[2022 DATA-Stars 선정 기업 소개] Z.AI(자이)

Z.Ai(자이) 머신러닝 기반 개인화 추천 Solution "Hyper-personalization for all your customers" Business Consulting 클라이언트사가 해결해야 하는 비즈니스 문제 재정의 주 ML 도입을 위한 방향성을 설계합니다. 비즈니스 문제 재정의 ML 모델 적용 방향성 수립 Data Analysis 가설 검증을 위한 데이터 분석 작업 후 솔루션 도입 호용 예측 및 사용 여부를 결정합니다. 데이터 실험 및 분석 ML 모델 도입 호용 예측 AI Model 맞춤 ML 모델을 실제 production에 적용하고, 지속적인 지표 모니터링 및 모델 유지보수를 제공합니다. 모델 설계 후 적용 적용 후 지속적 유지보수 작업 / 과학기술정보통신부 Z.Ai DATASTARS Kdata 한국데이터산업진흥원

Q 창업을 하게 된 계기는 무엇인가요? A 유튜브, 페이스북 등 글로벌 테크 기업은 인공지능 기술을 바탕으로 프로덕트의 초개인화를 이루어 나가고 있는데 비해, 대다수의 기업들은 AI 기술을 통한 실질적인 사업 지표의 개선을 달성하기 어려운 상황입니다. 이러한 기술 시장의 과도기 속에서 대다수의 기업이 사용하기 용이하면서도 확실한 성장을 가져다주는 AI 기술을 연구, 개발, 공급하는 팀이 필요하다는 생각이 들어 창업을 했습니다.

Q 창업을 한 계기는 무엇인가요? A 제트에이아이는 2명의 공동대표가 있는데요. 한 명은 스타트업 쪽에서 근무하며 AI 기술의 수요를 느꼈고, 다른 한 명은 대학 연구실에서 개인화 기술에 대한 연구를 하며 AI 기술 공급의 필요성을 느껴 서로 핏이 잘 맞아 사업을 시작했습니다.

Q 주요 비즈니스 모델 혹은 서비스에 대해 소개해주세요. A Z.Ai는 커머스, 콘텐츠 등 "유저"와 "아이템"이 정의되는 플랫폼을 운영하는 모든 기업들에게 딥러닝 기반 개인화 추천 솔루션을 제공합니다. 제트에이아이 솔루션을 사용하는 기업은 마치 유튜브처럼 사용자의 행동에 따라 실시간으로 바뀌는 개인화 추천을 고객들에게 제공할 수 있게 됩니다. 제트에이아이의 클라이언트는 제트에이아이로부터 데이터 수집 및 추천 API를 제공받고, 제트에이아이는 클라이언트로부터 데이터와 월 구독료를 받습니다. 유저 행동 데이터 취급하는 상품 List Z.Ai 딥러닝 추천 시스템 유저를 위한 추천 상품 Z.Ai 추천 적용 가능 영역 홈페이지 추천 연관 상품 추천 상품 개인화 정렬

Q 서비스 도입 초기비용 및 과금 구조가 궁금합니다. A Z.Ai는 아직 레퍼런스 빌딩 단계이기 때문에 도입 초기 비용이 없습니다. 실제 과금은 제트에이아이 도입 의사결정 후 AI 모델 개발 및 추천 연동이 진행된 후에 시작됩니다. 여타 딥러닝 제품과 유사하게 제트에이아이 인공지능이 할 때마다 n원이 누진적으로 과금되는 방식입니다. Z.Ai Recommender Z.Ai Recommender을 통해 홈페이지 추천, 연관 상품 추천, 개인화 정렬 등 다양한 인공지능 개인화 추천을 클라이언트 프로덕트에 제공 / Z.Ai SDK(Software Development Kit) Z.Ai 프로덕트를 코드 몇 줄 이내로 간편하고 빠르게 사용 가능하도록 SDK 및 사용 문서를 제공, Z.Ai SDK는 모든 프로그래밍 언어 및 개발 환경에서 사용 가능함

