Skelter Labs

17/11/2025

[2026 버티컬 AI 인사이트 리포트]

AI 기술이 새로운 단계로 접어들고 있습니다.

매개변수를 늘린다고 해서 성능이 비례해 향상되는 것은 아니라는 점이 분명해지면서, 학습 데이터 확보의 어려움, 연산 자원 소모, 추론 비용 증가 같은 현실적 제약들이 드러난 것이죠.

이제 AI의 경쟁력은 모델의 크기보다 얼마나 맥락을 정확히 이해하고 문제를 효과적으로 해결하느냐로 판가름되고 있습니다.

이러한 전환 속에서 주목받는 것이 버티컬 AI입니다.

범용 모델이 지닌 언어 이해 능력과 산업별 전문 지식을 결합하면서, 특정 분야에서 정교한 추론과 판단이 가능해졌는데요. 의료, 금융, 제조, 법률, 교육 등 각 산업이 지닌 고유한 데이터 구조와 규제 요건을 반영함으로써, 범용 LLM이 제공하지 못하는 정확성과 근거 기반 추론, 산업 표준 준수성을 확보할 수 있습니다.

오늘날 AI 기술의 진화 방향은 범용성에서 산업 특화성으로, 반응형에서 자율형으로 이동하고 있습니다.

이번 리포트에서는 버티컬 AI의 개념과 시장 전망, 의료·금융·제조·법률 등 주요 산업별 적용 사례, 그리고 에이전틱 AI를 통한 자율 실행 구조까지 구체적으로 살펴봅니다: https://www.skelterlabs.com/blog/verticalai-ebook

📖 목차

· 범용 LLM vs. 버티컬 AI
· 버티컬 AI 시장 전망
· 산업별 버티컬 AI 적용 및 주요 기업
· 범용 LLM의 넥스트 레벨, Agentic AI
· 버티컬 AI(산업 AI) 활용 가상 사례
· 버티컬 AI를 도입한 실제 사례

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📍 산업 AI 도입, 스켈터랩스와 함께하세요.
https://share.hsforms.com/1kIcL-DUAR22g5V1PPoJYuQrn297

AI는 범용성에서 산업 특화성으로, 반응형에서 자율형으로 진화하고 있습니다.

29/04/2025

보안과 정확성, 운영 안정성이 철저히 요구되는 금융권에서는 AI 기술 도입이 신중할 수밖에 없습니다.

국내 대표 증권사 중 하나인 K증권은 고객 상담 서비스 채널에 스켈터랩스의 생성형 챗봇 플랫폼 AIQ+Chat을 도입하면서, 이 같은 고민의 최전선에 섰습니다.

이번 프로젝트는 단지 ‘AI 기술이 잘 작동하는가’ 하는 문제를 넘어, 금융권의 엄격한 조건 아래서도 고객에게 자연스럽고 정확한 서비스를 제공하는 챗봇이 현실적으로 가능한지를 확인하는 시험대였는데요.

이 글에서는 K증권의 실제 사례를 바탕으로, AIQ+Chat이 금융권의 까다로운 요구사항에 어떻게 부합하도록 기술적으로 설계되었는지, 또 어떤 도전을 극복했는지를 구체적으로 살펴보겠습니다: https://www.skelterlabs.com/blog/aiq-plus-chat-finances?utm_source=facebook&utm_medium=blog&utm_campaign=organic&utm_content=aiq_finances

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📍산업 분야에 최적화된 Gen AI 서비스+프로덕트 패키지 지금 바로 문의해보세요.

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이 글에서는 K증권의 실제 사례를 바탕으로, AIQ+Chat이 금융권의 까다로운 요구사항에 어떻게 부합하도록 기술적으로 설계되었는지, 또 어떤 도전을 극복했는지를 구체적으로 살펴보겠습니다.

26/03/2025

AI 없이는 혁신을 논하기 어려운 시대입니다. 건설 산업의 분위기도 다르지 않습니다.

건설업은 특성상 수많은 문서를 신속하고 정확하게 검토해야 하는 과제를 안고 있습니다. 견적서, 발주서와 같은 주요 문서는 프로젝트 진행에 필수적이지만, 다양한 형식과 비정형 데이터를 포함하고 있어 사람이 직접 검토하는 데 많은 시간이 소요되는데요.

이번 스켈터랩스 블로그에서는 위와 같은 비효율성을 해결하기 위해, 스켈터랩스가 국내 대표 A 건설사와 진행한 'AI 기반 문서 검토 자동화' 성공 사례를 소개하겠습니다: https://www.skelterlabs.com/blog/construction-industry?utm_source=facebook&utm_medium=blog&utm_campaign=organic&utm_content=construction

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AI 없이는 혁신을 논하기 어려운 시대입니다. 그만큼 다양한 산업에서 AI 기술은 미래 성장의 핵심 동력으로 평가받으며, 산업 경쟁력을 한층 높이는 중요한 기반으로 주목받고 있는데요.건설 산업의 분위기도 다르지 않습니다.....

11/03/2025

🎉 스켈터랩스 공식 홈페이지 리뉴얼 소식!

