외부 제출이 허용되지 않는 기업 데이터
계약서, 고객 문서 및 내부 문서를 퍼블릭 서비스에 업로드할 수 없어 파일럿 버전을 실제 환경에 배포하지 못합니다.
인공지능 개발 서비스
귀사의 데이터, 귀사의 인프라에서 구동되는 AI
HiTechCloud는 가상 비서, 사내 문서 Q&A 시스템, 텍스트 처리 및 컴퓨터 비전을 구축하며 — 기업 데이터가 자체 인프라 외부로 유출되지 않도록 베트남에 위치한 GPU Cloud에 배포합니다.
- 역량
- RAG · 가상 비서 · NLP · 컴퓨터 비전
- 인프라
- HiTechCloud가 운영하는 NVIDIA GPU Cloud
- 데이터
- 국내 스토리지 및 처리
- 모델
- 자체 배포 오픈 모델 또는 제3자 API
개요
엔터프라이즈 AI의 가장 큰 장벽은 모델이 아니라 데이터입니다.
현재 가장 강력한 모델도 몇 줄의 코드만으로 API를 통해 호출할 수 있습니다. 기업 AI 프로젝트가 실패하는 원인은 대개 모델의 품질이 아니라 내부 데이터가 파편화되어 있고 정제되지 않았으며 명확한 접근 권한이 설정되어 있지 않고 법무 부서에서 외부 반출을 동의하지 않는 데 있습니다.
HiTechCloud는 바로 그 점에 집중합니다: 내부 데이터를 표준화하고 권한 관리가 적용된 플랫폼에 통합한 후, 그 위에 AI 애플리케이션을 구축합니다. 민감 데이터의 경우 오픈 모델이 베트남에 위치한 당사의 GPU에 배포되어 데이터가 기업 인프라 외부로 유출되지 않습니다.
AI가 필요 없는 과제도 명확히 말씀드립니다. 많은 'chatbot을 만들어달라'는 요청은 문서를 정리하고 내부 검색을 제대로 구현하는 것이 더 나은 해결책입니다.
자주 발생하는 문제
수많은 AI 프로젝트가 데모 단계에서 중단되는 이유
정제된 데이터에서 구동된 데모
모델이 샘플 문서에서는 잘 작동하지만, 실제 스캔과 실제 양식에서는 급격히 저하됩니다.
모델의 정확도를 측정할 수 없음
테스트 데이터 세트와 검수 기준이 부족하여 품질에 대한 논의가 주관적인 느낌에 의존합니다.
장기 운영을 위한 GPU 인프라 부재
학습 및 추론에는 지속적으로 GPU가 필요하지만; 해외에서 시간 단위로 임대하는 방식은 비용과 지연 시간 측면에서 모두 수용하기 어렵습니다.
서비스
AI 솔루션 그룹
사내 문서 질의응답 (RAG)
기업 고유의 문서, 업무 절차 및 계약을 기반으로 답변하며, 출처를 인용하고 각 사용자의 권한을 준수하는 어시스턴트입니다.
가상 비서 및 고객 관리
Website, 콜센터 및 채팅 채널에서 반복되는 질문에 자동 응답하며, 처리 범위를 벗어나는 경우 직원에게 전달합니다.
문서 및 양식 처리
청구서, 전표, 계약서 및 스캔된 서식에서 데이터를 추출하여 회계 시스템 또는 ERP에 직접 입력합니다.
컴퓨터 비전
생산 라인의 제품 오류 감지, 계수 및 분류, 현장 기존 카메라를 통한 산업 안전 모니터링.
분석 및 예측
수요 예측, 거래 이상 감지 및 기업의 과거 데이터 기반 고객 분류입니다.
Model serving 및 MLOps
GPU에 모델을 배포하고 버전 관리를 수행하며, 출력 품질을 모니터링하고 실제 쿼리 양에 따라 확장합니다.
프로세스
AI 프로젝트 배포 방식
-
01
과제 및 기준 정의
AI가 수행해야 할 작업과 측정 지표를 확정합니다 — 모델이나 기술을 논의하기 전에.
-
02
데이터 준비
사용할 내부 데이터를 수집, 정제, 분류하고 권한을 설정합니다.
-
03
검증 기반 실증 테스트
실제 데이터 세트를 기반으로 시험 버전을 구축하고, 예상 규모에서의 정확도와 쿼리당 비용을 측정합니다.
