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버전 : 1 / 2026-07-02 18:55:52

주식회사 왓섭 VWorld 지도 이미지

주식회사 왓섭 - 서울특별시 영등포구

광고
지번주소
서울 영등포구 당산로41길 11
기업개요 및 핵심역량(요약)
1. 기업개요[ 2019 ] 06월 : 2019 예비창업패키지 핀테크 분야 선정(중기부, 창업진흥원 주관) 09월 : 제5기 혁신창업기업 선정(기술보증기금) 11월 : 금융위원장상, 제2회 핀테크아이디어 공모전 12월 : 삼성금융 Open Collaboration, 삼성카드 협업[ 2020 ] 01월 : IBK창공(創工) 마포 4기 선정 02월 : 법인 설립 03월 : 시드 투자 유치 (2.5억원) 신한금융그룹, 신한퓨처스랩 6-1기 선정 04월 : 벤처기업 인증 05월 : 기업부설연구소 설립[ 2021 ] 04월 : 하나은행, 하나원큐 애자일랩 11기 선정 06월 : 중소벤처기업부, TIPS R&D(2차년도) 선정 08월 : 서울경제진흥원(SBA), 인공지능(AI) 기술사업화 R&D 선정 10월 : 중소벤처기업부 장관상, 서울4대 미래성장산업 우수 아이템 11월 : 과학기술정보통신부 장관상, 2021 DATA-Stars (데이터활용 사업화지원) 과학기술정보통신부 장관상, SW 시장성테스트 및 개선방안 컨설팅사업 [ 2022 ] 03월 : Pre-A 투자 유치 (23억원 / 누적 25.5억원 05월 : 공인인증기구, 고정지출 자동추출 정확도 99.02%인증 07월 : 한국데이터산업진흥원, 데이터 품질 인증 “플래티넘” 최고 등급 11월 : 왓섭 실사용자 20만명 돌파 (누적 다운로드 수 29만)[ 2023 ] 01월 : Pre-A 추가 투자 유치 (3억원 / 누적 28.5억원) 03월 : 왓섭 어플리케이션 글로벌 베타버전 출시 (미국) 06월 : 우리금융그룹, 디노랩(DINNOlab) 4기 선정 07월 : 미국 금융사 12,000개사 연동 (은행, 카드, 핀테크사) 09월 : 서울경제진흥원(SBA),
기업한글명
주식회사 왓섭
도로명주소
서울특별시 영등포구 당산로41길 11 (당산동4가)
등록일
2025-01-24
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=5878801692&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
491
보유솔루션(요약)
왓섭은 Private LLM 기반 데이터 분석 플랫폼, AI 자동화 솔루션, 고성능 클라우드 및 하드웨어 인프라를 바탕으로 데이터 정제, 가공, 분석의 전 과정을 수행할 수 있는 역량을 보유하고 있습니다.이를 통해 데이터바우처 지원사업의 공급기업으로서 고객 맞춤형 데이터 서비스와 높은 품질의 결과물을 제공할 준비가 되어 있습니다.(1) 인적?조직적 자원 왓섭은 데이터바우처 지원사업을 수행하기 위해 체계적인 조직과 전문 인력을 보유하고 있습니다. *인력별 담당 역할: ? 데이터 엔지니어: 데이터 수집, 전처리, 가공 및 검증 ? AI 개발자: 소비처 태깅 AI, 고정지출 자동 분류 AI 등 AI 모델 개발 ? 데이터 과학자: 데이터 분석 및 인사이트 도출, 프로파일링 설계 ? 기술 지원 인력: 데이터 서비스 제공 및 고객 맞춤형 기술 지원(2) 물적 자원 왓섭은 데이터 공급 및 가공 서비스를 위해 최적화된 플랫폼, AI 솔루션, 소프트웨어등 물적 자원을 보유하고 있습니다. ? Private LLM 기반 데이터 분석 플랫폼 * 주요 기능 ? 데이터 정제?가공 자동화: AI를 통해 비정형 데이터를 정제하고 분석 가능하도록 구조화 ? 소비처 자동 태깅: 소비 데이터를 정확하게 태깅 및 분류. ? 