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데이터를 구하시는 쪽과 제공하시는 쪽이 같은 자리에서 멈춰 섭니다. 권리가 정리되지 않아 거래가 이어지지 못하는 것입니다. 저희는 정제 공정과 출처 원장으로 그 간극을 메웁니다.
모델을 만들 역량은 갖추셨지만 안심하고 쓸 데이터가 부족합니다. 크롤링 코퍼스는 출처 기록이 남아 있지 않고, 분쟁 위험을 안은 채 서비스를 내기는 부담스럽습니다. 공공 데이터만으로는 도메인 성능을 확보하기 어렵습니다.
정제된 카탈로그 구매 또는 주문 정제를 권해 드립니다
수십 년의 아카이브를 보유하고 계시지만 그대로는 거래하기 어렵습니다. 권리 상태가 자료마다 다르고, 정리에 필요한 인력을 마련하기도 쉽지 않습니다. 한 번 넘기고 나면 사용량을 확인할 길이 없어 제값을 받기도 어렵습니다.
정제 수탁과 인용 기반 정산을 권해 드립니다
By Segment
문제 - 파운데이션 모델을 한국어와 특정 도메인으로 특화하실 때, 학습 데이터의 권리 상태를 증명하지 못하면 엔터프라이즈 고객사와의 계약이 진전되기 어렵습니다. 투자 실사에서도 데이터 출처가 자주 논점이 됩니다.
해법 -
권리가 확정된 데이터셋을 제품군별로 도입하십니다. 파인튜닝에는 SFT 세트를,
성능 측정에는 평가 세트를, 서비스의 근거 제시에는 RAG 청크를 활용하십니다.
납품물의 LICENSE-REPORT.csv는 그대로 실사 대응 자료가 됩니다.
문제 - 수십 년의 영상 자산이 테이프와 스토리지에 잠들어 있습니다. 찾는 곳은 많지만 출연자 권리와 음원, 외주 제작분이 얽혀 있어 무엇을 제공할 수 있는지 판단하기 어렵습니다. 일괄 매각은 제값을 받기 어렵고, 이후 사용량을 확인할 방법도 마땅치 않습니다.
해법 - 정제 수탁으로 아카이브를 자산 단위로 정리하고 권리를 확인해 드립니다. 제공 가능한 자산과 그렇지 않은 자산이 구분되고, 제공 가능한 자산에는 출처 토큰이 부여됩니다. 이후 해당 자료가 학습에 쓰일 때마다 인용 기록이 쌓여 사용량에 비례한 수익으로 이어집니다.
문제 - 개방의 의무는 있으나 그대로 공개하기에는 개인정보와 권리 문제가 남습니다. 공공누리 유형마다 이용 조건이 다른데, 이용자가 이를 지키는지 확인할 수단이 마땅치 않습니다.
해법 -
개인정보를 자동으로 마스킹하고 공공누리 유형을 라벨로 관리합니다.
제3유형과 제4유형(변경금지)은 학습용 데이터셋에서 자동으로 제외되므로
조건 위반이 구조적으로 발생하지 않습니다.
출처표시 의무는 NOTICE.md를 통해 이용자에게 자동으로 전달됩니다.
문제 - 모델이 그렇게 답한 이유를 설명하지 못하면 도입 심사를 통과하기 어렵습니다. 감독기관은 판단의 근거 자료를 확인하고자 하는데, 일반적인 LLM은 이에 답하기 어렵습니다.
해법 - 모든 학습 샘플에 출처 토큰과 원본 구간이 담겨 있어, 응답을 역추적하면 어느 문서 몇 페이지에서 비롯되었는지 확인하실 수 있습니다. 근거가 확인되지 않는 경우에는 그 사실을 이용자에게 함께 안내하실 수 있습니다.
문제 - 회의록과 매뉴얼, 설계도와 교육영상이 쌓여 있으나 사내 AI에 활용하려면 개인정보와 대외비가 섞여 있어 선뜻 착수하기 어렵습니다. 외부 반출도 여의치 않습니다.
해법 - 온프레미스 정제 수탁으로 격리된 환경에서 처리해 드립니다. 개인정보는 마스킹하고, 대외비 등급은 라벨로 구분해 학습 대상에서 제외합니다. 데이터는 사내를 벗어나지 않으며, 파서는 외부 통신 없이 동작합니다.
Why Us
| 항목 | 일반 데이터 공급사 | BNI&C AI 팩토리 |
|---|---|---|
| 권리 증빙 | 계약서 한 장으로 전체를 포괄 | 자산 한 건마다 라벨 + 검증 등급 + 증빙 해시 |
| 납품 후 추적 | 확인 어려움 | 행 단위 출처 토큰 + 머클 증명 |
| 무결성 확인 | 공급사의 설명에 의존 | 구매자가 동일 코드로 직접 재검증 |
| 권리자 보상 | 일괄 매절 | 인용 횟수 비례 정산 |
| 철회 대응 | 현실적으로 어려움 | 영향 데이터셋 즉시 산출 후 재빌드 · 통지 |
| 제품 구성 | 단일 덤프 | 같은 원료에서 6개 제품군 인출 |
| 모델 응답 근거 | 해당 사항 없음 | 역추적으로 원본 파일과 구간 제시 |