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한국정보공학

인공지능

인공지능

Artificial intelligence

누구나 갈 수 있지만 아무나 도달할 수 없는 인공지능 기술의 보편화를 위해
한국정보공학㈜은 끊임없이 연구하고 지속적으로 투자하고 있습니다.

기업, 과학계, 정부의 많은 이해 관계자들에게 매력적으로 다가온 ‘인공지능‘. 경제적 측면에서 본다면
과거에는 인간이 필요했던 작업을 시스템이 보다 더 효과적으로 수행할 수 있다는 점이 특히 매력적입니다.

한국정보공학㈜는 데이터 기반의 사업 역량을 바탕으로 기업이 요구하는 현실적인 리소스의 한계 내에서
기계의 사고 작업을 기반한 기계학습의 효율적인 결과값을 제공하고 있습니다.
이를 위해서 경제적인 비용으로 고성능을 제공하는 HPE의 인공지능 관련 솔루션과
자체 전문 연구인력의 R&D를 융합하여 실체가 모호한 인공지능 기반의 기술 역량을 표면으로 드러내고 있습니다.

회사는 수년간의 R&D로 축적된 인공지능 기반 기술과 기업 인프라 구축의 경험이 바탕이 되는
인공지능 및 데이터 분석 전문 HPE 솔루션의 구축 경험을 토대로
기업이 요구하는 다양한 형태의 인공지능 기술을 연구하고 이를 실행, 전파하고 있습니다.

카테고리 자동 매핑
AI 기반의 자연어 처리 및 형태소 분석의 핵심 기술을
가공하여 카테고리에 대한 기계학습을 통해
최적의 카테고리를 자동으로 매핑시켜 줍니다.
기술요약

셀러는 상품 판매를 위해 수십 개의 온라인 쇼핑몰에 많은 수의 상품을 게시해야 합니다. 이를 위해 각 온라인 쇼핑몰마다 노출에 최적화되도록 상품 카테고리를 지정하여 등록하지만 결국 등록된 상품은 각 쇼핑몰 노출기준에 따라 판매에 영향을 받게 되는 것이 현실입니다.

해당 기술은 고객의 판매 '상품명'만으로 최적의 카테고리를 찾아 모든 쇼핑몰의 카테고리를 자동 매핑시켜줌으로써 상품 등록을 통한 효율적인 판매 효과를 끌어냅니다.

상품명만으로 실시간 쇼핑몰의 카테고리를 자동매핑
  1. step 1.쇼핑몰 등록을 위해 작성된 상품정보
  2. step 2.빅데이터 기반의 머신러닝 모델 및 검색엔진
  3. step 3.실시간 모든 쇼핑몰별 최적의 카테고리 추천/자동설정
  • 긴급공지 & 이벤트 정보 수신
  • 주문현황 조회
  • 샵링커 이용정보 조회
  • 문의현황 조회
  • 전화상담 예약
  • 클레임현황 조회
  • 상품현황 조회
  • 샵링커 기능 Q&A
챗봇
반복적이고 정확도 높은 AI 기계 학습을 통해
고객의 요청에 알맞은 응대 서비스 제공
기술요약

AI 기반의 자동화된 챗봇 엔진으로 효율적이고 편리한 맞춤형 1:1 고객 관리 서비스 제공

  • 이커머스, 온라인 쇼핑몰을 대상으로 고객의 요청에 맞는 정확도 높은 응대 서비스를 제공합니다.
  • 기존 메신저 서비스를 연계하여 이커머스, 쇼핑몰 운영에 필요한 상품 판매 및 주문 현황 등의 정보를 실시간으로 확인할 수 있습니다.
  • 카카오톡, 라인 등 기존 메신저 서비스와 100% 연동도 가능할 뿐더러 버튼식 조회와 텍스트 형태의 '질의'에 대한 응대도 가능합니다.
이커머스 데이터 분석
마이데이터를 기반으로 다양한 데이터 연계를 통한
데이터의 무결점 분석으로 이커머스의 모든
거래와 정산에 대한 다양한 관점에서의
의미 있는 데이터 분석 및 결과 제공
기술요약

통계청에서 제공하는 온라인 쇼핑 현황 공공 데이터와 6개의 이커머스에서 발생되는
상품 별 가격 및 거래량, 정산 등의 데이터를 '한국정보공학' 자체 AI 엔진을 기반으로
다양하고 광범위한 형태의 카테고리를 쉽고 빠르게 분석하여 온라인 유통 사업자에게
유용하고 활용도 높은 데이터를 제공합니다.

데이터서비스 활용
  • 상품 판매 전략
  • 상품 재고관리 전략
  • 상품홍보 전략
통계청 데이터
온라인 쇼핑 거래 data
동향 상품 범위, 운영형태별 거래 현황 통계
공공 데이터
6개 온라인몰 대상 거래 data 동향
일별 상품 가격, 할인 금액 등 통계
커머스 데이터
특정 온라인 쇼핑몰 거래 data 동향
전년 및 전월 대비 거래 현황 정보
데이터 거래량
TODAY 108,424
TOTAL 8,833,815
KIES 소식
제31기 결산 공고 2021-03-31

개인정보 처리방침

Version: Mar 05, 2019

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