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인공지능(AI) 활용 기업 사례: 대체투자 분야

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인공지능(AI) 활용 기업 사례: 대체투자 분야

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AI를 활용하는 금융권 중 전통투자(주식, 채권) 뿐 아니라 대체투자 (부동산, 인프라 등) 에도 사용되는 사례를 찾고자 함.

1. 기업명 : 블랙록(BlackRock)

2. 활용분야 : 대체투자 관리 및 포트폴리오 최적화

: 블랙록은 자체 개발한 알라딘 이라는 플랫폼을 통해 AI 기술을 대체투자 및 자산 관리에 사용. 이 플랫폼은 다양한 시장 데이터를 수집하고 시뮬레이션을 통해 투자 전략을 제안합니다.

3. 기능 및 활용사례 : 시장 예측 및 의사결정 지원: 예를 들어, 인플레이션이 부동산이나 주식시장에 미치는 영향을 분석하여 투자 결정을 돕습니다.

데이터 처리: 글로벌 금융 데이터를 실시간으로 분석하고, 각 국가 및 자산군의 특성을 반영한 투자 전략을 세밀하게 조율합니다.

이 기술은 대규모 데이터 처리가 필요한 대체투자 시장에서 투자 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. 현재 블랙록뿐만 아니라 애플, 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 기업들도 알라딘 플랫폼을 활용하고 있습니다​

SAMSUNG SDS : https://www.samsungsds.com/kr/insights/trends-in-digital-finance.html

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언폴드 : https://blog.igisam.com/finance/3098/

4. 블랙록의 알라딘 플랫폼은 대체투자에서 중요한 역할을 합니다. 대체투자는 비정형 데이터의 분석이 핵심인데, 알라딘은 머신러닝을 통해 이런 데이터를 신속하고 정확하게 처리합니다. 이를 통해 투자 결정의 복잡성을 낮추고, 글로벌 금융 시장에서 투자 전략을 자동화하는 데 큰 도움을 줍니다.

또한 알라딘의 사례는 AI가 대체투자 분야의 핵심적인 도구로 자리 잡을 가능성을 보여줍니다. 앞으로 대체투자 기업들이 이런 기술을 통해 투자 효율성과 수익성을 더욱 강화할 것으로 보입니다.

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자비스(AI)와 팔라듐을 대체할 신물질을 발굴하고 있는 장면 (아이언맨 2)

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AI 활용 분야딥러닝 기반 신약 후보물질 발굴 사례

<구체적인 사례 설명>

LG그룹 내 'LG AI연구원'과 외부 바이오텍과 협업해 AI 신약 개발

딥러닝을 활용해 화합물 구조와 생물학적 상호작용을 분석하는 LG AI연구원의 '엑사원(EXAONE) 플랫폼'을 개발

데이터 부족 문제를 해결하기 위해 생성 모델로 데이터를 보강

강화 학습 알고리즘을 활용해 최적의 후보물질을 발굴

즉, 복잡한 화학실험 문서에서 필요한 데이터를 추출하고, 가상 실험을 통해 최적의 실험 조건을 제시하는 방식

<주요 성과>

신약 후보물질의 단백질 구조 분석에 AI를 활용해 6개월 동안 1,000개가 넘는 물질을 검증

특정 프로젝트의 개발 기간을 기존 몇 년에서 8개월로 단축

약 290억 원의 사업적 가치를 창출

<기존 신약 개발 후보물질 탐색 과정과 AI의 도입 이후 변화>

기존 신약 개발 과정

1. 실험 중심의 탐색:

고속 스크리닝(High-Throughput Screening, HTS) 기술을 사용

HTS는 화합물 라이브러리에 있는 수백만 개의 화합물을 생물학적 타겟과 반응시켜, 약리학적 효과가 있는 화합물을 선별하는 방식

높은 비용, 상당한 물리적 실험 설비 및 시간 소요

2. 가설 중심의 연구:

특정 질환의 기전을 기반으로 화합물을 설계하고, 실험적으로 검증

높은 실패 확률, 낮은 효율성

적합한 화합물을 찾는 데 수년 소요

3. 실험과 시뮬레이션의 병행:

전산화학을 도입해 일부 시뮬레이션을 사용했지만, 제한적으로 작동

AI 도입 이후 변화

1. 딥러닝 기반의 화합물 탐색:

방대한 화합물 데이터베이스에서 특정 타겟과의 상호작용 가능성이 높은 화합물을 자동으로 선별

기존의 HTS와 달리 실험이 아닌 시뮬레이션에서 가능성을 평가

2. 데이터 보강 및 생성:

