기업의 데이터는 자동으로
AI-Ready 데이터가 되지 않습니다.
엔터프라이즈 데이터는
자동으로 AI-Ready 데이터가
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기업의 AI 도입을 가로막는 세 가지: 법적으로 활용할 수 없는 데이터, 존재하지만 불완전해 모델 학습에 사용할 수 없는 데이터,
그리고 운영 환경에서 재현되지 않는 결과.
CUBIG는 이 세 가지를 모두 해결하는 AI-Ready 데이터 인프라입니다.
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기업 데이터를 AI-Ready 데이터로, SynTitan
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AI가 실제로 활용할 수 있도록 데이터를 복원·재균형·안전 보강하여 합성 데이터 레이어로 전환하세요.
AI가 실제로 활용할 수 있도록 데이터를 복원·재균형·안전 보강하여 합성 데이터 레이어로 전환하세요.
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아마존 AWS
NVIDIA
Gartner
네이버 클라우드
SK텔레콤
교보
대한민국 육군
대한민국 공군
국가데이터처
IBK
우리은행
국가유산청
이화여대 목동병원
기업의 AI는 모델 때문에 실패하는 게 아닙니다
기업의 AI는 모델 때문에 실패하는 게 아닙니다.
기업의 AI는 모델 때문에
실패하는 게 아닙니다.
배포 후 데이터 접근이 제한되거나, 데이터 사용이 불가능하거나, 프로덕션 환경에서 실행이 불안정해져 실패합니다
배포 후 AI가 실패하는 이유는 분명합니다. 데이터가 제한되어 있고, 활용할 수 없거나 운영환경에서 데이터의 상태가 불안정하기 때문입니다.
배포 후 데이터가 제한되거나 사용할 수 없기 때문에 실패합니다.
또는 실행이 프로덕션에서 불안정해집니다.
엔터프라이즈의 데이터를 고정하고, 버전 관리하며, 검증하여 AI-Ready 상태로 전환합니다. CUBIG은 AI의 모든 실행 단계마다, 재현 가능한 데이터로 만들어 AI가 안정적으로 운영될 수 있게 합니다.
배포 후 데이터가 제한되거나 사용할 수 없거나 프로덕션에서 실행이 불안정해져서 실패합니다.
기업용 인공지능은 여전히 실패하고 있습니다
기업용 인공지능은 여전히 실패하고 있습니다
기업용 인공지능은 여전히 실패하고 있습니다
60%
"2026년까지 AI 최적화 데이터 인프라를 갖추지 못하면 AI 프로젝트의 50%가 실패할 것으로 예상"
30%
"PoC 이후 제품화 단계에 이르기 전에 중단된 GenAI 프로젝트들의 비중"
42%
"AI 프로젝트를 중단한 미국 기업은 전년 대비 17% 증가"
60%
"2026년까지 AI 최적화 데이터 인프라를 갖추지 못하면 AI 프로젝트의 50%가 실패할 것으로 예상"
30%
"PoC 이후 제품화 단계에 이르기 전에 중단된 GenAI 프로젝트들의 비중"
42%
"AI 프로젝트를 중단한 미국 기업은 전년 대비 17% 증가"
60%
"2026년까지 AI 최적화 데이터 인프라를 갖추지 못하면 AI 프로젝트의 50%가 실패할 것으로 예상"
30%
"PoC 이후 제품화 단계에 이르기 전에 중단된 GenAI 프로젝트들의 비중"
42%
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60%
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30%
"PoC 이후 제품화 단계에 이르기 전에 중단된 GenAI 프로젝트들의 비중"
42%
"AI 프로젝트를 중단한 미국 기업은 전년 대비 17% 증가"
60%
"2026년까지 AI 최적화 데이터 인프라를 갖추지 못하면 AI 프로젝트의 50%가 실패할 것으로 예상"
30%
"PoC 이후 제품화 단계에 이르기 전에 중단된 GenAI 프로젝트들의 비중"
42%
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AI를 가로막는 장애물
AI를 가로막는 장애물
AI를 가로막는 장애물
- #1.#1.
제한된 데이터
민감하거나 규제되는 데이터는 AI와 안전하게 사용할 수 없습니다. 개인 정보 보호 규칙, 접근 제어 및 준수 요건이 이를 모델에 도달하지 못하게 차단합니다
- #2.#2.
사용할 수 없는 데이터
데이터는 존재하지만 사용하기에 적합하지 않습니다. 누락된 값, 편향, 범위 차이, 불균형 또는 제한된 접근으로 인해 AI 교육 및 검증에 적합하지 않습니다
- #3.#3.
불안정한 실행
배포 후 데이터 및 실행 조건이 변경됩니다. 스키마 변경, 파이프라인 업데이트, 런타임 변동에 따라서 결과를 재현할 수 없습니다
AI는 모델이 아니라 그 이상이 필요합니다.
AI는 모델이 아니라 그 이상이 필요합니다.
AI는 모델이 아니라 그 이상이 필요합니다.
“진정한 AI-Ready 데이터란
운영 환경에서 활용 가능하고, 신뢰할 수 있으며, 상태가 안정적인 것을 의미합니다."