고정지출 자동 분류: 변동지출과 고정지출을 구분해 효율적인 비용 분석 제공. * 차별점 : LLAMA3.2를 자체적으로 수집/가공한 금융데이터를 데이터를 이용해 Fine-tune 하여 다국어 데이터 분석 및 글로벌 서비스가 제공 가능하도록 재학습.이를 통해 금융지식에 특화된 Private Custom LLM 모델을 확보했으며, 기존에 불가능하던 금융데이터 정제 가공 및 태깅 자동화를 달성 ? 데이터 처리 및 분석 도구 ? AWS 클라우드 인프라 : Glue, Athena, Kinesis 등 AWS에서 제공하는 데이터 전문 서비스를 적극 활용하여, 기존 온프레미스 컴퓨팅 자원으로 해결 불가능했던 사이즈의 데이터를 처리/가공
상세주소
더블유동 808호 (당산동4가, 에스케이브이1센터)
설립일자
2020-02-17
실적(요약)
주요 실적(1) 국내 주요 통신사 A사 :: 소비 데이터 기반 구독 관리 솔루션 제공 ? 사업 내용 : 통신사의 고객 데이터를 정제 및 분석하여 구독 관리 솔루션을 제공 : 고정?변동지출을 AI로 자동 분류하고 맞춤형 구독 추천 서비스를 구현 ? 왓섭 역할 : Private LLM 기반 데이터 정제·가공 기술과 소비처 자동 태깅 AI 적용 ? 성과 : 데이터 처리 시간 95% 단축: 고객 맞춤형 구독 추천 정확도 98% 달성: 고객 이탈율 22% 감소 및 리텐션율 개선(2) 시중은행 B사, CB사 N사 :: 소비 패턴 분석 및 대안 신용평가 PoC ? 사업 내용 :시중은행 B사와 CB사 N사 등과 협력하여 고객의 소비 패턴 데이터를 분석하고, 대안 신용평가 모델 개발을 위한 PoC를 수행 ? 왓섭 역할 : 소비 데이터를 기반으로 고정지출 자동 분류 및 AI 신용평가 프로토타입 설계 ? 성과 : 데이터 분석 속도 기존 대비 90% 향상: 데이터 오류율 0.8% 이하로 감소 / 대안 신용평가 모델의 도입 타당성 검토 성공(3) 카드사 K사, 핀테크기업 P사 :: 금융 데이터 자동화 가공 서비스 ? 사업 내용 : 금융 데이터를 정제 및 자동화 가공하여 금융사에 리포트를 제공하는 프로젝트 수행 ? 왓섭 역할 : AI 기반 데이터 처리 및 가공 엔진 적용, 소비처 자동 태깅 솔루션 제공 ? 성과 : 기존 수작업 대비 94.7% 비용 절감 / 데이터 처리 및 분석 정확도 99.02%달성 / 금융 데이터 가공의 시간·비용 효율성 극대화(4) 국내 대형보험사 F사 :: FP용 고객 분석 ? 사업 내용 : 금융 데이터를 기반으로 개인 고객을 프로파일한 후, 보험설계사들에게 보험 판매를 목적으로 제공되는 고객 분석 리포트를 제공 ? 왓섭 역할 : AI 기반 소비 내역 기반 고객 프로파일링 ? 성과 : 보험사 비대면 채널 강화 / FP 정착률 증가 및 매출 증대(5) 글로벌 식품제조기업 C사 등
영문주소
11 Dangsan-ro 41-gil, Yeongdeungpo-gu, Seoul
우편번호
7,217
유지보수(후속지원)전략(요약)
왓섭은수요기업의 데이터 활용 효과를 극대화하기 위해체계적인 유지보수, 후속 지원, 그리고 긴밀한 협업체계를 운영합니다.데이터 품질 관리와 고객 맞춤형 지원을 통해 고객 만족도와 신뢰도를 지속적으로 강화하며, 데이터바우처 공급기업으로서의 책임을 다할 것입니다.(1) 서비스 제공 계획 및 목표 ? 서비스 제공 계획 * 초기 도입 단계 ? 수요기업의 데이터 활용 목적 및 요구사항 분석 ? 맞춤형 데이터 솔루션 제공(데이터 샘플, PoC 진행) * 운영 단계 ? 정기적으로 데이터를 업데이트 및 제공(API 또는 파일 형태) ? 데이터 활용에 필요한 맞춤형 분석 보고서 및 대시보드제공 ? 주기적인 성과 보고서를 통해 데이터 활용 효과를 수치화하여 공유 * 후속 지원 단계 ? 데이터 품질 및 성능 지속 모니터링 ? 