기존에 확보된 데이터가 부족하더라도 자체적으로 데이터를 생성하거나 보강

생성 모델(GANs)을 사용해 가상의 화합물 구조를 설계하고, 이들의 생물학적 효과를 예측하는 기능을 제공

이렇게 생성된 화합물은 실제 실험 이전에 선별되므로, 연구의 실패율이 감소

3. 가설 없는 데이터 중심 연구:

기존에는 연구자가 특정 타겟에 대한 가설을 설정하고 데이터를 수집했지만, AI는 데이터를 기반으로 새로운 타겟과 화합물을 제안

이 과정에서 기존에 연구되지 않았던 질환 타겟이나 화합물이 발굴되기도 함

4. 비용 및 시간 절감:

물리적 실험 대신 시뮬레이션을 통해 결과를 예측하므로, 실험 설비에 대한 의존도 낮음

<의견 및 분석>

신약 개발 초기 단계인 후보물질 탐색에서 AI가 중요한 역할을 수행 가능함을 시사

특히, 데이터 부족을 극복하기 위한 생성 모델 활용과 강화학습의 조합으로 효율성을 높이는 데 기여

연구 초기 단계에서의 시간과 비용을 절감하면서도 성공 확률을 높이는 도구 (글로벌 제약사들이 AI 기술에 집중 투자하는 주요 이유)

향후, 면역항암제와 같은 복잡한 치료제 개발에도 이러한 AI 기술이 확대 적용될 가능성이 큼

> 1) 신약 개발 과정의 비용 절감과 2)개발 기간 단축을 동시에 달성

즉, 질환 타겟 발굴, 임상시험 설계, 생산 공정 최적화 등 모든 단계에서 활용 전망

<관련 자료(이미지, 동영상 등) 및 링크>

MIT Technology Review

https://zdnet.co.kr/view/?no=20180607095607

https://www.mk.co.kr/news/business/10788605

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● AI 활용 분야 : 스마트 파밍

1. 농업 빅데이터와 농작물의 실시간 모니터링 결과에 AI분석 알고리즘을 적용해 농작물의 생육 상태에 맞춰 최상의 재배 솔루션 제공하는 것

2. 이를 통해 누구라도 최소 자원으로 양질의 농산물을 최대 수확할 수 있게 지원

● 구체적인 사례 설명 : 대동 AI 가정용 재배기

1. 씨앗 캡슐에서 싹이 트는 방식으로 씨앗과 재배법을 자동 제공

2. 모니터링 카메라가 씨앗 캡슐 코드를 자동인식하여 환경을 씨앗종류에 맞춰 자동 제어

3. 재배기 앱을 통해 실시간 모니터링 가능 및 AI 알고리즘으로 분석해 생육 상태, 잎 면적, 생중량을 예측하여 수확시기를 알림

4. 추가적으로 작물의 고유한 기능성분을 높일 수 있는 재배법들도 탑재(기능성 증진 재배 기술)

● 관련자료(이미지, 동영상 등) 및 링크

1. https://www.topdaily.kr/articles/99985

2. https://ko.daedong.co.kr/innovation/smartfarm

● 의견 및 분석

1. 집에서 누구나 자신에게 필요한 작물 재배를 사람의 관리 없이 알아서 작물 재배가 가능

2. 자신이 원하는 영양소를 친환경적인 방법으로 섭취 가능

3. 정밀농업을 통해 누구나 자동화된 농사가 가능하게 만드는 것이 목표

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AI 활용 기업 사례 : 질병 예측 서비스

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AI 활용 기업 사례 : 질병 예측 서비스

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1. 기업명: 라이프시맨틱스

2. AI 활용 분야: 질병 예측 서비스

3. 구체적인 사례 설명:
라이프시맨틱스는 건강검진 데이터를 활용하여 AI를 통해 사용자의 건강 상태, 생활습관, 가족력 등을 종합적으로 분석하고, 이를 바탕으로 미래에 발생할 수 있는 질병의 발생 확률을 예측합니다. 이 예측은 개인의 건강 관리뿐만 아니라, 보험 상품 및 건강 관리 서비스 제공 시 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있게 합니다

4. 관련 자료(이미지, 동영상 등) 및 링크:
건강검진결과 API를 활용한 인공지능 질환예측 서비스 H.AI(하이)

