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청킹(Chunking)과 임베딩(Embedding)이란 무엇인가? 생성형 AI 문서 검색 정확도의 핵심

레인보우브레인은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 더 쉽고 효과적으로 이해하실 수 있도록 단계별 시리즈를 준비했습니다. 이번 시리즈에서는 RAG의 핵심 과정과 실제 활용 사례를 차근차근 풀어드리며, 어떻게 현장에서 적용할 수 있는지 알기 쉽게 설명 드리겠습니다. ① 파싱(Parsing): 문서를 구조화하는 첫 단계 ② 청킹과 임베딩(Chunking & Embedding): 문서 검색 정확도를 좌우하는 핵심 ③ 검색(Retrieval) ④ 생성(Generation) 단계까지 다룰 예정입니다. 안녕하세요, 지능형 업무자동화 전문기업 레인보우브레인입니다. 생성형 AI는 이제 단순한 대화 도구를 넘어, 보고서 작성·회의록 요약·고객 상담 자동화 등 다양한 업무 현장에서 필수 도구로 자리 잡고 있습니다. 특히 기업들은 문서를 얼마나 정확하게 이해하고 효율적으로 활용하느냐에 따라 AI 도입 효과가 크게 달라집니다. 앞선 글에서는 파싱(Parsing)이

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LLM 환각 연구: 정답을 알면서도 다른 답을 내놓는 AI의 딜레마

“대형 언어 모델(LLM)의 환각 문제는 단순한 오류가 아닙니다. 최근 연구들은 AI가 정답을 떠올리면서도 표현 단계에서 다른 답을 내놓는 이유, 그리고 평가 구조가 환각을 부추기는 방식을 보여줍니다" LLMs Know More Than They Show: On the Intrinsic Representation of LLM Hallucinations (Technion, ICLR 2025), Why Language Models Hallucinate (OpenAI, 2025) LLM 환각 연구: 정답을 알면서도 다른 답을 내놓는 AI의 딜레마 겉보기에 완벽하지만 허점을 보이는 AI AI는 때로는 확신에 차서 대답하지만, 실제로는 틀린 경우가 많습니다. 이런 모습 때문에 사람들은 “AI도 허점투성이일 뿐”이라고 치부하곤 합니다. 하지만 연구자들은 한 걸음 더 나아가, 단순히 AI가 모자라서 틀리는 것이 아니라 정답을 내부적으로는 알고 있으면서도 다른 답을 말하는 현상에 주목했습니다. 이

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사람들은 ChatGPT를 어떻게 활용 할까? (NBER 2025)

전 세계 7억 명이 사용하는 ChatGPT, 단순 채팅을 넘어 일상과 업무를 혁신하는 AI. NBER 연구 데이터를 기반으로 ChatGPT 활용 패턴과 글로벌 확산 인사이트를 정리했습니다. HOW PEOPLE USE CHATGPT (NBER WORKING PAPER SERIES） 전 세계를 휩쓴 AI, 'ChatGPT' 사람들은 어떻게 사용하고 있을까? 전 세계를 휩쓴 AI, 'ChatGPT' 사람들은 어떻게 사용하고 있을까? 안녕하세요 지능형 업무자동화 전문기업 레인보우브레인입니다. 2022년 11월 출시된 ChatGPT는 단기간에 전 세계인의 일상으로 깊숙이 파고들었습니다. 2025년 7월 기준, 전 세계 성인의 약 10%가 ChatGPT를 사용하고 있으며, 주간 활성 사용자 수는 약 7억 명에 달합니다. 주간 메시지 교환량은 180억 건, 하루 평균으로는 약 25억 건에 이르죠. 인터넷과 스마트폰이 등장했을 때보다 더 빠른 속도로 확산된 사례로, 연구진은 이를 “가장 빠른 글로

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[기술동향] 생성형 AI를 둘러싼 브라우저 전쟁

[기술동향] 생성형 AI를 둘러싼 브라우저 전쟁 2025년 9월 2일에 온라인 검색 시장의 구글 독점 해소를 위한 1심 최종 판결이 나왔다(https://www.yna.co.kr/view/AKR20250903007551091). 워싱턴 D.C. 연방법원 아미트 메흐타 판사는 크롬 매각이 불필요하며, 안드로이드 운영체제 역시 매각할 필요가 없다는 판결을 내림으로써 구글에 힘을 실어줬다. 그리고 9월 18일에 구글은 자사 크롬 브라우저에 제미나이를 통합한다고 발표했다(https://www.yna.co.kr/view/AKR20250919012500091). 별도의 유료 구독 없이도 맥/윈도우/모바일 기기에서 크롬 설치만으로 제미나이에 접근할 수 있게 되는 셈이다. 8월 12일에 AI 스타트업인 퍼플렉시티가 345억 달러에 크롬을 인수하겠다고 구글에 제안한(https://www.yna.co.kr/view/AKR20250813003900091) 소식도 있었지만, 이번에 불확실성을 해소한 구글

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검색(Retrieval)이란 무엇인가? 생성형 AI의 사실 기반을 완성하는 단계

레인보우브레인은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 더 쉽고 효과적으로 이해하실 수 있도록 단계별 시리즈를 준비했습니다. 이번 시리즈에서는 RAG의 핵심 과정과 실제 활용 사례를 차근차근 풀어드리며, 어떻게 현장에서 적용할 수 있는지 알기 쉽게 설명드리겠습니다. ① 파싱(Parsing): 문서를 구조화하는 첫 단계 ② 청킹과 임베딩(Chunking & Embedding): 문서 검색 정확도를 좌우하는 핵심 ③ 검색(Retrieval): 생성형 AI의 사실 기반을 완성하는 단계 ④ 생성(Generation) 단계까지 다룰 예정입니다. RAG에서 검색(Retrieval)이란? 안녕하세요, 지능형 업무자동화 전문기업 레인보우브레인입니다. 앞선 두 편에서는 파싱(Parsing) 을 통해 문서를 구조화하고, 청킹과 임베딩(Chunking & Embedding) 을 통해 문서를 의미 단위로 나누어 벡터로 변환하는 과정을 살펴봤습니다. 이제 그 결과물을

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AI 시대, 콘텐츠를 열 것인가 숨길 것인가

뉴스도 AI가 보여주는 시대… 사람들이 진짜 궁금한 건 뭘까? 3줄 요약 뉴스 소비가 검색에서 ChatGPT 대화형 요약으로 이동 중 실시간 정보보다 ‘왜 중요한가’를 설명해주는 해설형 뉴스가 인기 콘텐츠를 AI에 보여줄 것인지 숨길 것인지, 전략 선택이 필요한 시대 본 글은 Similarweb의 최신 리포트 「The Impact of Generative AI on Publishers (2025)」를 바탕으로, 뉴스 소비 방식의 변화와 콘텐츠 노출 전략의 전환점을 다루는 인사이트 제공합니다. ️요즘 뉴스를 어디서 보시나요? 뉴스 소비 방식이 빠르게 바뀌고 있습니다. 2024~2025년 사이, Similarweb 리포트에 따르면 실제로 큰 변화가 나타났습니다. 예전엔 네이버나 구글에서 뉴스 검색 후 기사를 클릭하는 방식이 일반적이었죠. 하지만 요즘은 ChatGPT에 직접 묻고, 요약된 뉴스와 해설을 받아보는 이용자가 급격히 늘고 있습니다. 검색보다 더 빠르고 간결하며, 맥락까지

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국가대표 AI 프로젝트란? 참여 기업과 한국형 LLM 전략 정리

정부는 ‘AI 3대 강국 도약’을 국가 비전으로 삼고, 해외 기술 의존도를 낮춘 독자 AI 생태계 구축에 본격 착수했습니다. 이를 위한 대표 프로젝트가 바로 과학기술정보통신부와 NIA가 주관하는 ‘국가대표 AI’ 사업입니다. 핵심은 단순한 LLM(대형 언어 모델) 개발이 아닙니다. 한국의 언어와 맥락에 최적화된 소버린 AI(Sovereign AI)를 만드는 것. 즉, GPT의 한계를 넘는 “우리만의 AI”를 구현하겠다는 전략입니다. 소버린 AI(Sovereign AI)란 무엇인가? 소버린 AI(Sovereign AI)는 외부 기술에 의존하지 않고, 자국 내에서 독립적으로 개발·운영할 수 있는 인공지능 시스템입니다. 최근 유럽연합, 프랑스, 아랍에미리트 등도 자국 주도 AI 개발 전략을 강화하고 있습니다. 한국 역시 ‘국가대표 AI’ 프로젝트를 통해 독자적 LLM(Local LLM) 생태계를 구축하려는 움직임을 본격화했습니다. 소버린 AI의 핵심 요건은 다음과 같습니다 데이터 주권

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[기술동향] LLM 애플리케이션의 보안 중요성과 문제 해결

LLM 애플리케이션의 보안 중요성과 문제 해결 LLM 애플리케이션의 보안 중요성과 문제 해결 모든 것이 인터넷으로 연결된 상황에서 보안 문제는 중요해진지는 이미 오래되었다. 특히 단말 뿐만 아니라 서버 조차도 클라우드로 이동하는 상황에서 방어해야 하는 표면적이 점차로 넓어지고 있으며, 이는 기반 인프라(서버와 네트워크)는 물론이고 데이터베이스, 미들웨어, 애플리케이션 서버, 웹과 앱 전반에 걸쳐 빈틈을 허용하면 즉시 문제가 일어날 가능성이 높아짐을 의미한다. 하지만 최근에 LLM(초거대언어 모델)이 등장함으로써 보안 관련해 또 다른 어려움을 야기하는 상황이다. 오늘은 LLM 애플리케이션이 전통적인 애플리케이션과 비교해 보안 측면에서 어떤 점에 차이가 있는지를 알아보고, 어떤 점에 주의할 필요가 있는지도 설명하겠다. LLM 애플리케이션 되돌아보기 : 전통 애플리케이션 vs LLM 애플리케이션 전통적인 애플리케이션은 핵심 비즈니스 로직이 데이터베이스에 있거나(예: 저장 프로시저(stor

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GPT‑5 공개 기능 업데이트 핵심 요약 한눈에!

2025년 8월, OpenAI는 ChatGPT의 차세대 모델인 GPT‑5를 공식 발표했습니다. 발표는 Sam Altman을 비롯한 OpenAI 주요 리더들의 순차적인 설명과 데모 시연으로 구성되었으며, 다음과 같은 주요 내용을 담고 있습니다. 이번 공개는 단순한 성능 향상을 넘어, AI가 '생각하고, 계획하고, 실제로 실행하는' 전문가 수준의 조력자로 진화했음을 보여줍니다. OpenAI는 발표 영상을 통해 GPT-5의 기술적 성과, 실제 데모, 그리고 사용자 중심의 변화까지 상세히 소개했습니다. 지금부터 그 흐름을 시간 순서대로 정리해보겠습니다. GPT‑5 발표 영상 핵심만 콕! 3줄 요약 GPT‑5는 박사급 전문가처럼 사고하고 판단하며, 사용자의 업무를 직접 도와주는 AI로 진화했습니다. 학습, 코딩, 건강상담 등 실제 삶에 밀접한 문제를 해결하는 능력이 강화되었습니다. 무료 포함 전 사용자 계층에 순차 제공되며, API 및 기업용 기능도 대폭 향상되었습니다. #GPT5AP

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2025 가트너 AI 하이프 사이클 – 기대와 환멸 사이에 선 기술들

2025 가트너 AI 하이프 사이클 – 기대와 환멸 사이에 선 기술들 매년 IT 업계에서는 가트너(Gartner)가 발표하는 ‘하이프 사이클(Hype Cycle)’ 보고서를 주목합니다. 특히 2025년 AI 분야 하이프 사이클은 기술별 위치가 뚜렷하게 갈리며, 앞으로 2~3년간 AI 시장의 판도를 가늠할 수 있는 중요한 시그널을 제공합니다. 이번 글에서는 하이프 사이클의 개념부터, 올해 주목해야 할 기대의 정점(Peak of Inflated Expectations) 과 환멸의 골짜기(Trough of Disillusionment) 구간의 주요 기술을 집중적으로 살펴보겠습니다. 하이프 사이클이란? 2025 가트너 AI 하이프 사이클 하이프 사이클은 신기술이 시장에 등장해 성숙해지기까지의 기대감과 채택 정도를 시각화한 모델입니다. 기업 입장에서는 너무 일찍 기술을 도입해 실패하거나, 반대로 너무 늦게 진입해 경쟁에서 뒤처지는 위험을 줄이는 데 중요한 참고 자료가 됩니다. 기술은 다음 5

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RAG 아키텍처의 진화: 지능형 업무자동화를 위한 10가지 발전된 전략

RAG 아키텍처의 진화: 지능형 업무자동화를 위한 10가지 발전된 전략 표준 RAG를 넘어, 발전된 RAG로 안녕하세요, 지능형 업무자동화 전문기업 레인보우브레인입니다. 최근 기업 현장에서 AI와 대규모 언어모델(LLM)의 활용이 빠르게 확산되고 있습니다. 그러나 많은 기업이 실제 기업용 AI 도입 과정에서 정확성 부족, 최신성 한계, 보안 문제, 운영 효율성 등 여러 과제에 직면합니다. 이러한 문제를 해결하는 핵심 기술이 바로 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 입니다.RAG는 LLM이 단순히 학습 데이터에 의존하는 것이 아니라, 외부 지식 검색을 통해 사실성과 신뢰성을 보완하는 방식입니다.하지만 기본적인 표준 RAG만으로는 복잡한 업무 환경에서 한계가 뚜렷합니다. 이번 글에서는 먼저 표준 RAG의 개념과 특징을 살펴본 뒤, 이를 기반으로 등장한 10가지 발전된 RAG 아키텍처를 개념·활용·장점과 주의점까지 정리해 보겠습니다. 표준 R

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파싱(Parsing)이란 무엇인가? 생성형 AI가 문서를 이해하기 위한 첫 단계

레인보우브레인은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 더 쉽고 효과적으로 이해하실 수 있도록 단계별 시리즈를 준비했습니다. 이번 시리즈에서는 RAG의 핵심 과정과 실제 활용 사례를 차근차근 풀어드리며, 어떻게 현장에서 적용할 수 있는지 알기 쉽게 설명 드리겠습니다. ① 파싱(Parsing): 문서를 구조화하는 첫 단계 ② 청킹과 임베딩(Chunking & Embedding): 문서 검색 정확도를 좌우하는 핵심 ③ 검색(Retrieval) ④ 생성(Generation) 단계까지 다룰 예정입니다. 파싱(Parsing)이란 무엇인가? 생성형 AI가 문서를 이해하기 위한 첫 단계 안녕하세요, 지능형 업무자동화 전문기업 레인보우브레인입니다. 이번 글은 생성형 AI 문서 이해 시리즈로, 기업 현장에서 점점 더 주목받는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 단계별로 살펴보는 연재의 첫 번째 편입니다. 생성형 AI는 이

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[기술동향] MIT의 2025년 비즈니스 관점에서 본 AI 보고서 정리

MIT의 2025년 비즈니스 관점에서 본 AI 보고서 정리 MIT <The GenAI Divide: STATE OF AI IN BUSINESS 2025> 출처 : https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf 2025년 7월에 MIT가 <The GenAI Divide: STATE OF AI IN BUSINESS 2025> 라는 보고서를 공개했고, 국내 언론에서도 <95% 수익 無 프로젝트, MIT 보고서가 던진 경고> 등의 제목으로 기사화되었다. 엄청나게 많은 돈을 투입했음에도 불구하고 95% 프로젝트가 실패했다는 내용을 담고 있어서 큰 반향을 불러일으켰는데, 실제 보고서에서 어떤 맥락으로 이런 평가를 내렸는지 살펴보고 우리에게 의미하는 바가 무엇인지를 정리해보겠다. * 기사 : MIT 보고서가 던진 경고 (https://www.asiaa.co.kr/news/articleView.ht