"진정한 AI 준비 데이터는
생산에서 사용 가능하고, 신뢰할 수 있으며, 안정적으로 변한다."
배포 실패에 따른 운영 비용
배포 실패에 따른 운영 비용
배포 타임라인에 미치는 영향
배포 타임라인에 미치는 영향
개인정보보호
민감한 정보는 보호되면서도, 데이터는 AI 워크플로우에 활용 가능하고 규정을 준수하는 상태로 유지됩니다.
사용 가능
데이터가 단순히 저장되거나 일부만 접근 가능한 상태가 아니라, 학습·검증·의사결정에 실제로 활용될 수 있습니다.
운영 환경에서 안정화
환경, 스키마, 파이프라인이 시간이 흐름에 따라 변하더라도 AI 실행 결과는 언제나 재현이 가능합니다.
AI-Ready 데이터 인프라란?
AI-Ready 데이터 인프라란 무엇인가?
엔터프라이즈 데이터를 AI 프로덕션 실행에 맞게
활용 가능하고, 개인정보 보호를 준수하며, 안정적으로 만드는 인프라
엔터프라이즈 데이터를 AI가 안전하게 그리고 안정적으로 활용할 수 있게 만드는 데이터 인프라
기업 데이터가 사용 가능하고, 개인 정보가 안전하며,
생산 AI 실행을 위한 안정적인 인프라입니다.
엔터프라이즈의 데이터를 고정하고, 버전 관리하며, 검증하여 AI-Ready 상태로 전환합니다. CUBIG은 AI의 모든 실행 단계마다, 재현 가능한 데이터로 만들어 AI가 안정적으로 운영될 수 있게 합니다.
AI-Ready Data Infrastructure
데이터 소스
데이터베이스
SQL · NoSQL
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CRM 및 ERP
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안정적인
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안전한 LLM 접근
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추론 수준의 개인 정보를 수정합니다.
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안정적인 생산 모델 · 드문 사건 보장
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출력 리매핑
추론 수준의 개인 정보를 수정합니다.
캡슐화
LLM 접근
복원
Mapper
개인정보 보호 안전
AI 어플리케이션
사기 감지 및 모니터링
안정적인 생산 모델 · 드문 사건 보장
DTS
SynTitan
고객 분석고객 분석
프라이버시 안전한 통찰 · 이탈 예측
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설문조사 · 가격 전략 · 즉각적인 연구
SynTitan
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기업 코파일럿
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LLM Capsule
SynTitan
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재현 가능한 AI 실행
스크HEMA 지문 인식 · 버전 잠금된 실행
SynTitan
ISO 27001 · ISO 42001 · GS 인증 · AWS 마켓플레이스 · 10개 이상의 특허
CUBIG은 AI-Ready 데이터 인프라 레이어를 도입해 엔터프라이즈 AI 도입을 가로막는 세 가지 문제를 해결합니다
CUBIG은 AI-Ready 데이터 인프라 레이어를 도입해 엔터프라이즈 AI 도입을 가로막는 세 가지 문제를 해결합니다
어떤 문제가 귀사의 상황을 잘 설명하나요?
어떤 문제가 귀사의 상황을 잘 설명하나요?
어떤 문제가
당신의 상황을 설명하나요?
어떤 문제가
당신의 상황을 설명하나요?
엔터프라이즈 AI의 실패는 우연이 아닙니다.
그 원인은 세 가지 구조적 문제 중 하나로 귀결됩니다. 당신의 문제를 찾아보세요.
엔터프라이즈 AI 실패는 우연이 아닙니다.
그들은 세 가지 구조적 장애물 중 하나로 거슬러 올라갑니다. 당신의 장애물을 찾아보세요.
엔터프라이즈 AI 실패는 무작위가 아닙니다.
그들은 세 가지 구조적 장애물 중 하나로 거슬러 올라갑니다. 당신의 것을 찾아보세요.
엔터프라이즈의 데이터를 고정하고, 버전 관리하며, 검증하여 AI-Ready 상태로 전환합니다. CUBIG은 AI의 모든 실행 단계마다, 재현 가능한 데이터로 만들어 AI가 안정적으로 운영될 수 있게 합니다.
엔터프라이즈 AI는 실패합니다. 그리고 그 이유는 우연이 아닙니다.
원인은 단 세 가지, 구조적인 문제입니다. 지금 당신의 문제를 확인해보세요.
제한된 데이터
"업무 환경에서 LLM을 사용하고 싶지만 민감정보 때문에 사용하지 못하고 있습니다."
"우리는 기업 데이터에서 LLM을 사용하고 싶지만 민감한 필드가 방해합니다."
"업무 환경에서 LLM을 사용하고 싶지만 민감정보 때문에 사용하지 못하고 있습니다."
"우리는 기업 데이터에서 LLM을 사용하고 싶지만 민감한 필드가 방해합니다."
개인 식별 정보(PII), 내부 식별자, 규제 기록 - 직원들은 이것 때문에 LLM을 사용할 수 없습니다. 규제를 준수하기 위해, 활용할 수 없는 현실. 프로젝트가 정체됩니다.
