엔터프라이즈 AI,
내재화까지 동행하는
파트너
LumeJS는 기업의 고유한 데이터 환경과 보안 기준에 최적화된 AI 시스템을 구축합니다.
금융·제조 엔터프라이즈 보안 가이드라인 준수
단순히 고성능 LLM을 도입한다고 해서
기업의 문제가 해결되지 않습니다.
많은 기업이 '마법 같은 AI'를 기대하며 PoC를 시작하지만, 실제 업무에 적용하지 못하고 종료되는 경우가 많습니다. 가장 큰 원인은 '데이터 준비 부족'과 '비즈니스 목표의 부재'입니다. 사내 문서는 정제되지 않은 채 방치되어 있고, 보안 정책은 LLM 도입을 가로막습니다.
모델의 성능에만 의존할 경우, 그럴듯하지만 틀린 답변을 하는 '환각 현상'으로 인해 현업의 신뢰를 잃게 됩니다. 또한, 운영 주체가 불명확하여 시스템이 지속적으로 개선되지 못하는 문제도 빈번합니다.
명확한 목표 부재
구체적인 업무 활용 시나리오 없이 기술 검증 위주로 진행
데이터 준비 미흡
이미지, 도면, 암호화된 문서 등 LLM이 읽을 수 없는 데이터 환경
RAG 미적용
기업 내부 지식을 참조하지 않고 일반적인 답변만 생성 (환각 현상)
운영 체계 미비
답변 품질을 모니터링하고 튜닝할 내부 인력과 프로세스 부재
왜 내부 AI 인력 양성이
필수인가?
AI 기술 도입만으로는 충분하지 않습니다. 진정한 AX(AI Transformation)를 위해서는 조직 내부에 AI를 이해하고 활용할 수 있는 인력이 반드시 필요합니다.
AI 인력 부족을 호소한 국내 기업 비율
SPRi 2025내부 인력 재교육을 선택한 기업
CIO Korea 2026AI 스킬 부족으로 인한 글로벌 손실 예상
IDC 2026자사 AI 도구 사용법을 아는 직원 비율
WalkMe SODA 2025외부 채용의 한계
AI 인재 채용 경쟁이 치열해지면서, 기존 인력을 재교육하는 것이 가장 현실적인 전략으로 부상하고 있습니다. 82%의 기업이 AI 영향을 받는 직원에게 교육을 제공하고 있습니다.
내부 지식의 중요성
기존 시스템과 프로세스에 AI를 효과적으로 통합하려면 조직 내부의 도메인 지식이 필수입니다. 외부 인재만으로는 기업 고유의 맥락을 파악하기 어렵습니다.
신뢰와 채택의 문제
HFS Research에 따르면 45%의 직원이 AI 변화에 저항하거나 일자리 상실을 우려합니다. 교육 없이는 AI 도입이 기대한 성과로 이어지기 어렵습니다.
지속 가능한 경쟁력
2026년은 AI가 기업 운영의 핵심 의사결정 주체로 편입되는 '실행의 원년'이 될 전망입니다. 지금 AI 역량을 내재화하지 않으면 경쟁에서 뒤처질 수 있습니다.
LumeJS는 단순한 시스템 구축을 넘어, 고객사가 독자적으로 AI를 운영하고 발전시킬 수 있도록 기술 이전과 인력 양성까지 책임집니다. 프로젝트 완료 후에도 고객사 내부 인력이 AI 시스템을 주도적으로 관리할 수 있는 역량을 갖추는 것이 우리의 목표입니다.
End-to-End 파트너
우리는 정형화된 솔루션만을 강요하지 않습니다. 고객사의 IT 환경과 요구사항에 따라 LumeJS의 검증된 자체 모듈을 제공하거나, 오픈소스 및 서드파티 상용 소프트웨어를 조합하여 최적의 아키텍처를 설계합니다.
가장 중요한 원칙은 '고객의 역량 강화'입니다. 프로젝트 기간 동안 고객사 담당자와 긴밀히 협업하여, 시스템 오픈 이후에는 고객이 스스로 AI 서비스를 운영하고 개선할 수 있도록 기술과 노하우를 투명하게 이전합니다.
