어피닛, 포용금융 현장 대토론회에서 인도 사례를 발표했습니다
어피닛, 포용금융 현장 대토론회에서 인도 사례를 발표했습니다
어피닛이 포용금융 현장 대토론회에서 인도의 금융포용 사례를 공유했습니다. 대안 데이터와 AI 신용평가, 제도적 지원의 필요성을 함께 제시했습니다.
#신용평가#핀테크
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시그니처를 넘어 행위 기반으로: 지능형 변형 공격을 막는 다층 보안 아키텍처
시그니처를 넘어 행위 기반으로: 지능형 변형 공격을 막는 다층 보안 아키텍처
생성형 AI 기반 변형 공격이 기존 시그니처 방어를 빠르게 우회하는 한계를 짚었습니다. 정상 행위를 학습하는 이상 탐지와 WAF의 다층 방어 체계가 대안으로 제시되었습니다.
#LLM#WAF
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AI와 코드 사이: 이미지 한 장을 편집 가능한 레이어로 되돌리기
AI와 코드 사이: 이미지 한 장을 편집 가능한 레이어로 되돌리기
이미지 분해에서 분석과 실행을 분리해 원본 픽셀을 보존하는 파이프라인을 설계했습니다. WebGPU와 로컬 AI를 활용해 비용과 속도를 함께 개선했습니다.
#WebGPU#LLM
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의뢰자가 가장 어려워하는 단계를 AI로: Strands Agents SDK를 활용한 라우드소싱의 공모전 브리핑 작성 에이전트
의뢰자가 가장 어려워하는 단계를 AI로: Strands Agents SDK를 활용한 라우드소싱의 공모전 브리핑 작성 에이전트
공모전 브리핑 작성의 진입 장벽을 낮추기 위해 AWS Bedrock과 Strands Agents SDK 기반 AI 에이전트를 도입했습니다. 초안 생성과 검수, 분석을 분리해 응답 속도와 운영 효율을 높이고, 브리핑 이탈률도 줄였습니다.
#LLM#RAG
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임베딩 안정화로 검색 리랭킹의 콜드 스타트 문제를 해결하다: LINE Part Time Jobs 적용 사례
검색 리랭킹의 콜드 스타트와 임베딩 공간 불일치 문제를 안정화 기법으로 해결했습니다. 오프라인과 A/B 테스트에서 성능과 매출 개선도 확인했습니다.
#검색#LLM
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프롬프팅에서 워크플로로, AI로 프런트엔드 개발 생산성 끌어올리기
프런트엔드 개발의 병목을 컨텍스트 통합 문제로 보고, AI를 프롬프트가 아닌 워크플로로 활용하는 방법을 설명했습니다. 계획-구현-검증-PR까지 닫힌 루프를 만들면 재작업을 줄이고 품질을 높일 수 있다고 정리했습니다.
#LLM#프런트엔드
54005분
AI 시대, 디자이너의 '다음'
AI 시대, 디자이너의 '다음'
AI가 UI를 빠르게 만드는 시대에 디자이너의 역할 변화를 고민한 글입니다. 운영자 관점에서 데이터를 해석하고 올바른 판단을 돕는 정보 설계의 중요성을 짚었습니다.
#UI/UX#data
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AI 시대의 개발 능력은 검증력으로 결정된다, Flava API Gateway 개발 중 배운 빠른 검증과 로컬 환경 구성 전략
AI 코딩 시대에는 빠른 생성보다 빠른 검증이 더 중요하다고 설명했습니다. 스펙 주도 개발과 로컬 검증 환경으로 에이전트의 실수를 줄인 사례를 공유했습니다.
#OpenAPI#REST API
80005분
AI 에이전트끼리 토론한다면? 멀티 에이전트 협업으로 재설계하는 개발 프로세스
AI 코딩의 병목을 코드 생성이 아닌 조율과 검증 과정으로 보고, 제안자·도전자·조율자로 나눈 멀티 에이전트 개발 파이프라인을 소개했습니다. 복잡도와 리스크에 따라 토론 강도를 조절하며, 사람은 최종 판단에 집중하는 방식을 설명했습니다.
#CI/CD#test
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Kelos - 쿠버네티스 네이티브 자율 코딩 에이전트 프레임워크
Kelos - 쿠버네티스 네이티브 자율 코딩 에이전트 프레임워크
쿠버네티스 네이티브 자율 코딩 에이전트 프레임워크 Kelos를 소개하는 발표 세션입니다. 코딩 에이전트와 환경을 API화해 관리하는 오픈소스 프레임워크를 다룹니다.
#Kubernetes#API
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LLM 코딩 에이전트 작업 관리 방법
LLM 코딩 에이전트 작업 관리 방법
LLM 코딩 에이전트를 프롬프트만으로 쓰면 문맥 누적과 임의 판단 문제가 생겼습니다. Task/Plan 하네스로 작업을 분할하고 기록해 안정성과 리뷰 가능성을 높였습니다.
#LLM#prompt
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![[Databricks Data + AI Summit 2026] AI-ready Finance Data로 전환하기 위한 데이터 플랫폼 전략](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/2606_databricks.png)
[Databricks Data + AI Summit 2026] AI-ready Finance Data로 전환하기 위한 데이터 플랫폼 전략
금융 조직의 AI 적용은 모델보다 신뢰 가능하고 검증 가능한 데이터 기반이 먼저 필요하다고 설명했습니다. Trust, Validity, Context를 갖춘 Finance Data Product와 운영 확장 방향을 소개했습니다.
#Databricks#데이터 플랫폼
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