Reducing Time,
Offering Better Lives for All
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Our Services
ZEXEA는 AI에 대한 선입견인 높은 비용과 진입장벽을 낮추어, 정확한 기술검토와 타당성 평가를 거쳐 빠른 AI 도입을 통해 모두에게 더 나은 삶의 기회를 제공합니다.
ENTERPRISE
CONSULTING
PROCESS
AUTOMATION
EDUCATION
Strategy Development
ZEXEA에서는 업계의 깊은 이해와 최신 인사이트를 바탕으로 여러분의 비즈니스에 꼭 맞는, 실행 가능한 AI 전략을 설계합니다.
우리는 각 기업이 가진 고유한 목표와 과제, 상황을 충분히 이해하고, 전략 개발 과정을 통해 이를 반영하려 노력합니다.
단순히 겉핥기식 접근을 피하고, ZEXEA의 전문가들이 귀사의 조직 문화와 구조, 그 본질을 깊이 있게 이해하려 노력합니다.
이를 통해 AI가 진정한 변화를 일으킬 수 있는 분야를 정확히 찾아냅니다. 아이디어 도출부터 청사진 구축까지, 우리의 전략 개발 과정은 귀사의 비전과 ZEXEA의 전문 지식이 조화롭게 결합됩니다.
ZEXEA의 팀은 귀사의 운영 방식과 비즈니스 모델을 면밀히 분석하여 AI를 통합할 수 있는 최적의 영역을 식별합니다.
이 과정을 통해 귀사는 AI 기술을 활용해 경쟁력을 강화하고 업무 효율을 높일 수 있습니다.또한, AI 도입으로 인해 발생할 수 있는 잠재적 위험과 도전을 사전에 파악하고 이에 대응하는 전략을 마련함으로써, 귀사는 기술 투자의 리스크를 최소화하고 투자 대비 최대의 가치를 실현할 수 있습니다.
ZEXEA에서 제공하는 전략 개발 서비스는 귀사가 AI 기술을 통해 비즈니스를 한 단계 끌어올리고, 장기적인 성장과 혁신을 이루는 데 도움을 줍니다.
우리의 목표는 단기적 성과 개선뿐만 아니라 귀사의 미래 비전 실현을 지원하는 것입니다.
Performance Evaluation
AI 세계에서 "측정할 수 있는 것(Measurable)은 관리할 수 있다"는 말은 그 어느 때보다 중요합니다.
ZEXEA의 성과 평가 서비스는 여러분의 AI 프로젝트가 실질적인 결과를 내고 설정된 기준에 부합하는지를 전반적으로 평가하여, 이를 보장합니다.
AI 솔루션의 영향을 이해하는 것은 단순히 숫자를 계산하는 것이 아니라, 그 숫자를 만들어내는 미묘한 요소들을 파악하는 것을 의미합니다.
저희 경험 많은 컨설턴트들과 함께, 우리는 정성적 및 정량적 지표 모두를 깊이 있게 분석하여, 여러분의 AI 도입 상황을 전체적으로 파악합니다. 알고리즘의 효율성, 예측의 정확성 또는 달성된 실질적인 비즈니스 결과 등, 모든 측면을 꼼꼼히 평가합니다.
ZEXEA의 성과 평가 과정은 여러분의 AI 프로젝트가 단순히 기술적인 성공을 넘어 실제 비즈니스 목표 달성에 기여하고 있는지를 확인합니다.
우리는 여러분의 프로젝트가 기대했던 가치를 실제로 창출하고 있는지, 그리고 더 나아갈 수 있는 방안이 있는지를 평가하여, 지속적인 개선과 성장을 위한 통찰력을 제공합니다.
ZEXEA와 함께라면, 여러분의 AI 프로젝트는 단순히 실행에 그치지 않고, 지속적인 모니터링과 평가를 통해 최적화되어 가치를 극대화할 수 있습니다.
우리의 목표는 여러분의 AI 도입이 단순한 기술적 성과를 넘어서, 실질적인 비즈니스 성과로 이어지도록 하는 것입니다.
Use Case Identification
귀사에 가장 적합한 AI 활용 사례를 찾아내는 전문적인 접근 방식입니다.
우리는 AI를 가장 중요한 곳에 활용하여 잠재력을 실질적인 영향으로 전환하는 데 중점을 둡니다.
저희 ZEXEA 컨설턴트들은 귀사의 운영 방식, 조직 문화에 대해 심층 분석을 실시합니다.
이러한 이해를 바탕으로 AI 기술 영역과 결합하여, 귀사의 비즈니스 목표와 업계 동향에 부합하는 AI 활용 기회를 밝혀냅니다.