데이터 확장 요청 또는 추가 서비스 필요 시 신속한 처리 및 제공? 서비스 제공 목표 ? 신뢰성 : 99.02% 이상의 데이터 정확도 유지 및 실시간 지원 제공 ? 효율성 : 고객의 데이터 처리 시간을 95% 이상 단축하고 가공 비용을 94.7% 절감 ? 만족도 : 유지보수와 후속 지원을 통해 고객 만족도를 95% 이상 달성(2) 수요 증가에 따른 가공 서비스 제공 방안 ? 유연한 서비스 확장 * 클라우드 기반 확장성 ? AWS 클라우드 인프라를 활용해 수요기업의 데이터 요청 증가에도 신속히 대응 ? 동시 처리 요청 증가 시에도 안정적인 데이터 제공 * API 기반 실시간 데이터 제공 ? 실시간 데이터 연동을 통해 가공 데이터의 즉각적 활용 가능 ? 데이터 요청량 증가 시 API의 처리 용량을 확장하는 모듈형 시스템 운영 ? 가공 서비스 프로세스 최적화 * AI 자동화 가공 : Private LLM 기반의 AI 기술을 활용하여 데이터 처리 속도를 높이고 대량 데이터도 효율적으로 관리 * 데이터 업데이트 주기 설정 : 수요기업의 요구에 따라 실시간, 주간, 월간 등 업데이트
주요서비스 상세정보(요약)
1) 금융 데이터(마이데이터) 자동 처리, 가공, 풍성화 AI 솔루션 ? 데이터 상품 상세 정보 (데이터구조, 데이터 설명, 업무 프로세스) * 데이터 설명 : 입력데이터의 경우 고객측에서 왓섭 솔루션 API 서버로 발신할 때 보내는 형식이며 Transactions 이라는 결제 내역 정보 아래에 name (가맹점명 혹은 적요)와 bn (사업자번호) 정보 객체를 리스트로 묶어 전달합니다. 왓섭 측에서 입력을 받고, 해당 결제 데이터에 매치되는 출력데이터를 만들기 위해 상단에 첨부된 형태의 기 구축된 Database를. 탐색하여 출력 데이터를 만들어내게 되고, 아래와 같은 데이터들이 고객의 서버로 전송됩니다. ? channel: 거래 채널 (문자열, 예: "off") ? oversea: 해외 여부 (불리언, 예: false) ? nation: 국가 코드 (문자열, 예: "KOR") ? l_name: 상호명 (문자열, 예: "서울아산병원") ? cat1 ~ cat5: 카테고리 정보 (문자열) ? brand: 브랜드 이름 (문자열, null 가능) ? zipcode: 우편번호 (문자열, null 가능) ? lat: 위도 (실수형) ? lng: 경도 (실수형) ? adr: 주소 (문자열) ? r_adr: 도로명 주소 (문자열) ? l_id: 고유 ID (문자열) ? l_t: 거래 타입 (문자열, 예: "K") ? tags: 태그 목록 (문자열 배열) ? hospital: 병원 관련 상세 정보 (객체, null 가능) ? name: 병원 명칭 ? type: 병원 등급 ? type_cd: 병원 코드 ? fac_info: 병상 및 시설 정보 (객체) ? subjects: 진료과목 정보 배열 ? code: 진료과 코드 ? name: 진료과 이름 ? dr_count: 의사 수 ? academy: 학원 관련 상세 정보 (객체, null 가능) ? name: 학원 이름 ? category: 학원 카테고리 ? subjects: 학
카테고리구분
전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타,가명처리,설계,생성·수집,자동화
품질확보전략(요약)
