우리 회사에 특화된 ez2AI-Core기반 모델을 구축합니다
기업 데이터와 업무 기준 반영
회사만의 용어, 데이터 구조, 업무 흐름을 모델이 이해하도록 정리합니다.
결과 검증
실제 업무 시나리오로 결과를 확인하고, 잘못된 연결과 누락을 줄입니다.
독립형으로 배포
필요하면 사내 서버와 폐쇄망에서 외부 연결 없이 운영할 수 있습니다.
문서·업무·시스템 데이터에서 부서·업무·문서·담당자의 관계를 분류하고 연결합니다. ez2AI-Core 기반 독립형 모델로 고객사의 제품·사내 시스템·폐쇄망에 탑재할 수 있습니다.
회사만의 용어, 데이터 구조, 업무 흐름을 모델이 이해하도록 정리합니다.
실제 업무 시나리오로 결과를 확인하고, 잘못된 연결과 누락을 줄입니다.
필요하면 사내 서버와 폐쇄망에서 외부 연결 없이 운영할 수 있습니다.
자체 제품에 기업 전용 AI 기능 필요
신경망 모델 적용
신경망 모델 탑재
기대 목적
기업 전용 AI 제품 구현
기존 시스템 교체가 어려움
신경망 모델 적용
신경망 모델 연동
기대 목적
데이터 분석·분류 기능 강화
외부 클라우드 사용 불가
신경망 모델 적용
내부 서버 구축
기대 목적
폐쇄망에서도 독립적 AI 운영
AI 판단 과정 관리 필요
신경망 모델 적용
자체 실행 환경
기대 목적
판단 기준과 검증 이력 관리
생산·설비·품질 데이터를 분류하고 이상 징후를 빠르게 확인합니다.
계약과 거래 데이터를 연결해 검토해야 할 내용을 찾습니다.
민원과 행정 자료를 자동으로 분류해 담당 업무로 연결합니다.
외부망과 분리된 환경에서 중요한 데이터를 안전하게 처리합니다.
진료·연구 자료를 체계적으로 분류하고 필요한 정보를 찾습니다.
계약서와 법률 문서에서 주요 조항과 위험 요소를 확인합니다.
거래처·상품·공급망 데이터를 연결해 흐름을 파악합니다.
오래된 시스템의 데이터 구조를 분석해 개선 방향을 찾습니다.
노드를 클릭하면 상세 정보가 표시됩니다. 우클릭으로 탐색을 이동할 수 있습니다.
통계 없음
ez2AI-Core는 ChatGPT 같은 범용 AI를 대신하지 않습니다. 기업의 시스템·문서·업무 데이터를 정확히 분류하고 서로 연결하는 역할에 집중합니다. 자연어 답변은 공개 LLM과 결합해 만들 수 있어, 정확한 기업 데이터와 자연스러운 대화를 함께 구현합니다.
국제공인 시험성적서
100%
재현율 (Recall)
찾아야 할 관계를 하나도 놓치지 않았습니다.
98.53%
정밀도 (Precision)
지목한 관계 가운데 정답지와 일치한 비율입니다.
이 시험에서 ez2AI-Core는 정답지에 있는 관계를 하나도 빠뜨리지 않았고(재현율 100%), 여기에 더해 정답지에 없는 관계 1건을 추가로 지목했습니다. 시험 규칙상 이 1건은 오탐으로 집계되어 정밀도가 98.53%가 되었습니다.
그런데 실제 현장에는 정답지가 없습니다. 15~20년 된 시스템에서 외래키는 선언되어 있지 않고, 관계를 알던 사람은 이미 회사를 떠났습니다. 그때 필요한 것은 문서에 적힌 관계를 확인하는 능력이 아니라, 아무도 적어두지 않은 관계를 찾아 눈앞에 올려놓는 능력입니다.
정답지 밖을 지목했다는 것은 정해진 답을 외운 것이 아니라 데이터의 구조 자체를 읽었다는 뜻입니다. 이 1건이 이 시험에서 가장 중요한 대목이라고 보기 때문에, 감추지 않고 두 수치를 함께 적습니다.
확정은 사람이 합니다. 모델이 지목한 관계는 근거와 함께 검토 대상으로 제시되고, 담당자가 확인해 확정합니다. 레거시 분석에서는 놓치는 쪽보다 더 찾아 보여주는 쪽이 안전합니다.
고객사 정보 · 업무 데이터 · 운영 DB 등 모든 민감한 기업 데이터는 AI 신경망 학습 대상에서 완전히 배제되어 철저하게 보호됩니다.
같은 AI 모델과 실행 환경을 사용하더라도, 데이터의 품질과 구조에 따라 결과의 정확도는 크게 달라집니다. ez2AI-Core는 자체 구축한 데이터셋을 기반으로 한 성능 평가에서 34.6점의 성능 차이를 확인했습니다.
AI의 성능은 모델만으로 결정되지 않습니다. 현장 지식이 얼마나 정확하게 축적되고 구조화되어 있는지가 결과의 품질을 좌우합니다. 이러한 산업·업무 데이터는 단순한 자본과 인력 투입만으로 단기간에 확보하기 어렵습니다.