ZEXEA에서는 단순히 기술적 가능성을 탐색하는 것을 넘어서, 귀사의 실제 비즈니스 문제를 해결하고 목표를 달성할 수 있는 AI 솔루션을 제시합니다.
이 과정에서 우리는 귀사의 독특한 요구 사항을 충족시키면서도 업계 최고 수준의 AI 기술을 적용할 수 있는 맞춤형 해결책을 개발합니다.
우리의 목표는 귀사가 AI를 단순한 기술 도구로 보는 것이 아니라, 비즈니스 성장과 혁신을 이끌어낼 수 있는 전략적 자산으로 활용하도록 돕는 것입니다.
ZEXEA의 Use Case Identification 서비스를 통해, 귀사는 AI 기술의 실질적인 가치를 최대한 활용하고, 업계에서의 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
Feasibility Assesments
AI 사업에 뛰어들기 전에 그 실행 타당성을 평가하지 않으면, 많은 자원을 들였음에도 불구하고 별다른 성과를 얻지 못할 수 있습니다.
ZEXEA의 실행 가능성 평가 서비스는 제안된 AI 프로젝트를 철저히 검토하여 실용성, 실행 가능성, 그리고 투자 대비 수익 가능성이라는 탄탄한 기반 위에 서 있음을 보장합니다.
저희 컨설턴트들은 꼼꼼한 접근 방식으로 귀사의 AI 관련 목표에 대한 기술적, 운영적, 그리고 재정적 측면을 평가합니다.
이러한 종합적인 평가를 통해 귀사가 진행하는 모든 AI 프로젝트가 실제로 실행 가능하며, 귀사의 인프라, 목표, 그리고 자원과 일치함을 보장합니다.
ZEXEA의 실행 가능성 평가는 단순히 기술적인 문제에만 초점을 맞추지 않습니다.
우리는 귀사의 전반적인 비즈니스 전략과 연계하여 AI 프로젝트가 가져올 장기적인 영향과 비즈니스 가치를 평가합니다. 이 과정에서 우리는 AI 도입으로 인해 발생할 수 있는 잠재적인 위험 요소를 식별하고, 이를 최소화하기 위한 전략을 제시합니다.
또한, ZEXEA에서는 AI 프로젝트의 성공을 위해 필요한 기술적 인프라와 전문 지식, 그리고 재정적 자원이 귀사 내에 충분히 갖춰져 있는지를 검토합니다.
이를 통해 귀사는 AI 프로젝트를 시작하기 전에 모든 준비 사항을 철저히 점검하고, 프로젝트가 성공적으로 수행될 수 있는 최적의 조건을 마련할 수 있습니다.
ZEXEA의 실행 가능성 평가 서비스는 귀사가 AI 기술을 도입함으로써 직면할 수 있는 도전과제를 사전에 파악하고, 이를 극복하기 위한 체계적인 준비를 할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 귀사는 AI 프로젝트를 보다 안정적으로 진행하고, 투자한 자원에 상응하는 실질적인 가치를 창출할 수 있게 됩니다.
AI Chatbots
24/7 연중무휴로 비즈니스의 고객 서비스 업무를 AI 기술을 통해 처리합니다.
단순한 문의 응답을 넘어, 고객의 필요와 선호에 맞춘 맞춤형 제품 추천까지 제공하여 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다. 다양한 AI 에이전트를 활용하여 업무를 효율적으로 분담하고 관리함으로써, 전통적인 CS 업무에 비해 비용을 절감하고 수익성을 높이며, 서비스 품질을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스는 더 높은 수준의 고객 서비스를 제공하면서도 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다.
이 AI Chatbots 기술은 다양한 산업 분야에 적용 가능하며, 특히 반복적이고 표준화된 문의에 신속하고 정확하게 대응할 수 있어 User Experience 영역을 크게 향상시킵니다. 또한, 고객 데이터를 분석하여 개인화된 서비스를 제공함으로써 고객 충성도를 높이고 장기적인 비즈니스 성장을 도모할 수 있습니다.
AI Chatbots를 통한 혁신적인 고객 서비스 접근 방식은 비즈니스가 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.
Marketing Automation
AI 기술을 활용하여 고도화된 고객 세분화와 개인화된 마케팅 캠페인을 실행합니다.
이 과정에서 고객의 행동 패턴, 구매 이력, 선호도 등 다양한 데이터를 분석하여 각 고객에게 가장 적합한 마케팅 메시지와 콘텐츠를 제공합니다. 이를 통해 마케팅의 효율성을 극대화하고, 고객 참여를 촉진하여 전환율을 높일 수 있습니다.