데이터 진단 및 AI 도입 전략 수립
RAG 구축 및 SI 개발 (Proprietary/Open Source)
운영 내재화 및 거버넌스 이관
Core Approach
성공적인 엔터프라이즈 AI를 위한 4가지 핵심 원칙
RAG-First Grounding
기업 업무에서 정확성은 타협할 수 없는 가치입니다. LLM이 반드시 내부 문서와 데이터를 근거로 답변하도록 강제하여 환각을 최소화합니다.
Document Parsing/OCR
스캔된 PDF, 이미지가 포함된 보고서, 복잡한 표가 있는 도면 파일 등을 구조화된 데이터로 변환하는 고성능 전처리 기술을 우선적으로 적용합니다.
Stepwise Validation
PoC → Pilot → Scale의 단계를 밟으며, 각 단계마다 정량적인 KPI를 측정하고 그 결과에 따라 의사결정을 진행합니다.
Security & Governance
설계 단계부터 데이터 접근 권한(RBAC), 개인정보 마스킹, 감사 로그 기록을 고려하여 컴플라이언스를 충족합니다.
맞춤형 엔터프라이즈 AI 서비스
Strategy & Readiness
AI 도입 전 기업의 데이터 상태와 인프라 환경을 진단하고, ROI가 높은 유즈케이스를 발굴합니다.
- AS-IS 데이터 진단 보고서
- TO-BE 아키텍처 설계안
- 유즈케이스 정의서
Knowledge Foundation
산재된 문서를 모으고, AI가 이해할 수 있는 형태로 가공합니다. 물리적 망분리 환경을 고려합니다.
- 문서 중앙화(옵션)
- 표/이미지 파싱
- 비정형 데이터 정제
- 메타데이터 태깅
Search & RAG
문맥을 파악하는 벡터 검색과 정확한 키워드 매칭을 결합한 하이브리드 검색 엔진을 구축합니다.
- 출처 페이지 바로가기
- 답변 불가 시 '모름' 처리
- 유사도 임계값 설정
LLM Fine-tuning
LoRA 기법으로 오픈소스 LLM을 기업 도메인에 맞게 효율적으로 미세조정합니다. 전문 용어, 브랜드 톤, 출력 형식을 학습시킵니다.
- LoRA/QLoRA 미세조정
- 도메인 특화 데이터셋 구축
- 모델 성능 평가 및 벤치마크
- On-Premise 배포
Workflow Automation
단순 질의응답을 넘어, 조회/작성/요약 등 업무 프로세스를 수행하는 에이전트를 개발합니다.
- 회의록 자동 요약
- 메일 초안 작성
- 보고서 데이터 취합
- Human-in-the-loop
Operationalization
시스템 구축 후 고객사가 독자적으로 운영할 수 있도록 교육하고, 지속적인 품질 개선 루프를 설계합니다.
- 운영자 매뉴얼
- 트러블슈팅 가이드
- 평가 데이터셋(Golden Set)
기업 맞춤 LLM을 위한
두 가지 핵심 전략
RAG와 Fine-tuning은 각각 다른 문제를 해결합니다. RAG는 '무엇을 알고 있는지', Fine-tuning은 '어떻게 말하고 생각하는지'를 개선합니다. LumeJS는 두 기술을 전략적으로 결합하여 최적의 기업 AI를 구축합니다.
RAG
Retrieval-Augmented Generation
LLM에 실시간 검색 기능을 결합하여 기업 내부 문서를 근거로 답변을 생성합니다. 모델 자체를 변경하지 않아 빠르고 안전하게 도입할 수 있습니다.
적합한 경우: 고객지원, 사내 지식 검색, 정책/규정 질의, 실시간 데이터가 중요한 업무
Fine-tuning
LoRA 기반 효율적 미세조정
LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법으로 오픈소스 LLM을 기업 데이터에 맞게 효율적으로 미세조정합니다. 전체 모델 재학습 대비 GPU 메모리 70% 절감, 학습 속도 3배 향상으로 빠르고 경제적인 도메인 특화가 가능합니다.
적합한 경우: 법률 문서 작성, 의료 보고서 생성, 코드 생성, 전문 용어가 많은 산업
Hybrid Approach: 두 기술의 결합
LumeJS는 RAG와 Fine-tuning을 전략적으로 결합하여 오픈소스 LLM으로도 상용 수준의 기업 특화 AI를 구축합니다.