5. 의견 및 분석:
AI를 활용하여 미래 질병 발생 확률을 높은 정확도로 예측할 수 있다면, 불필요하거나 과도한 보험 가입을 방지하는 데 크게 기여할 수 있습니다. 이를 위해 다음과 같은 방식들이 유효할 것입니다:

1)   사용자와 유사한 건강 사례를 바탕으로 확률 제시: 실제 보험금을 수령한 사례나 유사한 건강 상태를 가진 사람들의 데이터를 분석하여, 개인에게 맞는 발생 확률을 제시하는 방법입니다. 이는 사용자가 실질적으로 위험을 인식하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

2)   소득 수준을 고려한 맞춤형 보험 추천: 고객의 소득 수준을 반영하여 경제적으로 적합한 보험 상품을 추천하는 방식입니다. 고객이 자신의 재정 상황에 맞는 보험 상품을 선택할 수 있도록 돕는다면, 불필요한 보험 가입을 줄이고, 고객의 만족도도 높일 수 있습니다.

이러한 AI 기반 질병 예측과 맞춤형 보험 추천 서비스는 보험 가입자에게 실질적인 혜택을 제공할 수 있습니다.

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건강검진결과 API를 활용한 인공지능 질환예측 서비스 H.AI(하이)

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라이프시맨틱스의 H.AI(하이)에는 한국인 약 100만 명의 12년치 건강검진 데이터를 모아 인공지능(AI)으로 학습한 알고리즘이 적용되어 있습니다. 나의 건강검진 결과를 입력하면 암, 뇌혈관질환, 고혈압, 당뇨 등 총 12개 질환이 2년 내에 발생할 위험 확률을 알고리즘을 적용하여 진단해 주는 서비스입니다.

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사례) 어니스트펀드 '렌딩 인텔리전스'

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사례) 어니스트펀드 '렌딩 인텔리전스'

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금융업의 경우 크게 다음 5가지 영역에 보다 고도화된 AI 기술을 활용하고자 하는 니즈가 높아지고 있다.

사기 탐지 및 예방: 거래 패턴을 분석, 이상 징후 식별, 실시간 사기 탐지

신용 점수 및 리스크 평가, 관리: 개인과 기업의 신용도 및 리스크 평가

챗봇: 문의에 즉각적인 응답을 제공, 계좌 조회를 지원, 개인화된 금융 조언을 제공

로보 어드바이저: 시장 동향 분석, 투자 포트폴리오 최적화, 자산 관리 서비스 지원

자금세탁방지(AML) 규정 준수: 잠재적 자금 세탁 활동 식별/감지하여 규제 요건 준수 지원

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사례) 어니스트펀드, AI 여신 종합 솔루션 ‘렌딩 인텔리전스’

AI 기반의 리스크 관리 솔루션으로 대출에 대한 모든 정보를 빅데이터 기반으로 자동학습, 분석하고 실행하는 종합 시스템이다.

가계 대출 및 정책 등 불규칙하게 변화하는 금융시장 환경에 맞춰 기술적으로 대응, 지원할 수 있는 AI 기반 주요 솔루션으로 구성됐다.

불확실한 매크로 금융환경 변화 대응을 위해 외부 거시지표와 신용점수 추세를 바탕으로 리스크 조정 결과를 제공하는 거시조정 AI 솔루션

고금리 시장으로 인해 증가하는 부실률을 예측하고 대응할 수 있도록 지원하는 리스크 AI 솔루션

리스크 관리 외에도 금융시장의 변화에 따른 니즈 발굴, 금리 조정 등의 전략 수립, 다양한 스코어를 활용한 디지털 심사 운영 등 다양한 기능을 제공하고 있다.

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현재 국내외 금융기관들의 AI 도입 수준은 대체로 RPA, 고객 불만 처리, 정보 제공, 시스템 구축 등 기본 운영 관리에 그치는 것으로 보인다.

그러나 향후 위와 같은 금융 리스크 관리 솔루션을 적극적으로 도입하여 보다 고차원적인 금융서비스를 제공할 수 있을 것으로 보인다.

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급식 업계에서의 DX 활용 사례: ai 영양사 

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급식 업계에서의 DX 활용 사례: ai 영양사 

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웰스토리, 아워홈, 그린푸드,프레시웨이 등 다양한 급식 및 식자재 유통 업체가 ai영양사에 대한 개발에 열을 올리고 있다.

이를 위해 잔반 스캔 프로그램이나 식단 자동화, 식단에 맞는 상품 큐레이션(추천 기능), 원재료 처리 로봇 손실 최소화 인공지능 등을 개발중에 있다.