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AI 기반 지능형 자동화의 미래, 오토메이션애니웨어 Imagine 2025에서 확인하세요

Imagine 2025에서 공개된 APA 혁신의 모든 것 오토메이션애니웨어 Imagine 2025에서 공개된 APA 혁신의 모든 것 안녕하세요, 지능형 자동화 전문기업 레인보우브레인입니다. 2025년 5월, 플로리다주 올랜도 콘래드 호텔에서 열린 오토메이션애니웨어 Imagine 2025는 단순한 기능 발표를 넘어, 기업 운영 방식의 미래를 제시한 자리였습니다. 오토메이션애니웨어(Automation Anywhere)는 이번 행사에서 차세대 자동화 플랫폼인 Agentic Process Automation (APA) 시스템을 중심으로, AI와 자동화, 그리고 사람 간의 협업이 통합된 새로운 업무 방식을 선보였습니다. 특히 AI 기반 프로세스 자동화 분야에서 업계 최초로 달성한 주요 성과들을 공개하며, 참석한 고객과 파트너들로부터 큰 호응을 얻었습니다. 지금부터 그 핵심 내용을 소개합니다. APA란 무엇인가? : 단순 자동화를 넘어, 목표 지향 자동화로! APA는 기존 RPA를 넘어,

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레인보우브레인, KAIST CAIO AI 리더스포럼 2025 연사 발표

KAIST CAIO AI 리더스포럼 2025 연사 발표 레인보우브레인 CTO 박재호 전무는 오는 2025년 7월 3일(목) 서울 역삼포스코타워에서 열리는 ‘KAIST CAIO AI 리더스포럼 2025’에 연사로 참여합니다. 이번 포럼은 “Beyond AI, AI가 확장하는 비즈니스 설계와 전략”을 주제로, 기업의 AI 도입을 넘어 확산과 수익화까지 연결되는 전략에 대해 논의하는 자리로 마련되었습니다. 국내외 주요 기업의 CAIO(Chief AI Officer)와 AI 기술 책임자들이 연사로 참여하여 각 기업의 실제 적용 사례를 공유합니다. 발표 주제 박재호 CTO는 「디지털 트랜스포메이션을 넘어서 AI 트랜스포메이션으로: 금융업과 제조업 사례 중심」를 주제로 발표를 진행하며, 다음과 같은 내용을 중심으로 실무적 관점을 전달할 예정입니다. - 생성형 AI는 개인의 생산성은 물론이고 팀과 부서 단위의 생산성 뿐만 아니라 엔터프라이즈 전반에 설친 생산성을 높이는 과정에 일조하고 있는데,

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자율기업이란? RPA를 넘어 APA로 진화하는 AI 자동화의 미래

오토메이션애니웨어가 말하는 '자율기업'(Autonomous Enterprise) 이란? 자율기업이란? : Agentic Process Automation(APA)로 진화하는 AI 기반 자동화의 미래 안녕하세요, 지능형 자동화 전문기업 레인보우브레인입니다. 글로벌 자동화 선도기업 오토메이션애니웨어(Automation Anywhere)는 지금의 시대를 '자율기업(Autonomous Enterprise)'으로의 전환기라고 정의합니다. 반복적이고 정형화된 업무를 처리하던 RPA(Robotic Process Automation)에서, 이제는 AI가 스스로 판단하고 실행하는 APA(Agentic Process Automation)로 진화하고 있는 것입니다. 이 글에서는 오토메이션애니웨어가 제시한 자율기업의 개념과 그 핵심 기술인 APA, 그리고 글로벌 실제 사례까지 함께 살펴보겠습니다. 이미지 출처 : 오토메이션애니웨어 자율기업이란? 자율기업은 기업이 최소한의 사람 개입만으로 업무를 스스로

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오토메이션애니웨어, 2025 가트너 매직 쿼드런트에서 7년 연속 ‘RPA 부문 리더’ 선정

지능형 자동화 전문기업 레인보우브레인은 글로벌 RPA 시장의 선두 기업 Automation Anywhere(오토메이션애니웨어)의 국내 공식 파트너사로서, 기업의 RPA 및 AI 자동화 전략 수립, 구축, 운영까지 전 주기 지원을 제공하고 있습니다. 이 글에서는 Automation Anywhere가 최근 발표한 2025 Gartner Magic Quadrant (2025 가트너 매직 쿼드런트) RPA 부문 리더 선정 소식을 바탕으로, 해당 기술과 전략이 기업의 자동화 전환에 어떤 의미를 갖는지 함께 살펴보고자 합니다. 오토메이션애니웨어는 단순 RPA를 넘어, AI 기반의 지능형 자동화(APA, Agentic Process Automation) 영역까지 주도하고 있으며, 가트너는 기업의 비전, 실행 역량, 고객 중심 전략을 종합적으로 인정한 결과를 보고서에 반영했습니다. Gartner Magic Quadrant란? Gartner(가트너) Magic Quadrant(매직 쿼드런트)는 세

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AI로 매출부터 전력 수요까지, 예측의 방식을 바꾸는 시계열 모델 'TSFM'

AI는 이제 ‘다음 숫자’를 예측한다 TSFM의 기술과 실전 사례(매출·전력·수요 예측) 시간에 따라 변하는 숫자, 예측할 수 있을까? 우리는 일상과 업무에서 수많은 숫자들을 마주합니다. 하루 매출, 시간대별 전기 사용량, 주간 재고, 월별 실적 같은 데이터들은 모두 시간에 따라 바뀌는 수치입니다. 이렇게 시간 순서대로 수집된 숫자 정보를 시계열 데이터(time-series data)라고 부릅니다. 그런데 이런 숫자들, 과연 예측할 수 있을까요? 시간 속 흐름을 읽는 AI, 시계열 예측이란? 이런 데이터들은 일정한 흐름을 갖는 경우가 많습니다. 여름철 전기 사용량이 늘어나고, 연말에는 소비가 증가하며, 주말마다 매출 패턴이 바뀌는 것처럼요. 과거의 흐름을 분석하면 미래에 어떤 숫자가 나올지를 미리 예측할 수 있습니다. 이 과정을 시계열 예측(time-series forecasting)이라고 하며, 예측이 정확할수록 효율적인 자원 관리와 빠른 대응이 가능합니다. 기존 방식의 한계

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[기술동향] 프롬프트 엔지니어링을 넘어, 컨텍스트 엔지니어링 시대가 온다

컨텍스트 엔지니어링 vs 프롬프트 엔지니어링 생성형 AI는 더 이상 단순한 명령어에만 반응하지 않습니다. 이제는 맥락을 기억하고, 외부 정보를 활용하며, 사용자 맞춤형 흐름을 설계하는 ‘컨텍스트 엔지니어링’이 핵심이 되고 있습니다. 챗GPT가 등장한 이후에 프롬프트 엔지니어링에 대한 열풍이 불었다. 사용자가 LLM에게 원하는 출력을 얻기 위해 질문을 제대로 해야 하므로 이에 대한 여러 가지 팁과 힌트에서 출발해 이론으로 발전한 다음에 엔지니어링적인 요소가 가미되면서 요즘의 프롬프트 엔지니어링 체계가 어느 정도 갖춰지게 되었다. 하지만 최근에 컨텍스트 엔지니어링이라는 용어가 등장하면서 다시 한번 LLM 세계와 의사소통하는 방법이 바뀌고 있다. 오늘은 프롬프트 엔지니어링과 비교해서 컨텍스트 엔지니어링의 특징과 사용 사례를 살펴보기로 한다. 프롬프트 엔지니어링 되돌아보기 LLM은 다음 단어를 예측하는 방식으로 동작하므로, 프롬프트가 어떻게 구성되느냐에 따라 결과의 품질, 정확성, 일관성

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RAG 도입 실패를 부르는 4가지 실수&quot;문서는 넣었는데 왜 답을 못 할까?” (그리고 유레카RAG의 해법)

RAG 도입 실패를 부르는 4가지 흔한 실수 "문서는 넣었는데 왜 답을 못 할까?” RAG 도입 실패를 부르는 4가지 실수 (그리고 유레카RAG의 해법) 생성형 AI를 업무에 도입하려는 기업들이 늘고 있습니다. 특히, 내부 문서를 연결해 정확하고 신뢰도 높은 답변을 제공하는 ‘문서 기반 AI’에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이때 핵심 기술로 주목받는 것이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 입니다. 하지만 기대와 달리, RAG 시스템을 도입한 기업들에서 자주 나오는 말이 있습니다. “문서는 다 넣었는데, 시스템이 제대로 답을 못 해요.” “LLM은 괜찮은데, 우리 문서 붙인 RAG은 이상하게 흐릿하네요.” “문서를 바꿔도 바로 반영이 안 됩니다.” 이처럼 도입 직후 성능이 기대에 미치지 않는 경우, 그 원인은 단순한 모델 성능 문제가 아닙니다. 단순히 AI 모델의 문제가 아니라 문서를 나누고(청크), 변환하고(임베딩), 검색하고 정렬하는 전체 흐

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전사 RPA 확산에 성공한 기업은 무엇이 달랐나?

오토메이션애니웨어 국내고객 사례로 본 전사 확산 전략 5가지 오토메이션애니웨어 국내고객 사례로 본 전사 확산 전략 5가지 RPA 확산에 성공한 기업들의 전략 5가지 많은 기업들이 RPA(Robotic Process Automation)를 도입했지만, 일부 부서의 파일럿 수준에서 멈춰 있는 경우가 많습니다. 기술만 바꾸면 자동화가 해결될 것이라는 기대도 여전히 존재합니다. 하지만 조직 전체가 자동화에 익숙해지고, 확산과 내재화가 이뤄진 기반 없이 고도화를 논하는 것은 위험합니다. 이제는 단순 반복 업무 자동화를 넘어, 생성형 AI와 결합한 지능형 자동화(APA, Agentic Process Automation) 시대로 전환되고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 지금 기업이 던져야 할 본질적인 질문은 다음과 같습니다: "우리 조직, 정말 RPA가 확산되었다고 말할 수 있는가?" 오토메이션애니웨어의 다양한 고객 사례는 이를 분명히 보여줍니다. 생성형 AI 기반 APA로의 전환을 고려하더라도,

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AI가 도구를 직접 쓰는 시대, 그 중심엔 MCP가 있다

프롬프트를 입력하는 모습을 지브리풍으로 이미지 생성(ChatGPT) 최근 다양한 AI 도구에서 다음과 같은 프롬프트 기반 요청이 실제로 처리되는 사례가 늘고 있습니다. “지브리풍 스타일로 이미지를 생성해줘.” “이 코드에 대한 테스트를 만들어줘.” “보고서를 요약해서 이메일로 보낼 수 있을까?” 이제 AI에게 이러한 프롬프트를 던지면, 실제로 이미지 생성기나 메일 전송기 같은 도구가 실행되는 시대가 왔습니다. 이러한 요청들은 단순한 텍스트 생성이 아니라, AI가 외부 도구와 연결하고 이를 활용하는 자동화 흐름을 나타냅니다. 이러한 흐름의 중심에 최근 주목받고 있는 MCP(Model Context Protocol)라는 표준 기술이 존재합니다. MCP란 무엇인가? 이미지 출처 : 앤트로픽 기술적으로는 어떻게 동작하나요? MCP는 JSON-RPC 2.0 기반의 표준 통신 프로토콜로, AI가 외부 도구와 효율적으로 소통할 수 있도록 설계되었습니다. 기술적으로는 tools/list, to

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[기술동향] AI 업계를 뒤흔드는 MCP 열풍

AI 업계를 뒤흔드는 MCP 열풍 원칙적으로 LLM은 철저하게 외부와 격리되고 고립된 머리이며, 오직 프롬프트만 받아들여 프롬프트의 지시에 맞춘 결과만 반환할 수 있다. 따라서 외부에서 데이터를 가져오고 다시 외부의 소프트웨어에게 명령을 내리려면 에이전트 기술을 활용하는 방법을 사용했다. 하지만, 여기서 한 가지 문제가 발생한다. 외부 연동을 위한 표준화된 프로토콜이 없기 때문에 에이전트를 만드는 개발자는 매번 바퀴를 새로 만들어야 한다. 게다가 이렇게 만들어진 바퀴는 다른 시스템과 호환이 되지 않기 때문에 재사용이 어렵다는 문제도 생긴다. 생성형AI 기술을 사용해 애플리케이션을 만드는 입장에서 보면 이는 엄청난 비효율이라 볼 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 앤트로픽은 2024년 11월에 MCP(Model Context Protocol)을 발표한다. 하지만 늘 그렇지만 MCP가 갑자기 튀어나온 규약은 아니다. 오픈AI가 이미 외부 도구와 API와 연동이 가능한 기능을 제공함으로

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AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2025-Spring, 레인보우브레인과 Automation Anywhere가 전한 APA 혁신

AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2025-Spring 후기 레인보우브레인, Agentic Process Automation(APA)으로 업무 자동화 혁신을 이끌다! 안녕하세요, 지능형자동화 전문기업 레인보우브레인입니다. 지난 4월 25일, 코엑스에서 열린 'AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2025-Spring' 행사에 레인보우브레인은 Automation Anywhere Korea와 함께 세션 발표자로 참가했습니다. 이번 세션은 단순 기술 소개를 넘어, Agentic Process Automation(APA) 을 통한 지능형 업무 자동화 혁신을 구체적인 국내 사례를 통해 보여드리는 뜻깊은 시간이었습니다. 연사 : 레인보우브레인 이은주 상무, 오토메이션애니웨어 이동언 부장 APA(Agentic Process Automation)란? Agentic Process Automation(APA) 는 전통적인 RPA(로봇 프로세스 자동화)에 AI Agent와 대화형 인터페이스, API 통합을

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레인보우브레인 AI 솔루션, AI EXPO KOREA 2025 현장에서 직접 만나보세요!

