금융 LLM 도입을 위한 데이터 정제 및 학습 데이터 구축 ✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - LLM에 맞는 데이터 구조화 방법이 궁금하신 분 - 다양한 형태의 자료를 텍스트 데이터로 변환하여 활용하고 싶으신 분 - 난도 높은 도메인 데이터를 다룰 때 주의해야 할 점이 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 금융 * 세부 Task: 비정형 데이터의 정형화, 데이터 정제, MRC QA 데이터셋 구축,
고객 성공사례 증권사 AI 가상 상담 서비스 개발을 위한 데이터 분석/설계 ✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 실제 사용자의 언어를 반영한 현실감 있는 대화형 AI 서비스를 개발하고 싶으신 분 - 가상 상담사 도입을 위해 어떤 기초 작업이 필요한 지 궁금하신 분 - 고객 상담 데이터의 활용 방안이 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 금융 * 세부 Task: 데이터 분류 및 라벨링, 답변 정의,
고객 성공사례 검색엔진을 위한 사전(Dictionary) 구축 ✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 인공지능 검색 솔루션 도입을 위한 사전(Dictionary) 구축 과정이 궁금하신 분 - 검색엔진 성능을 개선하고 싶은 검색 엔지니어, 검색 기획자, 검색 개발자 - 사용자 경험을 향상시키는 검색엔진 운영 방법이 궁금하신 분 - 사내에 산재한 데이터에서 정보를 추출하고 체계화하는 방법이 궁금하신 분 개요 * 산업 분류:
고객 성공사례 챗봇 성능 개선을 위한 데이터 구축 및 정제 ✔️이런 분들에게 도움이 되는 글이에요! - 운영하고 있는 챗봇 성능을 개선하는 방법이 궁금하신 분 - 챗봇에 신규 콘텐츠를 추가할 때 고려할 점에 대해 궁금하신 분 개요 * 산업 분류: 금융 * 세부 Task: 챗봇 데이터 정제 * 데이터 출처: 고객사 보유 데이터 * 작업량: Confidential * 납품 형태: xlsx(Excel) * 활용 서비스: 사내 챗봇 문제
고객 성공사례 AI 가상상담을 위한 콜봇 시나리오 구축 개요 * 산업 분류: 금융 * 세부 Task: 대화 설계, 콜봇 구축 * 데이터 출처: 고객사 제공 상담 데이터 * 작업량: Confidential * 활용 서비스: 콜봇 문제 일반 콜센터 상담의 일부를 AI 가상상담으로 전환하여 상담 업무 효율을 높이는 프로젝트였습니다. TEXTNET은 콜봇 구축팀의 일원으로서 프로젝트에 참여했습니다. 해결 방안 * '고객상담'이라는 서비스 목적에 맞춰 최대한
