Decision Dataset Foundry (판단 데이터셋 생산)
실서비스 운영에서 발생하는 인간 판단·행동·실패 데이터를 구조화해 AI 고도화용 데이터셋으로 생산합니다.
이 서비스가 빠르게 맞는지 보는 기준
첫 판단에 필요한 핵심만 먼저 보여드립니다.
이런 팀에 맞습니다
추천/판단이 핵심인 서비스팀, 공개데이터 한계에 막힌 AI 운영팀, 실패율/이탈률 개선이 필요한 조직
처음 2주 안에 보는 것
4~12주
먼저 확인할 제약
판단/실행이 거의 없는 아이디어 단계
서비스 개요
Decision Dataset Foundry는 AI가 학습하지 못했던 암묵지·판단 이유·실패 사례·현장 맥락을 서비스 운영 과정에서 의도적으로 생성·기록·정규화해 독점 데이터 자산으로 전환하는 데이터 생산 서비스입니다.
조달/마케팅/CS/부동산/커머스/헬스 등 다도메인에서 실제 진행 여부 판단, 점수화, 실패 사유, 실행 결과를 기록·정규화해 모델 학습 가능한 판단 데이터셋으로 생산합니다.
주요 혜택
진행 과정
도메인/판단 지점 정의: 추천·선택·실행·중단·실패 발생 구간 맵핑
데이터 설계: 이벤트 스키마·라벨 체계·수집 UI/로그 정책 정의
수집 파이프라인 구축: API/로그/대시보드/자동 태깅/DB 연결
라벨링 운영: 규칙 기반 1차 분류 → 검수 → 고품질 라벨 축적
데이터셋 패키징·평가: 샘플링/편향 점검/품질 리포트/벤치마크셋 구축
학습 연동·운영 고도화: 학습/평가 반영 후 루프 반복
제공 산출물
서비스 정보
자가 진단 체크리스트
📋 이런 경우 적합해요
- ✓조달/입찰: 공고 추천→진행 여부 판단→실행→성공/실패 데이터를 통한 Fit Score 고도화
- ✓부동산: 매물 점수/리스크 판단과 현장 결과를 연결해 예측 개선
- ✓커머스 셀러 운영: 상품 선정 판단과 판매 성과/실패 원인 누적으로 실패율 감소
⚠️ 이런 경우엔 안 맞아요
- ✗판단/실행이 거의 없는 아이디어 단계
- ✗데이터 수집·동의·보안 체계 수립이 불가능한 조직
이렇게 설계합니다
규칙 기반 1차 분류, 유사 사례 검색/근거 추천, 베이스라인 점수 산출, 데이터 품질 검사
실패/리스크 라벨 기준 승인, 샘플 검수, KPI 정의, 민감데이터 정책 수립
성공/실패/보류 결과 미수집, 라벨 기준 불안정, 비식별 원칙 없는 무분별 수집 요구
실제 도입 사례
판단은 사람이 하지만 이유·결과가 데이터로 남지 않아 AI 개선이 멈춘 상태
판단·실패·결과가 데이터셋으로 누적되어 모델 정확도와 자동화 수준이 지속 상승하는 상태
검증 결과
추천 조합
데이터/성과 분석
데이터는 쌓이는데 무엇을 봐야 할지 모르거나, 성과를 더 구조적으로 보고 싶을 때
관련 서비스
도입 전 가장 많이 묻는 질문에 먼저 답합니다.
B2B 고객이 실제로 확인하는 기준은 기능보다 운영 신뢰입니다. 그래서 모든 서비스에 아래 다섯 가지 원칙을 공통으로 적용합니다.
데이터 처리 범위
서비스 목적에 필요한 최소 정보만 사용하고, 어떤 데이터가 입력되는지와 저장 범위를 먼저 설명합니다.
AI 사용 범위
분류, 요약, 추천, 초안 생성처럼 AI가 맡는 단계와 사람이 최종 판단하는 단계를 분리합니다.
사람 승인 지점
대외 발송, 고객 응대, 최종 제출, 비용 집행처럼 위험이 큰 단계는 사람 검토를 기본값으로 둡니다.
로그와 감사 가능성
무슨 입력이 있었고 어떤 결과가 나왔는지, 실패 시 어디서 멈췄는지 운영자가 추적 가능한 구조를 우선합니다.
권한과 접근 제어
운영자/검토자/관리자의 역할을 나누고, 외부 공개가 필요 없는 내부 데이터는 최소 권한으로만 다룹니다.
프로젝트 시작 전에 함께 고정하는 기준
- •어떤 데이터까지 입력 가능한지
- •어떤 결과는 사람 승인 없이 외부로 나가면 안 되는지
- •실패 시 어디서 멈추고 누가 확인할지
- •운영자가 어떤 로그를 봐야 문제를 추적할 수 있는지
주요 서비스
- 판단 이벤트 스키마 설계: 진행 여부, 점수(0~100), 리스크 태그, 근거 문장, 실행 결과 표준화
- 실패·이탈·보류 데이터 생성: 실패/보류 이유를 선택형+서술형으로 수집
- 다도메인 데이터 정규화: 조달/부동산/커머스/마케팅/CS 판단을 공통 피처로 매핑
- Human-in-the-Loop 라벨 운영: 자동 분류 + 사람 검수로 고품질 라벨 축적
- 학습용 데이터셋 패키징: train/valid/test 분리 + 품질지표 제공
- 모델 고도화 루프 연결: 예측→실행→결과→재학습 구조 설계