스켈터랩스의 AI 기술이 더 많은 기업에게 실질적인 가치를 제공할 수 있도록 웹사이트를 더욱 직관적이고 풍부한 콘텐츠로 개선되었습니다.

• 고객 중심의 AI 솔루션 소개 – 주요 기술과 활용 사례를 한눈에

• 산업별 AI 도입 인사이트 제공 – 성공 사례 및 적용 가이드라인

• 최적화된 UX & UI – 더욱 효율적인 정보 탐색 및 접근성 향상

👉 AI를 비즈니스에 적용하고 싶다면, 스켈터랩스의 새로운 홈페이지에서 최신 AI 기술과 성공 사례를 직접 확인해보세요! :

기업의 데이터로 완성되는 맞춤형 Gen AI 솔루션

19/02/2025

딥시크(DeepSeek)가 주목받는 3가지 이유 :: 모델 연산, 아키텍처 분석부터 지식 증류 활용 방식까지

‘더 크게, 더 빠르게'는 이제 AI 발전의 필수 조건 아닙니다.

미국의 반도체 수출 규제로 중국 AI 기업들의 발전이 제한될 것이라는 전망이 지배적이던 시점에, 중국의 딥시크(DeepSeek)는 전혀 다른 해답을 제시한 것인데요.

바로 '더 효율적으로'라는 키워드입니다.

딥시크는 하드웨어 제약을 기회로 전환했습니다.

FP8 저정밀도 연산의 전략적 활용, 최적화된 GPU 클러스터 설계, GPU 효율은 높이고 성능은 극대화한 고효율의 MoE 아키텍처까지. 기존 AI 개발의 패러다임을 근본적으로 뒤흔들고 있죠.

스켈터랩스의 이번 블로그 글에서는 딥시크가 하드웨어적 한계를 극복한 기술력과 그들의 전략, 그리고 딥시크가 AI 업계에 던진 숙제에 대해 살펴보도록 하겠습니다: https://www.skelterlabs.com/blog/deepseek?utm_source=facebook&utm_medium=blog&utm_campaign=organic&utm_content=deepseek

📖 목차

‍1. 딥시크(DeepSeek)란?

2. 딥시크 모델 연산 및 아키텍처

3. 지식 증류 모델 대유행

4. 딥시크 비용 구조와 비즈니스 전략

5. 윤리적·법적 고려사항

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📍산업 분야에 최적화된 Gen AI 서비스+프로덕트 패키지 지금 바로 문의하세요.

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‘더 크게, 더 빠르게'는 이제 AI 발전의 필수 조건 아닙니다. '더 효율적으로'라는 키워드를 제시한 딥시크가 하드웨어적 한계를 극복한 기술력과 그들의 전략, 그리고 AI 업계에 던진 숙제에 대해 살펴보도록 하겠습니다.

22/01/2025

실무에 강한 sLLM :: BELLA LLM 경찰청 도입 사례

스켈터랩스는 최근 경찰청 여성청소년과의 'AI 음성인식 활용 조서 작성 시스템'에 소형 언어모델(sLLM) BELLA LLM의 요약 기능을 성공적으로 도입했습니다. 방대한 조서 데이터를 신속히 처리하면서도, 제한된 자원과 높은 보안 요구를 충족시키는 데 중점을 두었는데요.

BELLA LLM은 템플릿 기반 학습, 단계적 파이프라인 설계, LoRA(Low-Rank Adaptation)와 양자화(Quantization) 기술 활용을 통해 특정 업무에 최적화된 성능을 제공합니다. 긴 텍스트를 체계적으로 요약하고, 경량화된 모델을 기반으로 제한된 환경에서도 뛰어난 효율성을 발휘합니다.

더 자세한 내용은 다음 링크에서 확인해보실 수 있습니다: https://www.skelterlabs.com/blog/bella-llm-sllm?utm_source=facebook&utm_medium=blog&utm_campaign=organic&utm_content=bellasllm

📖 목차

• 경찰청 사업 개요

• BELLA LLM의 기술적 특징

• BELLA LLM 파이프라인 설계

• BELLA LLM 학습 방식

• BELLA LLM의 데이터 보안 알고리즘

• BELLA LLM 특장점 한 눈에 보기

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📍 맞춤형 sLLM 도입도 스켈터랩스와 함께라면 어렵지 않습니다.

문의하기: https://share.hsforms.com/1kIcL-DUAR22g5V1PPoJYuQrn297

스켈터랩스의 sLLM, 'BELLA LLM'이 제시하는 실질적인 비즈니스 가치와 우수 사례를 소개합니다.

20/01/2025

스켈터랩스가 경찰청 '인공지능(AI) 음성인식 활용 조서 작성 시스템' 고도화 사업에 자체 개발한 소형언어모델 기반의 요약 기술을 도입했습니다.

이번 고도화 사업에서 스켈터랩스의 BELLA LLM은 피해자 진술 내용을 분석하여 핵심 사건 개요를 추출하고, 수사에 필수적인 주요 요소들을 정확하게 도출해 표준화된 보고서 형태로 제공했습니다.

