플래티어는 이커머스 특화 온프레미스 AI인 POLAR를 탑재한 AI 이커머스 솔루션 ‘엑스투비(X2BEE) 3.0’을 공개하고 AI 체험하기 사이트를 오픈했다고 7일 밝혔다. 이커머스 기업들은 고객의 개인정보와 결제 정보를 다루는 특성상 보안에 민감하며 데이터 유출 방지를 위한 고도화된 보안 기능이 필수적이다. 또 많은 기업들은 데이터 접근 권한, 감사, 기록 등을 철저히 통제하며 데이터 거버넌스 준수를 위해 투자를 아끼지 않고 있는 실정이다. 엑스투비 3.0은 온프레미스 AI인 POLAR(Plateer’s Optimized sLLM and Application with Reliability)를 탑재, 기업의 핵심 데이터와 민감한 내부 정보가 외부로 유출되는 위험을 효과적으로 차단한다. POLAR는 20여 년간 국내 주요 기업의 이커머스 플랫폼을 개발 및 운영하며 쌓아온 플래티어의 도메인 전문성을 바탕으로 약 2년간의 연구 개발 끝에 탄생한 이커머스 특화 sLLM이다. 다양한 파운데이션 모델의 교체 적용이 가능하며 기업의 민감한 데이터 보안과 유출에 대한 걱정 없이 기업 내부의 핵심 데이터 강화학습(RAG)을 통해 운영 효율성 증대 및 비용 절감을 돕는다.
AI 도입 부담 있는 공공·금융 분야 기업 위해 LLM 구축형 비즈니스 추진 네이버클라우드는 자사의 경량 모델 '하이퍼클로바X 대시(이하 HCX-DASH)’를 기반으로 금융 환경에 특화된 sLLM(소형언어모델)을 미래에셋증권의 온프레미스 환경에 구축하는 작업을 완료했다고 밝혔다. 네이버클라우드는 보안 이슈로 클라우드 기반의 생성형 AI 도입을 부담스러워하는 공공과 금융 분야 기업들이 온프레미스 환경에서 생성형 AI를 활용하도록 주요 파트너사와 함께 LLM 구축형 비즈니스를 시작했고, 그 첫 사례가 미래에셋증권이라고 강조했다. 구축형 LLM은 퍼블릭 클라우드가 아닌 기업이 자체적으로 보유한 IT 인프라 내에서 구현되는 모델로, 네이버클라우드는 HCX-DASH 모델과 함께 미래에셋증권이 보유한 데이터를 학습시킬 수 있는 클래스 코드 및 기술 지원을 제공하고, 미래에셋증권은 이를 기반으로 사내 데이터를 학습시켜 금융 업무에 최적화된 sLLM을 구축했다. 미래에셋증권은 현재의 금융 규제 준수와 AI 활용을 통한 비즈니스 혁신이라는 두 가지 목표 달성을 위해서는 구축형 LLM이 최선의 선택이었음을 강조하면서, 사내 AI 적용을 위해서는 업무별로 특화된 소형 언어 모델
정부가 산업 전 분야에 인공지능(AI)을 활용한 디자인 도입을 확산해 산업 경쟁력 제고에 나선다. 이를 위해 AI 디자인 분야의 핵심 경쟁력을 확보하고 인력 양성을 지원하는 등 4대 핵심 과제를 추진해 현재 37% 수준인 전 산업의 디자인 활용률을 60% 이상으로 높이기로 했다. 산업통상자원부는 9일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 안덕근 장관 주재로 'AI 디자인 현장 간담회'를 열고 이 같은 내용을 골자로 한 'AI 디자인 확산 전략'을 발표했다. 'AI 디자인 확산 전략'은 지난 5월 출범한 'AI 신산업 정책 위원회'가 디자인 협회·단체, 디자인 및 AI 기업 등과 함께 4개월에 걸쳐 논의해 마련했다. AI 신산업 정책 위원회는 지난달 'AI 자율 제조 전략 1.0' 발표를 시작으로 매달 디자인, 연구개발(R&D), 에너지, 유통, AI 반도체 등 6대 AI 분야별 전략을 발표하고 있다. 산업부는 이날 'AI 디자인 확산 전략'에서 4대 핵심 과제를 추진해 디자인 기업 AI 도입률 50%, AI 디자이너 1만명, AI 디자인 혁신기업 500개 등 목표를 달성하겠다고 밝혔다. 이를 통해 현재 37% 수준인 전 산업의 디자인 활용률을 60%로 끌어