실제 기술을 가진 기업: 코그넷나인(잔반분석 AI 시스템), 누비랩(A.I 푸드스캐너)

출처 : 대한급식신문(http://www.fsnews.co.kr) 등

https://www.fsnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=54447

https://www.youtube.com/watch?v=R4REQrcQEOU

https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=32607

https://www.fsnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=48030

https://www.ceoscoredaily.com/page/view/2024092613352399058

https://m.news.nate.com/view/20240905n09237

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영양사, 이제 ‘빅데이터 시대’ 대비해야

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[대한급식신문=김기연 기자] 4차 산업 시대로의 전환이 갈수록 빨라지면서 산업 전반에 인공지능(A.I)과 빅데이터 활용이 높아지고 있는 가운데 영양사들도 이를 활용할 수 있는 능력을 갖춰야 한다는 주장이 나왔다. (사)대한영양사협회(회장 송진선, 이하 영협)는 ‘제18회 영양의 날(10월14일)’을 기념해 지난 17일 영협 교육실에서 ‘영양사와 함께하는 건강 실천, 매일 채소·과일 먹기!’를 주제로 전문가 세미나를 개최했다. 이번 세미나는 영협과 (사)한국영양학회(회장 김혜영), (사)대한지역사회영양학회(회장 김숙배), (사)한국식

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1. 패션 산업에서의 AI 활용 분야

생산/운영 효율성: 판매 예측, 재고 배치 최적화, 품질 관리 및 자동화된 작업.

고객 관계 관리: 고객 세분화, 맞춤형 커뮤니케이션, 고객 응대(예: 챗봇), 개인화된 제품 추천.

팀 역량 강화: 반복적인 작업 자동화, 직원 교육 지원, 인재 채용.

창의적 작업 지원: 무드 보드 생성, 제품 프로토타입 시각화 및 트렌드 예측.

2. 구체적인 사례 설명

Kering의 판매 예측 솔루션: Gucci에서 시작된 AI 기반 판매 예측 알고리즘은 판매량에 따른 채널 및 매장별 제품 분배를 최적화해 의사결정 정확도를 25% 향상.

Louis Vuitton의 "Les Extraordinaires AI-Configurator": 1,200개 이상의 가방 옵션을 제안하는 iPad 기반 가상 비서로 고객 맞춤형 제품 추천을 지원.

GoldenEye Smart Vision: 텍스타일 산업의 품질 관리를 AI로 자동화, 생산 시간 14일 단축 및 폐기물 15% 절감.

3. 관련 자료 및 링크

Louis Vuitton의 AI-Configurator 등 : https://www.lvmh.com/news-lvmh/lvmh-takes-viva-technology-2024-visitors-into-its-dream-garden

GoldenEye Smart Vision 홈페이지 : https://www.goldeneyesmartvision.ai/

이외 다양한 use cases

https://blog.mbadmb.com/ai-in-the-fashion-industry-10-most-prominent-use-cases/

4. 의견 및 분석

전문가 의견: Kering의 디지털 책임자 그레고리 부테는 "AI는 창의적 과정을 대체하기보다는 보완하고 효율적으로 만드는 데 기여할 것"이라고 언급. 기업 내 생산/운영 부서에서의 AI에 대한 수용도는 거의 90%에 달하지만, 크리에이티브 부서에서는 5% 수준으로 수용도가 극히 낮다

분석: AI는 럭셔리 패션 산업에서 생산성과 고객 맞춤형 경험을 증대시키는 주요 도구로 자리 잡고 있지만, 디자인 영역에서의 도입은 브랜드 아이덴티티를 해칠 우려가 있어 신중히 진행되는 편. 이를 빗대어 패션 분야에서의 인공지능은 신중한 혁명(discreet revolution)이라고도 불림.

개인 의견: 패션산업 내 DT/AX의 first phase는 여느 산업과 크게 다르지 않게 제조/생산 공정 및 자원 효율화, 고객 접점에서의 초개인화된 고객경험 제공 등으로 구성될 것으로 보인다. next phase로는, 럭셔리 패션에서 VIP 고객 대상으로 퍼스널 쇼퍼가 배정되듯이 고객의 체형, 라이프스타일, 구매 이력, 만족도를 비롯해 사회/환경/계절 등 다양한 맥락을 종합적으로 고려하는 AI Agent가 고객이 옷을 필요로 하는 시기에 고객의 취향과 상황에 딱 맞춘 제품을 추천해주는 서비스를 제공할 수도 있지 않을까?

