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주식회사 포에시아의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

㈜포에시아는 인공지능 및 빅데이터 기반의 서비스, 솔루션, 시스템, 컨설팅을 자체 핵심기술로 수행 중에 있으며 고객 중심의 사업을 추진하고 있습니다. 2023년에 창업한 회사임에도 불구하고, "고객이 알려주는 회사", “고객에게 최선을 다하는 인공지능 기술 전문 회사"로서 공공 및 민간 분야에서 독자적인 위상을 갖추어 가고 있습니다.

기업한글명

주식회사 포에시아

도로명주소

서울특별시 송파구 법원로 128 (문정동,문정역SKV1)

등록일

2025-02-07

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=4758702542&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

PoA-Defence(개인정보 보호 솔루션)- 금융 서비스에서 고객 신용에 관한 정보(신용카드 번호, 계좌 정보 )와 개인정보 데이터를 마스킹하여 고객의 개인정보를 보호함- 전자 상거래 및 마케팅분야에서 개인 정보 유출 방지: 소비자 정보를 마스킹하여 마케팅 분석을 수행하면서도 개인정보 유출 위험을 줄임- 그 외 개인정보를 활용하는 모든 분야에서 개인정보 비 식별화를 적용 가능함

상세주소

B동 420호

설립일자

2023-03-02

실적(요약)

포에시아는 국가 연구과제로 MRC(기계 독해 능력) 기반의 콜센터 챗봇을 개발하고 있으며, 파인 튜닝에 필요한 학습 데이터를 가공하여 적용하고 있습니다. 해당 연구 개발 결과물은 고객의 문의에 대한 이해도를 높이기 위해 고급 자연어 처리 기술을 활용하며, 고객의 질문에 신속하고 정확하게 대응할 수 있습니다. 또한, QA(질문-답변) 모델 데이터베이스 구축 경험을 바탕으로 다양한 질문에 대한 정확한 답변을 제공하고 있습니다. 디딤돌 연구과제를 통해 이 챗봇과 관련된 기술의 성능을 지속적으로 개선하며, 고객의 요구에 맞춤형 솔루션을 제공하며, 이를 통해 고객 경험을 향상하고, 콜센터 운영의 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

유지보수(후속지원)전략(요약)

포에시아는 정기적인 유지보수를 통해 데이터 품질을 지속적으로 관리하며, 고객의 요구 변동에 즉시 대응합니다. 고객 관리팀이 고객과의 긴밀한 소통을 통해 만족도를 지속적으로 파악합니다.1. 품질 보증 계획목표 설정: 포에시아는 제공하는 데이터 가공 서비스의 품질을 95% 이상 유지하는 것을 목표로 하며, 고객의 니즈에 맞는 최상의 결과물을 제공하기 위해 모든 과정에서 품질을 강조합니다.품질 기준 수립: 각 프로젝트의 시작 단계에서 데이터 품질 기준을 명확히 정의하고, 이를 기반으로 서비스 제공 프로세스를 설계합니다. 고객과의 계약서에 명시된 요구 사항을 품질 기준으로 삼습니다.2. 품질 보증 활동정기 검수 및 모니터링: 데이터 가공 과정 동안 정기적으로 품질 검수를 실시하여 모든 단계에서 데이터가 기준에 부합하는지 확인합니다.어노테이션 및 라벨링 점검: 어노테이션 작업에 대한 품질 체크리스트를 활용하여 라벨링 작업의 정확성을 지속적으로 평가하고, 실시간으로 피드백을 제공합니다.고객 피드백 반영: 수요기업으로부터 받은 피드백을 적극적으로 반영하여 품질 향상을 위한 개선 사항을 도출하고, 필요한 경우 신속하게 조정합니다.3. 단계별 검토1단계: 데이터 수집 및 정제 검토: 수집된 데이터의 품질을 최초 단계에서 검토하여 모든 데이터가 필요한 형식과 표준을 충족하는지 확인합니다. 이상이 발견될 경우 즉시 데이터를 재수집하거나 정제하는 절차를 진행합니다.2단계: 어노테이션 작업 검토: 어노테이션 작업이 끝난 후, 정해진 검수팀에서 샘플 데이터를 점검하여 레이블링의 정확성을 확인합니다. 이 단계에서 오류를 발견하면 작업자를 교육하고 수정합니다.3단계: 최종 데이터 검토 및 품질 평가: 최종 제출 전에 전체 데이터셋에 대한 종합 품질 평가를 실시하여 모든 기준을 만족하는지 검토합니다. 이후 고객에게 결과를 제출하기 전에 최종 품질 점검을 수행합니다. 이러한 품질 보증 계획과 활동을 통해 포에시아는 고객에게 고품질 데이터 가공 서비스를 제공하고, 고객의 신뢰를 얻어 장기적인

주요서비스 상세정보(요약)

