지번주소: 서울 영등포구 국제금융로8길 34

기업개요 및 핵심역량(요약): 기업 개요회사명주식회사 디피랩AI프로젝트 개발 경험으로 의도분석 능력과 시나리오 관리 설루션을 활용하여 다양한 프로젝트 진행대표이사김신욱, 민성해설립일2011. 10. 24.임직원 수10명사업 영역챗봇/음성봇 대화디자인. 응용 소프트웨어 개발 및 공급. Text Mining 분석홈페이지http://dplab.kr주요 연혁2024DP-BOT 개발롯데카드 채권 AI매니지드 계약 체결신한은행 AI뱅커 고도화 사업 참여현대카드 AICall 고령자 맞춤 서비스 구축 및 매니지드 계약 체결 SK증권 챗봇 사업 구축 착수구로구·종로구 시설관리공단 챗봇 사업 계약 체결2023DP-OM 개발KBFCC콜 인프라 사업 상담어드바이저 구축 사업 참여Koscom 협력업체 선정NAVER CLOVA Competency 파트너십선정㈜엔조이소프트 AICall 시범사업 착수 및 매니지드 계약 체결SK증권 AICC 시스템 운영계약 체결2022SK증권 챗봇/음성봇 구축 참여AIA생명 AICC 구축 참여SK Shieldus(구ADT캡스) 음성봇 구축 참여DP-LINK 개발2021미래에셋·현대카드·현대캐피탈 음성봇 구축 참여항국항공우주산업 KAI 챗봇 구축 참여2020Chatbot Studio개발2019AI대화디자인팀신설핵심 사업Chatbot 단순한 FAQ 및 AI기반 챗봇을 구축 시 전문 대화디자이너가 자연스러운 대화를 구축합니다. Voicebot 국내 최고 성능을 설루션으로 훌륭한 음성 인식을 통해 원활한 대화를 구축합니다.RAG Service검색증강생성(Retrieval Augmented Generation)기법을 활용해 답변의 환각 현상을 최소화 하여 정확한 정보를 제공합니다. GenAI Service 국내 최고의 대규모 언어 모델을 활용해 특정 토픽에 대한 지속적인 학습으로 높은 품질의 문장을 생성합니다.

기업한글명: (주)디피랩

도로명주소: 서울특별시 영등포구 국제금융로8길 34 (여의도동)

등록일: 2025-01-15

링크(URL): https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1058763301&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

번호: 24

보유솔루션(요약): 보유 설루션 및 서비스챗봇 스튜디오네이버 클라우드 기반 챗봇을 수정하거나 백업할 수 있는 관리 도구.DP-Link전문 전송 컨버팅 시스템.DP-Bot외부 시스템 연계하여 커스터마이징 가능한 챗봇 설루션DP-OM클라우드화 된 콜 분배 시스템.레터비LLM을 이용한 자기소개서 초안 생성 서비스.내부 인프라챗봇 스튜디오챗봇 대화 설계시 대화의 깊이를 트리구조 형태로 시각화 하고 인텐트 명을 정렬하는 기능을 제공하여 대화 구축 시간을 크게 단축할 수 있는 유틸리티 임. 효율적인 학습셋 설정이 가능해 챗봇 성능 향상에 기여함.이를 통해 대화의 흐름을 최적화 하고, 데이터 중복을 피하면서 명확한 분류체계를 구축할 수 있음. DP-Bot사용자가 실제로 상호 작용하는 프론트엔트와 백엔드 사이를 연결해주는 시스템으로 API 게이트 역할을 수행하며 사용자 정보를 실시간으로 조회하고 서비스 함. 데이터 가공 및 처리를 위한 실시간 데이터 접근과 활용이 가능.DP-LINK전문 전송 컨버팅 시스템으로 데이터를 다양한 형식으로 전환하고 전달하는 중요한 역할을 함. 데이터 전송의 효율성을 높이고 다양한 형식의 데이터를 상호 운용 가능하게 만드는 핵심 기술임. 데이터형식의 불일치를 해결하는 동시에 다른 시스템의 원활한 상호작용을 도와 일관된 데이터 흐름을 유지하는 역할을 함.내부 보유서버Ubuntu, MariaDB 등 개발 환경을 지원하는 서버를 보유하여 데이터 제작 및 가공에 적합한 환경 지원함.외부인프라네이버 클라우드클라우드 환경을 보유하여 자원을 유연하게 확장하거나 축소할 수 있음. 이로써 운영의 효율성을 높이고 비용절감에도 기여할 수 있음. 서버의 가용 뿐만 아니라 백업, 보안, 보강하고 안정적이고 지속적인 서비스 제공이 가능함. 필요시 외부 기술 지원 및 관리를 받을 수 있음.