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(1) AI 활용 분야

✔ 생산 및 제조 공정

생산 라인의 효율성 증대

품질 관리 자동화 하여 일관된 제품 품질 유지

✔ 수요 예측 및 재고 관리

AI 기반 소비자 수요 데이터 분석/예측

재고 최적화로 비용 절감/폐기물 감소

✔ 신제품 및 레시피 개발

AI 활용하여 새로운 맛 조합/레시피 개발

✔ 제품 디자인

(2) 구체적인 사례 설명

✔ 동원그룹

AI 탑재된 무인 항공기 드론을 어획에 도입하여 참치 어군 탐색의 효율성을 높임

'참치 품질 등급 선별 AI모델' 을 개발, 제품의 다양화 (횟감용/요리용 등)

기존 엑스레이 설비에 AI 기반 소프트웨어를 탑재시켜 엑스레이로 검출하지 못한 아주 미세한 크기의 뼈까지 검출

동원F&B : '덴마크 그릭 오리지널' 제품의 디자인을 혁신적으로 개선, '레드닷 디자인 어워드 2024'에서 본상을 수상

(3) 관련 자료(이미지, 동영상 등) 및 링크

[푸드& AI] 참치 탐색부터 뼈 솎아내기까지... 동원그룹 AI 전방위 활용

https://www.4th.kr/news/articleView.html?idxno=2047519

덴마크 그릭 오리지널 요거트 디자인

(4) 의견 및 분석

생산 공정의 자동화는 물론 품질 관리의 정밀도 향상, 재고관리 등 F&B 분야에서 AI 의 활용은 필수불가결함.

AI 도입 초기 높은 투자비용과 기술적 도전 과제 등의 허들이 있으므로 기업에서는 신중한 계획과 전략이 필요함.

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[푸드& AI] 참치 탐색부터 뼈 솎아내기까지...동원그룹 AI 전방위 활용

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[포쓰저널=이현민 기자] 망망대해에서 참치를 찾는 드론부터 참치 뼈만 솎아내는 인공지능 엑스레이까지, ‘참치 명가’ 동원그룹이 수산업에 AI(인공지능) 기술을 전방위로 도입하고 있다.동원그룹은 2020년 각 계열사 임원들로 구성된 ‘AI추진팀’은 사업별 AI 과제를 직접 발굴, 개발하고 있다.수산, 식품, 포장재, 물류 등 그룹의 중심 사업 전반에 AI를 도입한 결과, 최근 주요 사업 분야에서 성과가 차츰 가시화되고 있다. 15일 동원그룹 관계자는 “AI를 통한 혁신이 사업의 유의미한 생산성 향상을 불러올 수 있다는 판단에 AI 기

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1. AI 활용 분야 : 엔비디아는 자사의 AI 할루시네이션(환각) 문제가 5년 내로 해결될 것이라고 예측

2. 구체적인 사례 설명

엔비디아가 사용한 주요 방법들:

1. NeMo Guardrails 시스템

AI 모델의 출력을 실시간으로 모니터링하고 검증

사전에 정의된 규칙과 가이드라인을 기반으로 응답 필터링

신뢰할 수 있는 외부 데이터베이스와 연동하여 정보 검증

2. 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)

AI가 응답할 때 학습 데이터 외부의 신뢰할 수 있는 문서나 데이터베이스를 참조

실제 데이터에 기반한 응답 생성으로 정확도 향상

3. 자체 검증 메커니즘

AI가 생성한 답변의 신뢰도를 자체적으로 평가

불확실한 정보에 대해서는 명확히 표시

4. 지속적인 모델 업데이트와 재학습

오류가 발견된 부분에 대한 피드백을 반영

더 정확한 데이터셋으로 모델 재훈련

3. 관련 자료 및 링크 : GatorTronGPT를 사용해 200억 단어 규모의 합성 임상 텍스트를 생성.

https://developer.nvidia.com/blog/develop-secure-reliable-medical-apps-with-rag-and-nvidia-nemo-guardrails/

4. 의견 및 분석 : 데이터 신뢰성을 검증하는 전통적인 이론 내에 머물고 있는 것으로 보임. NeMo Guardrails의 경우, 1) YAML 파일을 통해 규칙(guardrails) 정의, 2) 파이썬 API를 통한 통합, 3) 다양한 LLM과 호환 가능한 방식을 차용.

다만 방식 상에서 AI Training AI: GatorTronGPT을 활용.