[개인정보 비식별 조치]포에시아의 개인정보 비식별 처리 솔루션(PoB-Defence)은 다음과 같은 3단계 과정을 통해 효과적으로 개인정보를 비식별합니다.1단계: 데이터 식별정보 분석 및 분류데이터 분석: 원본 데이터셋을 분석하여 개인정보에 해당하는 모든 식별정보(예: 이름, 주민등록번호, 전화번호, 주소 등)를 식별합니다.데이터 분류: 식별된 정보는 민감도에 따라 분류합니다. 이를 통해 일반 개인정보와 민감한 개인정보를 구별하고, 비식별화 필요성에 따라 우선 순위를 매깁니다.2단계: 비식별 처리 적용가명화(Pseudonymization): 식별정보를 가명으로 변환하여 직접적인 식별이 가능하지 않도록 처리합니다. 예를 들어, 고객 이름을 고유 ID로 대체합니다.익명화(Anonymization): 특정한 정보들을 삭제하거나 변형하여 어떤 개인을 식별할 수 없도록 처리합니다. 예를 들어, 출생 연도를 삭제하거나 대범위의 나이 그룹으로 변환합니다.데이터 마스킹: 중요한 정보를 가리거나 변형하여 악의적인 사용자가 접근하지 못하도록 처리합니다. 예를 들어, 카드 번호의 중간 부분을 '****'로 마스킹합니다.3단계: 검증 및 감사비식별화 검증: 비식별 처리가 완료된 데이터셋이 개인을 재식별할 수 없는지를 검증합니다. 이를 위해 다양한 재식별 공격 시나리오를 적용하여 안전성을 평가합니다.감사 및 보고: 비식별 처리 과정에 대한 문서화 및 보고를 통해 규제 준수 여부를 확인합니다. 정기적으로 비식별 처리 기준을 검토하고, 필요한 경우 조정합니다.이를 통해 포에시아는 개인정보를 안전하게 비식별 처리하고, 고객 데이터의 보호를 강화하여 서비스 제공에 필요한 데이터 활용을 극대화합니다.

카테고리구분

가명처리,데이터 보호 관련 기술 개발,생성·수집

품질확보전략(요약)

1. 데이터 수집 단계정확한 원천 데이터 확보: 신뢰할 수 있는 출처에서 콜센터 등의 상담 데이터를 수집합니다. 이는 기록된 통화, 텍스트 전사 및 기타 관련 문서가 포함됩니다.다양한 데이터 포맷 지원: 음성, 텍스트, 메타데이터 등 다양한 포맷의 데이터를 수집하여 더욱 풍부하고 깊이 있는 분석을 가능하게 합니다.2. 데이터 정제 및 전처리음성 데이터 전사: 음성 데이터를 텍스트로 전사하는 과정에서는 속기사를 활용하거나 음성 인식 기술을 통해 정확한 문장으로 변환합니다. 이때 고품질 전사 규칙을 준수하여 오류를 최소화합니다.데이터 필터링: 수집된 데이터에서 중복, 결측값, 오류 등을 필터링하여 데이터의 정확성과 일관성을 높입니다.3. 라벨링 및 어노테이션정확한 어노테이션 프로세스: 데이터에 대한 어노테이션은 체계적이고 일관된 기준에 기반하여 진행됩니다. 전문 인력을 활용하여 각 데이터 항목에 대해 우선순위에 따라 레이블을 붙이고 감정 및 상담의 유형을 분류합니다.피드백 및 수정 시스템: 어노테이션 작업 중 발생한 문제는 지속적으로 피드백을 받아 수정하며, 필요한 경우 추가적인 교육과 가이드를 제공합니다.4. 데이터 검수다단계 검수 프로세스: 모든 데이터는 다단계 검수 과정을 거칩니다. 첫 번째 단계에서는 데이터 작업자가 데이터의 정확성을 점검하고, 두 번째 단계에서는 품질 관리팀에서 다시 한 번 확인하여 모든 오류를 제거합니다.샘플링 및 QA: 수집된 데이터의 일부 샘플을 무작위로 추출하여 최종 품질 평가를 실시합니다. 이 과정에서 실질적인 사용 사례와 기준을 대조하여 최종 품질을 검증합니다.5. 모니터링 및 피드백지속적인 모니터링: 데이터 개발 및 판매 과정에서 발생하는 문제를 미리 파악하기 위해 지속적으로 데이터를 모니터링합니다. 수집된 사용자 피드백을 반영하여 개선 작업을 수행합니다.정기적 품질 평가: 정기적으로 데이터 품질을 평가하고, 모니터링한 결과를 기반으로 개선 방안을 마련하여 품질을 유지 및 향상합니다.포에시아는 이러한 체계적이고 철저한 검수 과

활용사례(요약)

[데이터 가공 및 정제]데이터 가공: 본 가공 서비스의 핵심 단계인 어노테이션 툴을 사용하여 라벨링 및 대화셋 작업을 진행합니다. 실제 상담 음성 데이터를 비식별 처리하여 학습 데이터로 변환하는 서비스를 제공합니다.음성 녹음 수집 및 대화셋 정제 작업: 콜센터 상담 관련 음성 데이터 녹음을 수집하고, 이를 기반으로 대화셋을 정제 및 비식별화 하는 작업을 진행합니다.