신타이탄 출시: 기업 의사 결정을 위한 AI 준비 데이터 OS

1월 30일, CUBIG은 신타이탄을 공식 출시했습니다. 이는 자동으로 불완전한 기업 데이터를 AI 준비 데이터로 변환하여, 데이터 과학 전문가 없이도 더 빠르고 신뢰할 수 있는 비즈니스 의사 결정을 가능하게 하는 데이터 OS입니다.

신타이탄은 원시 데이터에 직접 접근하지 않고 합성 및 정제된 데이터 레이어를 생성하도록 설계되어, 조직이 즉시 분석, 예측 및 시뮬레이션 워크플로우를 실행할 수 있게 해줍니다.

AI 에이전트의 확장 — 데이터 준비가 진정한 이점이 됩니다

AI 에이전트가 빠르게 기업 환경으로 이동함에 따라, 데이터 준비가 핵심 차별 요소가 되고 있습니다.

가트너에 따르면, AI 에이전트와 AI 준비 데이터는 가장 빠르게 발전하는 기술 중 하나입니다. 딜로이트는 2026년까지 75%의 기업이 에이전틱 AI에 투자할 것으로 예상하고, IDC는 최대 40%의 글로벌 2000 직원이 AI 에이전트와 협업할 것으로 기대하고 있습니다.

산업 전반에 걸쳐 AI는 더 이상 실험적이지 않습니다 — 그것은 기업 인프라의 핵심이 되고 있습니다.

AI 채택의 진정한 병목: 데이터 거버넌스 및 구조

증가하는 채택에도 불구하고, 많은 조직이 여전히 AI를 운영화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

가장 일반적인 장애물은 다음과 같습니다:

• 적절한 데이터 거버넌스 및 인프라 부족

• 팀 간 단편화된 데이터 사일로

• 누락된 값, 편향 및 불균형과 같은 데이터 품질 문제

• 개인정보 및 규정 준수를 둘러싼 규제 제약

많은 경우, 기업에는 충분한 데이터가 있지만, AI 시스템이 안전하거나 효과적으로 사용할 수 있는 형태가 아닙니다.

원시 데이터에 접근하지 않는 합성 AI 준비 데이터 레이어

신타이탄은 이 구조적 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다.

DTS 기반 합성 데이터 생성 및 변환을 사용하여 신타이탄은:

• 데이터 품질을 복원합니다

• 누락된 값을 채웁니다

• 통계 분포와 상관관계를 유지합니다

• 데이터를 AI 준비 합성 데이터 레이어로 표준화합니다

이 접근 방식은 조직 내 팀들이 동일한 분석 기준선을 가지고 작업할 수 있게 해 주며, 민감한 원시 데이터를 노출하지 않습니다.

기업 AI 준수를 위한 제로 접근 아키텍처

신타이탄은 제로 접근 보안 모델을 채택합니다:

• 원시 데이터는 기업 환경 내에서 완전히 유지됩니다

• 외부 AI 모델 및 AI 에이전트는 합성 데이터와만 상호작용합니다

이 아키텍처는 투명성 및 안전에 대한 새로운 규제 요구 사항을 지원하며, 기업의 AI를 책임감 있게 확장할 수 있게 해 줍니다.

위험으로 인해 데이터 사용을 제한하기보다는, 신타이탄은 조직이 더 많은 데이터를 안전하게 사용할 수 있도록 합니다.

조직 전반의 데이터 분석을 위한 AI 활성화

신타이탄을 통해, 기업 내 팀들은 이전에 개인 정보 보호 문제로 제한되었던 고급 분석을 수행할 수 있습니다:

• 마케팅 팀은 고객 행동을 분석하고 캠페인 결과를 시뮬레이션할 수 있습니다

• HR 팀은 이탈 예측 및 조직 변화를 모델링할 수 있습니다

• 재무 및 위험 팀은 이상 현상을 감지하고 거래 위험을 모델링할 수 있습니다

• 전략 팀은 시나리오 기반의 시장 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다

신타이탄은 또한 AI 기반 의사 결정 보고서를 자동화하여, 보고 주기를 주에서 시간으로 단축합니다.

AI 에이전트 및 데이터 전략을 위한 확장 가능한 환경

신타이탄은 고정 기능 플랫폼이 아닙니다.

이는 특정 도메인에 맞춰 AI 및 데이터 운영 환경으로 설계되었으며, 여기서 도메인 특정 AI 에이전트가 관리된 합성 데이터 레이어 위에서 안전하게 실행될 수 있습니다.

현재 신타이탄은 재무, 보험, 보안 분야에서 검증되고 있으며, 예정된 확장은 통신 및 의료 분야로 진행됩니다.

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