크라우드웍스가 국내 주요 시중은행이 추진 중인 대규모 AI 프로젝트에 자사의 온프레미스 데이터 구축 솔루션 ‘워크스테이지(Workstage)’를 공급한다고 22일 밝혔다. 이번 프로젝트는 은행이 보유한 다양한 문서를 초거대 언어모델(LLM)과 연동해 효율적인 검색 및 학습 체계를 구현하기 위해 진행되는 것으로, 보안성과 정확성이라는 금융권의 핵심 요구에 대응할 수 있는 파트너로 크라우드웍스가 낙점됐다. 이번 도입을 통해 크라우드웍스는 학습용 데이터 파이프라인 설계부터 AI가 학습 가능한 형태의 데이터 전환까지, 고품질 AI 레디 데이터 구축 전 과정을 수행한다. 특히, 은행 내부에 분산된 비정형 데이터를 수집, 가공, 검수, 저장, 버전 관리까지 일괄 처리할 수 있는 ‘학습 데이터 관리 시스템’을 함께 제공해 데이터 자산화 기반을 마련한다. ‘워크스테이지’는 크라우드웍스가 자체 개발한 온프레미스 기반의 올인원 데이터 구축 플랫폼이다. 보안이 중요한 금융 환경에서도 외부로 데이터가 유출되지 않도록 내부망 내에서 데이터 수집부터 전처리, 가공, 검수까지 모든 과정을 통합적으로 관리할 수 있다는 점이 강점이다. 코딩 지식 없이도 사용자 친화적인 UI를 통해 쉽게
데이터 및 AI 전문기업 데이터브릭스가 차세대 운영 데이터베이스 ‘레이크베이스(Lakebase)’를 퍼블릭 프리뷰 형태로 출시했다. 레이크베이스는 완전 관리형 포스트그레(Postgres) 기반 데이터베이스로, AI 애플리케이션 및 에이전트를 위한 실시간 운영성과 분석 기능을 통합한 것이 특징이다. 레이크베이스는 기존 운영 데이터베이스(OLTP)의 한계를 극복하고 AI의 속도와 유연성에 최적화된 환경을 제공하기 위해 설계됐다. 네온(Neon)의 기술을 바탕으로 컴퓨팅과 스토리지를 분리해 클라우드 네이티브 아키텍처의 확장성을 제공하며, 데이터브릭스의 레이크하우스, 유니티 카탈로그, 온라인 피처 스토어 등과 자동 연동돼 지능형 앱과 AI 에이전트 개발을 단일 플랫폼에서 구현할 수 있다. 데이터브릭스 CEO 알리 고드시(Ali Ghodsi)는 “레이크베이스는 AI 시대를 위한 완전히 새로운 운영 데이터베이스 카테고리를 정의한다”며 “기업들이 AI 워크플로우를 신속하고 안전하게 실현할 수 있는 기반을 제공할 것”이라고 밝혔다. 레이크베이스는 10ms 미만의 지연 시간, 초당 수만 건의 쿼리 처리, 고가용 트랜잭션 지원 등의 성능을 갖췄고 포스트그레 기반 오픈소스 생태
한국오라클이 데이터베이스 내에서 직접 AI를 구동하는 새로운 전략을 발표하며 데이터 접근 방식의 전환점을 제시했다. 이에 한국오라클은 지난 11일 서울 아셈타워 본사에서 열린 미디어 간담회에서 최신 기술 업데이트를 공개했다. 이번 간담회에서 한국오라클은 ‘AI를 데이터로 가져온다(Bring AI to Data)’는 전략 아래, 오라클 데이터베이스 내부에서 생성형 AI를 바로 활용할 수 있도록 설계한 구조를 소개했다. 이를 통해 외부 시스템을 경유하지 않고도 기업은 내부 데이터에 대해 직접 AI 기능을 수행할 수 있으며 보안과 성능을 동시에 확보할 수 있다고 강조했다. 오라클이 이번에 선보인 ‘셀렉트AI(Select AI)’는 자연어로 입력된 질문을 SQL 쿼리로 자동 변환해 실행하는 NL2SQL(Natural Language to SQL) 기능을 제공한다. 사용자는 “지난달 매출이 얼마였지?”처럼 평이한 문장으로 질문할 수 있으며 시스템은 이를 SQL로 변환한 뒤 즉시 결과를 도출한다. 조경진 한국오라클 상무는 “셀렉트AI를 통해 이제는 SQL을 직접 작성하지 않아도 데이터를 조회할 수 있다”며 “C레벨 임원이나 비즈니스 현업 담당자도 직접 분석을 수행하고
301억 원 규모의 사업으로 향후 3년간 진행...바이브컴퍼니는 28% 지분 확보 바이브컴퍼니가 외교부의 ‘지능형 외교안보 데이터 플랫폼 구축’ 사업을 LG CNS 컨소시엄과 공동 수주하며 외교 특화 인공지능(AI) 시장 진출을 본격화했다. 이번 사업은 301억 원 규모로, 향후 3년간 진행된다. 바이브컴퍼니는 28%의 지분율을 확보하며 주요 기술 파트너로 참여한다. 사업의 핵심은 외교부 본부와 전 세계 재외공관 간 정보 시스템을 클라우드 기반으로 통합하고, 생성형 AI를 본격적으로 도입해 외교 현안 대응 속도와 정책 수립의 정합성을 높이는 데 있다. 바이브컴퍼니는 자사의 초거대 생성형 AI 모델 ‘VAIV GeM3’를 기반으로 외교문서 자동화, 다국어 이슈 요약 및 번역, RAG 기반 지능형 검색 및 질의응답, 외교부 특화 데이터셋의 온톨로지 및 벡터 기반 구조화, KMS 기반 보안 강화 기술을 제공할 계획이다. 이번 수주는 바이브컴퍼니가 지난 3년간 외교부의 ‘재외공관 클라우드 기반 해외정보 범정부 활용체계 구축’ 사업을 수행하며 축적한 공공 특화 AI 경험과 기술력을 인정받은 결과다. 특히, LG CNS와의 협업을 통해 플랫폼 아키텍처 설계와 멀티 LL
