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주식회사 핀인사이트의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

핀인사이트는 끊임없는 R&D 투자하는 AI 솔루션 전문업체로 (1) 자연어처리를 위한 AI분석 솔루션 Krayon, (2) 실시간 AI분석 데이터기반 의사결정 서비스 InsightPage, (3) AI 빅데이터 처리를 위한 End To End 솔루션 InsightStudio 를 보유하고 있으며 해당 솔루션은 외부 시험기관 검증 후 다양한 대형 고객사에 납품되어 성능을 인정받고 있습니다.핵심역량1.데이터 전처리 및 가공 기능: 데이터 정제, 품질 검증, 결측값 처리, 이상치 보정 등 기술: ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스 자동화 도구 적용 2.LLM 기반 데이터 분석 및 활용 기능: 요약, 키워드 추출, 감성 분석, 토픽 모델링, 문장 유사도 분석 기술: RAG (Retrieval-Augmented Generation), 파인튜닝된 LLM 모델 활용 3.AI 및 머신러닝 기반 예측 분석 기능: 실시간 데이터 분석, 트렌드 예측, 이상 탐지 기술: TensorFlow, PyTorch 기반 분석 모델 및 시각화 솔루션 4.비식별화 및 보안 강화 기능: 데이터 익명화 및 보안 처리 (GDPR 및 개인정보 보호 준수) 기술: 데이터 암호화, 비식별화 솔루션(NexR Anonymous)

기업한글명

주식회사 핀인사이트

도로명주소

서울특별시 영등포구 의사당대로 83 (여의도동,오투타워)

등록일

2025-02-12

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=8568700160&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

1. 자연어처리를 위한 AI분석 솔루션 Krayon자연어처리를 위한 데이터수집기, 전처리기, 학습데이터, AI분석모델을 탑재한 자연어처리 솔루션 2.실시간 AI분석 데이터기반 의사결정 서비스 InsightPageInsightPage 는 비정형데이터 (뉴스, 인스타그램, 트위터, 블로그, 카페, 커뮤니티) 를 수집하여 자체 개발한 도메인 기반의 형태소 분석기,평판분석(인물, 기업), 감성분석, 개체명인식기 등을 활용하여 데이터를 분석을 진행분석한 데이터를 기반으로 데이터기반의 의사결정을 위한 실시간 웹 레포트를 제공하는 서비스 3. AI 빅데이터 처리를 위한 End To End 솔루션 InsightStudio인사이트 스튜디오는 데이터 수집, 가공, 분석, 시각화 과정의 파이프 라인을 손쉽게 자동화 할 수 있는 웹기반 AI 빅데이터 End To End 처리 솔루션

상세주소

서울핀테크랩 4,5,6,8,17,19층(여의도동, 오투타워)

설립일자

2015-09-17

실적(요약)

솔루션일자발주처사업명/수행업무인사이트스튜디오2024.12한국능률협회교육용 학습데이터 및 데이터분석 환경 공급Krayon(모델)2024.08나이스디앤비Linker 고객사 취급품목 데이터 분석Krayon(모델)2024.08이제이파트너스기업 ESG 온라인 평판분석모델 공급(학습데이터 포함)인사이트 페이지2023.12나이스디앤비기업/인물 온라인 평판분석모델 공급인사이트 페이지2023.12NIA빅데이터 플랫폼 기반 분석 서비스산업인력양성바우처2023.12윙크스톤금융데이터 AI 인력양성Krayon(모델)2023.12선거관리위원회차년도 총선대비 뉴스 분석보고서 제공인사이트 스튜디오2022.11멀티캠퍼스금융데이터 분석가양성과정 솔루션공급AI 인력양성 바우처2022.04웰트헬스데이터 AI 인력양성, 우수기업선정AI 인력양성 바우처2022.04에네이금융데이터 AI 인력양성데이터바우처2022.03힐링스팟딥러닝 다면평가 분석기반 디지털 마인드 케어 플랫폼Krayon(학습데이터)2022.03글로벌소프트웨어캠퍼스ABSA 기반 감정분석 데이터셋 공급인사이트 스튜디오2021.07멀티캠퍼스NLP 기업데이터 분석과정 솔루션공급Krayon(학습데이터)2021.05멀티캠퍼스NLP 기업데이터 분석과정 MetaDataSet인사이트 스튜디오2021.04KB증권바젤3 FRTB SA 산출 및 내부시스템구축인사이트 스튜디오2020.10KB금융그룹KB금융지주 바젤3 개편안 도입인사이트 스튜디오2020.07멀티캠퍼스NLP 기업데이터 분석과정 솔루션공급데이터분석 용역2020.04한국화학융합연구원법률정보수집 및 연관분석 3차년도인사이트 스튜디오2019.12경남은행Adaptiv 업그레이드 데이터 시각화 보고서인사이트 스튜디오2019.08멀티캠퍼스NLP 기업데이터 분석과정 솔루션공급인사이트 스튜디오2019.09부산은행Adaptiv 업그레이드 데이터 시각화 보고서데이터분석 용역2019.03한국화학융합연구원법률정보수집 및 연관분석 2차년도인사이트 스튜디오2019.06멀티캠퍼스NLP 기업데이터 분석과정 솔루션공급빅데이터

유지보수(후속지원)전략(요약)