#프롬프트 데이터 유출
#프롬프트 데이터 유출
LLM 프롬프트안에 포함된 PII
LLM 프롬프트안에 포함된 PII
#기업 LLM 개인정보 보호
#기업 LLM 개인정보 보호
사용 불가한 데이터
“데이터는 있지만, 제한되어 있거나 불균형하거나, 학습에 사용하기에는 너무 불완전합니다.”
“데이터는 있지만, 제한되어 있거나 불균형하거나, 학습에 사용하기에는 너무 불완전합니다.”
접근 제어, 커버리지 격차, 드문 클래스, 개인 정보 제약 - 데이터는 존재하지만 AI는 사용할 수 없습니다. 프로젝트를 시작할 수 없습니다.
접근 제어, 커버리지 격차, 드문 클래스, 개인 정보 제약 -
데이터는 존재하지만 AI는 사용할 수 없습니다.
프로젝트를 시작할 수 없습니다.
#사용할 수 없는 AI 데이터
#사용할 수 없는 AI 데이터
#불균형한 데이터셋
#불균형한 데이터셋
#AI-Ready 데이터셋 생성
#AI-Ready 데이터셋 생성
불안정한 실행
"AI는 PoC에서 작동했지만, 실제 운영 단계에서는 실패하거나 일관되지 않은 결과를 만들어냅니다."
"AI는 PoC에서 작동했지만 생산 환경에서는 실패하거나 일관되지 않은 결과를 생성합니다."
"AI는 PoC에서 작동했지만, 실제 운영 단계에서는 실패하거나 일관되지 않은 결과를 만들어냅니다."
"AI는 PoC에서 작동했지만 생산 환경에서는 실패하거나 일관되지 않은 결과를 생성합니다."
스키마 변경, 파이프라인 업데이트, 조용한 데이터 변경 — 운영 환경은 결코 고정적이지 않습니다. 배포 후에 받아본 결과가 바뀌어있습니다. 근본 원인을 찾는 데는 몇 주가 걸립니다.
#운영환경에서의 AI 실패
#운영환경에서의 AI 실패
# 실행 상태 · 릴리즈 상태
# 실행 상태 · 릴리즈 상태
#AI 실행 단계마 마다 재현
#AI 실행 단계마 마다 재현
어떤 것이 적합한지 잘 모르겠나요?
적용 사례를 보거나 30분 아키텍처 리뷰를 예약하세요.
어떤 것이 적합한지 잘 모르겠나요?
적용 사례를 보거나 30분 아키텍처 리뷰를 예약하세요.
어떤 것이 맞는지 모르겠나요?
프로덕션 사례 기록을 읽어보세요 또는 30분 아키텍처 리뷰를 예약하세요.
데이터브릭스는 귀사의 데이터를 보관합니다.
CUBIG은 그 데이터를 AI가 활용 가능하게 만듭니다.
데이터브릭스는 귀하의 데이터를 저장합니다.
CUBIG는 AI에 사용 가능하게 만듭니다.
데이터브릭스는 귀사의 데이터를 관리합니다. CUBIG은 AI가 활용 가능하게 만듭니다.
Databricks, Snowflake, dbt는 저장, 쿼리 및 파이프라인을 해결합니다.
그렇지만 AI 실행 안정성, 민감 정보의 차단 또는 사용할 수 없는 학습데이터를 해결해주지 못 합니다.
그것은 또 다른 레이어이고, CUBIG이 만드는 AI-Ready 플랫폼입니다.
Databricks, Snowflake, dbt는 저장, 쿼리 및 파이프라인을 해결합니다.
이들은 AI 실행 안정성, 민감한 데이터 차단기 또는 사용할 수 없는 교육 데이터를 해결하지 않습니다.
그것은 다른 레이어입니다. 그것이 CUBIG이 구축하는 것입니다.
Databricks, Snowflake, dbt는 저장, 쿼리 및 파이프라인을 해결합니다.
이들은 AI 실행 안정성, 민감한 데이터 차단기 또는 사용할 수 없는 교육 데이터를 해결하지 않습니다.
그것은 다른 레이어입니다. 그것이 CUBIG이 구축하는 것입니다.
엔터프라이즈의 데이터를 고정하고, 버전 관리하며, 검증하여 AI-Ready 상태로 전환합니다. CUBIG은 AI의 모든 실행 단계마다, 재현 가능한 데이터로 만들어 AI가 안정적으로 운영될 수 있게 합니다.
MLFLOW, W&B
MLFLOW, W&B
모델의 실험을 트랙킹합니다.
데이터 상태의 버전을 관리하지 않으며 AI에 사용할 수 없는 데이터를 수정하지 않습니다.
CUBIG
CUBIG
데이터를 AI-Ready 상태로 전환하고, 모든 AI 실행을 재현 가능한 상태에 연결합니다.
민감 데이터의 활용 장벽을 제거합니다.
존재하지 않는 곳에 유용한 데이터를 생성합니다.
데이터브릭스, 스노우플레이크
데이터브릭스, 스노우플레이크
저장, 쿼리, 파이프라인, BI. AI 실행 편차, 제한된 데이터 또는 LLM 차단기는 다루지 않습니다.
CUBIG는 데이터 플랫폼과 AI 계층 사이에 위치합니다. 대체제가 아닙니다. 나머지가 AI를 위해 작동하게 만드는 요소입니다.
