황과 문의 흐름을 파악하여 제품 추천, 실시간 Q&A, 구매·프로모션 안내 등 다양한 역할을 수행하도록 설계되었습니다. 비즈니스 요구사항 본 프로젝트의 비즈니스 목표는 세 가지로 요약할 수 있습니다. 첫째, 24시간 365일 언제나 고객의 질문에 빠르게 응답할 수 있는 자동화된 상담 환경 구현입니다. 둘째, 브랜드의 공식 어조와 전문성을 바탕으로 하면서도, 고객에게 친근하게 다가갈 수 있는 균형 잡힌 대화 경험 제공이었습니다. 마지막으로, 개인정보 보호 및 경쟁사 언급 차단 등 철저한 보안 정책 준수를 통해 브랜드 리스크를 최소화하는 것이었습니다. 1. Synthetic Test Case 생성 시스템 AI 에이전트

AI 보이스피싱 차단 기술의 진화 : 한국 기업의 혁신 보안 솔루션 한국의 보이스피싱 범죄가 급증하면서 국내 통신사들이 AI 기반 보이스피싱 및 스팸 차단 서비스를 대폭 강화하고 있다. 2025년 1분기에만 보이스피싱 피해액이 3,116억 원에 달하며 전년 동기 대비 2.2배 증가한 상황에서, 통신사들은 기존의 수동적 차단 방식을 넘어 실시간 AI 분석을 통한 능동적 보안 솔루션을 도입하고 있다. 보이스피싱 피해 급증과 대응 필요성 한국의 보이스피싱 범죄는 지속적으로 증가하고 있다. 2018년부터 2022년까지 5년간 총 227,126건의 피싱 사기가 신고되었으며, 피해액은 1.66조 원에 달했다. 특히 2023년에는 피해액이 4년 만에 처음으로 증가세로 돌아서며 195억 원을 기록했고, 2025년 1분기에는 5,878건의 사건이 발생해 전년 동기 대비 17% 증가했다. 범죄 수법도 점점 정교해지고 있다. 범죄자들은 정부기관을 사칭하는 경우가 51

배경 및 도전 과제 최근 기업들은 단순한 챗봇을 넘어 고객에게 첨단 이미지를 제고하면서도 친밀하게 다가갈 수 있는 새로운 고객 경험을 요구하고 있습니다. 이러한 트렌드에 맞춰 AI 아바타를 활용한 다양한 솔루션이 등장하고 있습니다. IT 컨설팅 관점에서는 아바타의 시각적 품질도 중요하지만, 무엇보다 챗봇이 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 것이 핵심 과제입니다. Challenge : RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 위한 고품질 지식베이스 구축 RAG와 LLM을 기술적으로 구현하는 것은 상대적으로 용이합니다. 그러나 실제 프로젝트에서 가장 어려운 부분은: RAG를 위한 양질의 지식 데이터 준비 개발된 챗봇의 철저한 테스트 고객의 세부 요구사항에 맞춘 최적화 작업 이러한 과정은 시간과 인력이 많이 소요되는 작업입니다. Solution: AI 에이전틱 워크플로우를 활용한 Q&A 쌍 생성 이 문제를 해결하기

미국 시애틀에 본사를 둔 24년 업력의 IT 업체 테크에이스는 2023년부터 회사의 비전과 사업 전략을 AI Transformation으로 변경하였으며, 지속적으로 LLM Foundation을 활용한 솔루션 개발과 파트너사 협력 과제를 수행하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 2024년 6월에 상용화된 안랩 AI 글로벌 번역 서비스를 개발하면서 경험한 몇 가지 사례를 공유합니다. CHALLENGE 글로벌 전문 보안 회사인 (주)안랩은 IT 산업의 급성장에 따라 빠르게 진화하는 보안 취약점을 조기에 발견하고, 이에 대응하기 위해 다양한 업종의 고객에게 보안 뉴스와 정보를 제공하고 있습니다. 이러한 과정에서 수많은 전문 보안 용어가 등장하며, 같은 용어라도 일반적인 뜻과 다른 의미를 내포하는 경우가 많아 보안 전문 번역을 반드시 필요로 합니다. 글로벌 IT 시장에서 보안 위험이 발견되면 신속하게 최신 보안 리포트를 배포해야 하지만, 보안 전문 용어와 안랩

최근 LLM을 활용한 AI 솔루션 중 가장 쉽게 도움을 받을 수 있는 기능 중 하나는 단연 요약 (Summary) 기능입니다. 긴 문서나 이해하기 어려운 문서를 짧고 이해하기 쉬운 내용으로 요약할 수 있다는 점에서 매우 유용합니다 . 이 기능은 이미 널리 활용되고 있으며, 뉴스, PDF문서, 웹페이지 등 다양한 형태의 문서 요약에 쉽게 접근할 수 있습니다. Challenge 요약에 대한 고객들의 피드백을 통해 알 수 있듯, 요약기능에도 고개의 다양한 기대가 있음을 알 수 있었습니다. 일부 고객은 뉴스 요약을 원하고 다른 고객들은 기술 문서나 수 많은 제품 리뷰 등을 간단히 정리하길 원합니다. 또한 요약본이 누구에 의해 읽히느냐, 어떤 목적으로 사용되느냐 에 따라 요약본의 만족도를 상대적으로 평가할 필요가 있습니다. 정리하자면 아래의 요소들에 의해 요약본은 다르게 생성되어야 합니다. 문서의 종류 ex) 기술문서, 뉴스, 제품 리뷰, 인터뷰(회의록),

개요: TecAce는 AI 기술을 활용하여 업무 생산성을 향상시킬 수 있는 AI 서비스 개발을 선도하고 있습니다. 우리는 생성형 AI를 사용하여 문서를 원하는 형태로 변환하고 요약하는 기술과 이를 번역에도 적용하여 전문 영역에서의 번역 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 생성형 AI의 결과물을 평가하고 분석하는 자체 기술을 통해, 기업과 전문 분야에서 신뢰할 수 있는 서비스를 제공하는 전문 AI 기술 개발 업체입니다. 도전: 최근 다양한 고객사로부터 번역과 관련된 요청을 다수 접하고 있습니다. 고객들은 생성형 AI를 활용하여 보다 빠르고 효율적인 결과를 기대하고 있습니다. 하지만, ChatGPT, Bard, Naver Clova 등을 직접 사용해본 결과, 전반적으로 만족스럽지만 업무에는 적용이 어렵다고 입을 모읍니다. 특히 전문 분야에서 잘못된 번역이 기업의 신뢰성에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에, 생성 AI의 잠재력을 인식하고 있음에도 불구