안녕하세요, 지능형 자동화 전문기업 레인보우브레인입니다. 다가오는 5월 14일(수) ~ 16일(금), 서울 코엑스에서 개최되는 국내 최대 AI 산업 전시회 AI EXPO KOREA 2025 (국제인공지능대전) 참가합니다! 이번 전시에서는 단순 기술 시연을 넘어, 실제 현장에서 활용 중인 생성형 AI 기반 혁신 사례와 함께 업무 자동화, 문서 이해, 마케팅 콘텐츠 생성까지 모두 아우르는 솔루션/서비스를 선보입니다. ️ 전시 정보 항목 내용 일시 2025년 5월 14일(수) ~ 16일(금), 3일간 장소 서울 코엑스 1층 Hall A 부스 번호 E11 (레인보우브레인) 주요 출품 솔루션 및 서비스 AI EXPO KOREA 2025 : 레인보우브레인 주요 출품 솔루션 및 서비스 이제는 찾지 말고, 물어보세요! - EurekaRAG 레인보우브레인의 유레카RAG는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기반 AI 솔루션으로, 질문에 단순히

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[기술동향] 2025년 마이크로소프트 혁신 기업(Frontier Firm)의 탄생 보고서 정리

2025:The Year the Frontier Firm Is Born 2024년에 이어 2025년 4월 23일에 마이크로소프트가 <2025: 혁신 기업이 탄생한 해>(2025: The Year the Frontier Firm Is Born )라는 제목으로 <Work Trend Index> 보고서를 발표했다. (https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born) 생성형 AI가 점점 더 정교해지고 강력해지는 상황에서 컴퓨터의 지능과 인간의 판단을 결합해 AI로 운영되지만 인간이 주도하는 시스템을 구축하기 위한 새로운 청사진이 부상하고 있다. 산업 혁명과 인터넷 시대와 마찬가지로 이런 변화에는 많은 시간이 필요하지만 경제, 기술, 사회, 문화적인 변화가 수반되리라 예상할 수 있다. 보고서 내용을 정리하고 의견을 보충해서 설명하겠다. 2024년 대 2025년 본격적

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[언론보도] 레인보우브레인, ‘AI 엑스포 코리아 2025’ 참가 ··· 생성형 AI 실무 적용 사례 주목

RAG 기반 자동화, 기업 현장에 안착 AI 엑스포 코리아 2025 레인보우브레인 부스(제공=레인보우브레인) 지능형 자동화 전문기업 레인보우브레인(대표 박현호)은 ‘AI 엑스포 코리아 2025’에 참가해 생성형 AI 기반 자동화 솔루션과 실제 적용 사례를 선보이며 전시를 성공적으로 마쳤다고 밝혔다. 이번 전시에서 레인보우브레인은 대표 솔루션인 ‘유레카RAG’를 중심으로 문서 기반 질의응답, 마케팅 콘텐츠 자동 생성, 에너지 발전량 예측, 산업별 트렌드 분석 등 다양한 기업 실무 중심의 적용 사례를 실시간 데모와 시연을 통해 소개했다. 유레카RAG는 검색증강생성(RAG) 구조를 기반으로 거대언어모델(LLM)과 기업 내부 지식 데이터베이스(DB)를 결합해 정확하고 신뢰성 높은 응답을 생성할 수 있도록 설계됐다. 문서 시맨틱 청킹, 도메인 특화 임베딩 모델, 하이브리드 검색, Re-Rank 기법 등 다양한 기술이 적용돼 환각을 최소화하고, 실무 대응 수준의 품질을 구현한 것이 특징이다.

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[언론보도] 오토메이션애니웨어·레인보우브레인, AI 기반 APA 실전 적용 사례 제시

'AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2025-Spring' 컨퍼런스에서 기조 연설 'AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2025-Spring' 컨퍼런스에서의 오토메이션애니웨어코리아 이동언 부장과 레인보우브레인 이은주 상무의 공동 발표는 차세대 자동화 모델인 APA(Agentic Process Automation)에 대한 현실적 접근과 기술 적용 사례를 통해, AI와 RPA의 관계 재정립을 시도한 점에서 주목을 받았다. APA는 기존 RPA의 반복 작업 처리 능력에 AI 에이전트의 추론 능력, 대화형 인터페이스의 유연성, 그리고 외부 시스템과의 API 통합 기능을 결합한 구조로, 보다 높은 수준의 업무 자동화 실행력을 확보할 수 있는 방식으로 제안됐다. 발표자들은 이 구조가 단지 기술적 확장의 의미를 넘어서, 사람과 기계의 협력이라는 관점에서 새로운 업무 수행 체계를 가능하게 한다고 강조했다. 레인보우브레인 이은주 상무 APA의 핵심은 단순히 RPA나 AI 각각의 기능적 성능을 극대화하는

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실무에 쓰이는 AI, 어떻게 만들까? 무료 사례집에서 확인하세요

"ChatGPT로는 부족했어요. 우리 조직만의 데이터를 반영한 AI가 필요했죠." 생성형 AI에 대한 기대가 커지는 요즘, 많은 기업들이 도입을 시도하고 있습니다. 그러나 곧 마주하게 되는 벽이 있습니다. “우리 회사 데이터를 넣지 않으면 AI가 엉뚱한 말을 하더라.” “도입은 했는데, 실제 상담엔 못 쓰겠어요.” 이런 문제의 본질은 단순합니다. 생성형 AI가 "우리 조직의 맥락"을 모른다는 것. 여기서 해결책으로 떠오른 기술이 바로 RAG (검색증강생성, Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 무엇이고, 왜 필요할까? 기존의 LLM은 문장을 "그럴듯하게" 생성할 수는 있지만, 정확히 알고 있는지는 알 수 없습니다. 특히 내부 정책, 약관, 기술 사양처럼 조직 고유의 지식이 필요한 질문엔 맥을 못 추죠. RAG는 이 문제를 정면으로 해결합니다. AI가 말을 뱉기 전에, 문서나 DB 등 외부 지식 소스를 먼저 검색하고, 그 내용에 기반해 답변을 생성

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2025년 최신 LLM 요금제 총정리 : GPT-4o·Claude 3.5·Gemini 2.5 PRO

GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 2.5 PRO 요금 및 기능 비교 (텍스트·이미지 포함) "GPT-4o가 싸다던데, Claude는 품질이 좋다던데, 그럼 나는 뭘 써야 할까?" 생성형 AI가 일상이 된 지금, "어떤 LLM 모델을 선택하느냐"는 단순한 문제가 아닙니다. 기업이라면 수백, 수천만 건의 API 호출로 비용이 쌓일 수 있고, 개인이라도 구독료 이상의 가치를 얻지 못하면 손해를 보게 됩니다. 더 중요한 건, 텍스트만 볼 게 아니라 이미지 생성 요금까지 봐야 하고, 개인 vs 기업 환경에 따라 접근 방식도 완전히 다르다는 사실입니다. 그래서 오늘은, 2025년 현재 가장 주목받는 3대 LLM 모델 OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude 3.5, Google Gemini 2.5 Pro를 정확한 가격, 기능, 추천 상황까지 한 번에 비교 정리했습니다. 읽고 나면 바로 '어떤 모델을 써야 할지' 감이 잡힙니다. 함께 보면 좋은글 LLM에서 토큰을

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[기술동향] 메리 미커(Mary Meker)의 2025 AI 트렌드 리포트 하이라이트

메리 미커(Mary Meker)의 2025 AI 트렌드 리포트 하이라이트 전직 월가 증권 분석가이며 샌프란시스코에 본사를 둔 벤처 캐피탈 회사인 BOND의 창업자 인 메리 미커(Mary Meker)는 인터넷과 신기술 관련한 트렌드 리포트로 크게 명성을 얻었다. 이번에 5년 만에 AI를 중심으로 하는 340페이지 짜리 보고서(<May 2025, Trends – Artificial Intelligence>, https://www.bondcap.com/reports/tai)를 출간함으로써 화려하게 복귀했기에, 이 보고서의 핵심 하이라이트를 정리해보았다. 여덟 가지 대주제 보고서에서 다루는 대주제는 크게 다음의 여덟 가지이다. 그 어느 때보다 빠르게 변화가 일어나고 있는가? 그렇다. AI 사용자 + 사용량 + CapEx 성장 = 전례 없음 AI 모델 계산 비용 높음/상승 중 + 토큰 당 추론 비용 하락 중 = 성능 수렴 + 개발자 사용량 증가 AI 사용량 + 비용 + 손실 증가 = 전례 없

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RPA만으로 충분할까? 생성형AI와 RAG 확장이 필수인 이유

새로운 자동화 패러다임 RPA에서 생성형 AI, RAG 확장해야 하는 이유 디지털 전환 시대, RPA만으로 충분할까 AI와 RAG 확장이 필수인 이유 기업들은 디지털 전환을 가속화하면서 RPA(로봇 프로세스 자동화)를 활용하여 단순 반복 업무를 자동화하는 데 성공하고 있습니다. 예를 들어, 브라질 국영 석유 회사 페트로브라스(Petrobras)는 Automation Anywhere RPA 솔루션과 생성형 AI를 도입하여 회계 및 조달 프로세스를 자동화함으로써 업무 처리 시간을 단축하고 운영 비용을 단, 3주 만에 1억 2천만 달러를 절감하였습니다. (출처: 오토메이션 애니웨어). 또한, 국내 대형 제조업체는 RPA를 통해 재고 관리 및 주문 처리 속도를 높여 공급망 운영을 최적화하고 있습니다. 하지만, 보다 복잡한 업무를 처리하고 더 높은 효율성을 확보하기 위해 AI(인공지능)와 RAG(검색증강생성, Retrieval-Augmented Generation)로 확장하는 기업들이 증가

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AI가 원하는 답을 찾아준다! 벡터 유사도 검색과 유레카RAG의 비밀

AI가 원하는 답을 빠르게 찾아준다! 벡터 유사도 검색과 유레카RAG의 역할은 AI가 문맥을 분석하여 더 정확한 검색 결과를 제공하는 기술입니다. 예를 들어, 사용자가 '스마트폰 추천'을 검색하면 단순히 '스마트폰'이라는 단어가 포함된 문서가 아니라, '최신 핸드폰 비교', '아이폰과 갤럭시 성능 분석'과 같은 의미적으로 연관된 정보를 찾아줍니다. 일반적인 키워드 검색은 검색한 단어가 포함된 결과만 반환하는 반면, 벡터 유사도 검색은 단어의 의미적 관계를 기반으로 검색을 수행합니다. 벡터화된 데이터(숫자로 변환된 단어)는 의미적으로 비슷한 것끼리 가까운 숫자(벡터)로 배치되기 때문에, "스마트폰 추천"이라는 검색어와 관련된 "아이폰과 갤럭시 비교", "스마트폰 최신 모델 리뷰"와 같은 관련 문서들도 검색 결과로 나타나게 됩니다. 기존 키워드 검색과 달리, 의미적으로 연관된 정보를 찾아 더욱 유용한 검색 경험을 제공합니다. 또한, RAG(Retrieval-Augmented Gene

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2025년 AI 바우처 지원사업 – 레인보우브레인, 수요기업 모집!

AI 솔루션 도입을 고민 중이신가요? 정부 지원금 최대 2억 원을 활용해 기업의 디지털 전환을 가속화하세요! 2025년 AI 바우처 지원사업이 수요기업을 모집합니다. 레인보우브레인이 제공하는 AI 솔루션 레인보우브레인 – AI 바우처 공식 공급기업 레인보우브레인은 공급기업 Pool에 등록된 AI 솔루션 제공 기업입니다. AI 바우처를 활용하여 기업의 디지털 전환을 빠르게 이루세요! 수요기업이 레인보우브레인을 찾는 방법 공급기업 Pool에서 '레인보우브레인' 검색 NIPA 홈페이지 에서 공급기업을 조회할 수 있습니다. 유레카챗(EurekaChat) > 유레카GenAI 유레카GenAI 자세히 보기 LLM + RAG 기술로 기업 데이터를 200% 활용하라! 기업의 지식베이스(KB)를 활용해 더 정확하고 빠른 답변을 제공하는 맞춤형 AI 솔루션 검색 그 이상! 이제 기업 내부 데이터를 이해하고 생성하는 AI로 활용하세요. 필요한 정보, 정확하게 검색! 자연어로 묻고, 핵심만

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[기술동향] 검색에서 한 걸음 더 나간 리서치 전성시대: 생성형 AI가 바꾸는 연구 혁신

검색에서 한 걸음 더 나간 리서치 전성시대 (생성형 AI가 바꾸는 연구 혁신) 생성형 AI가 일상에 파고들면서 기존에 학습된 내용만으로 질문에 답변하고 문장을 만들어내고 지식을 요약정리하는 수준에서 벗어나 서서히 인터넷에 올라있는 다양한 자료를 기반으로 심층적인 연구를 지원하는 수준으로 발전하고 있다. 새로운 뭔가를 만들기 위해서는 해당 분야에서 사전에 연구된 결과를 분석하고 이를 바탕으로 더 나은 방향으로 연구 개발을 진행해야 한다. 사람이 직접 각종 저널에 올라온 동료 간 검토가 완료된 논문과 아카이브(arXiv)와 같이 완전한 검증이 끝나지 않은 논문을 모두 뒤져서 연구 조사하기에는 시간과 노력이 많이 들어간다. 하지만 만일 생성형 AI와 검색 기술을 합쳐서 사람 대신 자동으로 주어진 주제에 대해 조사한 결과를 일목요연하게 보여준다면 상당한 생산성 개선 효과를 얻을 것이다. 2025년 1월 20일 중국의 AI 연구 기업인 딥시크에서 딥시크 R1을 발표(https://api-do

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RAG 기반 AI 검색 솔루션: 문맥 감지 분할과 테이블 전처리 기술로 95%+ 검색 정확도 달성

RAG 기반 AI 검색 솔루션: 문맥 감지 분할과 테이블 전처리 기술로 95%+ 검색 정확도 달성 문맥 감지 분할과 테이블 전처리 기술 기업들은 방대한 문서 데이터를 보유하고 있지만, 체계적인 검색 시스템이 없다면 필요한 정보를 찾기가 어렵습니다. 기존 키워드 기반 검색 방식은 문맥을 충분히 고려하지 못하며, 문서 내 테이블 데이터를 정확히 분석하는 데 한계를 가집니다. 특히, 테이블의 행과 열 구조를 반영하지 못하고 단순한 텍스트 나열 방식으로 처리하기 때문에, 숫자나 범주형 데이터 간의 관계를 이해하는 데 어려움이 있습니다. 또한, 병합된 셀이나 다중 헤더를 포함하는 복잡한 테이블을 인식하지 못해 중요한 정보가 왜곡될 가능성이 큽니다. 레인보우브레인의 유레카RAG는 이를 해결하기 위해 Context-aware Splitting(문맥 감지 분할)과 테이블 전처리 기술 와같은 핵심 기술을 적용하여 검색 정확도를 향상시킵니다. (유레카RAG의 4가지 핵심모듈 설명은 아래에 이어집니다

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에이전틱 프로세스 자동화(Agentic Process Automation, APA)란?