캠페인 실행 후에는 AI 기반 분석 도구를 통해 캠페인의 성과를 심층적으로 분석합니다.
이를 통해 어떤 전략이 효과적이었는지, 어떤 고객 세그먼트가 가장 반응이 좋았는지 등의 인사이트를 도출할 수 있으며, 이러한 인사이트는 향후 마케팅 전략 수립에 중요한 기초 자료로 활용됩니다.
또한, 이 과정을 통해 마케팅 팀은 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있게 되며,
반복적이고 시간 소모적인 작업은 AI가 자동으로 처리함으로써 업무 효율성이 크게 향상됩니다. 이와 같은 Marketing Automation 서비스는 기업이 자원을 보다 효과적으로 배분하고, 시장 변화에 신속하게 대응하며, 최종적으로는 비즈니스 성과를 극대화하는 데 기여합니다.
Lead Generation
잠재 고객 데이터를 분석하여 고품질의 리드를 식별하고, 이들에게 가장 적합한 커뮤니케이션 전략을 개발합니다.
이를 통해 잠재 고객의 관심을 끌고, 그들을 실제 구매 고객으로 전환하는 전환율을 높일 수 있습니다.
AI 기반의 리드 생성 시스템은 다양한 온라인 채널과 플랫폼에서 데이터를 수집하고 분석하여, 잠재 고객의 행동과 선호를 정확하게 파악합니다.
이를 바탕으로 개인화된 마케팅 메시지를 제공하며, 고객 맞춤형 콘텐츠를 통해 잠재 고객의 참여를 유도합니다.
이러한 전략은 고객의 관심을 유지하고, 브랜드에 대한 신뢰를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다.
뿐만 아니라, AI는 전체 Sales 프로세스를 분석하여 각 단계에서의 효율성과 효과를 평가합니다.
이를 통해 어떤 단계에서 리드가 손실되는지, 어떤 전략이 실제로 고객 전환에 기여하는지 등을 파악할 수 있으며,
이러한 인사이트를 바탕으로 프로세스를 지속적으로 개선하고 최적화할 수 있습니다.
이와 같은 AI 기반 Lead Generation 전략은 비단 리드의 수만을 늘리는 것이 아니라, 질적으로 우수한 리드를 확보함으로써 비즈니스의 수익성을 높입니다.
더불어 고객 유지율을 강화시켜 장기적인 고객 관계를 구축하고, 비즈니스의 지속 가능한 성장을 도모하는 효과까지 누릴 수 있습니다.
Content Generation
AI를 활용하여 브랜드의 메시지와 가치를 전달하는 다양한 형태의 콘텐츠를 창출합니다.
이는 블로그 게시물, 제품 설명, SNS 콘텐츠 등을 포함하여, 고객의 브랜드 인지도를 높이고 더 넓은 범위의 잠재 고객층에게 도달하는 데 중점을 둡니다.
AI 기술을 통해 기존 콘텐츠를 새롭고 창의적인 방식으로 재해석하고 변환시켜, 브랜드의 독특한 목소리와 메시지를 효과적으로 전달할 수 있습니다.
이 과정에서 AI는 대규모 데이터 분석을 통해 타겟 고객의 관심사, 행동 패턴, 콘텐츠 소비 선호도를 파악합니다.
이를 바탕으로 개인화되고 맞춤형의 콘텐츠를 생성하여, 각 고객에게 가장 적합한 메시지를 전달할 수 있습니다.
또한, 시간에 따라 변화하는 시장 동향과 소비자의 요구에 신속하게 반응하여 콘텐츠를 지속적으로 최적화하고 업데이트합니다.
AI 기반의 Content Generation은 텍스트 콘텐츠뿐만 아니라 이미지, 비디오, 인포그래픽 등 다양한 형식의 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
이를 통해 브랜드는 다채로운 콘텐츠를 통해 고객과의 상호작용을 증진시키고, 브랜드 스토리를 더 풍부하고 매력적인 방식으로 전달할 수 있습니다.
ChatGPT & Prompt Engineering
ChatGPT와 같은 언어 모델을 더욱 효과적으로 활용하기 위한 전략과 기술을 교육합니다.
이 과정에서는 단순히 이론에만 국한되지 않고, 실제 마케팅과 콘텐츠 개발의 사례를 통해 언어 모델의 작동 원리를 이해하고, 잘못된 정보나 습관을 교정하는 방법을 배웁니다. 또한, AI를 '조련'하는 기술인 Prompt Engineering에 대해 심도 있게 다루며, 효과적인 프롬프트 설계를 통해 원하는 결과를 얻어내는 방법을 배웁니다.
