
사고접수와 동시에 보험금을 받는다면?
보험금 청구의 불편함을 줄이기 위해 즉시지급 프로세스를 구축한 사례를 소개합니다. 레거시 분리, 문서 인식 자동화, 워크플로 개선으로 비용과 처리 시간을 크게 줄였습니다.
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보험금 청구의 불편함을 줄이기 위해 즉시지급 프로세스를 구축한 사례를 소개합니다. 레거시 분리, 문서 인식 자동화, 워크플로 개선으로 비용과 처리 시간을 크게 줄였습니다.

보험금 청구 문서를 사람 대신 Document AI로 하루 3,000장 처리하는 사례를 소개했습니다. 어떤 모델과 방식으로 구현했는지에 대한 개요를 다뤘습니다.


여기어때 해커톤에서 Gen AI 기반 숙소 추천 챗봇을 구현한 과정을 공유했습니다. ChatGPT, STT, Vision API, 해시태그 추천을 조합해 검색과 추천 기능을 구성했습니다.

VLM과 LLM을 활용해 멀티모달 학습 데이터를 만드는 방법을 소개했습니다. OCR, 프롬프트 엔지니어링, 후처리로 수작업 라벨링의 비용과 시간을 줄였습니다.

휴리봇을 만들며 얻은 프롬프팅 팁을 소개했습니다. 역할 부여, 자연스러운 말투, OCR 활용, 반복 테스트가 핵심이었습니다.


GPT는 이미지를 보고 글자를 정확히 읽는 데 한계가 있다는 점을 사례로 설명했습니다. OCR 같은 보완 방법을 시도했지만 완전한 해결책은 찾지 못했다고 정리했습니다.
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콴다는 AI 디지털 교과서를 위해 OCR, 문제 분류, 해설 생성, 성취도 분석 기술을 결합했습니다. 이를 통해 학생별 맞춤형 학습과 교육 격차 해소를 목표로 했습니다.


콴다의 2023년 이용 데이터와 콴다과외 성과를 연말결산 형태로 정리했습니다. LLM 기반 AI 튜터를 통해 맞춤형 교육을 더 넓히겠다는 계획도 함께 소개했습니다.

NAVER GLACE AI 개발팀의 서비스 적용 사례와 운영 체계를 소개했습니다. 또한 PlaceLM을 중심으로 태그 추출과 서빙 효율 개선 방향을 설명했습니다.

티맵 결제 서비스용 카드번호 OCR 구현 사례를 정리했습니다. Android와 iOS에서 여러 OCR 라이브러리를 비교하고 인식 안정화 방법을 소개했습니다.