기업소개
LLM을 활용한 문서 분석은 겉보기에는 간단해 보이지만, 실제로는 다양한 차원의 복잡성을 포함합니다. 따라서 높은 정확도를 얼마나 보장할 수 있으며, 실제 비즈니스 업무에 바로 적용 가능한지에 대한 의구심이 제기되곤 합니다. 클라이원트는 최근 2개월 동안 엔터프라이즈 고객을 대상으로 100페이지가 넘는 복잡한 영문 계약서에서 90%의 정확도로 독소 조항을 분석하는 시스템을 성공적으로 개발했습니다.
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안녕하세요, 입찰 분석 솔루션 클라이원트입니다. 클라이원트는 국내를 넘어 글로벌 입찰을 한곳에서 검색하고 분석할 수 있는 플랫폼을 목표로 개발해왔습니다. 그 첫 단계로, 미국과 싱가포르 입찰 기능 출시 소식을 상세히 안내드립니다. 클라이원트, 글로벌 입찰 문의하기 🌎 글로벌 입찰 기능 안내 * 📅 출시일: 11월 18일, 월요일 * ⚙️ 도입 방식: 기존 웹사이트에 통합 (외부 웹사이트로 이동 없이
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추석 연휴였던 9월 17일에 한국을 떠나 시카고, 앤아버, 시애틀, LA, 버지니아, 메릴랜드, 워싱턴 D.C., 뉴욕까지 총 7개 도시를 방문하며 25개의 미팅을 소화했습니다. 마치 월드 투어를 다녀온 느낌이네요. 우선 운이 좋게 정말 다양한 분야와 규모의 기업인들을 만날 수 있었으며, 이해관계가 전혀 없음에도 어떻게든 도와주려는 한인 동포분들께 많은 신세를 졌습니다. 미국
![[클라이원트] AI로 1시간 만에 끝내는 입찰 준비 (웨비나 풀버전)](/content/images/size/w600/2024/09/-----------2024-09-26------12.07.42.png)
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최근 많은 기업들이 AI를 활용하여 업무 효율성을 높이고 있습니다. 60여 기관의 사업 수주 경험이 있는 '클라이원트'의 조준호 대표가 각종 입찰에 참여하는 기업들을 위해 제안 요청서(RFP) 분석 방법, 입찰 수주 전략, 제안서 작성 방법과 같은 실무적인 내용과 함께 AI를 입찰에 활용하여 입찰 준비 시간을 몇 주에서 단
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* AI 기반 RFP 분석 솔루션, 올해 챗GPT 개발사 OpenAI의 공식 협력 스타트업으로 선정 * 입찰 분석 및 매칭, 경쟁사 분석, 리스크 조항 분석, 투찰 가격 산출 등 고도화된 서비스 제공 * 실무에 직접 도움이 될 서류 간소화 및 글로벌 확장 위한 미국과 싱가포르 입찰 기능 출시 계획 AI와 데이터를 기반으로 입찰 제안요청서(
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본 내용은 클라이원트의 CEO 조준호님의 개인 블로그에서 발췌한 글입니다. 3월 14일 목요일, 샌프란시스코에 위치한 OpenAI 본사에서 K-Startup 14개사가 OpenAI 심사위원 4명, 중기부, 참여기업, 그리고 기자들 앞에서 발표를 진행했습니다. 각 스타트업은 5분 발표와 2분 질의응답을 통해 자사의 비전을 투명하게 공유했습니다. 이 중 단 3개 팀, 즉 클라이원트(Cliwant), 마리나체인(Marinachain), 와들(
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클라이원트는 GPT를 포함한 LLM 모델을 서비스에 적극 활용하고 있습니다. 이번 글에서는 LLM 모델을 선택하고 적용하는 과정에서 얻은 경험과 노하우를 공유하여 팀원들에게 LLM 활용을 위한 가이드라인을 제공하고자 합니다. 더불어, 자사 서비스에 LLM을 도입하고자 하는 분들에게도 이 글이 참고가 되었으면 합니다. 또한, 낙후된 입찰 환경을 혁신할 열정적이고 재능 있는 (1) AI 엔지니어,
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안녕하세요, 여러분! 오늘은 사전 규격을 통해 입찰 공고를 미리 확인하고 준비하는 방법에 대해 소개해 드리려고 합니다. 사전 규격이란? 입찰 공고가 올라오고 나서 준비를 시작한다면 이미 늦은 것일 수 있습니다. 사업 수주를 잘하는 기업은 사전 규격이 올라올 때부터 준비를 시작합니다. 사전 규격이란 조달청에서 입찰 참여 기회 균등과 공정한 경쟁을 위해 미리
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우리 업계에서 누가 가장 많은 입찰 계약을 체결하고 있는지, 그들의 입찰 실적은 어떤지 궁금하지 않으신가요? 클라이원트에서 제공하는 과거 10년의 입찰 데이터를 기반으로 경쟁사를 파악하고, 잠재 고객사를 발굴할 수 있습니다. 클라이원트 알아보기 🤖 과거 사업 분석 기능 클라이원트의 과거 사업 분석 기능을 통해 "서버", "GPU", "컴퓨터"
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Q1. 자기 소개와 어떻게 클라이원트에 합류하게 됐는지 안녕하세요, 클라이원트의 첫 직원이자 합류한지 7개월이 된 Product Designer 김예일입니다. 저는 제 자신을 "애매한 사람"이라고 말하고 싶습니다. 여러 분야에서 남들보다 애매하게 잘하기 때문입니다. 초등학생 때는 야구 선수, 중·고등학생 때는 피아노 선생님이신 엄마의 권유로 여러 악기와 성악을 배웠습니다. 대학생 때는
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B2C와 B2B를 넘어 B2G 영역으로 사업을 확장하고 싶으신가요? 클라이원트는 중앙 정부 및 전국 모든 지자체에서 발행한 예산안을 분석하여 신규 고객 발굴을 도와드립니다. 이번 블로그에서는 클라이원트의 정부 예산 분석 서비스 기능을 소개합니다. 클라이원트 도입 문의하기 🤖 정부 예산 기능 개요 클라이원트는 전국의 정부 예산 배정 현황을 분석하여 귀사의 사업 분야와 관련된 예산
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클라이원트에서 성능이 느려 고객 불만이 많았던 빅데이터 기반 통계 기능의 속도를 최근 BigQuery를 활용하여 크게 개선했습니다. 클라이원트 웹사이트 🤖 BigQuery는 처음 접하기에 복잡해 보일 수 있지만, 실제로는 진입 장벽이 낮고 사용하기 편리한데요. 물론 비용이 비싸지만 그만큼 장점이 많습니다. 특히 빅데이터 기반 시스템에서 가장 효과적으로 사용할 수 있으며, 일반 DB의 완전한 대체재로