[헬로즈업 세줄 요약] ㆍ데이터 인텔리전스 플랫폼은 데이터 통합, 거버넌스, AI 기반 분석을 하나로 연결하는 핵심 ㆍ기업 맞춤형 AI 에이전트 시스템과 자동화한 데이터 파이프라인으로 산업계 디지털 전환 가속화 ㆍSAP, 팔란티어 등과의 파트너십으로 데이터 생태계를 확장하며 AI 시대 기업 경쟁력 확보 지원 샌프란시스코의 거리에는 신제품 광고 대신 AI가 자리 잡았다. 실리콘밸리의 중심 101번 도로에는 AI 스타트업과 기업의 문구가 빼곡히 들어차 있고, 심지어 무인 택시 웨이모는 일상이 됐다. 이런 변화는 단순한 기술 트렌드가 아니다. 캘리포니아 주의 GDP가 일본을 넘어선 것처럼, 기술의 확산은 경제력 자체를 재편하고 있다. 이런 맥락에서 데이터브릭스가 개최한 '데이터 인텔리전스 데이'는 AI 기술의 본질이 모델이 아니라 데이터임을 산업계에 명확히 각인시키는 자리였다. 데이터브릭스는 오늘 열린 데이터 인텔리전스 데이에서 기업용 AI 전환을 위한 핵심 전략을 공개했다. 이번 행사에는 KT, LG전자, 크래프톤, 중고나라, 한국신용데이터, 놀유니버스, 스윙, 베이글코드, 미리디 등 국내 주요 기업이 참여해 데이터 인텔리전스 여정을 공유했다. 이번 행사에서
KT가 데이터플랫폼 기업 아이지에이웍스와 협력해 TV 광고 분석 솔루션 ‘TV AD INDEX’(이하 TV 애드 인덱스)를 출시한다고 21일 밝혔다. TV 애드 인덱스는 지니 TV의 약 950만 셋톱박스 데이터와 아이지에이웍스가 보유한 모바일 데이터를 활용해 TV 광고 성과를 분석한다. AI 기술을 통해 시청자의 소비 행동, 구매 성향, 브랜드와의 연관성까지 심층적 분석이 가능해 광고 성과를 명확히 입증하고 새로운 차원의 인사이트를 제공한다. TV 애드 인덱스는 지니 TV 셋톱박스의 비식별 광고 아이디 기준 전수 로그 데이터 기반으로 특정 채널, 시간의 특정 브랜드 광고 노출 여부를 분석하는 기술을 도입했다. 분석 결과를 통해 특정 광고가 미노출된 셋톱박스를 정확히 추출한 후 2차 광고를 집행해 광고 도달 효과를 극대화할 수 있다고 KT는 설명했다. 또한 기존 시청률 조사 방식인 4000가구 패널 조사의 한계 극복을 위해 실제 광고 노출량을 정확히 측정하는 데 초점을 맞췄다. 이를 위해 TV 광고 성과 지표를 디지털 광고에서 사용되는 광고 노출 수(Impression)로 전환했다. KT는 “TV와 디지털 광고성과가 동일한 기준으로 통합 분석 가능해짐에 따라
인구 거주, 이동, 체류 관련 데이터를 보다 손쉽게 활용할 수 있어 SK텔레콤(이하 SKT)이 5일인 오늘 거주, 이동, 체류에 관한 다양한 통계 데이터를 제공하는 데이터 플랫폼 ‘지오비전 퍼즐’을 공개했다. 지오비전 퍼즐은 지도를 기반으로 백화점, 지하철 등 주요 지역의 실시간 혼잡도를 한 눈에 볼 수 있는 ‘지도 뷰’와 기지국 기반의 위치 데이터를 활용해 특정 지역의 유동인구, 지하철 혼잡도, 쇼핑 및 여가 장소 혼잡도, 국내 여행 인기 방문지, 주거 생활 분석 정보, 공유 킥보드 이용 데이터 등을 제공하는 ‘데이터 카탈로그’로 구성돼 있다. 지도 뷰는 실시간 유동인구 데이터를 기반으로 지도 상에 격자 형태로 혼잡도를 보여주며 특히 백화점, 지하철, 쇼핑센터, 테마파크 등 특정 건물이나 위치의 혼잡도와 관련된 통계 데이터도 제공한다. 데이터 카탈로그는 사람들의 이동, 거주, 체류와 관련된 다양한 분석 데이터를 제공한다. 예컨대 SKT의 기지국 데이터를 기초로 통계청 등 공공 데이터를 결합해 '포스트 코로나에 활기를 찾는 상권’과 같이 특정 지역의 유동인구 데이터를 제공하는 방식이다. 또한, SKT의 기지국 및 와이파이 데이터와 지하철 운행 정보 등을 결합
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