Prompt Engineering은 언어 모델에게 정확하고 효과적인 질문이나 명령을 제시하여 원하는 답변을 유도하는 기술입니다.
이 과정에서 창의적이고 전략적인 접근 방식을 사용하여, 모델이 보다 정확하고 유용한 정보를 제공하도록 합니다. 이를 위해 다양한 산업 분야와 상황에 맞는 프롬프트 사례를 분석하고, 사용자의 목표와 요구에 맞춘 맞춤형 프롬프트를 개발하는 실습이 포함됩니다.
교육 과정에서는 또한 언어 모델이 가진 한계와 도전 과제를 명확히 인식하고, 이를 극복하기 위한 전략을 모색합니다.
예를 들어, 모델이 잘못된 정보를 제공할 가능성을 줄이고, 사용자의 질문에 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 제공하도록 하는 방법을 배웁니다.
이 과정을 통해 참가자들은 언어 모델을 사용하여 실질적인 비즈니스 문제를 해결하고, 마케팅 캠페인을 최적화하며, 창의적이고 매력적인 콘텐츠를 생성하는 데 필요한 지식과 기술을 습득하게 됩니다. ChatGPT & Prompt Engineering 파트는 AI 기술을 실제 업무에 효과적으로 적용하고자 하는 개인과 기업에게 귀중한 자원이 됩니다.
GPTs
나만의 맞춤형 ChatBot Builder, 즉 GPTs의 개발과 활용에 초점을 맞춥니다.
이 영역은 많은 개발자와 기업들이 수익화를 목적으로 도전하는 분야이지만, 실제로는 자체적인 AI 기술력과 SaaS(Software as a Service) 모델을 갖춘 GPTs가 시장에서 우위를 점하고 있습니다. 이러한 상황에서 본 과정은 참가자들에게 자신의 GPTs를 성공적으로 개발하고 홍보하여 트렌드에 올라설 수 있는 전략과 방법을 교육합니다.
먼저, 효과적인 GPTs 개발을 위한 핵심 원칙과 기술적인 요소를 다룹니다.
이는 GPTs가 사용자와의 상호작용에서 뛰어난 성능을 발휘하고, 사용자의 요구에 맞는 맞춤형 답변을 제공할 수 있도록 하는 데 중요한 기초를 마련합니다. 또한, GPTs가 시장 내에서 돋보일 수 있도록 차별화된 기능과 사용자 경험을 설계하는 방법에 대해서도 학습합니다.
홍보 전략 면에서는 GPTs의 가시성과 매력을 높일 수 있는 다양한 마케팅 기법과 소셜 미디어 활용 방안을 탐색합니다.
이를 통해 개발자는 자신의 GPTs를 대상 시장에 효과적으로 소개하고, 잠재 사용자의 관심을 끌 수 있는 노하우를 얻게 됩니다.
Actions에 대한 교육은 GPTs가 사용자의 명령에 따라 적절한 동작을 수행할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.
이는 사용자의 요구를 정확히 파악하고, 원활하게 처리하는 데 필수적인 요소입니다. 또한, Knowledge File 구성 방법에 대한 지침을 통해 GPTs의 응답 속도와 정확도를 개선하는 방법을 배웁니다.
마지막으로, GPTs 개발과 운영 과정에서 중요한 보안 이슈를 다룹니다.
개인 데이터와 인사이트를 보호하는 방법, 데이터 유출을 방지하는 보안 프로토콜의 구현 등이 포함되어, 참가자들이 자신의 GPTs를 안전하게 관리하고 운영할 수 있도록 합니다. 이러한 교육 과정을 통해 참가자들은 자신만의 GPTs를 성공적으로 개발하고, 시장에서의 경쟁력을 갖출 수 있는 다양한 기술과 전략을 습득하게 됩니다. GPTs 파트는 AI 기반의 ChatBot 개발에 관심 있는 모든 개발자와 기업에게 가치 있는 지식과 경험을 제공합니다.
LLM Fine-Tuning & RAG
Large Language Models(LLMs)의 Fine-Tuning과 Retrieval-Augmented Generation(RAG)을 활용하여, 기업의 고유한 요구 사항과 도메인에 특화된 솔루션을 개발하는 방법을 교육합니다.