이를 통해 일선 수사관들은 자동 요약 시스템을 통해 방대한 양의 조서를 효율적으로 분석하고 신뢰도 높은 수사 자료를 작성하는 등 업무 효율을 높였습니다.

💡기사 더 보기 → https://www.sedaily.com/NewsView/2GNRMNK5K6

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📍경찰청에 도입한 sLLM, 'BELLA LLM'이 궁금하다면?
https://share.hsforms.com/1kIcL-DUAR22g5V1PPoJYuQrn297?__hstc=149267305.8d9ff434987818bd2e80c95979b70fb3.1729142752195.1736729412948.1737356714630.68&__hssc=149267305.8.1737356714630&__hsfp=1286410535

산업 > IT 뉴스: 메타넷티플랫폼의 자회사 스켈터랩스가 경찰청의 'AI 음성인식 활용 조서 작성 시스템' 고도화에 참여했다고 20일 밝...

17/12/2024

[무료 다운로드] 엔터프라이즈 AI 도입 우수사례집🤓

금융, 제조, 유통, 의료, 공공 등 각기 다른 현장에서 AI가 어떻게 실질적인 가치를 만들어냈는지, 그 구체적인 여정과 성과를 모두 담았습니다.

AI 챗봇을 통해 기업 내부 문서 2 만 건+ 활용, 고객 만족도 193% 상승, 업무 효율 16% 개선, 고객 문의 45% 증가 등등 -

이는 단순한 통계가 아닌, 각 산업 현장에서 일어난 실제 AI 혁신의 증거입니다. 주목할 점은 이 사례들은 단지 화려한 성공신화가 아닌, 현장의 구체적인 문제를 해결한 실용적 혁신의 기록이라는 것이죠.

스켈터랩스의 AI는 기업이 직면한 현실적인 과제들을 해결하며, 비즈니스의 새로운 가능성을 지속적으로 열어가고 있습니다.

이 우수사례집이 AI 전환의 첫걸음에 든든한 길잡이가 되어드리길 바라며 -

다음 링크에서 기업 AI 도입 성공 사례들을 바로 만나보실 수 있습니다: https://www.skelterlabs.com/blog/enterprise-gen-ai-usecases?utm_source=facebook&utm_medium=blog&utm_campaign=organic&utm_content=gen_ai_usecases

10/12/2024

2025년, AI는 화려한 수사를 뒤로하고 실용성의 시대로 진입합니다.

'하나의 AI로 모든 것을 해결하려는' 기존의 시도들이 한계에 부딪히면서, 각 산업과 기업의 고유한 특성에 맞는 솔루션을 찾는 여정이 본격화될 것으로 시작되는 것이죠.

결국 2025년 AI 시장의 핵심 경쟁력은 '가장 앞선 기술'이 아닌 '가장 현명한 접근'에서 나올 것으로 시장은 예측합니다.

이번 글에서는 2025년 AI 시장의 주요 흐름들을 예측해보면서, 기업들이 어떤 전략적 선택을 해야 하는지, 또 이를 실행하기 위해 어떤 준비가 필요한지 구체적으로 들여다보겠습니다: https://www.skelterlabs.com/blog/2025-ai-trend?utm_source=facebook&utm_medium=blog&utm_campaign=organic&utm_content=2025_ai

📖 목차

• 실용적 AI 에이전트의 확산

• RAG 기술 너머, GAR 시대의 도래

• 산업별 맞춤 특화 AI

• Too Much AI → Right-Sized AI

• 2025년 AI 시장의 승자는?

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📍 AI E2E, 스켈터랩스와 함께라면 어렵지 않습니다.

문의하기: https://share.hsforms.com/1kIcL-DUAR22g5V1PPoJYuQrn297?__hstc=149267305.8d9ff434987818bd2e80c95979b70fb3.1729142752195.1733797070065.1733802965950.45&__hssc=149267305.2.1733802965950&__hsfp=4279461908

2025년, AI는 화려한 수사를 뒤로하고 실용성의 시대로 진입합니다. '하나의 AI로 모든 것을 해결하는' 시대는 저물고, 산업별 맞춤형 솔루션이 새로운 표준이 될 전망입니다.

25/11/2024

스켈터랩스가 신한투자증권 사내 인공지능 서비스 ‘챗프로(chatPro)’에 자체 개발한 검색증강생성(RAG) 기술을 적용했습니다.

이번 프로젝트에서 스켈터랩스는 온프레미스 AI 인프라를 구축하며 금융권의 엄격한 보안 요건을 충족했는데요. 문서 요약과 핵심 정보 추출 등 고도화된 검색 기능을 제공하는 한편, AI 모델의 잘못된 정보 생성(할루시네이션)을 방지해 서비스의 신뢰성을 한층 강화했습니다.

💡기사 더 보기 → https://biz.chosun.com/it-science/ict/2024/11/25/EASIPILHEBBPTJ3ISWRKNC2B5A/

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금융권 AI 솔루션 도입은 스켈터랩스와 함께.

https://share.hsforms.com/1kIcL-DUAR22g5V1PPoJYuQrn297

스켈터랩스, 신한투자증권 챗프로에 RAG 기술 적용