Q 산업마다 데이터 형태 및 사이즈도 다르고, 추천 대상의 특징도 다를 텐데, 어떻게 범용적인 추천 솔루션 및 머신러닝 기술을 재화화할 수 있나요? A 전통적 방식의 추천 기술을 사용했다면 문제가 되겠지만, 딥러닝 기반 추천 기술을 사용하기 때문에 큰 문제가 되지 않습니다. 모델에 따라 차이가 있지만, 통상적인 딥러닝 추천에서는 모든 유저와 아이템을 동일 n차원 유클리드 공간에서의 한 벡터(임베딩)로 취급하며, 이 벡터의 위치를 가장 적절하게 배치하는 것이 인공지능 모델의 목표(목적 함수로 표현됨)가 됩니다. 추천 대상의 특징은 딥러닝 훈련 과정에서 이 벡터의 위치 조정 과정에서의 반영이 됩니다. / 방법 개인화 여부 실시간성 유지보수

Q 산업마다 데이터 형태 및 사이즈도 다르고, 추천 대상의 특징도 다를 텐데, 어떻게 범용적인 추천 솔루션 및 머신러닝 기술을 대화화할 수 있나요? A 딥러닝 연구자의 역할은 개별적인 산업 도메인의 특징을 일일이 모델에 반영하기보다는 산업 도메인의 특징을 인공지능이 스스로 캐치해 잘 반영해낼 수 있는 모델을 만들어 내는 것이 됩니다. 또한 데이터적인 측면에서는 대략 MAU 5,000명 이상의 서비스라면 제트에이아이 추천의 효용이 분명하게 드러나는 것으로 내부적으로 판단하고 있습니다.

Q 경쟁사 대비 우리 기업만의 차별성에 대해 소개해 주세요. A Z.Ai는 크게(1) 도입의 간편성, (2) 딥러닝 기술 활용, (3) 성능 보장, 그리고 (4) 클라이언트 특화 측면에서 타 기업과 차별화됩니다. 일반적인 딥러닝 개인화 추천 솔루션은 머신러닝에 대한 지식을 요구하거나 복잡한 인공지능 학습 데이터 파이프라인을 구축해야 하는 불편함이 있습니다. 하지만 제트에이아이 솔루션은 클라이언트사 개발자 분들이 몇 줄의 코드 삽입만으로도 연동 작업이 끝나게 됩니다. 또한 Collaborative Filtering(협업 필터링)이나 전통적 통계 알고리즘을 사용하는 기존 추천 솔루션과는 다르게 제트에이아이는 딥러닝 계열 추천 알고리즘을 사용하는데. 이는 데이터 상 확실한 성능 차이로 이어집니다. / 도입의 간편성, 딥러닝 기술 활용, 성능 보장, 클라이언트 특화 측면

Q 경쟁사 대비 우리 기업만의 차별성에 대해 소개해 주세요. A 실제로 도입 과정에서 클라이언트가 희망하는 방식으로 성능 테스팅을 진행합니다. 테스트 과정에서 타사 추천 솔루션, 기존에 사용하던 방식, 그리고 제트에이아이의 추천을 도입했을 때 매출이나 클릭률 등 차이를 볼 수 있도록 해드립니다. 도입 후에도 대시보드 제공을 통해 제트에이아이 추천의 호용을 지속적으로 확인할 수 있도록 해드립니다. 마지막으로 모든 기업들에게 일괄적인 개인화 알고리즘을 제공하는 기존 추천 솔루션과는 다르게 제트에이아이는 자사 머신러닝 연구 팀이 클라이언트사 고객 행동 특성과 산업 특성을 고려하여 커스터마이징된 인공지능 모델을 제공합니다. 클라이언트가 원하는 Business KPI를 인공지능을 통해 타겟팅 할 수 있도록 도와드리고 있습니다.