데이터 품질 인증을 바탕으로 철저한 검수 프로세스를 통해 양질의 데이터를 공급하고 있습니다.수요기업의 요구사항에 맞춘 맞춤형 서비스와 다단계 품질 검수로 데이터를 활용하는 기업에게 신뢰성 높은 결과물을 제공하겠습니다.(1) 데이터 상품 품질 확보 방안왓섭은 Private LLM 기반 AI 기술과 체계적인 데이터 관리 프로세스를 통해 고품질의 데이터를 제공하고 있습니다. ? 데이터 품질 인증 ? 국내외 데이터 품질 검증에서 플래티넘과 A 등급인증을 획득하여 데이터의 신뢰성과 정확도를 보장합니다. ? 데이터 정제 및 검증 AI 엔진 ? AI 기반 자동화 정제로 중복 데이터 제거, 결측치 보정, 비정형 데이터 구조화 ? 소비처 자동 태깅 AI를 통해 99.6% 이상의 정확도를 달성 ? 데이터 오류 탐지 및 실시간 품질 검수로 불완전한 데이터를 최소화(2) 검수 과정데이터 검수는 다음과 같은 4단계 검증 프로세스를 통해 진행됩니다. ? 데이터 수집 ? 금융사, 핀테크사, 구독 서비스사 등으로부터 데이터를 수집 ? 데이터의 출처와 무결성을 확인하여 원천 데이터 품질을 확보 ? AI 기반 정제 및 가공 ? AI 엔진을 통해 데이터를 자동 정제하며 오류, 중복, 비정상 값을 검출하고 수정 ? 데이터를 정확성(Accuracy)과 일관성(Consistency)기준으로 평가 ? 품질 검수 및 승인 ? 데이터 오류율 0.8% 이하를 목표로 내부 품질 검증 ? 외부 데이터 품질 점검 툴을 활용하여 2차 검증 진행 ? 고객 검수 단계 ? 제공 데이터에 대한 샘플 테스트를 통해 수요기업의 요구사항을 반영 ? 검수 완료 후 API 또는 정적 파일 형태로 최종 데이터 제공(3) 활용 서비스 품질 확보 방안 3-1. 품질 확보 방안 왓섭의 데이터 활용 서비스는 수요기업 맞춤형 품질 관리 체계를 바탕으로 진행됩니다. ? 수요기업 요구사항 분석 : 초기 프로젝트 단계에서 고객 요구사항과 데이터를 명확히 정의 ? 단계별 품질 모니터링 : 원천 데이터 수집, 정제, 분석,
활용사례(요약)
"2020년, 데이터 3법의 본격적인 시행 이후 많은 기업들이 금융 데이터를 활용할 수 있는 환경이 되었으나, 아직 제대로 활용하는 기업이 없습니다.금융의 기본이라고 할 수 있는 자산 집계, 수입 및 지출 집계, 고정지출 집계 조차 제대로 하는 금융사가 없는 상황입니다.금융 데이터 활용 상황이 이렇다보니 모든게 자동인 요즘, 사용자가 직접 입력해서 관리하는 가계부 서비스가 특별한 마케팅을 하지 않아도매월 평균 2.4억원 이상씩 마케팅하는 앱들과 어깨를 나란히 하며 금융앱 순위 50위 안에 매번 등재되는 상황입니다.이러한 문제를 왓섭은 해결하고자 합니다.AI 기반 데이터 정제?가공 기술과 Private LLM 솔루션을 바탕으로 금융사 및 다양한 기업의 데이터 활용을 혁신할 4가지 핵심 데이터를 제공합니다.이를 통해 정확성, 비용 절감, 시간 효율성을 극대화하며, 타 솔루션 대비 경쟁력과 차별성을 확보하고 있습니다.각 상품의 높은 기술적 우수성과 예상 수요를 바탕으로 데이터바우처 지원사업의 공급기업으로서 탁월한 성과와 가치를 제공할 것입니다.(1) 금융 데이터(마이데이터) 자동 처리, 가공, 풍성화 AI 솔루션? 주요 기술 ? Private LLM 기반 AI 기술 : 비정형 금융 데이터를 자동으로 정제, 가공, 풍성화하여 활용 가능한 고품질 데이터로 변환 ? 소비처 자동 태깅 AI : 금융 데이터를 시간당 4억 건 이상처리하고, 소비처를 99.6% 정확도로 자동 태깅 ? ETL(Extract-Transform-Load) 솔루션 : 데이터 수집부터 정제·분석까지 자동화 처리? 활용 예시 ?마이데이터 사업자, 금융사 및 핀테크 기업이 고객의 소비 내역을 정확히 분석하고, 고객 맞춤형 금융 서비스 제공 ? 데이터 정제를 통해 고정·변동지출 구분, 자산 관리 플랫폼에 활용? 예상 수요 ?국내 마이데이터 사업자핀테크 기업의 데이터 처리 수요 증가 ? 글로벌 금융 시장(미국, 중동 등)에서 금융 데이터 자동화 솔루션 도입 확산? 차별성 및 비교우위 ? 기존 솔루션 : 수작업

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