이 과정은 기업 내부의 독특한 데이터 세트를 활용하여 특정 분야에 맞는 맞춤형 소규모 언어 모델(sLLM)을 구현하는 방식에 중점을 둡니다. 이를 통해 참가자들은 자신의 조직이 직면한 독특한 문제를 해결하기 위한 AI 기반의 솔루션을 개발할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
Generative AI 기반 Orchestration 부분에서는 RAG와 같은 기술을 사용하여, 기계가 새로운 콘텐츠를 생성할 때 관련 정보를 검색하고 통합하는 방법을 다룹니다.
Semantic Chunking은 가지고 있는 Passage를 더 효과적으로 분할하는 기술이며, 이를 통해 AI 모델이 더 효과적으로 정보를 처리하고 이해할 수 있게 됩니다. 또한 Fixed Chunking 기술을 적용해 고객사가 보유한 복잡한 문서들에 대해 고정된 길이에 대해서 최적화 시키는 작업까지 수행합니다. RAG Pipeline 구축 교육은 검색과 생성을 결합하여 높은 수준의 정보 이해와 콘텐츠 생성을 가능하게 하는 고급 기술에 초점을 맞춥니다.
이 과정에서 참가자들은 실제 기업 환경에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 바탕으로 프로젝트를 수행하게 됩니다.
이를 통해 이론적 지식뿐만 아니라 실질적인 경험을 쌓게 되며, 문제 해결 능력과 창의적인 사고를 발전시킬 수 있습니다. 또한, 이 과정은 기업의 고유한 데이터를 활용하여 도메인 특화 모델을 구축하고, 이를 실제 비즈니스 문제에 적용하는 방법을 심도 있게 다룹니다.
교육 과정을 통해 참가자들은 LLM의 미세 조정 방법, RAG를 포함한 Generative AI 기술의 적용, 그리고 이러한 기술을 통합하는 고급 Orchestration 기법을 습득하게 됩니다.
이는 참가자들이 자신의 조직 내에서 AI 기반의 혁신적인 솔루션을 개발하고 구현하는 데 필요한 기술적 기반과 전략적 이해를 제공합니다. LLM Fine-Tuning & RAG 파트는 AI 기술을 기업의 특정 요구에 맞게 조정하고 최적화하려는 모든 개발자와 기업에게 깊은 통찰력과 실용적인 지침을 제공합니다.
Vector Database
비정형 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 검색할 수 있는 Vector Database의 원리와 활용 방법을 심도 있게 다룹니다.
Vector Database는 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 비정형 데이터를 벡터 형태로 변환하여 저장하고, 이러한 벡터들을 효율적으로 인덱싱하고 검색하는 기술을 제공합니다. 이 과정에서는 데이터를 벡터로 임베딩하는 방법부터 시작하여, 이러한 벡터 데이터를 저장하고, 필요할 때 빠르게 검색하는 방법에 이르기까지, Vector Database의 핵심적인 기능과 기술을 교육합니다.
참가자들은 다양한 유형의 비정형 데이터를 벡터로 변환하는 다양한 기법을 배우게 됩니다.
이를 통해 어떤 데이터든지 벡터 형태로 표현할 수 있는 능력을 갖추게 되며, 이러한 벡터 데이터의 특성과 장점을 깊이 이해하게 됩니다. 또한, 고차원 벡터 데이터의 인덱싱과 검색을 위한 알고리즘과 자료구조에 대해서도 학습하여, 대규모 벡터 데이터베이스에서의 효율적인 데이터 관리 전략을 마련할 수 있습니다.
이 과정에서는 또한 Vector Database를 Large Language Models(LLMs) 및 다양한 AI 프레임워크와 통합하는 방법에 대해서도 교육합니다.
이를 통해 참가자들은 LLMs와 같은 고급 AI 모델을 활용하여 벡터 데이터를 생성하고, 이를 Vector Database에 저장하며, AI 모델의 결과를 향상시키는 데 Vector Database를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 실용적인 지식을 습득하게 됩니다.
Vector Database 파트의 교육은 이론적인 지식뿐만 아니라 실제 프로젝트 수행을 통한 실습도 포함하여, 참가자들이 실제 환경에서 Vector Database를 구축하고 운영하는 경험을 쌓을 수 있도록 합니다.
이를 통해 참가자들은 비정형 데이터를 효과적으로 활용하는 방법을 배우고, 이를 자신의 업무나 연구에 적용하여 보다 스마트하고 효율적인 데이터 관리 및 분석 솔루션을 개발할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. Vector Database 파트는 Data Scientist, AI 개발자, 시스템 아키텍트 등 데이터 중심의 업무를 수행하는 모든 전문가에게 귀중한 지식과 기술을 제공합니다.
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