기업의 디지털 전환은 더 이상 단순 반복 업무의 자동화(RPA)에 머무르지 않고, 지능적이고 자율적인 AI 중심의 자동화로 진화하고 있습니다. 이 변화의 중심에는 에이전틱 프로세스 자동화(APA)가 있습니다. 기존의 RPA(Robotic Process Automation)는 사람이 정해 놓은 규칙을 반복 실행하는 방식이었습니다. 반면 APA는 AI 에이전트가 상황을 인식하고, 맥락을 이해하며, 목표 달성을 위한 판단과 실행을 스스로 수행하는 지능형 자율 시스템입니다. RPA vs. APA: 무엇이 다른가요? 항목 기존 RPA APA 방식 규칙 기반 반복 목표 기반 자율 실행 적응성 낮음 실시간 대응 및 자가 학습 가능 업무 범위 단순 반복 작업 비정형, 복잡한 업무까지 확장 기술 통합 제한적 LLM, NLP, ML 등 AI 통합 가능 확장성 시스템 단위 중심 조직 전반 워크플로 중심 APA는 RPA, 문서 자동화, 생성형 AI를 통합하는 지능형 자동화 생태계의 핵심입니다. 기존

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[AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2025 - Spring]에서 만나는 레인보우브레인&오토메이션애니웨어의 Agentic Process Automation 전략

AX&하이퍼오토메이션코리아 2025 발표 미리 보기 AI 자동화의 새로운 기준을 제시하다 [AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2025 - Spring]에서 만나는 레인보우브레인의 Agentic Process Automation 전략 2025년 4월 25일(금) 서울 양재동 엘타워 13:15~13:45 / Keynote 5 AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2025 - Spring’은 전자신문인터넷 주최, KMOBILE 주관으로 열리는 국내 대표 AI 기반 자동화 전략 컨퍼런스로, 2018년부터 매년 정기적으로 개최되고 있습니다. 자동화, 이제 ‘지능’의 시대로 들어서다 RPA(Robotic Process Automation)는 기업의 반복 업무를 줄이고 생산성을 높이는 도구로 오랫동안 주목받아 왔습니다. 하지만 이제는 그 이상의 전략이 필요합니다. AI와 RPA가 결합한 Agentic Process Automation(APA)은 사람이 아닌 AI Agent가 스스로 판단하고 실

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생성형 AI의 추론, 왜 지금 중요한가 – Reasoning vs Inference 핵심 정리

Reasoning s Inference 핵심정리 “AI가 정말 생각할 수 있을까?” 요즘 생성형 AI(Generative AI)에 대해 이야기할 때면 “추론이 중요하다”는 말을 자주 듣게 됩니다. 챗GPT(ChatGPT), 구글 제미나이(Gemini), 앤트로픽의 클로드(Claude) 등 주요 모델들의 업데이트에서도 ‘추론 능력 향상’은 빠지지 않고 등장하는 핵심 키워드입니다. 그런데 여기서 잠깐, 우리가 평소에 말하는 ‘추론’이란 무엇일까요? 일반적으로 ‘추론’은 상식이나 단서를 기반으로 결론을 이끌어내는 사고 과정을 뜻합니다. 예를 들어, “지붕이 젖어 있다 → 아까 비가 왔구나” 같은 식의 유추, 판단, 논리적 전개를 떠올리죠. 즉, 정보를 바탕으로 생각을 전개하고, 눈에 보이지 않는 결론에 도달하는 능력이 바로 우리가 아는 추론입니다. 추론, 사실 두 가지가 있다? (Inference 와 Reasoning 차이) 일반적으로 '추론'이라는 단어는 하나의 의미로 받아들여지기

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[기술동향] AI 에이전트란 무엇인가? (RPA의 한계를 넘어)

RPA(Robotic Process Automation)이 등장했을 때, 기업들이 많은 관심을 보인 이유는 지능형 기술을 사용해 일반적인 업무 과정에서 발생하는 데이터 추출, 양식 작성, 파일 이동, 레거시 시스템 입력과 같은 반복적인 사무 작업을 자동화할 수 있다는 이유 때문이었다. 하지만 몇 가지 제약이 있었는데, 의사 결정이나 사고 판단과 같은 복잡한 업무는 처리하기 힘들었다. 즉 RPA는 이미 짜여진 규칙과 프로세스로 동작하며 인간이 지시하는 작업을 복제하는 방식으로 구성된 기술이다. 또한 모든 RPA 봇은 단독형(standalone)으로 동작한다. 어떤 봇이 자신의 작업을 완료하기 위해 다른 봇과 의사소통하면서 작업하는 단계까지는 가지 못했다. 오늘 설명할 AI 에이전트는 바로 이런 한계점을 뛰어넘기 위해 발전된 기술이다. 1) AI 에이전트란? AI 에이전트는 생성형 AI의 진화의 최신 단계로, 인간의 행동을 모방해서 명시적인 작업 지시 없이도 자율적으로 작업을 수행할 수

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[RB INSIDE] 레인보우브레인 송년의 밤(한 해를 돌아보고 함께 웃는 시간)

지난 12월 12일 목요일 저녁, 서울 중구의 파티앤프렌즈에서 열린 레인보우브레인 2024 송년의 밤은 전사 임직원 약 70명이 한자리에 모인 특별한 순간이었습니다. 전사 인원이 얼굴을 맞대고 만날 기회가 1년에 한두 번밖에 없기에, 오랜만에 마주하는 반가운 얼굴들이 더욱 소중하게 느껴졌습니다. 한 해를 돌아보며 서로를 격려하고, 밝아올 2025년을 향한 희망을 가슴에 품는 뜻깊은 시간이었습니다.️ 따뜻한 만찬, 그리고 반가운 재회 잔잔한 음악이 흐르는 가운데 샐러드, 파스타, 스테이크, 디저트 등 다채로운 메뉴들이 준비되었습니다. 임직원들은 자연스럽게 1년간의 경험과 추억을 나누며, “올해 진행했던 프로젝트, 정말 고생 많았지?”라며 서로를 격려했습니다. 그간의 노력을 떠올리며 긍정적인 피드백이 오가는 훈훈한 분위기가 행사장을 가득 채웠습니다. 대표님의 따뜻한 격려와 인사말 든든한 식사 후, 대표님께서 무대에 오르셨습니다. 임직원들의 시선이 한곳으로 모이는 가운데 대표님은 따뜻한

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[RB INSIDE] 다올티에스와 레인보우브레인, AI 비즈니스 확장 위한 전략적 MOU 체결

다올티에스와 레인보우브레인, AI 비즈니스 확장 위한 전략적 MOU 체결 2024년 12월 27일 다올티에스(대표 홍정화)와 레인보우브레인(대표 박현호)가 인공지능 비즈니스 확장을 위한 양해각서(MOU)를 체결했습니다. 이번 체결은 양사가 RAG(검색증강생성) 및 sLLM(소형언어모델) 시장을 공동으로 개척하고, AI 기술을 활용한 맞춤형 비즈니스 솔루션을 개발하는 데 중점을 둔 전략적 파트너십을 구축하는 계기가 되었습니다. 다올티에스와 레인보우브레인, AI 비즈니스 확장 위한 전략적 MOU 체결 좌: 홍정화 다올티에스 대표 | 우: 박현호 레인보우브레인 대표 협력의 배경과 목표 다올티에스는 Dell Technologies의 국내 총판사로서 강력한 AI 전용 인프라를 보유하고 있으며, 레인보우브레인은 RAG(검색증강생성), sLLM(소형언어모델), RPA(로봇 프로세스 자동화) 기술을 활용해 기업 맞춤형 AI 서비스를 제공하는 전문성을 갖추고 있습니다. 이번 MOU 체결을 통해 양사

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[언론보도] 다올티에스, 레인보우브레인과 MOU 체결...AI 비즈니스 사업영역 확장

RAG(검색증강생성) 및 sLLM(소형언어모델) 시장 양사 공동 개척하기로 양사 인프라 솔루션과 소프트웨어 기술력 결합해 비즈니스 모델 공동 개발 델 테크놀로지스 국내 총판사인 IT전문기업 다올티에스(대표 홍정화, 이하 다올TS)는 인공지능(AI) 및 업무자동화 분야 솔루션 개발·구축 전문 기업 레인보우브레인(대표 박현호)과 전략적 제휴관계 양해각서(MOU)를 체결, 양사가 상호 협력해 RAG(검색증강생성) 및 sLLM(소형언어모델) 시장을 공동으로 개척하고 확대키로 했다고 밝혔다. RAG와 sLLM 기술을 적용한 서비스를 개발하려면 고품질 학습 데이터 구축이 필수다. 대규모언어모델(LLM)은 종종 환각(Hallucination) 현상, 즉 실제와 다른 잘못된 정보를 생성하는 문제를 일으키는데, 이를 해결하기 위한 핵심 기술 중 하나가 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)이다. RAG는 벡터 데이터베이스를 활용해 질문 맥락 기반으로 검색하

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[기술동향] 오픈AI의 12일간의 혁신 여정 (12 Days of OpenAI)

지난달에 오픈AI는 챗GPT와 관련된 새로운 기능, 모델, 구독 옵션, 다양한 서비스, 확장된 기능을 12일(12월 5일부터 20일)에 걸쳐 차례로 공개했다. 오늘은 관련된 내용을 날짜별로 일목요연하게 정리해 보겠다. 1일 차(12월 5일) 챗GPT 프로, o1, o1 프로 모드 최고의 모델과 도구를 확장하여 사용할 수 있는 월 $200 요금제인 챗GPT 프로를 발표했는데, 이 요금제에는 현재 가장 똑똑한 모델인 o1은 물론이고 o1-미니, GPT-4o, 고급 음성에 대한 무제한 접근이 허용된다. 또한 더 많은 컴퓨팅 자원을 사용해서 더 어려운 문제에 대해 더 나은 답을 제공하는 o1 프로 모드도 포함되어 있기에 고급 사용자라면 도움이 될 것으로 보인다. 2일 차(12월 6일) 강화학습 파인튜닝 연구 프로그램 개발자와 머신러닝 엔지니어가 특정 도메인에서 탁월한 성능을 발휘하도록 파인튜닝된 전문가 모델을 만들 수 있도록 강화 파인튜닝 연구 프로그램을 확장하고 있다. 이 새로운 프로그램

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텍스트를 넘어 이미지·음성까지! 멀티모달 AI 시대의 개막

안녕하세요! 지능형 업무자동화 전문기업 레인보우브레인입니다. AI 기술의 진화는 놀라울 정도로 빠르게 진행되고 있습니다. 이제 AI는 단순히 텍스트를 처리하는 단계를 넘어, 이미지, 음성, 동영상 등 다양한 데이터를 동시에 이해하고 활용하는 멀티모달 AI 시대를 열고 있습니다. 2025년 국내 AI 업계에서도 멀티모달 AI와 검색 증강 생성(RAG) 같은 기반 기술이 핵심 트렌드로 떠오르고 있으며, 이러한 기술은 데이터를 종합적으로 분석해 상황을 더 잘 이해하고, 창의적으로 응답할 수 있는 새로운 가능성을 제공합니다. 이번 글에서는 멀티모달 AI란 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 차세대 AI 기술의 방향성에 대해 함께 살펴보겠습니다. 멀티모달 AI란 무엇인가? 챗지피티로 만든 멀티모달을 대표하는 이미지 썸네일 생성본 멀티모달 AI(Multi-Modal AI)는 다양한 유형의 데이터를 통합적으로 처리하고 이해하는 AI 기술을 의미합니다. 여기서 "모달(modal)"이란 데이터의 형태를

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[언론보도]레인보우브레인 박현호 대표, &quot;RPA 선두주자에서 '검색증강생성' AI 혁신기업으로 입지 강화할 것&quot;

LLM만으로는 "특정 기업이나 산업에 특화된 내용 학습의 한계", "일관되고 정확한 답변 제공의 어려움" 등 두 가지 문제가 발생할 수 있다고... 박현호 대표, “RAG 기술을 통해 자연어 처리 분야에서 새로운 가능성을 열어가며, 국내 시장에서 경쟁력을 갖춘 AI 선도 기업으로 도약하겠다”고 포부를 밝혀.. “AI 기술 개발에서 정확성과 신뢰성은 가장 중요한 과제입니다. 레인보우브레인은 이를 확보하기 위해 지속적으로 혁신하고 있습니다” 지난 13일, 서울 여의도 레인보우브레인 본사에서 만난 박현호 대표는 회사의 기술 경쟁력과 발전 방향에 대해 이렇게 강조했다. 또한, 그는 RPA 선두주자서 AI 혁신기업으로 “레인보우브레인은 2017년 로봇 프로세스 자동화(RPA) 사업에 진출하며, 명실상부한 국내 1세대 리더로 자리 잡았다"며, "이제 AI 기술로 새로운 혁신을 이끌어가고 있다"고 강조했다. 아울러, 레인보우브레인은 지난해부터는 검색증강생성(이하, RAG) 기술을 기반으로 AI

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생성형 AI와의 대화, 당신의 프롬프트 엔지니어링은 효과적인가요?

대표적인 프롬프트 엔지니어링 기법들 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 인공지능(AI) 모델과 효과적으로 상호작용하여 원하는 결과를 얻기 위한 기술입니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI를 효과적으로 활용하기 위한 핵심 기술로, 다양한 기법을 상황에 맞게 조합하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 생성형 AI와 관련하여 자주 묻는 질문 형식으로, 프롬프트 작성의 원리와 다양한 기법들을 소개하겠습니다. Q. 프롬프트 작성에 정답이 있나요? 아니요, 프롬프트 작성에는 정답이 없습니다. 다만, 목적에 부합하는 최적의 프롬프트를 만드는 것이 중요합니다. 이는 다음과 같은 이유 때문입니다: 1. 목표에 따라 달라지는 결과 원하는 결과가 무엇이냐에 따라 프롬프트의 방향성이 달라집니다. 창의적인 아이디어를 얻고 싶을 때는 열린 질문이, 구체적인 데이터를 요약하고 싶을 때는 명확하고 제한적인 질문이 필요합니다. 2. AI 모델의 작동 방식 AI 모델은 입력된 프롬프트에 따라 작동하기

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[기술동향] 구글 워크스페이스 AI 비서 ‘제미나이’, 업무 생산성 높일까?

마이크로소프트가 자사 오피스 소프트웨어인 마이크로소프트 365에 코파일럿 기능을 넣어서 문서 작성, 이메일 작성, 파워포인트 문서 작성 작업을 AI와 함께 작업할 수 있게 지원하고 있는 상황에서 구글도 자사 오피스 소프트웨어인 구글 워크스페이스에 AI 기능을 통합해 대응하고 있다. 오늘은 구글 워크스페이스에 들어간 제미나이 기능에 대해 살펴보겠다. ️구글 워크스페이스 랩스 개요 구글은 구글 워크스페이스 랩스라는 이름으로 실험적인 AI 기능을 사용자들이 미리 체험하고 피드백할 수 있는 프로그램을 발표했으며, 워크스페이스 앱에 AI 기능을 통합해 생산성과 협업을 강화하고 사용자의 피드백을 바탕으로 향후 개선된 기능을 제공한다. 주요 기능은 다음과 같다. Gmail에서 AI를 활용한 이메일 작성, 답장, 요약, 우선순위 지정 Google Docs에서 AI 지원 문서 작성, 교정, 편집 Google Sheets에서 데이터 구성, 분석 지원 Google Slides에서 텍스트 기반 이미지 생

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AI 보안 강화! 폐쇄망에서도 활용 가능한 RAG 기술이란?

폐쇄망에서도 안전하게 AI를 활용하는 방법: RAG 기술이란? 폐쇄망에서도 안전하게 AI를 활용하는 방법: RAG 기술이란? 요즘 AI가 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 기업이나 기관에서는 보안 문제로 인해 AI 도입이 쉽지 않습니다. 특히, 외부 네트워크가 차단된 폐쇄망 환경에서는 AI를 활용하면서도 데이터 유출을 방지하는 것이 중요합니다. 이러한 문제를 해결하는 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 기반 생성) 입니다. 오늘은 RAG가 무엇인지, LLM과 어떤 관계인지, 그리고 기업에서 어떻게 활용할 수 있는지 쉽게 설명해 드리겠습니다! RAG와 LLM의 관계: 요리사와 요리책 비유 AI를 요리사와 요리책에 비유하면 이해가 쉬워요! LLM(대규모 언어 모델, Large Language Model)은 모든 요리를 만들 수 있는 능력을 가진 요리사입니다. 하지만 요리사가 마음대로 요리를 하면 문제가 생길 수 있겠죠? 기업에서는 AI

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[RB INSIDE] 에이치에너지∙레인보우브레인∙포스텍, 에너지 AI 혁신으로 새로운 시장 지평을 열다

지난 21일 포스텍(POSTECH)에서 에너지 AI 기술 혁신을 위한 중요한 발걸음이 이뤄졌습니다. 이번 행사는 에이치에너지, 레보우브레인, 포스텍이 공동으로 개최한 '에너지LLM 플랫폼 공동연구 세미나'로, 에너지 산업에서 생성형 AI 기술의 가능성을 논의하고 협력 방안을 모색하는 자리였습니다. 레인보우브레인 : 시계열 파운데이션 모델을 최적화한 사례 이번 세미나에서 레인보우브레인은 에너지 시계열 데이터를 활용한 파운데이션 모델 개발 성과를 중심으로 발표했습니다. 최용철 레인보우브레인 상무는 에이치에너지의 방대한 발전 데이터와 협력하여 시계열 파운데이션 모델을 최적화한 사례를 발표했습니다. 발전량, 가격, 소비량 예측에서 State-of-the-Art(SOTA) 성능을 기록한 실증 사례를 소개하며, AI 모델이 다양한 산업군에서 변화를 주도할 잠재력을 강조했습니다. 최용철 상무는 "도메인 특화 LLM과 시계열 데이터를 결합한 모델은 에너지뿐만 아니라 금융, 제조, 물류 등 다양한