1.유지보수 및 후속 지원 체계 1-1) 전담 유지보수 팀 구성 구성원: 프로젝트 관리 담당자, 데이터 분석 전문가, 시스템 개발 엔지니어, 기술 지원 인력 주요 역할:· 시스템 모니터링 및 운영 지원· 장애 발생 시 즉각 대응 및 복구 지원· 정기 유지보수 및 성능 최적화· 추가 기능 요구사항 수집 및 개선 1-2) 지속적인 모니터링 및 지원 모니터링 체계 구축: · 실시간 시스템 모니터링: 서비스 상태 확인, 이상 감지 알림 시스템 도입 · 성능 보고: 주간/월간 단위 시스템 성능 보고서 제공 지속적 지원: · 원격 기술지원 서비스 제공 · 현장 방문 유지보수(필요 시 지원) · 소프트웨어 업데이트 및 패치 관리 1-3) 정기 교육 및 기술 지원 교육 프로그램 제공: 시스템 운영 교육 및 신규 기능 활용법 안내

주요서비스 상세정보(요약)

웹데이터 수집- 뉴스, 블로그, 커뮤니티, 소셜(인스타그램, 페이스북, 트위터) 데이터 수집- 전자공시, 시세데이터 수집전처리- 불필요 텍스트 삭제- 데이터 유형 구분 (글, 해시태그 등)- 분석가능 데이터로 전처리학습데이터 생성- 카테고리 분류 학습데이터 생성- 감성분석 학습데이터 생성 / 속성기반 감성분석- 요약분석 학습데이터 생성- 키워드 추출 학습데이터 생성도메인특화 형태소 분석- 도메인(예. 정치, 경제, 사회, IT) 에 따른 성능 향상을 위해 도메인 특화 형태소 분석- 도메인 형태소 사전 생성 및 분석도메인 특화 감성사전 구축- 도메인에 따른 감성 사전 구축- 도메인에 따라 극성(긍부정 여부)에 따라 사용하는 용어가 다를 수 있음. 이를 적용한 감성사전 구축자연어처리 분석- 요약, 키워드 추출, 토픽모델링, 감성분석, 카테고리 분류- 예. 총선 후보 관련 온라인 평판 분석 및 모니터링- 예. 분양 부동산 여론 평판 및 분석(학군, 예상당첨가 등)- 예. 기업 공시에 따른 주가 영향도 분석- 예. 출시 제품에 대한 사용자 반응 모니터링 (VoC)LLM- 사용자 데이터 활용 질의 응답 챗봇- 웹검색 기반 질의 응답 챗봇- 학습용 학습 데이터 구축- RAG 기반 데이터탐색 및 LLM활용 생성시각화- 대쉬보드 저작도구를 활용한 시각화- 실시간 분석결과 시각화 모니터링- 사용자 정의 분석 결과 시각화 도구- 예. 시계열 인물 평판 변화 시각화- 예. 기업공시에 따른 주가 영향도 시각화- 예. 마케팅 캠페인 전후 사용자 반응 모니터링 시각화

카테고리구분

전처리,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,AI Hub 학습용 데이터 재가공,전략수립,설계,생성·수집,자동화,적재

품질확보전략(요약)

1. 원천 데이터 수집 단계- 데이터 소스 검증: 신뢰성 있는 데이터 소스를 선정하고 데이터 수집 시 출처 및 품질 검토- 수집 도구 점검: 데이터 수집 자동화 도구의 정상 동작 여부를 사전 검토- 이상 데이터 확인: 수집된 데이터에 대해 이상치, 누락 데이터 확인 및 처리2. 데이터 가공 단계- 데이터 전처리· 중복 데이터 제거, 결측치 처리, 형식 일관성 유지· 표준화 및 정제 프로세스 적용- 데이터 가공 검수· 가공된 데이터 샘플링 검토 및 원천 데이터와 비교 검증· 가공된 데이터의 정합성, 일관성 확인3. 산출물 제작 단계- 품질 기준 설정: 수요기업의 요구사항을 반영하여 품질 기준 수립- 내부 검수· 작업 완료 후 내부 품질 관리 담당자의 다중 검수 시행· 오류 및 누락 사항 발생 시 즉각 수정 조치 - 검수 체크리스트 활용: 각 단계별 품질 기준 준수 여부를 체크리스트를 통해 확인4. 수요기업 남품전 최종검수- 결과물 사전 검토: 산출물의 데이터 품질 및 완성도 최종 검토- 수요기업 요구사항 이행 여부 검증· 수요기업의 요구사항과 결과물 일치 여부 확인· 사전 협의된 품질 기준 충족 여부 점검5. 피드백 반영 및 사후 관리- 수요기업 검토 피드백 수렴: 납품 후 수요기업의 피드백을 수집하고 즉각 반영- 품질 개선 모니터링: 지속적인 품질 향상을 위한 피드백 데이터 관리 및 프로세스 개선6. 문서화 및 보고- 검수 이력 기록: 각 단계별 검수 결과 및 수정 이력 문서화- 결과 보고서 제공: 산출물 품질 검토 내용과 검수 결과를 종합한 보고서 작성 및 제공

활용사례(요약)

1.온라인 평판 분석 및 감성 분석 활용: 기업 브랜드 평판 분석, 대선 후보 온라인 평판 모니터링 예시: 브랜드 관리 -소셜 미디어 데이터를 통해 제품 출시 후 사용자 반응 도출 정책 평가 -공공기관 정책에 대한 여론 분석 및 감성 평가2.부동산 시장 데이터 분석 활용: 분양 부동산 관련 데이터 분석 예시: 학군, 인프라, 예상 당첨가를 분석하여 맞춤형 시장 인사이트 제공 3.재무 및 공시 데이터 분석 활용: 기업의 공시 데이터 및 주가 변동 분석 예시: 공시 내용 기반 주가 예측 및 투자 전략 도출4.제조 및 생산 데이터 최적화 활용: 공정 데이터를 활용해 품질 관리 및 비용 최적화 예시: 이상 현상 탐지 및 생산 효율 최적화5.고객 반응 모니터링 (VoC) 활용: 고객 피드백 및 리뷰 데이터 분석 예시: 신규 제품 사용자 리뷰 모니터링 및 개선사항 도출