상세주소: 오륜빌딩 1308호

설립일자: 2011-10-24

실적(요약): 최근 3년 유사 사업 참여 경험고객사사업명계약기간성과종로구시설관리공단종로구시설관리공단 챗봇 구축2024.11.~2025.01.주차시설 및 체육시설 관련 대고객 챗봇 구축.구로구시설관리공단구로구시설관리공단챗봇 구축2024.09.~2024.12.주차시설 및 체육시설 관련 대고객 챗봇 구축.신한은행신한은행AI Branch 서소문 고도화2024.08.~2024.11.인공인간의 발화 디자인 정비.대성미생물연구소RAG기반 챗봇 구축2024.06.~2024.11.챗봇 학습용 데이터 셋 제공.현대카드AICALL고령자 맞춤 서비스 구축2024.06.~2024.08.대고객 AI call 아웃바운드 고도화 구축SK증권대화형 챗봇 고도화2024.02.~2024.09.챗봇 처리 프로세스의 적용.신한은행신한은행AI뱅커디지털데스크 2차 고도화2023.10.~2024.05.고객관점 의도 분류체계 구축.엔조이소프트AICall주문 시범사업2023.10.~2023.12.AI Call주문 시범사업 구축.롯데카드롯데카드 AI채권상담시스템 구축2023.09.~2023.12.롯데카드 단기채권대상 아웃바운드구축.롯데카드롯데카드AICC프로젝트2022.10.~2023.08.AICC 챗봇 구축.KB손해보험KBFCC콜인프라사업: KB손해보험 상담어드바이저 구축2023.01~2023.07.어드바이저 상담 체계 및 콜 분배 시스템 반영 및 TA구축.KB국민카드KBFCC콜인프라사업:KB카드 상담어드바이저 구축2022.12.~2023.04.어드바이저 상담 체계 및 콜 분배 시스템 반영 및 TA구축.KB생명 - 푸르덴셜생명KBFCC콜인프라사업: KB생명-푸르덴셜생명통합상담어드바이저 구축2022.09.~2023.01.어드바이저 상담 체계 및 콜 분배 시스템 반영 및 TA구축.SK증권대화형 챗봇 고도화2022.07.~2023.02.챗봇 처리 프로세스의 적용.현대캐피탈현대캐피탈 AI콜 추가 구축2022.5.~2022.12.AICall 시나리오 추가 구축.SK쉴더스20년 차세대 OSS시스템 구축_DT2022.03.~2022

영문주소: 34 Gukjegeumyung-ro 8-gil, Yeongdeungpo-gu, Seoul

우편번호: 7,331

유지보수(후속지원)전략(요약): 후속 지원 관리데이터 품질 피드백 관리수요기업으로부터 가공된 데이터의 품질에 대한 피드백을 수집하고 분석하여 품질 업그레이드데이터 수정 및 보완피드백을 반영하여 데이터를 수정 및 보완함으로써 정확하고 신뢰성 높은 데이터셋을 제공맞춤형 데이터 가공 서비스 제공수요기업의 장기적 요구에 맞춰 최적화된 맞춤형 데이터 가공 서비스를 제공AI활용 컨설팅확보된 데이터를 기반으로 수료기업의 AI활용도를 극대화하기 위한 컨설팅 서비스 제공추가사업 논의 및 협력강화수요기업의 추가 사업 요청에 적극적으로 응대하여 협력의 기회 확대유지보수 및 협력 관리문제식별 및 우선순위 설정 → 원인 분석 및 해결 전략 수립→ 작업 수행 및 데이터 검수→ 결과 기록 및 수요기업 보고문제 식별 및우선순위 설정하자 보수 요청이 들어오면 담당자가 초기 대응을 통해 문제원인 및 규모 파악발견된 문제의 심각도와 영향 범위를 평가하여 우선순위 설정원인 분석 및해결 전략 수립문제의 근본 원인을 파악하기 위해 기술적 분석 수행파악한 원인을 기반으로 최적의 해결방안 설계하고 필요 자원을 조정작업 수행 및데이터 검수정의된 전략에 따라 문제 해결 작업 수행필요한 경우 추가 지원 제공작업 완료 후 수정된 데이터 검수하여 문제 해결 여부 확인결과 기록 및수요기업 보고문제 발생부터 해결에 이르기까지 과정을 상세히 기록하여 이후 참고자료로 활용할 수 있도록 저장문제 해결 결과를 수요기업에 보고하며 필요한 경우 추가 피드백 수렴

