주식회사 디비인포는 기업이 필요로 하는 정보시스템에 관한 정보화 전략수립에서부터 업무분석,설계 및 구축 그리고 나아가 구축한 시스템의 운영까지 모든 서비스를 제공합니다.

새로운 패러다임의 변화에 대응하고, 기업 시스템의 진보적인 발전을 위하여 다년간의 금융 및 공공기관의 SI사업수행 경험을 기반으로 고객에게 차별화된 서비스를 제공함으로써 고객의 최고의 가치창출을 약속 드립니다.

SI사업에서 제공되는 서비스는 정보화 전략 수립, 아키텍쳐 설계, DB설계, 정보화 수주진단, 솔루션제공, H/W, System S/W 및 Network 둥 정보화의 기반기술을 통합하고 고객의 업무와 요구사항을 분석, 설계하여 시스템을 구축하는 통합서비스, 그리고 구축완료 후 통합 유지보수 서비스를 제공하는 사업분야입니다.

최근 E-commerce는 클라우드 컴퓨팅 기술과 스마트폰의 보급으로 기존의 거래형태를 파괴하면서 상품구매 및 거래가 더욱 늘어나고 있으며 특히 코로나이후 거래가 폭발적으로 증가하고 있는 분야입니다. 반면 온라인 비즈니스를 하는 기업들은 인터넷공간에서 효율적으로 판매를 하기위해서 무엇을 해야 하는지 고민에 고민을 하고 있습니다.이것이 경쟁이 치열해지는 이유입니다. 이 치열한 경쟁에서 우위를 점하기 위해서는 필요한 것은 빅데이타와 인공지능기반의 머신런닝을 이용한 다양한 고객행동을 예측하여 선제 대응하는 것입니다.

주식회사 디비인포는 전통적인 E-Commerce 시스템을 구축하며

또한 기술연구소를 통하여 지도학습계열의 분류와 회귀, 예측 그리고 비지도학습계열의 Clustering의 알고리즘을 연구하고 모델을 개발하여 E-Commerce시장의 성장을 이끌고 치열한 경쟁에서 우위를 점할 방법을 제시합니다.

인공지능을 학습시키기 위해서 필수적으로 갖춰져야 할 것은 많은 양질의 데이터입니다. 데이터가 많을수록 학습의 정확도가
높아지고 예측을 더 정확하게 할 수 있습니다.

기계 학습에 필요한 데이터를 수집하기 위해서는 엄청난 시간과 노력이 필요하지만 디비인텍의 “인공지능 데이터셋 플랫폼”을
이용하여 손쉽게 모바일이나 웹상에서 공유되고 기록되는 정보와 데이터를 수집하여 정제,가공하여 양질의 데이터를 확보할
수 있습니다.

많은 데이터를 미리 잘 가공해서 인공지능을 학습시키는 데 사용한다면 분명히 성능을 향상 시키는데 긍정적인 영향을 주지만
데이터의 양에 비례해서 사람의 노동력과 시간이 투입되어 많은 비용이 발생되어 현실적으로 어려움이 많습니다.
인동지능 데이터셋 플랫폼을 이용하여 데이터 가공을 자동화하여 이 문제점을 상당부분 해결할 수 있습니다.
인공지능 데이터셋 플랫폼은 어느정도 라벨링된 자료를 축적하여 가공 및 정제 규칙을 알고리즘화하여 새로 수집된 자료를
자동으로 어노테이션과 라벨링이 가능합니다.

챗봇의 메시징 앱의 대화형 인터페이스로 서비스되기 때문에 기존의 서비스들과 달리 일관성 있는 사용자 경험(UX)을 반영한
서비스를 제공하며, API를 제공해주는 메신저와 기본적으로 Request-Response 구조로 되어서 사용자의 요청이 있으면 API
서버는 텍스트, 이미지, 동영상, 링크URL등 다양한 형태의 메시지에 응답하는 서비스입니다.
이러한 챗봇 서비스를 이용하여 금융, 공공, 항공사, 유통 등 모든 산업에 적용이 가능하며 스마트기기의 발전으로 IoT와 결합을
하게 되면 다양한 서비스 제공이 가능합니다.

인공지능 기반의 챗봇용 핵심 기술을 검증하기 위한 아키텍처에는, 챗봇 Framework와 구문의 의도를 이해하여 반응하기 위한
인공지능 기능을 포함하고 있으며 아키텍처는 자연스럽게 BigData와 개인화 서비스를 위한 고급 분석까지 확대할 수 있는 기술
구조는 아래와 같습니다.

인공지능기반의 챗봇을 이용한 비즈니스를 위한 핵심은 양질의 머신런닝 학습 데이터와 시나리오 구성에 있습니다. 시나리오
기반으로 챗봇의 활용은 단순한 상품에 대한 안내에서 그치는 것이 아니라 상품구매, 결제서비스 등 기간계 시스템과 연계되어
기업 매출에 직접적으로 영향을 줄 수 있는 핵심 기능으로 전환이 가능합니다.

모두가 열광하는 한일전 월드컵 축구 경기가 있을 때 혹은 전세계인의 축제인 올림픽 양궁 결승이 있을 때 그리고 대통령선거의
개표가 진행될 때 등 국가적인 이벤트가 있을 때 치킨집 사장님은 어떻게 재료를 준비해야 할까요?
경험으로 재료를 준비했다가 예상보다 많은 주문이 밀려들 때는 수익을 포기해야 했고 예상보다 주문이 적을 때는 눈물을 머금고
재료를 쓰레기통으로 버려야했던 기억들이 있었을 것입니다.

이제는 인공지능을 이용하여 정확히 수요를 예측하여 주문이 밀려들 때 수익을 확보하고 주문이 적을 때 재료를 버리지 않도록
도와 드릴 것 입니다.

운전자가 필요 없는 자율주행 자동차, 하늘을 날아다니며 배송하는 드론, 청소와 요리등 가사를 도와주는 로봇 등 멀지 않은 미래에 우리가 일상생활속에서 접하게 될 인공지능의 미래입니다. 인공지능 기술은 1959년 아서 사무엘의 정의 이후 수많은 이론가 가설을 거쳐 현재의 기술적 기반이 만들어졌으며 현재도 인간을 닮아 가기위하여 끊임없이 진화하고 있습니다. 인공지능은 컴퓨터가 인간의 지능을 모방해 인간과 비슷하게 동작하게 만들어진 기술이며 머신런닝은 인공지능의 한 분야로서 컴퓨터가 데이터를 이용하여 학습하는 알고리즘 기술입니다.

주식회사 디비인포의 기술연구소는 머신런닝 알고리즘을 이용하여 모델을 연구개발하여 다가올 미래를 준비합니다.