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[솔루션 소개] 레인보우브레인, 기업 LLM 기반 지능형 Knowledge Base 서비스 '유레카GenAI'

안녕하세요 RPA+생성형 AI 자동화 서비스 전문기업 레인보우브레인입니다. 레인보우브레인의 Enterprise LLM 기반 지능형 Knowledge Base 서비스 '유레카GenAI'는 기업의 내부/외부 지식 정보(문서, 규정, 상품설명서, 약관, 웹페이지 등)에 대한 정형, 비정형 데이터를 이용해 자동으로 LLM이 이해할 수 있는 데이터베이스를 구축하고, 사용자의 자연어 질의를 받아 가장 연관이 높은 문서의 해당 부분을 찾아서 생성형AI로 요약해서 보여주는 솔루션입니다. 사용자의 질문에 대한 대답을 기업의 지식 기반에서 찾아내어 일목요연하게 요약 정리해서 보여주며, 근거가 되는 문서 부분도 함께 보여줌으로써 생성형AI의 취약점인 환각 현상을 방지할 수 있는 동시에 출처까지 확인할 수 있어 답변의 신뢰성을 높여줍니다. ([그림1.] 참조) [그림1. 유레카GenAI 서비스 화면] 또한, 유레카GenAI에는 업로드한 파일의 내용을 토대로 예상 질문과 답변을 생성하는 QnA 생성기[그림

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[무료 웨비나 초대] 2024 Automation Anywhere 생성형 AI 웨비나 | 기업의 적극적인 LLM 대비 EP.7

기업들이 자동화를 넘어서 초지능화로 접근할 때 생성형AI는 빼놓을 수 없는 핵심 기술로 자리잡고 있기에 생성형AI를 둘러싼 생태계를 제대로 이해할 필요성이 생겼고, 이를 위해 이번 세미나에서는 2024년에 일어날 변화를 생성형AI 관점에서 조감해 봅니다. 웨비나 개요 일정 : 2024년 4월~10까지 (월 1회) 장소 : 온라인(Youtube) 대상 : 비즈니스 자동화가 필요한 기업 및 기관 종사자 참가비 : 무료 등록방법 : 레인보우브레인 홈페이지(각 콘텐츠) > https://www.rbrain.co.kr/media/conference 이제 LLM은 선택이 아니라 필수로 다가오고 있다. 데이터 거버넌스, 보안과 저작권 문제, 인프라 확충, 기존 시스템/서비스와 연계하거나 신규 시스템/서비스를 개발을 포함해 업무 효율성을 위해 LLM을 도입하는 과정에서 대비해야 하는 사안을 총정리한다.

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[기술동향] 구글 2024 AI 상태 보고서 하이라이트

<에어 스트리트 캐피털>이 2018년부터 매년 AI의 현재와 미래를 폭넓게 조망하는 보고서(https://www.stateof.ai)를 발간하고 있다. 올해도 어김없이 2024년 보고서가 나왔기에, 산업계(Industry) 분야를 중심으로 핵심 사안을 정리하면서 필요에 따라 최신 정보로 현행화하기 위해 보충 내용을 추가해서 설명하겠다. 1. 엔비디아의 약진 생성형 AI로 대표되는 AI 작업부하를 감당하기 위한 하드웨어 수요가 증가함에 따라, 전 세계 주요 연구소와 기업은 엔비디아 GPU에 의존하고 있다. 엔비디아는 베스트셀러인 A100과 H100에 이어 블랙웰 아키텍처를 적용한 B200과 GB200을 공개했고, 비록 제조 문제로 인해 출시가 지연되고 있지만, 2025년에는 확실하게 시장을 장악할 것으로 예상된다. 경쟁사인 AMD와 인텔은 엔비디아의 CUDA와 경쟁할 소프트웨어 생태계에 투자를 시작했지만, 여전히 기존 오픈소스/상업적 라이선스를 따르는 각종 소프트웨어가 CUDA를 기반

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[웨비나 요약] LLM과 결합한 클라우드의 약진 EP.6

레인보우브레인과 오토메이션애니웨어는 챗GPT 등 생성형 AI의 급격한 발전에 대응하여, 기업들이 이 기술을 비즈니스에 효과적으로 도입하고 활용할 방법을 모색하기 위해 '2024 Automation Anywhere 생성형 AI 웨비나'를 매달 무료로 개최하고 있습니다. 이 웨비나 시리즈는 2024년 4월부터 시작되었으며, 기업이 생성형 AI 도입 시 직면할 수 있는 다양한 도전 과제와 해결 방안을 탐색하는 데 중점을 두고 있습니다. 실질적인 적용 사례를 공유함으로써 참가자들이 AI 기술을 더 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 자세한 정보는 레인보우브레인 홈페이지 와 유튜브 채널에서 확인 가능합니다. 홈페이지 https://www.rbrain.co.kr/ 유튜브 채널 https://www.youtube.com/@rainbowbrain_youtube LLM과 결합한 클라우드의 약진 레인보우브레인 | 2024 Automation Anywhere 생성형 AI 웨비나 9월 25일에

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RAG(Retrieval-Augmented Generation) 테스트의 도전 과제와 전통적 테스트와의 차이점

RAG란 무엇인가? RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 보완하고 강화하기 위한 기술로, 외부 데이터나 기업 내부 문서를 지식베이스로 구축한 후 이를 검색하여 더 신뢰성 있는 답변을 생성하는 하이브리드 방식입니다. 이 접근 방식을 통해 주로 대형 언어 모델이 새로운 정보나 문맥에 이해 없이 답변을 생성할 때 발생하는 한계를 극복하고 있습니다. 실시간 외부 데이터 검색 기능은 일부 구현에 활용되기도 하지만 보조적인 기능에 머무는 경우가 많습니다. RAG의 주요 장점: 최신 정보 활용 가능: 기존의 대규모 언어 모델은 학습한 시점 이후의 정보를 알지 못하지만, RAG는 실시간 검색을 통해 최신 정보를 반영할 수 있습니다. 정확성 향상: 검색된 정보를 활용하여 답변을 생성하므로, 단순한 추론에 의존하기보다 더 정확하고 신뢰성 있는 정보를 제공합니다. 기술 지원 및 문서 검색 활용: AI가 최신 뉴스나 문서를 실시간으

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[언론보도] 레인인보우브레인·에이치에너지·포스텍 에너지LLM 플랫폼 공동연구 세미나 개최

에이치에너지, 에너지 AI 플랫폼 고도화 박차 에이치에너지(대표 함일한)는 레인보우브레인, 포스텍(POSTECH)과 함께 최근 '에너지LLM플랫폼 공동연구 세미나'를 개최했다고 25일 밝혔다. 이번 행사는 에너지 분야생성형 인공지능(AI) 최신 기술과 실증 사례를 공유하고 산학 협력 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 함일한 에이치에너지 대표를 비롯해 최용철 레인보우브레인 상무, 유환조 포스텍 컴퓨터공학과 교수, 최동구 포스텍 산업경영공학과 교수 등이 연사로 나서 에너지 산업의 AI 혁신 방향을 제시했다. 함 대표는 “글로벌 에너지 시장이 빠르게 변화하는 가운데, AI 기술을 접목한 VPP(가상발전소) 플랫폼의 등장은 기존 에너지 시장을 빠르게 재편하는 촉매제가 될 것”이라며 “에이치에너지는 공급망, 발전소 관리, 투자자 모든 측면에서 최적의 VPP 상용서비스를 제공하는 플랫폼 사업자로 성장해 나가고 있다”고 밝혔다. '에너지 LLM 플랫폼 공동연구 세미나' 참가자들이 기념 촬영을 하고

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&quot;풍요로운 추석 보내십시오&quot; -레인보우브레인-

2024년 풍요로운 추석 보내십시오. 레인보우브레인 추석인사 카드 2024년 풍요로운 추석 보내십시오. 밝고 둥근 보름달처럼 넉넉한 한가위가 다가옵니다. 추석은 수확을 앞두고 풍년을 기원하는 날입니다. 환하게 비춰주는 보름달의 기운으로 계획하시는 모든 일들의 앞길에 풍년이 깃드시기를 진심으로 기원합니다. 소중한 시간을 친지분들과 함께 특별하게 보내시어 여느 때 보다 더욱 행복하고 건강한 2024년 추석이 되십시오. 레인보우브레인에 항상 응원과 함께 사랑을 나타내어 주셔서 진심으로 감사드립니다. - 레인보우브레인 임직원 일동- 레인보우브레인 2024년 추석 인사카드

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[RB INSIDE] 레인보우브레인, ‘델 테크놀로지스 포럼’서 유레카GenAI 시연 공간 마련

DELL Technologies Forum 안녕하세요! RPA+생성형 AI 자동화 서비스 전문기업 레인보우브레인입니다. 지난 8월 28일(수), 레인보우브레인은 서울 코엑스에서 열린 ‘Dell Technologies Forum 2024’에 참가하여 부스를 운영했습니다. 이 행사는 델이 매년 최신 IT 솔루션과 기술 동향을 소개하는 자리로 미국 서버업체 델 테크놀로지스가 매년 전 세계에서 주최하는 테크 콘퍼런스로 올해 행사에서는 'AI 에디션'이 마련됐습니다. 레인보우브레인은 Dell Technologies의 총판업체인 다올TS와 함께 협력하여 부스 운영에 참석하게 되었습니다. 행사는 하루 동안 진행되었으며, 유레카GenAI가 기업 업무의 효율성을 극대화하고 시간을 절약해 주는 점이 방문객들의 큰 관심을 끌었습니다. 유레카GenAI를 현장에서 시연하고 오프라인 상담을 진행했는데요. 브로슈어가 모두 소진될 만큼 많은 분들이 부스를 찾아주셨습니다. 방문해 주신 분들에 감사의 말씀을 전합니

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[웨비나 요약] 2024 Automation Anywhere 생성형 AI 웨비나 | 에이전트와 멀티 모달로 강화되는 RAG EP.4

레인보우브레인과 오토메이션애니웨어는 챗GPT 등 생성형 AI의 급격한 발전에 대응하기 위해, 기업들이 이 기술을 비즈니스에 효과적으로 도입하고 활용할 수 있는 방법을 모색하는 '2024 Automation Anywhere 생성형 AI 웨비나'를 매달 무료로 개최하고 있습니다. 이 웨비나는 2024년 4월부터 시작되었으며, 기업이 생성형 AI 도입 시 직면할 수 있는 다양한 도전 과제와 해결 방안을 탐색하는 데 중점을 두고 있습니다. 실질적인 적용 사례를 공유함으로써 참가자들이 AI 기술을 더 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 자세한 정보는 레인보우브레인 홈페이지 와 유튜브 채널에서 확인 가능합니다. 홈페이지 https://www.rbrain.co.kr/ 유튜브 채널 https://www.youtube.com/@rainbowbrain_youtube 에이전트와 멀티 모달로 강화되는 RAG 레인보우브레인 | 2024 Automation Anywhere 생성형 AI 웨비나 7월

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[IT용어] AI 모델의 진화 : OpenAI GPT-4o와 o1-preview, 무엇이 다를까?

안녕하세요. 안녕하세요! RPA+생성형 AI 자동화 서비스 전문기업 레인보우브레인입니다. 생성형 AI의 급속한 발전으로 다양한 업무들을 손쉽게 처리할 수 있게 되었습니다. 하루하루 놀라운 성장으로 발전 속도가 빨라지고 있습니다. 최근 OpenAI가 출시한 GPT-4o와 OpenAI o1-preview에 대한 소개 및 어떠한 차이점이 있는지 알아보겠습니다. [IT용어] OpenAI GPT-4o와 o1-preview의 소개 및 활용성 GPT-4o는 OpenAI에서 개발한 최신 대규모 언어 모델입니다. GPT-4를 기반으로 한 이 모델은 기존 모델보다 훨씬 빠른 처리 속도와 다양한 모달(텍스트, 음성, 이미지 등)을 처리하는 능력을 갖추어, 더욱 다양한 분야에서 활용할 수 있게 되었습니다. GPT-4o는 이전 모델보다 훨씬 빠른 처리 속도를 보여주기 때문에 실시간으로 대화, 번역 등 다양한 서비스에 활용될 수 있습니다. 또한 다양한 모달을 지원하여 텍스트뿐만 아니라 음성, 이미지 등 다양

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[웨비나 요약] 빅데이터를 넘어선 데이터 중심의 프로세스 정립 EP.5

레인보우브레인과 오토메이션애니웨어는 챗GPT 등 생성형 AI의 급격한 발전에 대응하여, 기업들이 이 기술을 비즈니스에 효과적으로 도입하고 활용할 방법을 모색하기 위해 '2024 Automation Anywhere 생성형 AI 웨비나'를 매달 무료로 개최하고 있습니다 이 웨비나는 2024년 4월부터 시작되었으며, 기업이 생성형 AI 도입 시 직면할 수 있는 다양한 도전 과제와 해결 방안을 탐색하는 데 중점을 두고 있습니다. 실질적인 적용 사례를 공유함으로써 참가자들이 AI 기술을 더 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 자세한 정보는 레인보우브레인 홈페이지 와 유튜브 채널에서 확인 가능합니다. 홈페이지 https://www.rbrain.co.kr/ 유튜브 채널 https://www.youtube.com/@rainbowbrain_youtube 빅데이터를 넘어선 데이터 중심의 프로세스 정립 레인보우브레인 | 2024 Automation Anywhere 생성형 AI 웨비나 8월 2

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[기술동향] 생성형 AI 시대에서 부각되는 그래프 데이터베이스 개요

생성형 AI가 등장하면서 벡터 데이터베이스가 무척 중요해지고 있다. 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 여러 유형의 데이터를 벡터로 변환하는 모델인 임베딩을 사용해 얻은 결과를 저장하고 나중에 인출하기 위해서는 벡터 데이터베이스가 필수적인 구성 요소로 자리 잡고 있기 때문이다. 하지만 벡터 데이터베이스가 모든 유형의 데이터를 처리하는 만능의 도구는 아니다. 벡터 데이터베이스의 부족한 점을 보완하기 위해 최근에는 관계를 저장하는 그래프 데이터베이스 역시 생성형 AI가 논의될 때 한 페이지를 장식하고 있다. 오늘은 그래프 데이터베이스가 어떤 기술인지 구체적으로 확인하는 동시에 생성형 AI에서 벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스를 결합하는 사용 사례를 설명하겠다. 1) 그래프 데이터베이스란? 데이터베이스는 데이터를 저장하고 관리하고 인출하기 위한 목적으로 만들어진 시스템이다. 예를 들어, 관계형 데이터베이스는 표 형식의 정형 데이터를 다루며, No-SQL 계열의 데이터는 문서 등의 비정형

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[무료 웨비나 초대] 2024 Automation Anywhere 생성형 AI 웨비나 | LLM과 결합한 클라우드의 약진 EP.6

기업들이 자동화를 넘어서 초지능화로 접근할 때 생성형AI는 빼놓을 수 없는 핵심 기술로 자리잡고 있기에 생성형AI를 둘러싼 생태계를 제대로 이해할 필요성이 생겼고, 이를 위해 이번 세미나에서는 2024년에 일어날 변화를 생성형AI 관점에서 조감해 봅니다. 웨비나 개요 일정 : 2024년 4월~10까지 (월 1회) 장소 : 온라인(Youtube) 대상 : 비즈니스 자동화가 필요한 기업 및 기관 종사자 참가비 : 무료 등록방법 : 레인보우브레인 홈페이지(각 콘텐츠) > https://www.rbrain.co.kr/media/conference 앞서 엣지향 LLM의 반대쪽에는 클라우드향 LLM이 존재한다. 기업에서 직접 프라이빗 클라우드에 구축할 수도 있고, CSP가 제공하는 LLM 서비스를 사용할 수도 있고, 전문 LLM 기업이 제공하는 LLM 서비스를 사용할 수도 있다. 이렇게 클라우드에서 LLM을 운용하기 위한 의사 결정 과정에서 필요한 항목을 일목 요연하게 정리한다.