주요서비스 상세정보(요약): 데이터 활용 서비스 업무 상세 정보데이터 분석 각 고객사의 여건에 맞는 데이터 수집 및 분석고객사가 제공하는 상담 내역, 업무 매뉴얼, FAQ, 홈페이지 메뉴 등 모든 자료를 활용하여 데이터의 분석 및 키워드간 연관 분석.유의미한 정보를 도출하고 질의화 하거나 답변으로 활용할 수 있는 내용 구분.유사성격을 가진 데이터 단위로 분류하여 데이터 구조의 체계화 지원.지식 사전 구축관리도구를 활용하여 고객사 맞춤형 지식 사전을 설계하고 구성유사어, 유의어, 금칙어 전문 용어 등 고객사의 특성을 반영한 맞춤형 사전 제작. 필요시 형태소 분석과 사용 용도를 수정하여 사전 정의 변경하고 고객사의 요구에 맞춰 커스터마이징.의도-답변-질의 도출 및 검증고객사의 서비스 흐름에 적합한 의도-질의-답변 체계를 설계하고 검증각 의도의 단계를 설벙하고 의도 체계를 명확히 조직.의도별 관련 질의 및 답변을 작성하여 질의와 답변의 연계성 확보.질의와 의도 간 모호성을 판별하고 명확한 구분 지군을 설정하여 오류를 최소화.시나리오 구축및 시나리오 검증챗봇 대화의 흐름을 설계하고 사용자 경험 개선 방향으로 시나리오 구축대화의 진입 지점과 종료 지점을 명확히 정의하며, 대화 흐름이 자연스럽게 이어지도록 설계. 고객의 표현 의도를 파악하여, 사용자 경험이 즐겁고 경쾌하도록 챗봇 발화를 지속적으로 수정. 대화 흐름에서 발생할 수 있는 예외 상황을 고려하여, 대체 답변 및 가이드를 설계하고 예상 가능한 모든 경우를 보완.시나리오 검증 단계를 통해 설계의 정확성과 일관성 확보.시나리오 학습 및 고도화설계된 시나리오 기반 학습 알고리즘을 실행하고 고도화 작업 진행각 알고리즘별로 학습을 수행하고, 알고리즘 간 적용 비율을 최적화.시뮬레이터를 활용하여 단계별 테스트를 진행하며, 앙상블 값을 미세 조정.반복적인 테스트와 튜닝 과정을 통해, 시나리오의 효율성과 정확도를 지속적으로 개선하여 고도화.

카테고리구분: 전처리,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석

품질확보전략(요약): 품질 확보를 위한 진행 단계1단계수요기업의 요구사항 파악 기업의 요구사항, 학습 모델의 목적, 적용 도메인, 데이터셋의 특정 언어, 키워드, 형식 등을 명확히 정의2단계원천 데이터 수집기업의 산업, 서비스 및 모델 구축 목적에 따라 데이터를 요청수집 단계에서 중복 데이터, 비정상 데이터나 부적합 한 데이터는 제외3단계데이터 가공 및 정제중복 데이터, 오타, 불완전 문장, 문장 부호 등 불필요한 정보를 제거문맥 보정: 문장 간 논리적 연결을 강화하여 데이터의 일관성을 확보비 윤리적 데이터 필터링:편형된 내용이나 비윤리적인 콘텐츠를 걸러냄데이터 표준화: 목적과 활용에 알맞은 데이터 형식으로 표준화4단계품질 관리품질 기준 설정: 수요기업에 요구에 맞게 데이터 정확도, 요구사항 적합성의 목표치 설정검수 진행 - 1차 검수: 자동화 도구 사용하여 데이터 1차 검수 - 2차 검수: 전문 인력 수동 검토. 교차 검토를 진행하여 오류 제거 및 품질 강화 - 최종 검수: 전체 데이터셋의 균형, 일관성, 정확도 검증5단계품질 테스트 수요기업 학습 모델에 적용하여 사전 테스트 진행수요기업의 피드백으로 데이터 최적화6단계납품모든 검수와 테스트를 완료한 최종 산출물 납품

활용사례(요약): 구분업무정의상세작업플랫폼 AI팀- DPLab 자체 솔루션 지식구축- NaverCloud 활용 지식구축- Infochatter3 활용 지식구축- 시나리오 관리 솔루션 개발 - LetterBee AI자기소개서 생성서비스 런칭 및 운영- 수요기업의 기술적인 상담, 상세 요구사항 반영, 가공데이터 및 업무 범위 확정- 가공데이터의 상세 요구사항 결정 및 합의업무 진행지식 구축 팀- 도메인 별 지식 구축 사업 수행- 감성분석, 기술센싱 분석 수행- 금융AI: 챗/음성봇 대화 학습셋 구축 사업 수행- 금융 음성봇의 전문 인력을 활용하여 데이터 가공 진행함- 가공업무 진행 시 변경 요구항목에 대한 능동적으로 대처함전략/영업팀- 사업전략- 세일즈 마케팅- 고객 서비스 - 수요기업 매칭 및 사전 요구사항을 파악하여 플랫폼 팀에 전달- 협약과 관련된 계약 업무를 담당함경영지원팀- 인사 총무 업무 수행- 경영지원 업무 수행 - 협약관련 인사 서류 준비 및 대응

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