스켈터랩스

[무료 다운로드] 엔터프라이즈 AI 도입 우수사례집🤓 금융, 제조, 유통, 의료, 공공 등 각기 다른 현장에서 AI가 어떻게 실질적인 가치를 만들어냈는지, 그 구체적인 여정과 성과를 모두 담았습니다. AI 챗봇을 통해 기업 내부 문서 2 만 건+ 활용, 고객 만족도 193% 상승, 업무 효율 16% 개선, 고객 문의 45% 증가 등등 - 이는 단순한 통계가 아닌, 각 산업 현장에서 일어난 실제 AI 혁신의 증거입니다. 주목할 점은 이 사례들은 단지 화려한 성공신화가 아닌, 현장의 구체적인 문제를 해결한 실용적 AI의 기록이라는 것이죠. 스켈터랩스의 AI는 기업이 직면한 현실적인 과제들을 해결하며, 비즈니스의 새로운 가능성을 지속적으로 열어가고 있습니다. 이 우수사례집이 AI 전환의 첫걸음에 든든한 길잡이가 되어드리길 바라며 - 다음 링크에서 기업 AI 도입 성공 사례들을 바로 만나보실 수 있습니다: https://lnkd.in/gRfYSri8

<2025년 AI 트렌드 전망: 실용성의 시대> 2025년, AI는 화려한 수사를 뒤로하고 실용성의 시대로 진입합니다. '하나의 AI로 모든 것을 해결하려는' 기존의 시도들이 한계에 부딪히면서, 각 산업과 기업의 고유한 특성에 맞는 솔루션을 찾는 여정이 본격화되는 것이죠. 결국 2025년 AI 시장의 핵심 경쟁력은 '가장 앞선 기술'이 아닌 '가장 현명한 접근'에서 나올 것으로 시장은 예측합니다. 이번 글에서는 2025년 AI 시장의 주요 흐름들을 예측해보면서, 기업들이 어떤 전략적 선택을 해야 하는지, 또 이를 실행하기 위해 어떤 준비가 필요한지 구체적으로 들여다보겠습니다: https://lnkd.in/gqRkWp3f 📖 목차 • 실용적 AI 에이전트의 확산 • RAG 기술 너머, GAR 시대의 도래 • 산업별 맞춤 특화 AI • Too Much AI → Right-Sized AI • 2025년 AI 시장의 승자는? - 📍 AI E2E, 스켈터랩스와 함께라면 어렵지 않습니다. 문의하기: https://lnkd.in/gKVSBUSg

<스켈터랩스, 신한투자증권 ‘챗프로’에 RAG 기술 적용> 스켈터랩스가 신한투자증권 사내 인공지능 서비스 ‘챗프로(chatPro)’에 자체 개발한 검색증강생성(RAG) 기술을 적용했습니다. 이번 프로젝트에서 스켈터랩스는 온프레미스 AI 인프라를 구축하며 금융권의 엄격한 보안 요건을 충족했는데요. 문서 요약과 핵심 정보 추출 등 고도화된 검색 기능을 제공하는 한편, AI 모델의 잘못된 정보 생성(할루시네이션)을 방지해 서비스의 신뢰성을 한층 강화했습니다. 💡기사 더 보기 → https://lnkd.in/g6-rR6az - 금융권 AI 솔루션 도입은 스켈터랩스와 함께. https://lnkd.in/gf8GuTTc

스켈터랩스 X 신한투자증권 매일 아침, 임직원들은 필요한 정보를 찾기 위해 여러 시스템을 넘나들며 많은 시간을 소비해야 했습니다. 게다가 찾은 정보가 최신 버전인지 확신하기도 어려웠습니다. 기존의 검색 시스템은 단순히 키워드만 매칭할 뿐, 문서의 실제 맥락은 이해하지 못했습니다. 예를 들어 '금리 인상의 영향'을 검색하면, 관련 없는 수많은 문서가 검색 결과로 나열될 뿐이었죠. 실제로 필요한 정보를 찾기 위해서는 이 결과들을 일일이 확인해야 했습니다. 이번 블로그 글에서는 신한투자증권이 어떻게 스켈터랩스의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 통해 이러한 도전 과제를 해결했는지, 그리고 그 과정에서 얻은 값진 인사이트를 공유합니다: https://lnkd.in/grfdpiaQ 📖 목차 • 서비스 개요 • Problems and Solutions • 정성적 및 정량적 결과 • RAG 도입 배경 • RAG 도입 성공 요인 - RAG 솔루션, 기업도 유연하게 도입할 수 있습니다. https://lnkd.in/gf8GuTTc