-
04
배포 및 모니터링
GPU Cloud에서 실제 운영을 시작하고, 결과물 품질을 모니터링하며, 실제 사용자 피드백을 토대로 개선합니다.
기술
사용 기술 스택
모델
- 자체 배포 오픈 모델
- 상용 모델 API
- Fine-tuning
Platform
- Vector database
- RAG pipeline
- AgentBase
- MLOps
인프라
- GPU Instance
- GPU Cluster
- Object Storage
- Kubernetes
연동
- REST API
- Webhook
- ERP / CRM
- 사내 채팅 채널
고객
이 서비스의 대상
방대한 사내 문서 저장소를 보유한 기업
- 직원이 계약서와 업무 프로세스에서 정보를 찾는 데 많은 시간을 소모하고 있습니다.
- 문서는 공개 서비스에 업로드될 수 없습니다.
- 검증을 위해 출처 인용이 포함된 답변이 필요합니다.
다량의 양식과 문서를 처리하는 기업
- 청구서, 전표, 서류를 여전히 수기로 입력하고 있습니다.
- 소스에 따라 스캔 품질이 균일하지 않습니다.
- 본격적인 배포 전에 정확도 검수 기준이 필요합니다.
GPU 인프라가 필요한 엔지니어링팀
- 모델과 데이터는 확보되었으나 지속 가동할 GPU가 부족합니다.
- 해외에서 GPU를 임차하면 비용 및 지연 시간 문제가 발생합니다.
- 학습 데이터가 베트남 내 인프라에 위치해야 합니다.
HiTechCloud를 선택하는 이유
HiTechCloud가 제공하는 가치
데이터 국내 보관
민감 데이터의 경우, 오픈 모델이 베트남 내 데이터센터에 위치한 GPU에서 실행되어 13/2023/ND-CP 시행령에 따른 개인정보 보호 요건을 충족합니다.
GPU는 즉시 이용 가능한 서비스입니다
당사는 고객을 위해 매일 GPU Cloud를 직접 운영하므로, AI 프로젝트를 위한 비용과 연산 능력을 초기부터 명확히 산정할 수 있으며 재임대할 필요가 없습니다.
정직한 평가
해결하려는 과제에 아직 AI가 필요하지 않거나 모델이 안정적으로 작동하기에 데이터가 충분하지 않은 경우, 사용할 수 없는 시스템을 배포하는 대신 이를 명확히 안내하고 사전 준비 단계를 제안합니다.
FAQ
자주 묻는 질문
저희 기업 데이터가 공개 모델 학습에 사용되는가?
아닙니다. HiTechCloud의 GPU에서 오픈 모델을 배포하는 방안을 적용하면 데이터는 전적으로 기업의 인프라 내에 보관됩니다. 프로젝트에서 제3자의 API를 사용하는 경우, 기업이 배포 전에 결정할 수 있도록 해당 공급자의 데이터 처리 약관을 명확히 안내합니다.
시작하려면 데이터가 얼마나 필요합니까?
문서 기반 질의응답 과제의 경우 기업의 기존 문서 세트만으로도 시작할 수 있으며, 모델 재학습은 필요하지 않습니다. 예측이나 컴퓨터 비전의 경우 이력 데이터 또는 데이터 라벨링된 이미지가 필요하며, 구체적인 수량은 사전 조사 단계에서 평가됩니다.
AI 시스템 운영 비용은 대략 얼마입니까?
GPU 또는 API 호출 비용, 스토리지와 인프라 운영 비용입니다. 시험 단계에서 실제 쿼리당 비용을 측정하고 예상 사용자 수로 추정하여, 확장 여부를 결정하게 합니다.
AI 어시스턴트가 잘못된 답변을 제공할 수도 있습니까?
가능합니다. 그렇기 때문에 당사가 구축하는 시스템은 모든 답변에 대해 출처 문서를 항상 인용하고, 답변 범위를 사내 데이터로 제한하며, 신뢰도가 낮을 경우 실제 담당자에게 전달합니다.
구체적인 과제부터 시작
기업에서 가장 많은 시간이 소요되는 프로세스를 설명해 주십시오. HiTechCloud에서 타당성과 필요 데이터를 평가한 후, 측정 가능한 결과를 제공하는 테스트 버전을 제안해 드립니다.