CUBIG는 데이터 플랫폼과 AI 계층 사이에 위치합니다. 대체제가 아닙니다. 나머지가 AI를 위해 작동하게 만드는 요소입니다.
CUBIG는 귀하의 데이터 플랫폼과 AI 계층 사이에 위치합니다. 교체가 아닙니다.
AI를 위한 나머지를 작동하게 만드는 요소입니다.
AI를 위한 나머지를 작동하게 만드는 요소입니다.
CUBIG는 데이터 플랫폼과
AI 계층 사이에 위치합니다. 대체물이 아닙니다.
나머지 AI를 위해 작동하게 만드는 요소입니다.
AI 계층 사이에 위치합니다. 대체물이 아닙니다.
나머지 AI를 위해 작동하게 만드는 요소입니다.
CUBIG는 귀하의 데이터 플랫폼과 AI 계층 사이에 위치합니다. 교체가 아닙니다.
AI를 위한 나머지를 작동하게 만드는 요소입니다.
AI를 위한 나머지를 작동하게 만드는 요소입니다.
많은 기업이 CUBIG을 선택하는 이유
팀이 일반적으로
CUBIG로 시작합니다
팀이 일반적으로
CUBIG로 시작합니다
팀이 일반적으로
CUBIG로 시작하는 곳
큐빅의 AI-Ready 플랫폼을 이용하는 방식은 크게 3가지가 있습니다.
각 기업의 운영환경에서 발생하는 문제와 연결되며, 대부분의 팀은 이 중 하나로 시작해 점차 확장합니다.
세 가지 뚜렷한 진입점. 각각은 특정한 생산 차단기와 연결됩니다.
팀은 보통 하나를 통해 들어온 후, 그곳에서 확장합니다.
세 가지 뚜렷한 진입점. 각각은 특정한 생산 차단기와 연결됩니다.
팀은 보통 하나를 통해 들어온 후, 그곳에서 확장합니다.
엔터프라이즈의 데이터를 고정하고, 버전 관리하며, 검증하여 AI-Ready 상태로 전환합니다. CUBIG은 AI의 모든 실행 단계마다, 재현 가능한 데이터로 만들어 AI가 안정적으로 운영될 수 있게 합니다.
기업 데이터를 LLM에서 안전하게 사용하세요.
기업 데이터를 LLM에서 안전하게 사용하세요.
기업 데이터를 LLM에서 안전하게 사용하세요.
외부 LLM API를 도입하는 팀은 민감정보가 포함된 문서나 데이터를 활용할 수 없는 점을 고민합니다. 각종 규제와 가이드라인을 준수하면서 LLM을 도입하기가 힘들고, 프로젝트는 데이터 접근 레이어부터 막힙니다.
외부 LLM API를 도입하는 팀은 민감정보가 포함된 문서나 데이터를 활용할 수 없는 점을 고민합니다. 각종 규제와 가이드라인을 준수하면서 LLM을 도입하기가 힘들고, 프로젝트는 데이터 접근 레이어부터 막힙니다.
외부 LLM API를 채택하는 팀은 종종 기업 문서에 안전하게 전송할 수 없는 민감한 필드가 포함되어 있음을 발견합니다.
준수가 채택을 차단합니다. 프로젝트는 데이터 접근 계층에서 정체됩니다.
외부 LLM API를 채택하는 팀들은 종종 기업 문서에 안전하게 전송할 수 없는 민감한 필드가 포함되어 있음을 발견합니다.
준수가 채택을 차단합니다.
프로젝트는 데이터 접근 계층에서 멈춥니다.
LLM Capsule은 민감정보를 프롬프트 안에서 비식별화해 LLM으로 전달해, LLM을 통한 업무 효율화가 가능하게 합니다. - 민감 정보(PII)는 외부 모델에 전달되지 않습니다.
LLM Capsule은 민감정보를 프롬프트 안에서 비식별화해 LLM으로 전달해, LLM을 통한 업무 효율화가 가능하게 합니다. - 민감 정보(PII)는 외부 모델에 전달되지 않습니다.
LLM Capsule은 민감정보를 프롬프트 안에서 비식별화해 LLM으로 전달해, LLM을 통한 업무 효율화가 가능하게 합니다. - 민감 정보(PII)는 외부 모델에 전달되지 않습니다.
LLM Capsule은 민감정보를 프롬프트 안에서 비식별화해 LLM으로 전달해, LLM을 통한 업무 효율화가 가능하게 합니다. - 민감 정보(PII)는 외부 모델에 전달되지 않습니다.
활용할 수 없거나 제한된 데이터 문제를 해결해보세요.
활용할 수 없거나 제한된 데이터 문제를 해결해보세요.
활용할 수 없거나 제한된 데이터 문제를 해결해보세요.
분류나 탐지 모델을 구축하는 팀은 희소한 클래스가 충분히 확보되지 않거나,
개인정보 규제로 원본 데이터를 사용할 수 없거나,
접근 제한으로 파이프라인이 막히는 경우를 자주 겪습니다.
기업 내 데이터는 존재하지만, 실제로는 활용할 수 없습니다.
