이 글에서는 K증권의 실제 사례를 바탕으로, AIQ+Chat이 금융권의 까다로운 요구사항에 어떻게 부합하도록 기술적으로 설계되었는지, 또 어떤 도전을 극복했는지를 구체적으로 살펴보겠습니다.

건설업은 특성상 수많은 문서를 신속하고 정확하게 검토해야 하는 과제를 안고 있습니다. 견적서, 발주서와 같은 주요 문서는 프로젝트 진행에 필수적이지만, 다양한 형식과 비정형 데이터를 포함하고 있어 사람이 직접 검토하는 데 많은 시간이 소요되는데요. 국내 대표 A 건설사는 이러한 비효율성을 해결하기 위해 AI 기반 문서 검토 자동화를 목표로 스켈터랩스와 AI 문서 분석 프로젝트를 진행하였습니다.

‘더 크게, 더 빠르게'는 이제 AI 발전의 필수 조건 아닙니다. '더 효율적으로'라는 키워드를 제시한 딥시크가 하드웨어적 한계를 극복한 기술력과 그들의 전략, 그리고 AI 업계에 던진 숙제에 대해 살펴보도록 하겠습니다.

스켈터랩스의 sLLM, 'BELLA LLM'이 제시하는 실질적인 비즈니스 가치와 우수 사례를 소개합니다.

금융, 제조, 유통, 의료, 공공 등 각기 다른 현장에서 AI가 어떻게 실질적인 가치를 만들어냈는지, 그 구체적인 여정과 성과를 모두 담았습니다.