기업 기술블로그의 Data Analysis 관련 글 167개
많은 팀이 Claude Code로 자체 에이전트를 만들어 사용하고 있습니다. 예를 들어 데이터 분석 팀에서는 Skill로 리포트 형식을 표준화하고, MCP(Model Context Protocol) 서버로 사내 데이터베이스를 연결하고, 웹 검색으로 시장 동향까지 반영해 매출 리포트 작성을 자동화합니다. 이렇게 만든 에이전트는 개인 도구를 넘어 팀 전체가 활용할 수 있는 자산이 됩니다. 그러나 로컬에서 검증한 에이전트를 조직의 서비스로 확장하는
8월 인도 핀테크 관련 정부 규제, 경쟁사 및 업계 동향을 공유합니다.
요즘 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI Agent를 구축하는 프로젝트가 정말 많습니다. 사내 문서를 검색해 답하는 어시스턴트, 고객 문의를 처리하는 봇, 방대한 기술 문서에서 근거를 찾아주는 에이전트까지. 그런데 이런 프로젝트를 지원하다 보면 거의 같은 질문을 드리게 됩니다. “검색 품질은 어떻게 측정하고 계신가요?” 돌아오는 답은 대개 비슷합니다. “체감상 좋아진 것 같아요.” “몇 개 돌려봤는데 괜찮
일반적인 UX 데이터 분석은 일정 기간 동안 누적된 사용자의 행동을 살펴보는 식으로 이루어집니다. 때로는 하루, 때로는 한 달 간의 데이터를 확인하며 사용자의 전반적인 행동 패턴을 파악하는 것입니다. 하지만 누적된 결과보다 특정 순간의 행동 변화가 더 중요한 경우도 있습니다. 오전 10시에 신제품을 출시한다고 가정해봅시다. 오픈 직후 사용자들은 가장 먼저 어디에 관심을 보일까요? 10분 후 신제품 출시를… 더 보기 »‘결정적인 순간’의 UX 데
형식이 제각각인 수천만 행 시장 데이터를 활용해, 자연어 질문에 검증된 수치로 답하는 사내 AI 애널리스트 플랫폼을 만든 개발기입니다. LLM은 질문 해석만 담당하고 수치 계산은 결정적 코드가 수행하는 아키텍처부터, 결정적 프리파서가 LLM 추출을 덮어쓰는 하이브리드 설계, 정답표를 코드로 고정하는 이중 평가 체계(오라클 테스트 + 골드 평가 하니스)까지 구체적인 버그 해부와 함께 공유합니다. 여기에 개발 전 과정을 멀티에이전트 AI 워크플로로
결정 복제, 오프폴리시 평가, 비대칭 정책 결합을 이용한 규칙 기반 대출 심사 정책의 단계적 전환
근거를 고르고, 절차를 통제하고, 실패를 다시 쓰는 세 개의 관문
AI 에이전트가 스킬을 고르지 않거나 엉뚱한 절차를 밟는다면 SKILL.md를 살펴야 합니다. 실제 파일 238개를 분석한 연구가 찾아낸 결함 유형과 이를 개선하는 8가지 방법, 업무용 스킬 5개에 직접 적용한 결과를 정리했습니다.
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