분류나 탐지 모델을 구축하는 팀은 희소한 클래스가 충분히 확보되지 않거나,
개인정보 규제로 원본 데이터를 사용할 수 없거나,
접근 제한으로 파이프라인이 막히는 경우를 자주 겪습니다.
기업 내 데이터는 존재하지만, 실제로는 활용할 수 없습니다.
분류나 탐지 모델을 구축하는 팀은 희소한 클래스가 충분히 확보되지 않거나,
개인정보 규제로 원본 데이터를 사용할 수 없거나,
접근 제한으로 파이프라인이 막히는 경우를 자주 겪습니다.
기업 내 데이터는 존재하지만, 실제로는 활용할 수 없습니다.
분류 또는 탐지 모델을 구축하는 팀은 종종 희귀 클래스가 과소 표현되거나, 개인 정보 보호 규칙이 원본 데이터 사용을 금지하거나, 접근 제한이 파이프라인을 완전히 차단하는 경우를 발견합니다.
데이터는 존재하지만 — 단지 사용될 수 없습니다.
DTS는 실제 데이터가 제한되거나 충분하지 않을 때, 프라이버시를 보호하는 합성 데이터를 생성해
데이터 범위를 넓히고 불균형을 해결합니다
DTS는 실제 데이터가 제한되거나 충분하지 않을 때, 프라이버시를 보호하는 합성 데이터를 생성해
데이터 범위를 넓히고 불균형을 해결합니다
DTS는 실제 데이터가 제한적이거나 불완전할 때 범위를 확장하고 불균형을 수정하기 위해 개인 정보 안전한 합성 데이터 세트를 생성합니다.
DTS는 실제 데이터가 제한되거나 충분하지 않을 때, 프라이버시를 보호하는 합성 데이터를 생성해
데이터 범위를 넓히고 불균형을 해결합니다
운영 환경에서도 AI를 안정적으로 실행해보세요.
운영 환경에서도 AI를 안정적으로 실행해보세요.
운영 환경에서도 AI를 안정적으로 실행해보세요.
운영 환경의 AI 파이프라인을 관리하는 팀은 모델을 바꾸지 않았는데도 결과가 달라지는 문제를 겪습니다. 스키마 드리프트, 파이프라인 변경, 런타임 편차 때문입니다.
어떤 실행 조건이 바뀌었는지 추적할 수 없기 때문에 디버깅에는 몇 주가 걸리기도 합니다.
운영 환경의 AI 파이프라인을 관리하는 팀은 모델을 바꾸지 않았는데도 결과가 달라지는 문제를 겪습니다. 스키마 드리프트, 파이프라인 변경, 런타임 편차 때문입니다.
어떤 실행 조건이 바뀌었는지 추적할 수 없기 때문에 디버깅에는 몇 주가 걸리기도 합니다.
운영 환경의 AI 파이프라인을 관리하는 팀은 모델을 바꾸지 않았는데도 결과가 달라지는 문제를 겪습니다. 스키마 드리프트, 파이프라인 변경, 런타임 편차 때문입니다.
어떤 실행 조건이 바뀌었는지 추적할 수 없기 때문에 디버깅에는 몇 주가 걸리기도 합니다.
운영 환경의 AI 파이프라인을 관리하는 팀은 모델을 바꾸지 않았는데도 결과가 달라지는 문제를 겪습니다. 스키마 드리프트, 파이프라인 변경, 런타임 편차 때문입니다.
어떤 실행 조건이 바뀌었는지 추적할 수 없기 때문에 디버깅에는 몇 주가 걸리기도 합니다.
SynTitan은 모든 AI 실행을 배포 버전별로 관리해, 실행 조건을 추적 가능하고, 비교 가능하며,
필요에 따라 재현할 수 있도록 만듭니다.
SynTitan은 모든 AI 실행을 배포 버전별로 관리해, 실행 조건을 추적 가능하고, 비교 가능하며,
필요에 따라 재현할 수 있도록 만듭니다.
SynTitan은 모든 AI 실행을 버전이 매겨진 릴리스 상태에 바인딩합니다
— 실행 조건을 추적 가능하고, 비교 가능하며, 필요에 따라 재현할 수 있게 합니다.
SynTitan은 모든 AI 실행을 배포 버전별로 관리해, 실행 조건을 추적 가능하고, 비교 가능하며,
필요에 따라 재현할 수 있도록 만듭니다.
AI-Ready 데이터 인프라로
산업 전반에서 AI의 활용을 가능하게 하는 플랫폼
AI-Ready 데이터 인프라로
산업 전반에서 AI를 실현하는 플랫폼
실제 엔터프라이즈 환경에서 검증된 사례입니다.
각각은 CUBIG이 해결하는 산업별 운영 환경의 핵심 문제를 보여줍니다.
이들은 실제 기업 환경에서의 실제 배포 패턴입니다.
각각은 CUBIG의 인프라에 의해 제거된 특정 생산 차단기를 반영합니다.
이들은 실제 기업 환경에서의 실제 배포 패턴입니다.
각각은 CUBIG의 인프라에 의해 제거된 특정 생산 차단기를 반영합니다.
엔터프라이즈의 데이터를 고정하고, 버전 관리하며, 검증하여 AI-Ready 상태로 전환합니다. CUBIG은 AI의 모든 실행 단계마다, 재현 가능한 데이터로 만들어 AI가 안정적으로 운영될 수 있게 합니다.