생성형 AI 구축 협력 및 국내외 AI 시장 공동 개척 나설 계획 업스테이지가 아마존웹서비스(AWS)와 전략적 협력 계약(이하 SCA)을 체결했다고 27일 밝혔다. 이를 통해 업스테이지는 전 세계에서 첨단 클라우드 기술과 서비스를 활용 고객이 새로운 생성형 AI 기능을 구축하도록 AWS와의 파트너십을 확대하고, AWS 기반 소프트웨어의 공동 판매 및 영업을 지원하는 AWS ISV 엑셀러레이트 프로그램을 통해 국내외 AI 시장 공동 개척할 예정이다. 업스테이지는 앞서 AI 모델 개발·배포 서비스 '아마존 세이지메이커'를 활용해 자체 거대언어모델(LLM) ‘솔라’를 개발하는 등 AWS와 협력을 지속해 왔다. 지난 3월에는 파운데이션 모델을 제공하는 AWS의 머신러닝 허브 ‘아마존 세이지메이커 점프스타트'와 'AWS 마켓플레이스'를 통해 솔라의 경량화 모델인 ‘솔라 미니’를 출시, 전 세계 AWS 이용자를 대상으로 자사의 LLM 공급망을 확대했다. 업스테이지는 이번 SCA로 AWS와 협력을 강화하고 AWS ISV 엑셀러레이트 프로그램을 통해 전 세계 AWS 고객 및 파트너 네트워크를 활용, 솔라의 글로벌 영업기회를 발굴하고 사업화 연계를 함께 추진할 계획이다. 이
로그프레소가 로그프레소 전 제품군에 생성형 AI 기반 대화형 엔진인 ‘AI 어시스턴트’를 적용한다고 18일 밝혔다. 로그프레소 AI 어시스턴트는 보안 전문가의 업무 생산성을 극대화하는 기능을 제공한다고 로그프레소는 설명했다. ▲로그 파싱 및 정규화 ▲로그프레소 앱 추천 ▲위협 인텔리전스 정보 조회 ▲위협 탐지 쿼리 생성 ▲티켓 요약 및 위협 분석 ▲공격자 IP 차단 대응 ▲보안 장비 API 제어 ▲보고서 쿼리 생성 ▲대시보드 생성 등 다양한 질문에 실시간 답변 생성 및 업무를 수행한다. 로그프레소는 AI 어시스턴트에 최근 등록한 ‘언어 모델 기반 시스템 운영 자동화 방법’ 특허 기술을 적용했다. SIEM 플랫폼이나 보안 장비의 API를 자연어로 제어해 업무를 자동으로 실행한다는 점에서 타사의 단순한 챗봇 기술과 차별화했다고 회사 측은 전했다. 로그프레소 플랫폼은 300종 이상의 쿼리 명령어 및 함수, 120종 이상의 앱, 100종 이상의 REST API 등 방대한 기능을 포함하고 있다. 이 때문에 처음 플랫폼을 접할 경우 다양한 기능을 활용하기 위해 충분한 시간과 노력이 필요했다. 구동언 로그프레소 전무는 “이제 보안 담당자는 AI 어시스턴트를 이용해 풍부한
