수십 년간 축적된 발전 분야의 방대한 비정형 공공데이터를 자산화하기 위해, VLM 기반의 고도화된 전처리 체계를 구축합니다. 사내 규정 탐색, 결재 문서, 기술 도면 등 복잡한 문서의 맥락을 파악하여 업무 흐름에 녹아든 고성능 AI 에이전트 환경을 성공적으로 구현하고 있습니다.

서울시 3차원 지도 S-MAP(에스맵)의 기능을 음성 명령과 대화형 채팅으로 사용할 수 있는 생성형 AI 기반 "대화형 S-MAP"을 구축했습니다. 사용자는 음성과 텍스트 입력을 통해 자유롭게 대화하며 위치 탐색, 실시간 생활 정보, 환경 분석, 건축 가설계, 부동산 실거래 조회 등 고도화된 공간 데이터를 직관적으로 확인할 수 있습니다.

생성형 AI 기반 VoC 통합 시스템을 체계화하여 분류·예측·이슈 모니터링을 자동화했습니다. 플랫폼 도입을 통해 임직원들의 반복 작업을 경감하였으며, 보안을 유지하며 민원 대응 속도를 극대화했습니다.

클라우드 인프라 상에서도 GenOS 기반의 다양한 AI 에이전트를 쉽고 빠르게 생성할 수 있도록 했습니다. 금융권 특유의 보안 요건을 충족하면서도 확장성 있는 생성형 AI 서비스를 마련한 선도적 사례로 꼽힙니다.

국내 금융사 최초의 생성형 AI 기반 대고객 서비스로, 생성형 AI 기반의 고도화된 AI 뱅커입니다. 은행 창구에서 빈번하게 일어나는 대화, 금융 언어, 방대한 양의 금융 데이터를 학습하여 상담과 상품 권유가 가능한 수준까지 이르며 큰 관심을 모았습니다.

AI 기반 의미 분석을 활용하여 동일 숙소 여부를 식별하는 최저가 검색 기능을 개발하였습니다. 고객의 자연어 질의에 최적화된 결과를 제공하여 검색 편의성을 제고하고, 매출 확대 및 운영 효율화라는 핵심 성과를 달성하였습니다.

온프레미스 환경에 제노스(GenOS)를 통합하여 내부·외부 LLM을 선택적으로 연계하는 하이브리드 구조와 RAG 기반 맞춤형 서비스를 제공하였습니다.

증권 실무에 특화된 AI 서비스 생성 프레임워크를 단계적으로 도입하며 활용도를 높였습니다. 업무 지원 및 다양한 부서에서 활용 가능한 어시스턴트 기능을 고도화하고, 전사적 AI 혁신을 위해 서비스 통합 관리 체계를 확립했습니다.

전사 일원화된 생성형 AI 플랫폼 도입을 위한 AI 인프라 도입 및 내·외부 연계 시스템을 구현했습니다. AI 포털 내 다양한 AI 에이전트와 영업지원 챗봇 등을 개발하여 조직 전반의 AI 활용 역량을 극대화했습니다.

딥러닝 기반의 자동차 판매량 예측 모델을 개발했습니다. 모델 최적화를 통해 핵심 제조사별 수요 예측 정확도를 개선했으며, 시장 변화에 대한 선제적 수요 대응력을 확보했습니다.