금융
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사기 탐지
& 모니터링
사기 탐지
& 모니터링
사기 탐지
& 모니터링사기 탐지
& 모니터링문제
문제
희귀 사기 패턴이 모델 학습 데이터에 과소 대표됩니다.
파이프라인 업데이트 후 모니터링 파이프라인이 일관되지 않은 점수를 생성합니다.
희귀 사기 패턴이 모델 학습 데이터에 과소 대표됩니다.
파이프라인 업데이트 후 모니터링 파이프라인이 일관되지 않은 점수를 생성합니다.
CUBIG 솔루션
CUBIG 솔루션
DTS는 합성 데이터 기술을 사용하여 희소한 사기 데이터셋을 증강시킵니다.
SynTitan은 배포 상태 및 실행 연동을 통해 모니터링 파이프라인을 안정화시킵니다.
DTS는 합성 데이터 기술을 사용하여 희소한 사기 데이터셋을 증강시킵니다.
SynTitan은 배포 상태 및 실행 연동을 통해 모니터링 파이프라인을 안정화시킵니다.
결과
결과
이상 탐지 모델의 신뢰도 개선 및 희귀 사건 클래스에 대한 검증 범위 확대.
이상 탐지 모델의 신뢰도 개선 및 희귀 사건 클래스에 대한 검증 범위 확대.
#DTS
#DTS
#SynTitan
#신타이탄
#SynTitan
소매 및 판매
소매 및 판매
소매 및 판매
소매 및 판매
개인정보가 안전한
고객 분석개인정보가 안전한
고객 분석프라이버시 안전 고객 분석
프라이버시 안전 고객 분석
문제
문제
고객 데이터를 이용한 상세한 분석은 개인정보보호 규제로 제한됩니다.
규제 준수를 위해 분석 파이프라인이 중단됩니다.
고객 데이터를 이용한 상세한 분석은 개인정보보호 규제로 제한됩니다.
규제 준수를 위해 분석 파이프라인이 중단됩니다.
CUBIG 솔루션
CUBIG 솔루션
LLM Capsule은 Intertaction 계층에서 민감 정보, 식별자를 익명화합니다.
DTS는 프라이버시를 보호하는 분석용 데이터를 생성해, 다양한 용도로 활용할 수 있게 합니다.
LLM Capsule은 Intertaction 계층에서 민감 정보, 식별자를 익명화합니다.
DTS는 프라이버시를 보호하는 분석용 데이터를 생성해, 다양한 용도로 활용할 수 있게 합니다.
결과
결과
개인의 민감 데이터를 어느 단계에서도 노출하지 않으면서 생성하는 고객 인사이트와 분석 파이프라인.
개인의 민감 데이터를 어느 단계에서도 노출하지 않으면서 생성하는 고객 인사이트와 분석 파이프라인.
#DTS
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#LLM Capsule
#LLM 캡슐
#LLM 캡슐
보험
보험
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고객 상호작용
분석
고객 상호작용
분석
고객 상호작용 분석
고객 상호작용 분석
문제
문제
고객 이용 데이터에는 민감한 정보가 포함되어 있습니다.
접근 제한과 개인정보 규제로 인해, 팀 간 분석이 어렵습니다.
고객 이용 데이터에는 민감한 정보가 포함되어 있습니다.
접근 제한과 개인정보 규제로 인해, 팀 간 분석이 어렵습니다.
CUBIG 솔루션
CUBIG 솔루션
DTS는 개인 정보 보호가 안전한 합성 데이터 세트를 생성합니다.
SynTitan은 팀 간에 재현 가능한 분석 파이프라인을 보장합니다.
DTS는 개인 정보 보호가 안전한 합성 데이터 세트를 생성합니다.
SynTitan은 팀 간에 재현 가능한 분석 파이프라인을 보장합니다.
결과
결과
불만 분류 정확도가 향상되었습니다.
원본 고객 기록을 노출하지 않고 팀 간 분석이 가능해졌습니다.
불만 분류 정확도가 향상되었습니다.
원본 고객 기록을 노출하지 않고 팀 간 분석이 가능해졌습니다.
#DTS
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#LLM Capsule
#LLM 캡슐
#LLM 캡슐
공공 부문
공공 부문
공공 부문
여론 및 정책 모니터링
여론 및 정책 모니터링
여론 및 정책 모니터링
여론 및 정책 모니터링
문제
문제
여론 데이터는 여러 채널에 분산되어 있고, 정책 대응 속도에 맞춰 정량화하기 어렵습니다.
여론 데이터는 여러 채널에 분산되어 있고, 정책 대응 속도에 맞춰 정량화하기 어렵습니다.
