세이프코리아

AI CONTAINER ALGORITHM - PODO

클라우드, 빅 데이터 엣지 컴퓨팅 기술이 융합된 창의적 유통 AI 분석 솔루션

탐색, 수집, 정제, 분석 의사 결정 스스로 진화 학습 자율학습 기반의 솔루션

전이성(SOLVENCY) 중심의 네트워크 엣지 알고리즘

• W 왜 필요한가?

  • 응용 시스템 시장의 포화상태, 응용시스템 경영에서 데이터 경영으로 전환의 필요성
  • 데이터의 수집 및 분석을 통해 가치를 창출하는 것이 기업의 경쟁력
  • 데이터는 스마트 경영으로의 전환을 위한 핵심 요소
  • 단순 운영 시스템이 아닌 가치 운영 시스템으로 변화

• S 실무 현장에 강한!

  • 실무 지식을 자율적으로 최적화할 수 있는 학습기술 및 이를 활용한 제어기술
  • 다양한 판매 환경에서 공통으로 적용 가능한 데이터를 지식화
  • 데이터 관련 非전문인력도 쉽게 업무에 적용할 수 있는 분석 패키지 구성
  • 현장에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석에 반영하고, 이를 지원하는 AI 학습 및 분석 기술

• E 스스로 진화

  • 범용 지식을 바탕으로 새롭게 발견된 지식을 스스로 탐지하고 적용
  • 실시간으로 생성되는 데이터의 속성 및 전송 주기 등을 스스로 인지하고 결정
  • 문제 발견, 인지, 예지, 의사결정 등 자율실행학습 과정에 필요한 데이터를 스스로 탐색
  • 학습 결과에 대한 반복 시뮬레이션을 통해 최적의 가치를 스스로 도출
  • 새로운 데이터를 반영하여 스스로 진화하는 알고리즘

상품 매입에서 고객 및 경쟁사 분석까지
경제활동 전반에 걸친 통합형 AI 분석 솔루션

CONTAINER

효율성

속도(SPEED), 유연성(FLEXIBILITY), 효율성(EFFICIENCY) 그리고 전이성(SOLVENCY) 중심의 네트워크 엣지 알고리즘

유연성

클라우드, 빅 데이터 그리고 엣지 컴퓨팅 기술이 융합된 창의적 AI 분석 솔루션

속도

실무 활동의 모든 자원이 연계된 AI 분석결과로 예측이 가능한 환경으로 변화

전이성

탐색, 수집, 정제, 분석 그리고 의사 결정까지 스스로 진화하고 학습하는 자율학습 기반의 솔루션

제품 구성 (팩키지)