셀바스AI가 자사의 AI 음성인식 기술이 범죄 예방 및 생활안전 보장 등 스마트 안전 관제 영역으로 빠르게 확산되고 있다고 30일 밝혔다. 셀바스AI의 Selvy STT 솔루션은 대전 소방청의 119 신고 접수에서 음성인식을 통해 신고접수, 음원 분석 등 다양하게 활용돼 출동 시간 단축, 골든타임 확보 효과를 내고 있다. AI 기반 119 신고접수 시스템을 통해 지난해 총 37만6000여 건 접수, 하루 평균 1030건이 처리되는 등 신고 편의가 높아졌다는 평이다. 특히 E2E 음성인식 엔진 고도화를 통한 인식률 개선과 sLLM(소형 언어모델)을 활용한 맞춤형 모델 기반 분석 등 데이터 활용 방안도 현재 논의 중에 있다. 또한 Selvy STT 솔루션이 적용된 한국승강기안전공단의 지능형 승강기 스마트 안전 관제 서비스는 전국 420곳에서 운영되는 등 지자체를 중심으로 적용 분야가 확대되는 추세다. 공중 화장실, 지하보도, 공영주차장, 폐쇄회로(CCTV) 미설치 지역, 통학로, 공원 등 인적이 드문 치안 취약지역에도 범죄 예방 및 생활안전을 위해 음성인식 활용도가 높아지고 있다. 셀바스AI는 스마트 안전 관제 서비스의 핵심 기술인 AI 명령어 음성인식 기술 '
기업 전용 LLM 앱 마켓 보급 확대 및 한·미·일에 기업용 업무 자동화 AI 보급 가속화 올거나이즈가 6일 한화 270억 원 규모의 시리즈B 투자를 마무리했다고 밝혔다. 올거나이즈는 2025년 일본 증시 상장을 목표로 하고 있다. 이번 투자에는 신규 투자사인 인터베스트, 뮤렉스 파트너스, SK텔레콤, KB인베스트먼트, LG테크놀로지벤처스 등이 합류했으며, 기존 투자사인 에이티넘인베스트먼트, 스톤브릿지벤처스, 퓨처플레이 등이 후속 참여했다. 누적 투자 유치 금액은 한화 468억 원 규모다. 2017년 설립된 올거나이즈는 한국, 미국, 일본 3개국에서 동시에 사업을 진행하며 현재 200개 이상의 엔터프라이즈 기업과 공공기관에 AI 솔루션을 제공하고 있다. 현대카드, KB증권, 일본SMBC 금융그룹 등 글로벌 금융사를 중심으로, 통신사, 리테일 그룹, 증권사, 보험사 등의 고객사와 협업해왔다. 일본 내 높은 수요를 바탕으로 2022년 본사 기능을 일본으로 이전, 2025년 일본 상장을 준비하고 있다. 다양한 직군에서 쌓아 온 산업별 AI 지식관리 노하우로, 업무 효율성을 높일 수 있는 인공지능 기술과 솔루션들을 제공하고 있다. AI가 자연어 질문에 대한 정확한
파라미터 다른 두 모델 출시돼 프로젝트 비용과 난이도에 따라 자유롭게 선택 올거나이즈가 19일 금융에 특화된 AI 언어모델인 '알리 파이낸스 LLM(Alli Finance LLM)'을 출시했다고 밝혔다. 알리 파이낸스 LLM(대형언어모델)은 오픈소스 LLM 중 가장 성능이 뛰어나다고 알려진 메타의 라마2를 기반으로 경량화한 금융 특화 sLLM(소형언어모델)이다. sLLM은 인간 두뇌의 시냅스에 해당하는 파라미터 규모가 LLM보다 작지만, 훈련을 위한 데이터·시간· 비용 등이 상대적으로 적게 들어 특정 용도의 AI 서비스를 개발하는데 적합하다. 알리 파이낸스 LLM은 파라미터가 130억 개인 13B와 700억 개인 70B의 두 모델이 함께 출시돼 프로젝트 비용과 난이도에 따라 모델 크기를 자유롭게 선택할 수 있다. 금융 도메인에 특화된 데이터로 학습돼 금융 용어를 이해한다는 강점이 있다. 일례로 'LTV'라는 단어를 챗GPT에 물어볼 경우, 고객의 생애 기간 동안 기여하는 평균적인 가치를 나타내는 마케팅 지표인 'Lifetime Value'의 약어라고 대답한다. 하지만 알리 파이낸스 LLM에 질문하면 금융 약관 등에 자주 나오는 'Loan to Value(담보
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UPDATE: 2025년 01월 09일 12시 50분
