AI Evaluation Case Study
금융권 AI는
어떻게 검증할까?
Datumo Eval은 LLM·AI 서비스의 정확성과 안전성을 자동으로 검증하는 평가 플랫폼입니다. 신한은행, 우리은행, NH농협은행, GSMA 프로젝트에 활용됐습니다.
신한
우리
농협
GSMACustomer Cases
금융·글로벌 AI 검증 사례
실제 프로젝트에 적용된 AI 평가 체계를 사례별로 확인해보세요.
🏦- 모델 검증 LLM Judge 기반 평가 지표 및 기능 활용
- 자동 모델 평가(정성·정량) 지원
- 대시보드 시각화로 지표별 모델 성능 모니터링 및 인사이트 확인
🏦- 대고객용 상담 챗봇 서비스를 위한 학습/평가 데이터 제공
- 서비스 평가를 위한 평가지표 설계 및 평가를 위한 다투모 이밸 적용
🏦- 지식정보 검색 서비스용 학습/평가 데이터셋(RAG 기반 QA set) 제공
- 서비스 평가를 위한 평가지표 설계 및 평가를 위한 다투모 이밸 적용
🌐- GSMA Open Telco AI 데이터·AI 평가 공식 파트너
- AT&T·AMD·Google Cloud 등 40개사 참여 글로벌 통신 AI 연합체 협업
- MWC26 'Open Telco Benchmark' 운영 지원
- MWC26 'Global AI Red Team Challenge'에서 Datumo 플랫폼 활용
이런 조직이라면 AI 평가가 필요합니다
- 고객 상담 AI를 운영 중인 금융사
- RAG 기반 사내 검색 서비스를 구축 중인 기업
- 생성형 AI PoC를 실제 서비스로 전환하려는 조직
- AI 답변 품질을 정량적으로 관리하려는 팀
Datumo Eval로 할 수 있는 것
답변 정확도 평가
AI 응답이 사실과 맞는지 자동으로 채점합니다
Hallucination 검증
근거 없이 지어낸 답변을 찾아냅니다
안전성 평가
유해·편향 응답 여부를 사전에 점검합니다
RAG 성능 측정
검색-생성 전 과정의 답변 신뢰도를 추적합니다
레드팀 테스트
실제 공격 시나리오로 취약점을 미리 찾습니다
평가 결과 대시보드 제공
개선 전후 성능을 한눈에 비교합니다
우리 AI도 검증이 필요하신가요?
신한은행, 우리은행, NH농협은행 등 실제 프로젝트에 적용된 AI 평가 체계를 경험해보세요.
Datumo Eval
금융·글로벌 프로젝트는 이렇게 AI를 검증했습니다
실제 프로젝트에서 활용된 AI 평가 프로세스를 하나의 플랫폼으로 제공합니다.
AI 검증 프로세스
① 평가 기준 정의
서비스 목적과 산업 특성에 맞는 평가 지표 설계
② 평가 데이터 생성
실제 사용자 질문 기반 테스트 데이터 자동 생성
③ 자동 평가
정확성, 신뢰성, 안전성 자동 측정
④ 레드팀 테스트
환각, 취약점, 유해 응답 검증
⑤ 결과 분석
대시보드 기반 성능 비교 및 개선
AI 신뢰성 검증 컨설팅
평가 기준 설계부터 검증 결과 분석까지, 안심하고 사용할 수 있는 AI를 위한 모든 과정을 함께합니다.