몽고DB는 AI에서 어떻게 존재하나
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몽고DB는 AI에서 어떻게 존재하나

By김우용

“데이터 레이어 현대화는 기술 부채를 없애고, 혁신 속도를 높이며, 비용을 최적화하고, AI 정확도를 개선하는 데 있어 핵심적인 단계다. 실시간 운영 데이터, 검색, 벡터 검색, 임베딩, 리랭킹을 하나의 플랫폼에 통합함으로써, 몽고DB는 한국 기업들이 AI를 개념 단계에서 대규모의 실시간 실행 단계로 끌어올리는 데 필요한 바로 그 기반을 제공한다.” – 장정욱 몽고DB코리아 지사장

[금융권 스타트업 협업④] 왓섭이 바꾼 금융데이터 분류법
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[금융권 스타트업 협업④] 왓섭이 바꾼 금융데이터 분류법

By이수민

인공지능(AI) 데이터 인프라 스타트업 왓섭은 결제 및 가맹점 데이터를 소비 항목과 행동 패턴 중심으로 구조화하는 ‘금융 소비 데이터 의미화 AI 솔루션’을 개발하고 있다. 이를 통해 금융사의 초개인화 마케팅과 AI 서비스 고도화를 지원한다. 최근에는 신한카드와 협력해 매일 60만건 이상 새롭게 생성되는 결제 품목 데이터를 실시간으로 분류·구조화하는 작업을 진행했다. 고객이 ‘어디서’ 소비했는지를 넘어 ‘무엇을’ 소비했는지까지 식별해 금융사가 활용할 수 있는 데이터로 만드는 것이다.

이용석 스노우플레이크 지사장 “한국, 가파른 성장 계속…AI, 실험 아닌 성과 내는 워크로드로”
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이용석 스노우플레이크 지사장 “한국, 가파른 성장 계속…AI, 실험 아닌 성과 내는 워크로드로”

By이유지

“AI 프로젝트가 개념검증(PoC) 단계에 머무르지 않고 실제 운영 환경으로 빠르게 전환하도록 지원해, AI를 지금 성과를 내는 워크로드로 만들겠습니다.” 이용석 스노우플레이크 신임 한국지사장은 27일 서울 코엑스에서 열린 연례 컨퍼런스 ‘스노우플레이크 월드 투어 서울’ 행사에 나와 이같이 말하고 “대한민국을 대표하는 기업들과 함께 쌓아온 신뢰를 바탕으로 앞으로 더 많은 기업들이 AI 비즈니스 성과를 만들어 갈 수 있도록 계속 노력하겠다”는 포부를 밝혔다.

“모델은 적절한 컨텍스트 위에, 라우팅은 거버넌스 아래에”
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“모델은 적절한 컨텍스트 위에, 라우팅은 거버넌스 아래에”

By김우용

“고객은 여러 모델에 접근하고 모델의 품질과 경제성 변화를 활용하기를 점점 더 원하고 있다. 기업의 경우 오케스트레이션의 가치는 모델을 둘러싼 환경에도 달려 있다. 모델은 적절한 비즈니스 컨텍스트에 접근할 수 있어야 하며, 라우팅은 기업의 거버넌스 정책을 준수해야 한다. 바로 이 점에서 스노우플레이크가 차별화된다.” – 바리스 굴테킨 스노우플레이크 AI 부문 부사장

오라클 클라우드, AI 에이전트 특화 인프라 전면공세
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오라클 클라우드, AI 에이전트 특화 인프라 전면공세

By김우용

오라클의 AI 전략은 데이터 있는 곳에서 안전하게 AI를 작동시키고, AI를 실제 업무 실행으로 직접 연결하는 것이다. 장기인 데이터베이스를 AI 워크로드에 최적화되도록 업그레이드하고, AI 데이터베이스를 중심으로 AI 에이전트를 위한 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)의 AI 인프라 와 AI 데이터 플랫폼을 구축했다.

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