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[언론보도] “생성AI 기반 RPA로 하이퍼오토메이션 시대 주도하겠다”

GTTKOREA [인터뷰] 생성AI와 RPA의 결합으로 하이퍼오토메이션 추구하는 박현호 레인보우브레인 대표 RPA는 애초부터 많은 AI 기능이 적용돼 왔다. 예를 들면 머신 비전과 같은 기술을 이용해 영수증이나 전표, 혹은 계약서나 법률 문서 등을 AI 기반 머신 비전으로 인식해, 일일이 수작업을 하는 데 드는 시간과 비용, 그리고 오류를 줄이기 위한 용도로 활용돼 왔다. 하지만 AI 기술은 머신 비전 외에도 조직의 비즈니스 프로세스 중 자동화해야 할 부분이 단순한 부분만 있는 것은 아니다. 또한 다양한 부분까지 적극적으로 자동화하기 위해 생성AI를 RPA에 적용하고 있다. 생성AI는 다양한 분야에서 많은 변화를 이끌고 있어 각광을 받고 있는데, 기존 AI가 가장 많이 활용됐던 RPA 분야에서도 새로운 혁신의 기반으로 기대를 모으고 있다. 지난 2017년부터 2017년부터 국내 금융∙제조∙유통∙공공서비스 등 전 업종 100여 고객사와 2000건 이상의 업무 프로세스를 자동화하면서,

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업무 생산성 강화를 위한 RPA 통합 관리 플랫폼 'RBrain RPA Portal'(RPA 포털)

안녕하세요, RPA 및 생성형 AI 자동화 서비스 전문 기업 레인보우브레인입니다. RPA는 혁신적인 업무 자동화 방법으로, 컴퓨터 소프트웨어 '봇'(Bot)을 사용하여 반복적인 작업을 효과적으로 자동화하는 기술입니다. 이러한 소프트웨어 봇은 반복되고 규칙에 따른 작업을 처리하여 인간 업무자들이 더 복잡하고 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 도와줍니다. RPA는 업무 생산성을 향상시키고 오류를 줄이며 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. RPA 기술은 기업에 많은 이점을 제공하지만, RPA 로봇들을 효율적으로 관리하고 운영하기 위해서는 통합 관리 플랫폼의 필요성이 부각됩니다. 이에 대한 해결책으로 레인보우브레인의 RBrain RPA Portal을 살펴보겠습니다. RBrain RPA Portal 소개 RPA Portal은 RPA를 통한 자동화 업무를 보다 쉽고 편리하게 운영 및 관리할 수 있는 RPA 통합 관리 플랫폼입니다. 사용자, 관리자, 운영자 관점의 스테이크 홀더들이 거버넌스 체계

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[기술동향] 챗GPT vs 구글 바드 – 이미지 인식과 추론을 누가 더 잘할까?

오픈AI가 챗GPT를 지속적으로 고도화하는 동안 구글 역시 바드의 기능과 성능을 높이고 있다. 여러 가지 변화가 많지만, 특히 최근에 챗GPT와 바드에서 역점을 두고 있는 분야는 아무래도 텍스트와 이미지를 동시에 지원하는 멀티모달로 대표되는 이미지 지원이다. 오늘은 챗GPT와 구글 바드에게 동일한 문제를 내어 이미지 인식과 추론이 어느 정도 수준에 이르렀는지 살펴보겠다. 이미지 인식을 어느 정도 잘하는지 확인하기 위해 텍스트가 아니라 이미지를 사용하고, 추론 능력을 살펴보기 위해 조금 복잡한 조건이 담긴 표를 대상으로 한다. 소득세율을 담고 있는 사진에 포함된 표를 토대로 질문하겠다. [그림] 소득세율을 담고 있는 사진] [라운드 1] “공제금액이나 다른 공제 항목을 적용하지 않은 상황에서 연봉 1500만 원인 사람이 내야 할 소득세를 계산해 줘” 최근 업데이트된 챗GPT-4의 경우에는 언어로 중간 과정을 표현하는 방식에 대한 보완 설명을 위해, [>_] 버튼을 누를 경우 파이썬 코

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[IT용어] 2024년 가트너 10대 전략 기술 트렌드 알아보기

안녕하세요 RPA+생성형 AI 자동화 서비스 전문기업 레인보우브레인 입니다. 가트너는 글로벌 정보기술(IT) 연구 및 컨설팅 분야에서 선두 기업으로 인정받아, 다양한 다국적 IT 기업 및 정부 기관에 연구 및 컨설팅을 제공하여 높은 신뢰도와 공신력을 확보하고 있습니다. 가트너는 그간의 노하우와 다양한 현지 조사 결과를 기반으로 다양한 보고서를 발표하여 기업들이 이를 토대로 전략을 수립하는 데 도움을 주고 있습니다. 이에 따라, 많은 기업들은 가트너의 보고서를 참고하여 회사 전략을 구체화하고 있습니다. 2023년 10월 16일에 발표한 '2024년 10대 전략 기술 트렌드'는 현재와 미래의 기술 동향을 파악하는 데 중요한 지표로 여겨지고 있습니다. 2024년 가트너 10대 전략 기술 트렌드 [그림1] Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024 Gartner는 각각 하나 이상의 범주에 속하는 이 10가지 트렌드가 향후 36개월 동안 많은 비즈니

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[해외사례] Petrobras의 지능형 자동화를 통한 1억 2천만 달러 세금 절약!

안녕하세요 RPA+생성형 AI 자동화 서비스 전문기업 레인보우브레인 입니다. 지난 9월 오토메이션애니웨어는(AA) 기업이 자동화와 AI를 기업 전반에 적용할 수 있도록 돕기 위해 Imagine2023 컨퍼런스를 마련했습니다. 오토메이션애니웨어는 기업들이 특히 금융 및 고객 서비스 영역 내에서 생성형AI를 자사 운영에 적극적으로 통합함에 따라 비즈니스 환경에 실질적인 변화가 일어나는 것을 목격했다고 밝혔습니다. 이러한 움직임을 컨퍼런스 무대에서 성공사례로 발표했는데요. 오늘은 브라질 국영 정유기업 페트로브라스의 성공사례 발표 내용을 살펴보겠습니다. 출처 : 오토메이션애니웨어 Imagine2023 페트로브라스, 남미 및 브라질에서 가장 큰 에너지 회사 중 하나로, 최근에 지능형 자동화의 성공 사례를 공개했습니다. 이 회사는 오토메이션 애니웨어의 생성형AI를 활용하여 세금 납부 프로세스를 혁신하고, 따라서 1억 2천만 달러의 세금을 절약하게 되었습니다. 세션에서 CIO인 Carlos Mo

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[회사소식] 빛나는 겨울, 레인보우브레인의 따뜻한 송년회 이야기

안녕하세요! RPA+생성형 AI 자동화 서비스 전문기업 레인보우브레인 입니다. 겨울의 서늘한 바람이 불어오고, 거리는 반짝이는 전구와 크리스마스 캐럴 소리로 환해진 연말 분위기를 만끽하는 요즘입니다. 여의도에 본사 사무실도 크리스마스 장식으로 화사하게 변화를 줬습니다. 그리고 지난 12월 7일(목) 화기애애한 분위기 속에서' 레인보우브레인 송년의 밤'이 진행되었습니다. 소소하지만 특별했던 순간들을 공유하려 합니다. 레인보우브레인 서울특별시 영등포구 은행로 37 본관 4층 이 블로그의 체크인 이 장소의 다른 글 반짝이는 크리스마스트리 Previous image Next image Previous image Next image 레인보우브레인의 사무실은 화려한 크리스마스 장식으로 화사하게 꾸며졌습니다. 반짝이는 전구와 귀여운 장식품이 조화롭게 어우러지는듯 합니다. 이런 특별한 분위기 가운데 사우분들은 계절과 즐거움을 느끼며 업무에 임하고 있습니다. 행복한 송년의 밤 Previous im

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[구축사례] 수출 부가세 신고를 위한 데이터 검증 (지능형 문서처리)

안녕하세요 RPA+생성형 AI 자동화 서비스 전문기업 레인보우브레인 입니다. 최근 지능형 자동화(Intelligence Automation)로 RPA의 영역이 확장되면서 생산성 또한 향상되고 있습니다. 오토메이션애니웨어의 Document Automation(문서 자동화)는 다양한 종류의 문서 처리에 사용됩니다. 양식이나 신청서와 같은 구조화된 문서부터 송장, 구매 주문서, 영수증, 공과금 청구서와 같은 반구조화된 문서. 심지어는 계약서, 운송장, 작업 명세서와 같은 복잡하고 구조화되지 않은 문서까지 다양한 종류의 문서를 전처리 / 분류 및 분할 / 추출 / 데이터 유효성 검사의 형태로 다루는 데 활용됩니다. 많은 업무가 문서를 중심으로 이뤄진다는 점에서 문서 처리의 지능화 역량은 무척 중요하며, 강화된 AI를 활용한 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 필연적인 과정이 될 것입니다. "수출 부가세 신고서"는 국가 간 물품 및 서비스 거래에서 발생하는 세금을 관리하기 위한 문서입니다. 이

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[언론보도] 기업의 지식기반 서비스 간편하게 구축하는 레인보우브레인 생성AI ‘유레카챗’

최근 초거대 언어 모델을 중심으로 생성형 AI가 각광을 받고 있다. 텍스트의 의미를 정확하게 분석할 수 있으므로 사용자가 질문을 던지면 의도를 파악해서 관련된 답안을 요약해서 대답하는 기능은 검색을 넘어선 질문이라는 패러다임 전환을 가져오고 있다. 이제는 미국뿐 아니라 한국에서도 여러 회사에서 자체 개발한 LLM을 발표하고 있으며, 일반화된 범용 모델뿐 아니라, 다양한 업무 분야별로 특화된 언어 모델도 속속 등장하고 있다. 하지만 LLM을 기업 업무에 그대로 적용할 경우에는 GPU 인프라를 구축한 다음에 기업 내부 데이터를 활용해 파인 튜닝 과정을 거쳐야 하고 제대로 튜닝됐는지 검토하는 동시에 환각 현상을 방지하기 위한 여러 가지 대비책을 마련할 필요가 있다. 따라서 인프라 구축 비용, 데이터 정제 비용, 검수 인원, 모델 서빙 비용 등 자본 투자가 필요하며, 실시간 성격이 강한 데이터를 지속적으로 현행화하는 과정에서 많은 난관을 겪게 된다. 레인보우브레인의 유레카챗(EurekaCh

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[언론보도] 기업 내부 문서로 생성AI 구현 돕는 '유레카챗'

생성AI 구축 과정의 단순화는 물론 데이터 보안과 환각 현상 방지까지 생성AI로 구현하는 기업 내부 지식 기반이 목표 최근 LLM(Large Language Model)에 기반한 생성AI가 다양한 분야에서 두각을 드러내고 있다. 무엇보다 텍스트의 의미를 정확하게 분석해, 사용자가 질문을 던지면 의도를 파악해서 관련된 답안을 요약하여 대답해 검색 결과를 나열하는 방식의 기존 검색을 넘어선 패러다임의 전환을 가져오고 있기 때문이다. 미국을 비롯한 전세계의 수많은 기업, 그리고 한국에서도 최근 LLM을 여러 기업들이 개발, 발표하고 있으며, 일반적인 범용 모델 뿐만 아니라 다양한 업무나 적용 분야에 특화된 언어 모델들도 속속 등장하고 있다. 하지만 LLM을 기업 업무에 그대로 적용할 경우에는 GPU나 NPU로 구성된 컴퓨팅 인프라를 구축하고, 기업 내부 데이터를 활용한 파인 튜닝 과정을 거쳐야 함은 물론, 제대로 튜닝됐는지 검토하는 동시에 환각 현상을 방지하기 위한 여러 가지 방어책을 마

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[발표 요약] NABS (Next AI & Big Data Summit) 2023에서 발표한 &lt;Hyper Automation: 생성형AI와 RPA가 만들어가는 새로운 업무환경&gt;

지난 9월 20일 성료된 전자신문인터넷과 GTT KOREA가 공동 주최한 NABS(Next AI & Big Data Summit) 2023)에서 발표한 레인보우브레인 세션의 <Hyper Automation: 생성형AI와 RPA가 만들어가는 새로운 업무환경> 세미나를 요약 정리한다. 1. RPA + AI = RPAI 레인보우브레인 NABS2023 발표자료 AI 고성과 조직의 응답자는 디지털 예산의 20% 이상을 AI에 지출한다고 답한 비율이 다른 조직에 비해 5배가 높다고 한다. 즉, 핵심 비즈니스에서 비용 감소가 아닌 부가가치를 높이기 위한 투자 개념으로 바라본다는 차이점이 있다. AI 운영에 많은 비용이 들어가므로, 이를 상쇄할 만한 부가가치를 얻지 못하면 오히려 역효과가 날 것이다. RPA는 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화하는 데 탁월한 반면, AI, 특히 GenAI는 비정형 데이터를 처리하고 더 복잡한 입력을 기반으로 의사 결정을 내리는 데 탁월하며, RPA 기업들은 이미 “

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&quot;풍성한 추석 보내세요&quot; 레인보우브레인

레인보우브레인을 응원해 주시고 당사를 찾아주신 모든 분들께 감사 말씀 드립니다. 사랑하는 사람들과 함께 하는 풍성한 한가위가 되길 바라며, 건강하고 행복한 날들이 되기를 기원합니다. - 레인보우브레인 임직원 일동 -

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[IT용어] 하이퍼오토메이션(Hyper automation)

안녕하세요 RPA+생성형AI 자동화 서비스 전문기업 레인보우브레인 입니다. 현대 비즈니스 환경은 점점 복잡해지고, 기술은 급속하게 발전하고 있습니다. 이에 따라 기업들은 자동화와 프로세스 개선을 통해 경쟁력을 유지하고 성장을 이루어내는 것이 중요해졌습니다. 이러한 맥락에서 하이퍼오토메이션(Hyperautomation)이란 개념이 부상하고 있으며, 이번 글에서는 하이퍼오토메이션의 개념, 중요성, 그리고 활용 사례에 대해 알아보겠습니다. 하이퍼오토메이션(Hyperautomation)이란? 하이퍼오토메이션은 기업이 자동화, 로봇 프로세스 자동화(RPA), 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 분석, 자동화 도구 및 기술을 종합적으로 활용하여 업무 프로세스를 자동화하고 최적화하는 개념을 의미합니다. 이는 기존의 비지니스 프로세스 자동화의 개별 프로세스의 한계를 넘어 확장한 것입니다. 하이퍼오토메이션은 RPA와 AI 툴을 결합함으로써 비즈니스 사용자가 수행하는 거의 모든 반복 작업에 대한 자동

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Next AI & Big Data Summit 2023 (NABS) 참석자 설문조사 결과 공개

안녕하세요 RPA+생성형AI 자동화 업무 전문 기업 레인보우브레인 입니다. 지난 9월 20일 전자신문인터넷과 GTT KOREA가 공동 주최한 Next Ai & Big Data Summit 2023(NABS) 콘퍼런스에 참가하여 많은 기업으로부터 관심을 받았습니다. 다시 한번 감사의 말씀을 드립니다. 오늘은 콘퍼런스 참석자 420명 중 설문에 응한 134명을 대상으로 진행한 설문 조사 결과를 통해 현재 기업들이 AI와 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지에 대한 흥미로운 통계를 살펴보겠습니다. GTT KOREA의 통계 결과에 따르면 AI 기술의 빠른 성장과 가능성, 이로 인한 경쟁력 강화에 많은 기대감을 갖고 있지만, 아직 적극적으로 도입을 시도하지는 못하고 있는 것으로 드러났다고 밝혔습니다. "국내 조직들 AI에 대한 관심은 많으나 도입은 주저" IT 인프라 솔루션 요구 참석자들이 가장 필요로 하는 IT 인프라 솔루션으로는 "AI"가 32.7%로 가장 많은 선택을 받았으며, "클라우드