큐빅 솔루션
큐빅 솔루션
CUBIG AI-Ready 데이터 인프라로 합성데이터 분석과 에이전트 기반 모니터링을 구현합니다
CUBIG AI-Ready 데이터 인프라로 합성데이터 분석과 에이전트 기반 모니터링을 구현합니다
결과
결과
여론을 주도하는 영향력과 정책 인식 변화를 이슈로 확산되기 전에 미리 감지합니다
여론을 주도하는 영향력과 정책 인식 변화를 이슈로 확산되기 전에 미리 감지합니다
#DTS
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#LLM Capsule
#LLM 캡슐
#LLM 캡슐
마케팅
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도메인
AI 페르소나
트렌드 리서치
AI 페르소나
트렌드 리서치
AI 페르소나 트렌드 조사
AI 페르소나 트렌드 조사
문제
문제
전통적인 소비자 설문조사는 대량의 개인정보가 필요하며, 수집을 위한 기간이 많이 소요돼 트렌드 변화 속도를 따라잡을 수 없습니다.
전통적인 소비자 설문조사는 대량의 개인정보가 필요하며, 수집을 위한 기간이 많이 소요돼 트렌드 변화 속도를 따라잡을 수 없습니다.
CUBIG 솔루션
CUBIG 솔루션
DTS 기반의 합성 행동 데이터 및 AI 페르소나 시뮬레이션을 이용하면, 개인정보를 수집할 필요가 없습니다.
DTS 기반의 합성 행동 데이터 및 AI 페르소나 시뮬레이션을 이용하면, 개인정보를 수집할 필요가 없습니다.
결과
결과
설문 응답자로부터 개인 데이터를 수집하지 않고도 트렌드 인사이트를 더 빠르게 전달받습니다.
설문 응답자로부터 개인 데이터를 수집하지 않고도 트렌드 인사이트를 더 빠르게 전달받습니다.
#DTS
#DTS
마케팅
마케팅
마케팅
플레이어 행동& 커뮤니티
분석
플레이어 행동& 커뮤니티
분석
플레이어 행동 및 커뮤니티 분석
게임 유저의 행동 및 커뮤니티 분석
문제
문제
게임 내 행동 및 커뮤니티 반응 데이터가 여러 플랫폼에 흩어져 있어, 데이터 통합은 물론 인사이트 도출이 어렵습니다
게임 내 행동 및 커뮤니티 반응 데이터가 여러 플랫폼에 흩어져 있어, 데이터 통합은 물론 인사이트 도출이 어렵습니다
CUBIG 솔루션
CUBIG 솔루션
CUBIG AI-Ready 데이터 인프라를 통해 희소한 행동 데이터를 합성 기술로 보완하고, 분석 파이프라인을 통합합니다.
CUBIG AI-Ready 데이터 인프라를 통해 희소한 행동 데이터를 합성 기술로 보완하고, 분석 파이프라인을 통합합니다.
결과
결과
여러 곳에 흩어진 데이터를 하나로 통합해 안정적인 운영 환경의 파이프라인으로 연결하고,
행동 인사이트와 커뮤니티 반응 흐름을 명확하게 제공합니다
여러 곳에 흩어진 데이터를 하나로 통합해 안정적인 운영 환경의 파이프라인으로 연결하고,
행동 인사이트와 커뮤니티 반응 흐름을 명확하게 제공합니다
#DTS
#DTS
#SynTitan
#신타이탄
#신타이탄
귀 사의 AI는 실제로 운영 환경에서 활용할 준비가 되었나요?
귀 사의 AI는 실제로 운영 환경에서 활용할 준비가 되었나요?
귀 사의 AI는 실제로 운영 환경에서 활용할 준비가 되었나요?
생성형 AI에서 오류가 나면 복구하는 데에만 몇 주가 소요됩니다.
근본 원인은 거의 항상 불완전한 데이터이거나 실행 상태가 변해서입니다 - 모델이 아닙니다.
30분이면 충분합니다. 지금 시작해보세요.
생산 AI 오류는 사건 복구 시간에 몇 주가 소요됩니다.
근본 원인은 거의 항상 데이터나 실행 상태입니다 - 모델이 아닙니다.
30분 안에 당신의 것을 찾아봅시다.
엔터프라이즈의 데이터를 고정하고, 버전 관리하며, 검증하여 AI-Ready 상태로 전환합니다.
CUBIG은 AI의 모든 실행 단계마다, 재현 가능한 데이터로 만들어 AI가 안정적으로 운영될 수 있게 합니다.
30분 아키텍처 리뷰 · 부담 없는 상담 · 엔지니어와 직접 논의 가능
30분 아키텍처 리뷰 · 부담 없는 상담 · 엔지니어와 직접 논의 가능
당신의 AI는 정말
운영환경에서 사용할 준비가 되었나요?
프로덕션 AI 실패는 사고 복구 시간의 주를 소모합니다.
근본 원인은 거의 항상 데이터나 실행 상태입니다.
- 모델이 아닙니다.
30분 안에 귀하의 것을 찾아봅시다.
30분 아키텍처 리뷰 · 부담 없는 상담 · 엔지니어와 직접 논의 가능
실 운영 환경을 전제로 설계된
엔터프라이즈급 데이터 인프라
실제 운영 환경을 전제로 설계된
엔터프라이즈급 데이터 인프라
큐빅은 PoC 벤더가 아닙니다.
엔터프라이즈가 놓치고 있던 운영 환경의 AI 인프라를 제공합니다.
우리는 PoC 공급업체가 아닙니다 —
우리는 기업들이 놓치고 있던 생산 AI 인프라 계층입니다.