#RAG성능평가 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 데이터베이스에서 필요한 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 답변을 생성하는 기술입니다. 하지만 기술이 아무리 뛰어나더라도, 정확한 성능 평가 없이는 그 가치를 제대로 보여줄 수 없겠죠. 스켈터랩스는 RAG 성능을 끌어 올리기 위해 오랜 기간 연구해왔습니다. "RAG 성능 좋아요"라는 말을 그저 흘러가는 말이 아닌, 객관적인 사실로 만들고 기업 고객에게 신뢰성 높은 서비스를 제공하는 것이 목표이기 때문입니다. 이번 글에서는 RAG 시스템 성능을 평가하는 다양한 방법과, 스켈터랩스가 실제 사례를 통해 연구하고 있는 개선 방안을 자세히 살펴보겠습니다: https://lnkd.in/gy6_PkJw 📖목차 • RAG 성능 평가란? • RAG 성능 평가 요소 • 최신 RAG 평가 방법 • RAG 실제 적용 사례 - RAG 솔루션, 기업도 유연하게 도입할 수 있습니다. https://lnkd.in/gf8GuTTc

최근 올리버 와이먼(Oliver Wyman)의 설문조사에 따르면, 96%의 기업 직원들이 AI를 조직 성장의 핵심 요소로 인식하고 있다고 합니다. 이는 AI 기술이 얼마나 빠르게 기업 환경을 변화시키고 있는지를 단적으로 보여줍니다. 또한, 한 조사에 따르면 지난 1년간 88%의 고객이 최소 한 번 이상 챗봇을 사용했으며, 이미 70%의 기업이 챗봇과 같은 생성형 AI 솔루션을 도입했거나 이를 완전히 구현하고 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 수치들은 AI, 특히 챗봇과 같은 기술이 더 이상 선택의 문제가 아닌 필수적인 도구로 자리잡고 있음을 시사합니다. 그럼에도 불구하고, 많은 기업들은 여전히 챗봇 도입이 실질적인 ROI를 가져올지 확신하지 못하는 상황입니다. 이는 많은 기업에게 챗봇을 포함한 생성형 AI 도입이 새로운 도전이기 때문입니다. 기업들은 챗봇이 단순한 비용 절감 도구가 아니라 실질적인 성과로 이어질 수 있을지 고민합니다. 이를 결정하기 위해서는 데이터에 기반한 명확한 인사이트가 필요합니다: https://lnkd.in/gNZcdr2w - 📍기업용 AI 도입은 스켈터랩스와 함께 - https://lnkd.in/gf8GuTTc

스켈터랩스의 LLM 서비스(BELLA)및 AICC 서비스(AIQ⁺)를 활용해 대화형 AI를 성공적으로 도입한 국내 유수 기업들의 우수 사례 8가지를 소개합니다. 다양한 산업에서 AI 기반 솔루션을 적용하여 고객 응대 자동화, 업무 효율성 향상, 그리고 혁신적인 서비스 확장을 이룬 실제 사례들을 확인해보세요: https://lnkd.in/gZcWrgUe 📖 목차 [LLM 서비스 - BELLA] • A 증권사 – 임직원들의 정보 검색 효율성을 높이기 위해 AI 기반 챗봇 도입 • B 카드사 – 수시로 바뀌는 이벤트 정보를 빠르게 반영해 고객이 쉽게 확인할 수 있도록 AI 챗봇 서비스 구현 • C 제조업 – 세일즈 시나리오가 필요 없는 AI 챗봇으로 고객 맞춤형 제품 옵션 제안 및 온라인 세일즈 경험 확장 [AICC 서비스 - AIQ⁺] • D 푸드테크 기업 – 주문 및 배달 관리 자동화 및 응대 속도 향상을 위한 AI 솔루션 도입 • E 공공기관 – 수사 과정에서의 효율성 증대를 위한 AI 지능형 수사 지원 시스템 구축 • F 커머스 기업 – 주문 및 AS 요청 자동화 등 상담사 업무 경감을 위한 AI 챗봇 도입 • G 제조업 – 음성 인식 기술을 활용해 자율 운항 선박의 관제 시스템을 고도화 • H IT 기업 – 고객센터 업무를 자동화하여 운영 효율성을 높이기 위한 AICC 구축 - 📍기업용 대화형 AI 도입은 스켈터랩스와 함께 - https://lnkd.in/gf8GuTTc