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[기술동향] 가트너가 발표한 2023년 데이터 과학과 머신러닝의 주요 트렌드

최근에 챗GPT와 달-E(DALL-E)로 대표되는 생성형 AI가 맹위를 떨치고 있기에 학계와 연구소의 전유물이었던 인공 지능이 일반 소비자로 급속도로 확산되는 추세다. 이렇게 고객의 눈높이가 높아짐에 따라 기대치도 점점 상향 평준화되고 있기에 업계에서도 초거대 모델에 대한 관심은 물론이고 이의 기반이 되는 데이터 과학과 머신러닝에 대한 관심도 높아지고 있다. 지난여름 가트너가 시드니에서 열린 가트너 데이터 분석 서밋에서 데이터 과학과 머신 러닝의 매리를 형성하는 주요 트렌드를 발표했기에, 최신 트렌드를 따라잡기 위한 핵심적인 내용을 정리하고 의미를 부여해 보겠다. [그림: 생성형 AI 이니셔티브의 주요 초점] [트렌드 1] 클라우드 데이터 생태계 시스템 기존에 데이터 생태계는 주로 온프레미스에서 동작하는 독립형 소프트웨어나 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드를 혼합해서 사용하는 하이브리드 클라우드에 의존했었다. 하지만 이제는 완전한 클라우드 네이티브로 이동하고 있다. 가트너에 따르면

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[언론보도] “생성AI와 결합된 RPA로 하이퍼오토메이션 혁신 이끌 것”

전자신문 [인터뷰] 박현호 레인보우브레인 대표 “생성AI와 결합된 RPA로 하이퍼오토메이션 혁신 이끌 것” 사람이 수행하는 단순 반복 업무를 모방해 동일한 방식으로 작업을 수행함으로써 비즈니스 프로세스를 자동화하는 RPA는 이미 많은 기업들의 재무, 회계, 법무, 영업, 마케팅, 구매, 물류 등 대부분의 비즈니스 영역에 활발히 적용되고 있다. 이렇게 단순 반복 업무의 자동화로 생산성을 향상시키고 업무 효율을 높이는 기술은 코로나 팬데믹 이후 광범위하게 확산되고 있으며, 최근에는 AI, 특히 생성AI의 등장으로 더욱 다양한 분야에서 혁신을 이끌어 내는 기반으로 자리잡고 있다. 지난 2017년부터 2017년부터 국내 금융·제조·유통·공공서비스 등 전 업종 100여 고객사와 2000건 이상의 업무 프로세스를 자동화하면서, 국내 RPA 분야를 이끌어 온 레인보우브레인 또한 기존 RPA에 AI 기술을 결합해 고객들의 비즈니스 혁신을 한차원 높은 곳으로 끌어 올리고 있다. 특히 올해부터 자동화

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[직무인터뷰] 서비스 기획자, 꾸준한 노력과 적극적인 마음가짐이 중요

안녕하세요! 소프트웨어 로봇, RPA 전문 기업 레인보우브레인입니다. AI 기술은 현대 사회에서 점점 더 중요한 역할을 수행하고 있는데, 이는 기업들이 기존의 방식을 개선하고 자동화된 프로세스를 도입하여 생산성을 향상시키고 비용을 절감할 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다. 레인보우브레인은 현대 사회에서 중요한 역할을 수행하고 있는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 기업들의 비즈니스 영역에서 경쟁력을 강화하고 혁신적인 솔루션을 제공하려는 노력을 기울이고 있습니다. 오늘은 레인보우브레인 플랫폼사업본부에서 서비스 기획자로 근무하고 있는 박만식 선임의 직무 인터뷰를 소개 하겠습니다. 해당 인터뷰는 AI HEROS의 AI 스토리 코너에서 일부 발췌하였습니다. 서비스 기획자, 꾸준한 노력과 적극적인 마음가짐이 중요 Q) 간단한 자기소개와 맡고 계신 업무에 관해 설명 부탁드립니다. 안녕하세요, 레인보우브레인 플랫폼사업본부에서 서비스 기획을 맡고 있는 박만식입니다. 저희 플랫폼사업본부는 AI 기술

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[회사소식] '2023 레인보우브레인 하계 워크숍' 다녀오다

안녕하세요! RPA+생성형 AI 자동화 서비스 전문기업 레인보우브레인 입니다. 2023년 7월 14일부터 15일까지 경기도 가평으로 워크숍을 다녀왔습니다. 60여 명의 전사 인원이 모이는 뜻깊은 자리로 이렇게 많은 인원이 모인건 작년 창립 10주년 행사 이후 처음이었는데요. 오랜만에 보는 레인보우브레인 식구들과 신규 입사자분들이 더욱 가까워지고 유쾌했던 자리가 되었습니다. 즐거웠던 '2023 레인보우브레인 하계 워크숍'현장을 소개합니다! 워크숍 기념품 이렇게 준비했어요 2023 레인보우브레인 하계 워크숍 기념품 이번 워크숍에서 어떤 기념품을 준비할까 고민이 많았습니다. 금액뿐만 아니라 계절 및 실질적인 아이템들이 후보로 모아졌고 그 안에서 고른 선물들은 이렇게 정리되었습니다. 당일에 입을 수 있는 단체 티셔츠, 수건, 휴대용 손 선풍기, 칫솔, 볼펜, 회사 로고 스티커! 그리고 선물을 담아 전달할 수 있는 에코백을 준비했습니다. 레인보우브레인 워크숍 가보자고! 행사 시작에 앞서 버스

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[기술동향] AI로 강화하고 있는 RPA

지난 칼럼에서 AA(Automation Anywhere)에서 지원하는 생성형 AI 관련 기술을 소개한 바 있다. 최신 기술이 제품에 속속 녹여 들고 있는 상황에서 RPA의 지형도 역시 조금씩 바뀌고 있으므로 RPA를 도입하는 과정에서 AI를 추가해서 더 큰 성과를 거두는 방법을 모색할 필요가 있다. 기존에 RPA에서 AI를 활용하지 않은 것은 아니다. 대표적인 사례로 AA(Automation Anywhere)에서도 AI 문서 처리를 위한 아이큐봇(IQ Bot)이라는 솔루션으로 한글과 영어 손글씨를 인식하고 다양한 OCR 엔진을 제공하고, 문서 처리와 관련해 AI와 사람의 피드백을 반영하게끔 지원하고 있다. 또한 AA에서는 콘텐츠 생성 및 요약, 이메일 자동 전송, 추천 서비스 등을 위해 오픈AI/마이크로소프트와 협력해 오토메이션 코-파일럿을 강화하고 도큐먼트 오토메이션 기능을 고도화하는 중이다. 이렇게 자동화로 수행할 수 없는 활동을 AI가 해냄으로써, 자동화의 범위를 넓히는 지능형

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[자동화 사례] 컨텍센터의 '생성형AI'활용한 고객경험(CX) 향상

고객 경험 향상을 위한 'Genesys & Automation Co-Pilot'의 생성형 AI 활용 방법 출처 : 오토메이션애니웨어 안녕하세요 RPA+생성형 AI 자동화 서비스 전문기업 레인보우브레인 입니다. ChatGPT를 비롯한 생성형 AI 기술은 현재 구글, 아마존 등의 퍼블릭 클라우드 공급업체와 엔디비아, 인텔과 같은 하드웨어 제조업체를 포함하여 AI 시장에서 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 추세로 Automation Anywher는 기존의 기능을 강화하고 새로운 기능을 추가하기 위해 다양한 기업들과 협력하고 있으며, 생성형 AI 기술을 제품에 통합하고 있습니다. 오늘은 제네시스(GENESYS) 내에서 오토메이션 코파일럿(Automation Co-Pilot)의 기능과 생성형 AI를 활용하여 '고객 경험향상을 위한 자동화 사례'에 대해 알아보겠습니다. 고객 경험 서비스는 모든 기업에게 중요한 요소입니다. 만족스러운 고객 경험은 고객의 충성도를 높이고 신뢰를 구축하는 데 결정적

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[솔루션 소개] 유레카브레인, 이커머스 상품DB 활용한 효과적인 마케팅 전략 수립 방법

상품가격은 기업의 수익과 고객들의 구매 결정에 큰 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 시장의 불확실성과 경쟁의 증가로 인해 가격 전략 수립은 더욱 복잡해지고 있습니다. 이런 변화에 맞추어 기업들은 가격 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하는 방법을 강구해야 합니다. 상품정보 모니터링의 어려움을 극복하는 AI 기반 솔루션 유레카브레인 이러한 상황에서 레인보우브레인의 AI 기반 이커머스 상품정보 자동 수집 및 분석 서비스인 '유레카브레인'을 활용해 보는 건 어떨까요? 가격 데이터 분석을 통해 가격 전략 수립과 시장 파악을 돕는 강력한 도구로 마케팅 인사이트를 얻을 수 있습니다. 유레카브레인을 통한 이커머스 상품가격 DB 활용법 유레카브레인 도입 시 기대효과 더 나은 가격 전략을 위한 도구 시각화 자료 제공 유레카브레인은 상품별 가격 추이 그래프를 통해 제품의 Daily 가격과 Trend를 파악합나다. 이는 가격의 변화를 적시에 파악하고 이를 심층적으로 분석하여 다양한 관점에서 가치를 제고

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오토메이션애니웨어(AA) 2023 가트너 매직 쿼드런트(Gartner Magic Quadrant) RPA부문 5년 연속 리더 선정

오토메이션애니웨어(AA) 2023 가트너 매직 쿼드런트(Gartner Magic Quadrant)에서 로봇 프로세스 자동화 부문 5년 연속 리더 선정 안녕하세요 RPA+생성형 AI 자동화 서비스 전문기업 레인보우브레인 입니다. 오토메이션애니웨어가 5년 연속 가트너 매직 쿼드런트 리더로 선정되었다는 소식을 전해 드립니다. 가트너?(Gartner) 매직 쿼드런트?(Magic Quadrant) 가트너는 미국 코네티컷주에 본사를 둔 IT 분야의 연구 기업으로, 이전에는 가트너 그룹(The Gartner Group)으로 불렸으며 현재는 '가트너'로 알려져 있습니다. 가트너는 글로벌 정보기술(IT) 연구 및 컨설팅 분야에서 선두 기업으로 손꼽히며, 다양한 다국적 IT 기업 및 정부 기관을 대상으로 연구와 컨설팅을 제공하며, 높은 신뢰도와 공신력을 갖춘 설문 조사 결과를 바탕으로 합니다. 가트너는 기술 시장에서 제품 및 서비스 공급업체의 위치를 시각적으로 나타내는 '매직 쿼드런트(Magic Qu

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[회사소식] 레인보우브레인, NABS 2023 컨퍼런스 참가(Next AI & Big Data Summit 2023)

안녕하세요! RPA+생성형AI 자동화 서비스 전문기업 레인보우브레인 입니다. 레인보우브레인이 오는 2023년 9월 20일(수)에 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 전자신문인터넷과 GTT KOREA가 주최/주관하는 'Next AI & Big Data Summit 2023'에 참가하여 'Hyper Automation: 생성형AI와 RPA가 만들어가는 새로운 업무환경'에 대해 소개할 예정입니다. 'Next AI & Bigdata Summit 2023' 콘퍼런스는 글로벌 AI와 빅데이터 산업을 이끌고 있는 글로벌 리더 기업들이 급변하는 기술과 비즈니스 환경에서 생산성과 효율성, 직원과 고객의 경험을 향상시켜 조직과 비즈니스를 혁신할 수 있는 맞춤형 AI와 빅데이터 전략을 사례 별로 살펴보고, 미래의 빅데이터와 AI 기술을 공유하는 자리입니다. 전자신문 발표 주제 | Hyper Automation: 생성형AI와 RPA가 만들어가는 새로운 업무환경 ※ 상기 발표주제는 사정에 따라 변경될 수 있습니다

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[기술동향] 가트너, 2023 이머징 테크놀로지 하이프 사이클 & 주요테마

미국의 IT 컨설팅 회사인 가트너(Gartner)는 매년 떠오르는 정보 기술 동향에 대한 보고서를 발표하고 있다. 올해에도 어김없이 8월 16일에 생성형 AI를 비롯해 2023년에 부상하고 있는 새로운 기술에 대한 보고서( 보도자료 바로가기) 를 발표했다. 가트너의 발표 자료는 매년 프로파일링 하는 2,000개 이상의 기술과 응용 프레임워크에서 반드시 알아야 할 떠오르는 기술로 핵심 사안을 추출하며, 다음 2년에서 10년 사이에 변화를 일으키는 장점을 제공할 잠재력을 보이므로 관심 있게 지켜볼 필요가 있다. 가트너의 하이프 사이클은 크게 5단계로 나누어지며, 각 단계는 다음과 같다. 기술 촉발(Technology Trigger): 잠재적인 기술이 대중의 관심을 끌기 시작하는 시점 부풀려진 기대의 정점(Peak of Inflated Expectations): 대중의 관심에 힘입어 일부 성공 사례와 많은 실패 사례가 보고되는 시점. 몇몇 회사는 행동에 들어가고 대다수는 관망한다. 환멸의

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[자동화 사례] ChatGPT 활용, 고객 불만 처리를 위한 자동화 사례

금융기관은 매일 많은 고객 이메일을 받게 되는데, 이 중에는 불만을 표현하는 이메일도 상당히 많습니다. 이러한 이메일들을 수동으로 검토하고 불만을 확인하는 작업은 비용과 시간이 많이 들어가며, 실수가 발생할 가능성도 있습니다. 이번 포스팅에서는 금융기관에서 겪고 있는 고객 불만 처리를 위한 자동화 사례를 살펴보겠습니다. RPA 봇 + ChatGPT 구동 방법 ※ 출처 : Automaiton Anywhere youtube ※ 본 포스팅은 간단한 RPA 과정을 보여드리는 예시로 실무에서의 RPA 구동 과정과는 차이가 있습니다. 이메일을 통한 불만 접수 고객인 Alan은 자신의 은행 계좌에 승인되지 않은 접근이 발생했음을 알아차리고, 불쾌함을 표현한 이메일로 불만을 전달했습니다. 이때 금융기관은 고객의 불만을 금융 자문가에게 신고해야 할 규정과 책임이 있습니다. Alan이 보낸 메일은 고객들이 매일 기관에 보내는 수천 개의 이메일 중 하나입니다. 고객과 자문가 간의 엄청난 소통량을 수동으

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[자동화 사례] 이커머스 상품 금칙어 검수 (RPA+ChatGPT)

RPA 기술은 AI 기술과 결합하여 '지능형 자동화'를 실현함으로써 발전하고 있습니다. 이를 통해 RPA는 반복 업무 자동화에서 점진적으로 AI를 접목하여 Digital Worker로서의 역할로 업무 범위가 점차 확대되고 있습니다. 최근 IT 시장에서는 ChatGPT를 적극적으로 도입하고 있으며, 이를 기반으로 다양한 새로운 서비스가 출시되고 있는 가운데 레인보우브레인은 RPA와 ChatGPT를 결합하여 더욱 강력한 자동화 기술을 구축하고 있습니다. 관련하여 오늘은 RPA와 ChatGPT 기술을 이용하여 도입할 수 있는 <이커머스 상품 금칙어 검수> 자동화 사례를 소개하겠습니다. *금칙어(금지어) 업무 내용 : 이커머스상품 소개 페이지에서 허위·과장·불법광고의 상품을 모니터링하는 업무 <사람의 업무 처리 프로세스> <Human> 판매자는 고객에게 더 많은 상품을 판매하기 위해 과대광고, 허위 정보 제공 등 금칙어(금지어)를 사용하여 사용자에게 잘못된 정보를 제공하고 있어서 이커머스