기업 데이터를 AI 준비 상태로 동결, 버전 관리 및 검증합니다. CUBIG는 모든 실행을 안정적이고 생산 준비가 완료된 AI를 위한 재생 가능한 데이터 상태에 연결합니다.
핵심 지표
핵심 지표
핵심 지표
15+
큐빅은 PoC 벤더가 아닙니다.
엔터프라이즈가 놓치고 있던 운영 환경의 AI 인프라를 제공
10+
4개의 장관상, GS 및 KISA를 비롯한 수상이력과 인증
10
특허 (국내 8개 출원, 3개 등록, 해외 2개 출원)
2021
한국 및 영국 법인 설립
15+
큐빅은 PoC 벤더가 아닙니다.
엔터프라이즈가 놓치고 있던 운영 환경의 AI 인프라를 제공
10+
4개의 장관상, GS 및 KISA를 비롯한 수상이력과 인증
10
특허 (국내 8개 출원, 3개 등록, 해외 2개 출원)
2021
설립 ·
성남시, 한국 ·
설립된 영국 법인
15+
큐빅은 PoC 벤더가 아닙니다.
엔터프라이즈가 놓치고 있던 운영 환경의 AI 인프라를 제공
10+
4개의 장관상, GS 및 KISA를 비롯한 수상이력과 인증
10
특허 (국내 8개 출원, 3개 등록, 해외 2개 출원)
2021
설립 ·
성남시, 한국 ·
설립된 영국 법인
15+
큐빅은 PoC 벤더가 아닙니다.
엔터프라이즈가 놓치고 있던 운영 환경의 AI 인프라를 제공
10+
수상 및 인증 포함.
4개의 장관상, GS 및 KISA
10
특허 (국내 8개 출원, 3개 등록, 해외 2개 출원)
2021
설립됨 ·
성남시, 한국 ·
설립된 영국 법인
15+
큐빅은 PoC 벤더가 아닙니다.
엔터프라이즈가 놓치고 있던 운영 환경의 AI 인프라를 제공
10+
4개의 장관상, GS 및 KISA를 비롯한 수상이력과 인증
10
특허 (국내 8개 출원, 3개 등록, 해외 2개 출원)
2021
설립됨 ·
성남시, 한국 ·
설립된 영국 법인
인증 및 수상
인증 및 수상
인증 및 수상
인증
CUBIG
ISO/IEC
27001
2026
인증
CUBIG
ISO/IEC
42001
2026
수상
CUBIG
T Challenge
Finalist
2025
수상
CUBIG
인공지능 엑스포 코리아
의료
혁신상
2025
선정
CUBIG
하이퍼
합성 데이터
벤더
2025
선정
CUBIG
Emerging AI+X
Top100
2026
인증
CUBIG
한국인터넷진흥원
신속확인제도
2024
인증
LLM 캡슐
GS
인증 1급
2024
인증
DTS
GS
인증 1급
2025
수상
CUBIG
스타트업 월드컵
파이널리스트
2024
수상
CUBIG
넥스트라이즈
글로벌 이노베이터
2024
수상
CUBIG
정보
보안
혁신상
2024
- #1.
데이터 안전 제어
운영 워크플로우에 내장된 접근 제어, 감사 로그 및 직무 분리.
- #2.
감사 및 추적 가능성
운영 워크플로우에 내장된 접근 제어, 감사 로그 및 직무 분리.
- #3.
사용할 수 없는 실행
규제 산업 내에서 운영되도록 설계되었습니다. 기업급 데이터 처리 원칙이 전반에 걸쳐 적용됩니다.
- #4.
조달 친화적
엔터프라이즈 마켓플레이스 채널을 통해 제공됩니다. 최초 상담 문의부터 서비스 이용까지 모든 프로세스를 지원합니다.
- #5.
배포 옵션
온프레미스부터 클라우드까지, 어떤 환경에도 유연하게 배포할 수 있습니다
기존 인프라와 보안 체계에 그대로 맞춰 적용됩니다 - #6.
데이터 처리 원칙
원본 데이터의 접근 범위를 통제하고, 데이터 최소화와 정책 기반 처리를 전 과정에 걸쳐 적용합니다
이메일 : [email protected]
CUBIG LTD (영국)
회사 번호: NI735459
주소: 21 Arthur Street, Belfast, Antrim, United Kingdom, BT1 4GA
CUBIG CORP (대한민국)
사업자 등록 번호: 133-81-45679
전자상거래 등록: 2023-서울-서초-2822
주소: 대한민국 경기도 성남시 분당구 정자일로 95, 네이버1784 4층
이메일 : [email protected]
CUBIG LTD (영국)
회사 번호: NI735459
주소: 21 Arthur Street, Belfast, Antrim, United Kingdom, BT1 4GA
CUBIG CORP (대한민국)
사업자 등록 번호: 133-81-45679
전자상거래 등록: 2023-서울-서초-2822
주소: 대한민국 경기도 성남시 분당구 정자일로 95, 네이버1784 4층
이메일 : [email protected]
CUBIG LTD (영국)
회사 번호: NI735459
주소: 21 Arthur Street, Belfast, Antrim, United Kingdom, BT1 4GA
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