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주황색 웨이브 모양의 배경

Zixy

주황색 웨이브 모양의 배경

Zixy

VLM 기반 액티브 학습

문서 AI 플랫폼, Zixy

Zixy는 VLM(Vision-Language Model) 기반의 Active Learning 문서 AI 플랫폼으로 시간이 지날수록 더 정밀해지는 모델을 제공합니다. 표, 체크박스, 서명/도장, 색상·모양 등의 시각 정보까지 추출하며, 운영자의 검수 결과를 즉시 학습 데이터로 반영해 모델 성능을 스스로 개선합니다. 이를 통해 기업은 신규 문서 대응 속도, 정확도, 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다.

Supernova
Supernova

Zixy 핵심 기능

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최고 성능의 AI OCR

인쇄체/필기체/타자체, 저품질/저화질 이미지 문서 인식

높은 인식률 (95% 이상 정확도)

복잡 문서에서도 일관성 있는 데이터 추출

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최고 성능의 AI OCR

인쇄체/필기체/타자체, 저품질/저화질 이미지 문서 인식

높은 인식률 (95% 이상 정확도)

복잡 문서에서도 일관성 있는 데이터 추출

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VLM 기반 시각 정보 추출

이미지 기반 분석 가능

비쥬얼 요소를 데이터화해 색상·모양·패턴 등 시각 정보 추출 가능

상품 특성·시각적 구분 요소 데이터화 가능

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VLM 기반 시각 정보 추출

이미지 기반 분석 가능

비쥬얼 요소를 데이터화해 색상·모양·패턴 등 시각 정보 추출 가능

상품 특성·시각적 구분 요소 데이터화 가능

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복잡한 구조의 표 인식

멀티페이지 및 병합셀 인식

표 내 합산 값 자동 추출

텍스트의 이미를 이해해 필요 데이터만 정확하고 빠르게 추출

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복잡한 구조의 표 인식

멀티페이지 및 병합셀 인식

표 내 합산 값 자동 추출

텍스트의 이미를 이해해 필요 데이터만 정확하고 빠르게 추출

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워크플로우 자동화

데이터 준비부터 모델 배포까지 전 과정 통합 관리

반복적인 작업 자동화로 개발 시간 대폭 단축

일관된 프로세스로 품질 향상 및 오류 감소

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워크플로우 자동화

데이터 준비부터 모델 배포까지 전 과정 통합 관리

반복적인 작업 자동화로 개발 시간 대폭 단축

일관된 프로세스로 품질 향상 및 오류 감소

Zixy는 Zero-shot으로 쉽게 만들고,
Active Learning으로 진화하는 지능형 문서 AI 플랫폼입니다.

Supernova는
Zero-shot으로 쉽게 만들고,
Self-Learning으로 진화하는
지능형 문서 AI 플랫폼입니다.

VLM 기반 Zero-shot

Learning 및 시각정보 인식

사용자 친화적 No-Code UI

다양한 시스템과 API 연결

바운딩 박스로 손쉬운 검수

Active Learning 루프

문서 분류 정확도 98%

solution

VLM모델 적용(텍스트 + 시각 정보): 이미지·문서의 모든 키밸류 추출 가능

모델 생성 요구 사항에 맞게 색상·모양·패턴 등 문서 안의 시각 요소를 정확히 인식하여, 학습 없이도 문서 속 모든 정보를 데이터로 전환합니다.

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VLM 기반 Zero-shot

Learning 및 시각정보 인식

solution

VLM모델 적용(텍스트 + 시각 정보): 이미지·문서의 모든 키밸류 추출 가능

모델 생성 요구 사항에 맞게 색상·모양·패턴 등 문서 안의 시각 요소를 정확히 인식하여, 학습 없이도 문서 속 모든 정보를 데이터로 전환합니다.

보험 설계 자동화 사례

로민의 VLM 기술은 Zero-shot/Few-shot 문서 인식 기술을 기반으로, 다양한 형태의 비정형 데이터의 맥락을 AI가 스스로 이해하고, End-to-End 자동화를 통해 최적의 상품 추천과 가입설계서까지 수행합니다.

AS-IS

현 영업 프로세스

현 영업 프로세스

비효율적

커뮤니케이션

비효율적 커뮤니케이션

수작업 기반

설계서 작성

수작업 기반 설계서 작성

업무 병목

및 오류 발생

업무 병목 및 오류 발생

설계사 메모

설계사 메모

메신저 전송

메신저 전송

에이전시 확인

에이전시 확인

수기 입력

수기 입력

설계서 생성

설계서 생성

supernova usecase
supernova usecase

TO-BE

Supernova 적용

Supernova 적용

자동화된

상담등록

자동화된 상담등록

AI 기반 설계서

자동 생성

AI 기반 설계서 자동 생성

프로세스 최적화

및 오류 최소화

프로세스 최적화 및 오류 최소화

설계사 메모

설계사 메모

설계서 자동 반영

설계서 자동 반영

VLM 자동인식·추출

VLM 자동인식·추출

supernova usecase
supernova usecase

Zixy 워크플로우

Zixy의 워크플로우는 문서 업로드, 타입 및 추출 항목 설정, AI 인식·추출, 검수 및 학습 반영, 결과 활용으로 구성되어 있습니다. VLM 기반 인식과 Active Learning 루프를 통해 문서 모델의 성능을 지속적으로 개선하고, ERP/CRM 등 고객 시스템과 연동해 업무 효율성을 극대화합니다.

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STEP 01

문서 업로드

이미지, PDF 등 다양한

형식의 문서를 업로드

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STEP 02

문서 타입,

추출 항목 설정

(신규 문서 모델 생성 시)

문서 타입 설정 및 추출

항목(스키마) 정의

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STEP 03

VLM 기반 문서

분류 · 데이터 추출

업로드 문서 자동 분류 후

스키마에 맞게 추출

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STEP 04

문서 검수

(확인 및 수정)

바운딩박스(B-Box)로

위치 확인 후 손쉽게 수정

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STEP 05

학습 · 개선

(Active Learning Loop)

검수 결과를 선별해 학습

데이터로 반영하며 모델

성능을 지속적으로 개선

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STEP 06

결과 활용

및 API 연동

(고객사 시스템)

다양한 형식으로

다운로드, 내부 시스템

등과 API로 손쉽게 연동

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STEP 01

문서 업로드

이미지, PDF 등 다양한 형식의 문서를 업로드

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STEP 02

문서 타입, 추출 항목 설정

(신규 문서 모델 생성 시)

문서 타입 설정 및 추출 항목(스키마) 정의

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STEP 03

VLM 기반 문서 분류 · 데이터 추출

업로드 문서 자동 분류 후 스키마에 맞게 추출

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STEP 04

문서 검수

(확인 및 수정)

바운딩박스(B-Box)로 위치 확인 후 손쉽게 수정

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STEP 05

학습 · 개선

(Active Learning Loop)

검수 결과를 선별해 학습 데이터로 반영하며 모델 성능을 지속적으로 개선

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STEP 06

결과 활용 및 API 연동

(고객사 시스템)

다양한 형식으로 다운로드, 내부 시스템 등과 API로 손쉽게 연동

문서를 보는 남자

Zixy

에 대해 더 자세한 정보가 궁금하신가요?

자세한 정보가 궁금하신가요?

지금 바로 문의해주세요. 문서 데이터를 더욱 가치 있게 활용하실 수 있는 최상의 방법,

Document AI 전문 컨설턴트가 최대한 빠르고 자세하게 알려드리겠습니다.

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