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[IT용어] 클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing)

클라우드 컴퓨팅 용어를 알면 IT세상이 보인다! 안녕하세요! 소프트웨어 로봇, RPA 전문기업 레인보우브레인입니다. 최근 몇 년간 인터넷 기술의 발전으로 인해 클라우드 컴퓨팅 기술이 대중화되면서 많은 기업과 개인들이 클라우드 서비스를 이용하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 컴퓨터 리소스를 공유하고 사용하는 기술입니다. 예를 들어, 네이버나 구글과 같은 인터넷 기업들이 컴퓨터와 데이터를 보관하고 있는데요. 일반적으로 이런 회사들은 아주 많은 양의 컴퓨터와 저장소를 가지고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅을 생각해보면 하늘에 구름(Cloud)이 떠있는 모습을 떠올릴 수 있습니다. 이 구름 속에는 많은 컴퓨터와 데이터가 들어있어서 사람들은 인터넷을 통해 이 구름에 접속하여 원하는 컴퓨터 리소스를 사용할 수 있습니다. 실생활에서의 예를 들어보면, 네이버의 '네이버 클라우드' 서비스를 생각해볼 수 있습니다. 클라우드에는 사진, 동영상, 문서 등의 파일을 저장할 수 있고, 이 파일들은 언

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[Play RPA Bot] 회사 리뷰 파악의 중요성과 RPA 통한 수집 방법

인터넷 쇼핑 시대에서 우리는 다양한 제품이나 서비스에 대한 리뷰를 쉽게 접할 수 있습니다. 이러한 리뷰들은 고객들의 경험과 평가를 담고 있어 우리에게 소중한 정보를 제공해 줍니다. 이와 마찬가지로, 구직자들은 기업에 대한 리뷰를 참고하여 자신의 직장 생활에 대한 전망을 그립니다. 이처럼 기업 리뷰는 이전 또는 현재 직원들의 의견과 평가를 통해 기업의 문화, 업무 환경, 복지 혜택, 경영 방침 등을 파악하는 중요한 자료입니다. 구직자 뿐만 아니라, 기업들에게 있어서도 리뷰는 귀중한 피드백이 될 수 있습니다. 리뷰를 통해 기업은 자체적인 업무 방식과 문화를 검토하고, 개선할 수 있는 부분을 찾아내는 기회를 갖게 됩니다. 구직자들은 기업의 리뷰를 통해 자신의 직장 생활에 대한 전망을 그릴 수 있기 때문에, 기업은 리뷰를 파악하고 그에 따른 행동을 취할 수 있기 때문입니다. 기업은 리뷰를 주시하고 분석하는 프로세스를 구축해야 합니다. 블라인드, 잡플래닛, 워크넷, 크레딧잡 과 같은 다양한

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오토메이션애니웨어, 생성형 AI 기반 자동화 서비스 공개

오토메이션애니웨어가 생성형 AI 기반의 자동화 서비스를 선보이고, 클라우드 업체와의 파트너십을 확대하면서 생성형 AI 전략을 본격화했다고 발표했다. 이번에 선보인 서비스는 생성형 AI를 탑재한 오토메이션 석세스 플랫폼(Automation Success Platform)으로, 기업의 안전한 생성형 AI 이용과 비즈니스 생산성 가속화, 디지털 팀워크 향상을 지원한다고 업체 측은 설명했다. 또한 오토메이션애니웨어는 AWS, 구글 클라우드와 파트너십을 체결하고 생성형 AI 역량을 확대한다고 밝혔다. 이로써 기업들은 아마존 베드록(Bedrock)이나 구글 버텍스 AI(Vertex AI)를 통해 오픈소스나 API 형태로 개발된 AI 모델을 자동화 구축 과정에서 이용할 수 있다. 생성형 AI가 오토메이션 석세스 플랫폼 전반에 적용됨에 따라 기업은 자동화에 기반한 생산성 향상뿐 아니라 신속한 ROI 실현까지 기대할 수 있다고 업체 측은 설명했다. 아울러 완전한 개방형, 확장형으로 설계돼 LLM(L

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[회사소식] 업무 자동화의 첫걸음, 레인보우브레인 RPA 교육

안녕하세요 소프트웨어 로봇, RPA 구축 전문 기업 레인보우브레인 입니다. 오늘은 저희 회사에서 제공하는 RPA(Robotic Process Automation) 교육에 대해 알려드리려고 합니다. 레인보우브레인의 RPA교육은 다양한 기업의 담당자들에게 널리 알려져 있으며, 많은 기업들이 이미 교육을 수료한 상태 입니다. 교육은 실습 위주의 수업으로, RPA가 아직 생소한 신규 고객사나 업무 자동화를 경험해 보고 싶은 현업 담당자를 위한 커리큘럼으로 구성되어 있습니다. 또한, 다양한 업종의 실무자들이 참여하여 업무 스킬과 비즈니스 경쟁력을 향상시키고자 하는 목표를 가지고 있습니다. 레인보우브레인의 RPA교육 현장 교육 담당자는 레인보우브레인 RPA 개발 실무자가 직접 진행하며, 개발 관련 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 RPA 구축사례와 현업에서 응용할 만한 실무 중심의 커리큘럼으로 집중되어 있어 부담 없이 참여할 수 있습니다. RPA가 생소한 신규 고객사나 현업 담당자들에게는 RP

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[기술동향] AA(Automation Anywhere)와 생성형 AI

챗GPT를 비롯해 생성형 AI 열풍이 불고 있는 가운데, RPA 분야에서도 생성형 AI 기술을 도입하는 사례가 늘어나고 있다. 오늘은 AA(Automation Anywhere)에서 지원하는 생성형 AI 관련 기술을 소개하겠다. 챗GPT로 포문을 연 마이크로소프트와 오픈 AI를 시작으로, 최근 Vertex AI를 GA(General Availability)로 일반에 공개한 구글과 자사 생성형 AI 플랫폼인 Bedrock을 공개한 아마존 등의 퍼블릭 클라우드 공급사들은 물론이고 엔비디아와 인텔과 같은 하드웨어 제조사까지 생성형 AI 시장에 속속 뛰어드는 추세다. AA에서도 기존의 기능을 고도화하고 새로운 기능을 추가하기 위해 다양한 회사와 협력하고 있으며, 크게 다음과 같은 세 가지 부문으로 나눠 생성형 AI 기술을 제품에 통합하고 있다. 1. 오토메이션 코-파일럿 + 비즈니스 사용자를 위한 생성형 AI(상태: GA(General Availability)) 코-파일럿은 작년에 출시한 A

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[자동화 사례] 대출 승인 가속화를 위한 Automation Co-pilot

안녕하세요 소프트웨어 로봇, RPA 전문 기업 레인보우브레인 입니다. ChatGPT를 비롯한 생성형 AI 기술은 현재 구글, 아마존 등의 퍼블릭 클라우드 공급업체와 엔디비아, 인텔과 같은 하드웨어 제조업체를 포함하여 AI 시장에서 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 추세로 Automation Anywher는 기존의 기능을 강화하고 새로운 기능을 추가하기 위해 다양한 기업들과 협력하고 있으며, 생성형 AI 기술을 제품에 통합하고 있습니다. ※ 함께 읽으면 도움이 되는 글 [기술동향] AA(Automation Anywhere)와 생성형 AI 세일즈포스(Salesforce) 내에서 도큐먼트 오토메이션(Document Automation)을 통한 대출 승인 가속화 출처 : 오토메이션애니웨어 오늘 소개할 RPA 자동화 사례는 세일즈포스(Salesforce) 내에서 도큐먼트 오토메이션(Document Automation)을 통해 대출 승인을 가속화하는 은행의 대출담당자의 업무자동화 사례입니다.

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레인보우브레인, 중소기업 스마트서비스 지원사업 참여기업 모집!

레인보우브레인은 디지털 워크포스 전문기업으로, 다양한 산업과 업무 분야에서 2000건 이상의 RPA(Robotic Process Automation) 성공적인 사례를 보유하고 있습니다. 저희와 함께 중소기업 스마트서비스 지원사업에 참여하여 업무혁신을 통한 시간 및 비용 절감의 효과를 만들어 보시는건 어떨까요? 저희에게 연락을 남겨주시기 바랍니다! 2023년 중소기업 스마트서비스 지원사업 참여기업 모집 중소벤처기업부 스마트서비스 지원사업이란? 중소기업들이 서비스 분야에서 생산성 제고 상품의 고부가가치화 및 신규사업 창출을 할 수 있도록 빅데이터나 인공지능 (AI) 등 첨단 정보통신기술(ICT)의 활용을 지원하는 사업 스마트서비스 유형 분야 세부 분야 (예시) 기대 효과 온라인 경제 ①온라인 신선식품 구매·배송, ②온라인(원격) 헬스·의료 서비스 제공, ③온라인 교육, ④온라인 종합서비스 품질향상을 통한 고부가치화 공공문제 ⑤사회문제해결(코로나맵 등), ⑥업종공통 플랫폼(협업 솔루션

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[기술동향] 이미지 생성을 위한 스테이블 디퓨전 모델에 대한 알기 쉬운 설명

최근 유행하고 있는 생성 AI(generative AI)의 두 가지 조류를 보면 하나는 언어 모델이고 다른 하나는 이미지 생성 모델이다. 오픈 AI의 챗GPT가 언어 모델을 이끌고 있다면, 이미지 생성 모델은 역시 챗GPT로 유명한 오픈AI의 DALL-E와 최근 급부상하고 있는 미드저니(Midjourney)가 이끌고 있다. 먼저 이미지 생성 서비스를 최종 사용자 관점에서 살펴보고, 다음으로 실제 어떻게 이런 마법이 일어나는지 스테이블 디퓨전 기술에 대해 알아보겠다. DALL-E와 미드저니는 모두 사용자의 프롬프트를 입력받아 이미지를 생성하는 방식을 사용하고 있다. 챗GPT를 사용할 때 사용자는 대답을 이끌어내기 위한 발화로서 프롬프트를 적절하게 만들어야 하는데, DALL-E와 같은 이미지 생성 서비스를 사용할 때도 역시 프롬프트를 어느 정도 정교하게 만들어내느냐에 따라 최종 결과물의 품질이 완전히 달라지게 된다. DALL-E는 사진으로 찍은 듯한 사실적인 그림을 만들어내는 반면에 미

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[Play RPA Bot] 유사 폴더 동일 여부 (중복 폴더 체크)

소프트웨어(SW)를 전문적으로 관리하는 부서나 백업된 폴더에서 유사한 폴더의 동일 여부(중복 폴더 체크)를 점검하는 것은 중요한 작업입니다. SW 관리 부서에서는 많은 소프트웨어 개발, 유지 보수, 업그레이드 등의 작업을 수행하며, 다양한 파일들을 다루게 됩니다. 이로 인해 중복된 파일이나 폴더가 발생할 수 있고, 이를 체계적으로 관리하고 정리하는 것이 필요합니다. 유사한 폴더의 동일 여부를 점검하는 이유는 여러 가지가 있습니다. 먼저, 저장 공간의 절약이 중요합니다. 중복된 파일이나 폴더가 많아지면 저장 공간이 낭비되며, 서버나 클라우드 저장소의 용량 한계에 도달할 수 있습니다. 또한, 파일 관리 및 백업 프로세스를 개선하여 작업의 효율성을 높일 수 있습니다. 중복된 파일이나 폴더를 정리하고 관리함으로써 작업의 복잡성을 줄이고, 필요한 파일에 빠르게 접근할 수 있게 됩니다. 이를 통해 SW 관리 부서에서 원활한 업무 진행을 위해 유사한 폴더의 동일 여부를 점검하는 것이 중요한 이유

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[구축사례] 대법원 사건 진행내용 변경내용 통보

법무법인에서 매일 대법원 사이트에 접속하여 사건 검색을 하는 업무는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 이런 경우 RPA 기술을 활용하면 효율적으로 업무를 처리할 수 있습니다. RPA를 이용하면 기존에는 사람이 일일이 검색하던 작업을 로봇이 자동으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇은 대법원 사이트에 접속하여 검색어를 입력하고 결과를 스크랩하여 법무법인의 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 이를 통해 검색 작업에 소요되는 시간과 노력을 줄이면서, 인적 오류를 방지할 수 있습니다. RPA전문 기업 레인보우브레인이 G사에 구축한 '대법원 사건 진행 내용 변경내용 통보 RPA사례'를 이번 포스팅에서 소개해 보겠습니다. 업체정보 · 회사명: [법무법인] G · 업무명: 대법원 나의 사건의 사건 진행 내용 변경분에 대한 이메일 통보 · 업무내용: 대법원 사이트에서 진행되고 있는 나의 사건 검색의 상세 내역 변경 분에 처리시간 단축 · 기존 업무현황: 수행 인원 25명 / 일 처

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[언론보도] 레인보우브레인, ‘AI EXPO KOREA 2023’ 참가...RPA와 챗GPT 활용한 업무 자동화 시연 및 컨설팅

레인보우브레인 AI EXPO KOREA 2022 참가 현장 레인보우브레인(대표 박현호)은 작년에 이어 올해도 오는 5월 10일부터 12일까지 서울 삼성동 COEX에서 아시아 최대로 개최되는 '제6회 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2023)'에 참가해 다양한 RPA와 ChatGPT를 활용한 업무자동화를 시연하고, 지능형 업무 자동화에 대해서 컨설팅을 진행할 예정이다. 이번 전시회에서는 RPA로 업무 자동화에 한계를 느꼈던 부분을 챗GPT 등 다양한 AI 기술을 활용하여 해결한 업무자동화 사례를 시연하고, 레인보우브레인에서 개발한 국내 주요 이커머스의 상품의 가격을 수집 및 분석하여 다양한 정보를 제공하는 SaaS 형태의 지능형 업무 자동화 이커머스 솔루션인 '유레카브레인' 도 소개할 예정이다. 이는 기업들에게 혁신적인 자동화 솔루션을 제공하여 업무 효율성과 생산성을 높이는데 기여할 것으로 기대된다. 레인보우브레인 박현호 대표는 "소프트웨어 로봇 기업으로 100개 이상의 고객

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[언론보도] 레인보우브레인, 이커머스 업무 자동화 플랫폼 '유레카브레인' 베타 서비스 오픈

유레카브레인에 더 알고 싶으시다면 아래 주소에서 확인 가능합니다. http://www.rbrain.co.kr/ Rainbow Brain Automation Anywhere RPA 솔루션 공급 및 구축 전문회사 www.rbrain.co.kr 네이버스마트스토어, 쿠팡, G마켓, 11번가 등 국내 대표적인 이커머스의 상품과 관련된 정보를 수집하고 분석하여 제공하는 유레카브레인 서비스 체험 신청 : http://www.eurekabrain.io/ 가격 그래프 조회 시연 화면 인공지능(AI) 기반 RPA 구축 전문기업 레인보우브레인(대표 박현호)이 네이버스마트스토어, 쿠팡, G마켓, 11번가 등 국내 대표적인 이커머스의 상품과 관련된 정보를 수집하고 분석하여 제공하는 유레카브레인 서비스를 신청한 사용자들을 대상으로 베타 서비스를 4일부터 시작했다. 유레카브레인은 매일 설정한 상품의 가격 정보를 수집하여 분석하여 그래프로 제공하며, 광고 키워드를 설정하면 기간별 노출된 판매자와 브랜드, 상품을

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