지원 모델: LLaMA 3 • Mistral • Qwen • 기타 오픈소스 LLM
Reference Architecture
데이터 흐름부터 보안까지 고려한 안전한 아키텍처
데이터 수집 및 파싱
사내 문서, PDF, 표, 이미지 → 구조화된 텍스트로 변환 (OCR)
Vector DB & Indexing
임베딩 + 키워드 인덱스 하이브리드 저장소
RAG Agent
질문 분석 및 검색 전략 수립
LLM Inference
Private / Open Source Models
챗봇 UI / 업무 시스템
SSO 연동, PC/Mobile, 사내 메신저 통합
Ops & Governance
감사 로그, 피드백 수집, 권한 제어
금융·공공 수준의 보안 체계
엔터프라이즈 환경에서 가장 민감한 데이터 보안과 접근 제어를 철저히 준수합니다. 기존 사내 인증 체계(AD/SSO)와 완벽하게 통합되며, 데이터 유출 없는 안전한 AI 환경을 보장합니다.
데이터로 증명하는 성과
막연한 기대가 아닌, 구체적인 지표(KPI)로 성공을 검증합니다.
답변 내 근거 포함률 & 정책 위반률 0%
정보 탐색 소요 시간 & 재문의율 감소
사용자 활성도 및 챗봇 만족도(CSAT)
고부가가치 업무 전환 시간 측정
Delivery Roadmap
정의 및 설계
비즈니스 문제 정의, 데이터/보안 진단, 초기 데이터셋 확보
PoC / MVP 구축
핵심 유즈케이스 프로토타입, RAG 엔진 튜닝, 베타 오픈
평가 및 고도화
성능 튜닝, 오답 분석, 권한 관리 체계(RBAC) 강화
정식 오픈 및 이관
전사 확산, 운영 교육, 내재화 완료 (Hand-over)
최종 산출물 (Deliverables)
프로젝트 종료 시 LumeJS는 단순한 소프트웨어뿐만 아니라, 고객사가 지속적으로 AI 서비스를 운영하고 개선할 수 있는 모든 자산을 제공합니다.
검증된 엔터프라이즈 경험
13년간 대기업 문서 시스템부터 최신 생성형 AI까지, 엔터프라이즈 환경의 까다로운 요구사항을 충족시켜 왔습니다.
ECM & 문서 보안 시스템
삼성전자 반도체 EDM, 삼성물산 건설부문, 삼성SDI, 고려제강, 포스하이메탈, 공군 모전대 등 대기업/공공기관 ECM 시스템 구축. 문서중앙화, Agent 납품, UX/UI 고도화 수행.
두산중공업 Contract Navigator
계약 문서 관리 및 검색 시스템 구축.
giz.ai
글로벌 올인원 생성형 AI 서비스 개발 참여. 다국어 지원 및 대규모 트래픽 처리 아키텍처.
메리츠화재 시각화 리포트
차세대 시각화 리포트 시스템 개발. 복잡한 보험 데이터를 직관적인 대시보드로 변환.
Conting.ai
지도 기반 보험 영업 지원 챗봇 서비스. 위치 데이터와 AI를 결합한 영업 인텔리전스.
Webiz.ai
기업용 AI 챗봇 서비스 및 AI Agent 자동 생성 플랫폼. Agent 워크플로우 오케스트레이션.
SMBGate
폐쇄망 환경을 위한 파일서버 + RAG 엔진 + 검색 엔진 통합 솔루션. BOM 데이터 지원.
더 많은 레퍼런스와 상세 사례는 상담 시 공유드립니다.
성공적인 AI 도입,
비즈니스 성과로 증명합니다.
LumeJS는 화려한 데모보다 현업에서 매일 쓰이는 단단한 도구를 만듭니다. 우리 기업에 딱 맞는 AI 전략, 지금 진단받아보세요.
도입 상담 및 문의
상담 시 준비하면 좋은 정보
- 01해결하고 싶은 문제
구체적인 업무 불편 사항이나 달성하고자 하는 목표를 알려주세요.
- 02문서/데이터 현황
보유하고 있는 데이터의 종류(PDF, 엑셀 등)와 대략적인 양을 파악해주세요.
- 03보안 정책
망분리 필요 여부, 데이터 민감도 등 내부 보안 가이드를 확인해주세요.