2024년 3분기 생성형 AI 트렌드를 정리해보았습니다. 지금 바로 스켈터레터 9월호를 통해 확인해보세요! 📰 : https://lnkd.in/gQC-DJAd 📖 목차 [생성형 AI 101] •CPU STT vs. GPU STT :: 기업용 맞춤 AICC를 위한 선택 가이드 •알아두면 쓸모있는 AICC 통계 데이터 20선 [Skelter Labs with Metanet Group] •기업 고객이 DX를 넘은 AX를 성공적으로 달성할 수 있도록 - [2024 생성형 AI 활용서] •유스케이스 :: 커머스, 리테일, 교육, 금융, 보험 •실제 도입 사례 :: IT, 제조업, 금융업, 공공기관, 커머스 - 💡챗봇잘알 스켈터랩스가 알려주는 진짜 생성형 AI 인사이트 구독하기 → https://lnkd.in/guF5tqC5

CPU STT 🆚 GPU STT #AICC 도입을 고려하는 기업들은 어떤 STT를 선택해야 할까요? CPU 기반 STT와 GPU 기반 STT 중 어떤 것을 선택할지는 기업의 규모, 예산, 기술 환경 등 다양한 요소를 면밀히 검토해야 합니다. "우리 회사에 어떤 형식으로 STT 모델을 도입하는 게 좋을까?"라는 질문에 답하기 위해서는 CPU 기반 STT와 GPU 기반 STT의 특성을 제대로 이해해야 합니다. 두 가지 모델 모두 장단점이 있어, 어느 쪽이 무조건 좋다고 말하기는 어렵기 때문입니다. 결국 기업의 상황과 니즈에 따라 선택은 달라질 수밖에 없습니다. 우리 회사의 현재 IT 인프라는 어떤가? 예산은 얼마나 책정할 수 있는가? 실시간 대규모 처리가 필요한가, 아니면 소규모 처리로도 충분한가? 위와 같은 질문을 던지며, 기업용 맞춤 AICC를 위한 선택 가이드를 확인해보세요: https://lnkd.in/gf8GuTTc

[전문가기고] 외산 AI 넘어서는 '국산 AI 생존 전략' 외산 AI 기술이 빠르게 진보하고 급성장해 나가는 반면, 국내 AI 시장의 현주소는 어떨까요. 안타깝게도 국내 AI 업계는 외산 AI 서비스 공세로 위기에 직면해 있습니다. 이러한 상황 속에서 챗GPT가 비영어권 사용자에게 불합리한 차별을 만들고 있다는 의견이 화두에 올랐습니다. 영어가 아닌 언어로 챗GPT를 이용할 때 토큰 사용량이 더 많아 영어권과 비영어권 이용자들 간 지불하는 비용에 차이가 발생하며, 심지어 답변 생성 속도도 영어 대비 느리다는 것 이었죠. 국내 AI 기업들은 바로 이러한 지점을 파고들어야 합니다. 스켈터랩스 조원규 CEO의 기고문에서, 국내 AI 기업이 거세게 밀려드는 외산 AI의 파도에 휩쓸리지 않고 굳건한 성장을 이룰 수 있는 방안에 대해 짚어봅니다: https://lnkd.in/gj78XHHW - 📍기업용 대화형 AI 도입은 스켈터랩스와 함께하세요. https://lnkd.in/gf8GuTTc