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사례 연구
Digital Office Company
핀란드에 본사를 둔 정보 관리 솔루션 및 서비스 제공업체인 DOC(Digital Office Company)는 기업이 문서에서 인사이트를 식별, 분류 및 추출할 수 있도록 하여 대량의 문서를 빠르고 대규모로 찾고 관리할 수 있도록 지원합니다.
대부분의 경우 자동화된 문서 분류 시스템은 일반 태그 또는 메타데이터 보강을 통해 문서의 특성에 대한 피상적인 인사이트를 제공합니다. 이러한 피상적인 분류는 문서 자체의 내용을 완전히 고려하지 않기 때문에 각 문서를 수동으로 평가하지 않으면 데이터의 진정한 가치를 활용할 수 없습니다.
결론은 문서 유형을 식별하고, 잘못 배치된 문서를 감지하고, 중요한 세부 정보를 추출하기 위해 문서를 수동으로 평가하는 이러한 프로세스는 매우 힘들고 시간이 많이 소요된다는 것입니다. 또한 적절한 메타데이터 처리가 부족하면 잠재적인 GDPR 문제가 발생하고 다운스트림 작업의 데이터 품질에 부정적인 영향을 미칩니다. 이러한 문제가 해결되지 않으면 데이터 품질 및 규정 준수 문제로 인해 DOC 고객의 경쟁 우위와 효율성이 위협받을 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 DOC는 IBM Ecosystem Engineering Build Lab, IBM Client Engineering 및 IBM Technology Expert Labs와 협력하여 기존 머신 러닝과 생성형 AI(대규모 언어 모델(LLM))를 IBM watsonx.ai 및 IBM Watson Discovery와 함께 활용하는 파일럿을 개발했습니다.
6주간의 공동 제작 파일럿을 통해 DOC는 Mistral AI의 Mixtral-8x7B LLM과 함께 사용자 정의 머신 러닝 모델을 사용하여 사용자 정의 라벨 및 메타데이터 태그로 문서를 분류하는 IBM Watson Discovery 플랫폼 기반 데이터 파이프라인 솔루션을 개발했습니다. 이 분야의 DOC 고객이 직면한 다양한 데이터 유형과 규제 요구 사항 때문에 파일럿의 초점은 부동산 산업에 맞춰졌습니다. 이러한 업계에 초점을 맞추면서 LLM을 사용하여 회의록 문서에서 이사회 결정과 같은 풍부한 인사이트를 추출하는 등 솔루션의 범위를 확장하는 추가 기능이 개발되었습니다.
이 파일럿은 문서 분류의 속도와 품질이 향상되고 대량의 문서에 대한 인사이트가 향상되었다는 점에서 매우 성공적인 것으로 입증되었습니다. 또한 이 파일럿의 결과는 기존 머신 러닝과 생성형 AI를 결합한 접근 방식, 즉 각 접근 방식의 단점이 다른 접근 방식의 강점으로 커버되는 방식의 이점을 명확하게 보여줍니다. 사람이 직접 문서를 살펴보고 분류하는 데 몇 분씩 걸리던 작업을 시스템에서 이상값으로 표시된 문서에 대해서만 사람이 평가하는 자동화된 프로세스를 통해 문서당 단 2초밖에 걸리지 않습니다.
앞으로 DOC는 솔루션을 더욱 개발하여 다른 산업 및 고객 부문으로 확장함으로써 이 파일럿을 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다.
Digital Office Company(DOC)(ibm.com 외부 링크)는 1996년에 설립된 핀란드 회사로 다양한 규모의 조직에 최신 정보 관리 솔루션을 제공합니다. 핀란드 에스포, 해민린나, 라티, 라펜란타에 사무소를 두고 있습니다.
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