NeMo T5-TTS 모델에서는 LLM 기반의 향상된 음성 합성 기술 및 기존 오픈소스 모델들(Bark, SpeechT5)보다 2배 적은 발음 오류율을 달성하였는데, 1) 단조로운 정렬 사전 지식(monotonic alignment prior) 적용, 2) CTC(connectionist temporal classification) 손실 함수 사용, 3) 텍스트와 음성 간의 더 정확한 정렬 구현을 통해 할루시네이션 문제를 해결 시도하였음.

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AI 활용 기업 사례: 부동산개발분야:앨앤디씨(랜드업)

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AI 활용 기업 사례: 부동산개발분야:앨앤디씨(랜드업)

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프롭테크(Proptech)는 부동산과 기술의 결합을 의미하며, 부동산 산업의 전통적인 방식에 기술을 접목하여 산업에 효율성을 높이는 것을 목표로 한다.

1.기업명: (주)앨엔디씨[랜드업(LanDup)]

2.활용분야:부동산 개발 사업성 검토, 개발 사업비 산정 및 수익화 검토, 사업성 검토 자문

최적화를 통해 개발사업성 검토에 효율성 제공.

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프롭테크(Proptech;부동산+기술) 미래 부동산 시장 어떻게 바꿔놓을까?...‘랜드업(LanDup)’ 이덕행 대표에게 묻다

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[녹색경제신문 = 문홍주 기자] ‘프롭테크(Proptech)‘는 부동산(Property)과 기술(Technology)의 결합을 의미하며, 부동산 산업의 전통적인 방식에 기술을 접목하여 효율성을 높이고 새로운 가치를 창출하는 것을 목표로 한다.이 혁신적인 접근 방식은 데이터 분석, 인공지능, 블록체인, IoT(사물인터넷) 등의 첨단 기술을 활용하여 부동산의 거래, 관리, 개발 등을 더욱 효율적이고 투명하게 만든다. 개인간 부동산 거래를 도와주는 ‘직방(Zigbang)’같은 플랫폼이 대표적인 프롭테크다. 그런데 직방과 달리 재개발 및

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인공지능(AI) 활용 기업 사례: 대체투자 분야

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인공지능(AI) 활용 기업 사례: 대체투자 분야

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AI를 활용하는 금융권 중 전통투자(주식, 채권) 뿐 아니라 대체투자 (부동산, 인프라 등) 에도 사용되는 사례를 찾고자 함.

1. 기업명 : 블랙록(BlackRock)

2. 활용분야 : 대체투자 관리 및 포트폴리오 최적화

: 블랙록은 자체 개발한 알라딘 이라는 플랫폼을 통해 AI 기술을 대체투자 및 자산 관리에 사용. 이 플랫폼은 다양한 시장 데이터를 수집하고 시뮬레이션을 통해 투자 전략을 제안합니다.

3. 기능 및 활용사례 : 시장 예측 및 의사결정 지원: 예를 들어, 인플레이션이 부동산이나 주식시장에 미치는 영향을 분석하여 투자 결정을 돕습니다.

데이터 처리: 글로벌 금융 데이터를 실시간으로 분석하고, 각 국가 및 자산군의 특성을 반영한 투자 전략을 세밀하게 조율합니다.

이 기술은 대규모 데이터 처리가 필요한 대체투자 시장에서 투자 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. 현재 블랙록뿐만 아니라 애플, 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 기업들도 알라딘 플랫폼을 활용하고 있습니다​

SAMSUNG SDS : https://www.samsungsds.com/kr/insights/trends-in-digital-finance.html

​

언폴드 : https://blog.igisam.com/finance/3098/

4. 블랙록의 알라딘 플랫폼은 대체투자에서 중요한 역할을 합니다. 대체투자는 비정형 데이터의 분석이 핵심인데, 알라딘은 머신러닝을 통해 이런 데이터를 신속하고 정확하게 처리합니다. 이를 통해 투자 결정의 복잡성을 낮추고, 글로벌 금융 시장에서 투자 전략을 자동화하는 데 큰 도움을 줍니다.

또한 알라딘의 사례는 AI가 대체투자 분야의 핵심적인 도구로 자리 잡을 가능성을 보여줍니다. 앞으로 대체투자 기업들이 이런 기술을 통해 투자 효율성과 수익성을 더욱 강화할 것으로 보입니다.

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AI 활용 분야

구체적인 사례 설명

관련 자료(이미지, 동영상 등) 및 링크

의견 및 분석