Q 서비스를 개발하거나 운영하시면서 가장 큰 어려움이나 애로사항이 무엇인지 궁금합니다. A 고객사 수가 일정하게 증가하는 게 아니고 시즌에 따라 급격히 증가하는 까닭에 내부 리소스 조정이 어려울 때가 있습니다. 그렇기 때문에 프로덕트 자동화율 상승과 신규 인재 채용 및 내부 고도화가 제트에이아이의 최우선 순위 목표입니다. Z.Ai

Q 고객사에게 받으셨던 피드백 중 가장 기억에 남는 사례가 있으신가요? A Z.Ai 개인화 추천 솔루션을 도입한 이후 별도의 소비자 설문조사를 진행한 고객사가 있었습니다. 조사 결과 실제로 고객들이 개인화 추천을 통해 더 다양한 제품을 찾아볼 수 있었고 그로부터 큰 호용을 얻고 있다는 피드백을 받을 수 있었습니다. 제트에이아이는 항상 데이터 차원으로 추천의 효용을 검증하지만, 소비자들의 정성적인 피드백을 받을 수 있었던 것은 그 때가 처음이라 많이 뿌듯했던 기억이 있습니다. / 이런 상품은 어때요? , 당신의 취향에 꼭 맞는 봄 신상 보러가기, 당신을 위한 맞춤 상품, 추천순

Q 기업의 현재 성과에 대해 소개해 주세요. A Z.Ai는 2021년 12월에 설립했는데, 설립 2개월 후인 2022년 2월 시드 투자 유치에 성공했고, 3월에는 첫 유료 고객사 확보에 성공했습니다. 이후 5월 한국데이터산업진흥원 데이터스타즈에 선정되었고, 7월에는 TIPS에 선정되었습니다. 9월에는 디캠프 주최 D-Day에서 우승하였고, 10월에는 Pre-A 투자 유치에 성공해 아주 빠르게 성장해 나가고 있습니다 / DATA STARS 2022.05 '데이터스타즈' 선정 2022.07 '팁스'선정 2022.09 'D-Day' 우승

Q 앞으로의 계획에 대해 소개해 주세요. A Z.Ai는 비즈니스에서 의사결정 과정 대부분을 AI가 대체할 수 있을 것이라 믿습니다. AI 기술의 발전은 기업가(entrepreneur)가 사업을 생각하고 개척해 나가는 방식을 바꿀 것입니다. 제트에이아이는 AI와 BI(Business Intelligence)의 접점에서 둘의 만남을 주도하는 기술의 선도자가 되고자 합니다. 현재 개인화 추천 솔루션을 통해 백오피스에서의 큐레이션 의사결정을 자동화하고자 하고 있습니다. 이후에는 AI MD, CRM, 마케팅 등 비즈니스 인텔리전스의 다양한 분야에서 AI 기술을 접목하여 전세계 기업에서 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태로 도움을 주는 것이 목표입니다. AI MD CRM 마케팅 Saas

Q 기업 구성원, 기업 복지/채용/사내문화에 대해 소개해 주세요. A Z.Ai는 공과대학 출신의 20대 중반부터 후반까지 젊은 엔지니어 인력들로 구성돼 있습니다. 제트에이아이는 각 구성원들에게 높은 자율성을 부여하고, 성과에 따른 확실한 보상을 보장합니다. 팀원들에게 100% 자율을 부여하며, 어디서 몇 시에 일하는지 상관하지 않습니다. 주어진 문제를 해결하는데 집중하고 그것을 해낼 때 가장 큰 기쁨을 느끼는 분들의 지원을 환영합니다.

2022 DATA-STARS 선정기업 Z.Ai(자이)가 궁금하다면 https://www.zaikorea.org/ 지금 바로 검색하세요! DATA-STARS 블로그 http://blog.datastars.or.kr/ DATA-STARS 홈페이지 http://www.datastars.or.kr/ DATA-STARS 페이스북 페이지 http://www.facebook.co,/kglobaldatastars / 과학기술정보통신부 Z.Ai DATASTARS Kdata 한국데이터산업진흥원

최근 개인화 추천을 위한 머신러닝/딥러닝 기술을 도입을 고려하는 기업이 많습니다.

하지만 머신러닝/딥러닝의 높은 인적, 금전적 진입 장벽을 해결해야 합니다.

Z.Ai는 문제 재정의, 데이터 수집 및 가공, 모델 개발, 서비스 적용, 유지보수 및 모니터링 등 개인화 추천 시스템 적용까지의 복잡한 과정을 모두 담당합니다.

Z.Ai의 빠르고 적용이 쉬운 개인화 패키지 솔루션으로 구매전환율 및 매출 상승을 경험해 보세요.

머신러닝 기반 개인화 추천 솔루션 Z.Ai(자이) : https://zaikorea.org/

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