사용자 리서치 과정을 자동화하고 관리하는 B2B 서비스 ‘Diby (디비)’에서 UX 패턴을 제공하는 아카이빙 서비스 UPA(UX Pattern Archive)를 론칭했다고 16일 밝혔다. UX의 중요성이 점점 대두되며 애플리케이션, 웹사이트 등 디지털 프로덕트를 운영하는 기업에 있어 의 기획자와 디자이너, UX 리서처, PO, PM은 언제나 ‘고객에게 어떤 경험을 줄 것인가’를 고민한다. UX 리서치옵스 Diby는 이러한 고객의 문제를 해결하고자 UX 평가 요소를 바탕으로 UX 패턴에 관한 레퍼런스를 탐색할 수 있도록 만든 아카이빙 서비스의 필요성을 파악했다. UPA는 국내 애플리케이션의 UX 패턴(스플래시 스크린, 온보딩, 계정 생성 등)을 아카이빙 한 서비스로, 각 패턴을 산업군과 더불어 UX 요소로 분류하여 UX를 기획하고 설계하는 실무진뿐만 아니라 경영진의 프로덕트 개발 방향성을 판단하는데 도움을 받을 수 있다. 특히, 모든 패턴에 사용자가 실제 해당 패턴을 예시로 확인할 수 있도록 패턴 플로우 라이브 영상을 제공하고 있다. UPA에서 패턴 분류에 활용된 UX 요소는 사용자 경험을 구성하는 분석 단위로 ‘사교의 즐거움’, ‘호기심 자극’ 등으로 구성
인공지능 기반 빅데이터 분석 전문 기업 알에스엔은 국내외 뷰티 기업에서 수년간 검증된 K-뷰티 맞춤 빅데이터 분석 서비스인 ‘루시 K-뷰티 인사이트(LUCY K-BEAUTY INSIGHT)’를 출시한다고 11일 밝혔다. 이번에 출시된 K-뷰티 인사이트는 온라인 채널의 빅데이터를 기반으로 소비자 트렌드와 산업 동향 및 뷰티 속성에 특화된 다양한 인덱스를 종합적으로 분석할 수 있는 서비스다. 뷰티 산업 맞춤 데이터를 기반으로 신제품 개발, 마케팅과 세일즈 전략 수립, 성과측정 등 다양한 의사 결정을 위한 객관적인 지표로 활용이 가능하다. K-뷰티 인사이트는 주요 기능으로 소비자가 선호하는 최신 Hot Item(제품, 기능, 제형, 컬러 등) 트렌드, 온라인에서 실시간 수집된 뷰티 브랜드 평판과 제품의 소비자 리뷰 분석, 뷰티 시장 내 포지션 및 순위를 시각화한 인덱스 등 다양한 분석 정보를 제공한다. 이달 12일부터 열리는 K-뷰티 엑스포에서 ‘K-뷰티 인사이트 플랫폼’의 첫 선을 보이고 시연하는 자리를 마련할 예정이다. 추가로 제품 인기 요인과 소비자 행동을 심층적으로 분석할 수 있는 ‘K-뷰티 트렌드 구독형 보고서’와 ‘K-뷰티 맞춤보고서’ 서비스도 함께 공
채용 관리 솔루션 스타트업 두들린은 인재 소싱 관리 전용 서비스인 ‘그리팅 TRM’을 출시했다고 11일 밝혔다. TRM은 인재 관계 관리(Talent Relationship Management)의 약자로 기업에서 먼저 원하는 인재를 찾아 입사지원을 제안하는 ‘렉트 소싱’에서 활용하는 채용 관리 기법이다. 현재 채용 시장에서는 기업에 딱 맞는 인재를 선별해 채용하는 경력직 위주의 수시 채용이 활발하게 이뤄지고 있다. 하지만 단순히 채용 공고를 올리고 지원자를 받는 인바운드 채용만으로는 필요한 인재를 적시에 채용하기 어렵다. 이 때문에 많은 기업이 아웃바운드 채용을 활성화하고 있으며, 그중에서도 사내 리크루터가 후보자를 직접 찾아 제안 메시지를 보내는 렉트 소싱을 늘리고 있는 추세다. 기존에 렉트 소싱 관리는 채용 담당자별 혹은 프로젝트별로 엑셀 파일을 기반으로 이뤄져 왔다. 채용 담당자들은 △단순 작업 반복 △정보 누락 △커뮤니케이션 누락 △채용 담당자 간 정보 불균형 등의 문제를 겪어 왔으며, 이에 따라 다이렉트 소싱 관리 전용 서비스에 대한 수요가 컸다. 두들린은 기업의 효율적인 다이렉트 소싱 관리를 지원하고자 그리팅 TRM을 개발했다. 앞서 약 6개월간
인재검증 플랫폼 스펙터가 채용 시 구직자의 이력서 내 세부 성과까지 검증할 수 있는 ‘파워 프로필’ 서비스를 출시했다고 11일 밝혔다. 스펙터는 기존의 직무 역량과 컬처핏, 결격사유까지 검증이 가능한 ‘평판 조회’ 서비스에 이어 이력서 내 학력, 경력과 더불어 성과 검증까지 가능한 ‘파워프로필’ 출시로 인재 채용 시 확인이 필요한 모든 부분의 검증 서비스를 제공하며 종합 인재 검증 서비스로의 경쟁력을 확보하게 됐다. 채용 시 구직자가 이력서에 작성한 학력, 경력, 자격증, 어학 성적 등은 증빙 서류로 검증이 가능하지만, 업무 성과는 증빙할 서류가 마땅치 않아 정확하고 객관적인 검증이 어려웠다. 이에 스펙터는 구직자가 함께 일한 인사권자 및 동료에게 프로젝트 성과를 검증받는 ‘파워 프로필’ 서비스를 선보였다. 파워 프로필 서비스는 구직자의 이력서에 대해 공인된 서류를 통한 인증뿐 아니라 동료들부터 성과 검증까지 할 수 있다. 성과 검증 방법으로는 구직자가 스펙터 플랫폼을 통해 같이 업무를 진행한 인사권자 또는 동료 최대 3명에게 검증을 요청한다. 요청받은 동료는 구직자가 작성한 업무 성과별 참여 여부, 내용의 진위여부, 기여도까지 검증하도록 항목이 구성되어 있
전자제품 전문 커머스 테스트밸리를 운영하는 비엘큐가 중고 전자제품 거래 서비스 ‘퀵셀’을 론칭했다고 5일 밝혔다. 퀵셀은 판매하려는 중고 전자제품의 사진을 앱 내에 업로드하면 인공지능(AI) 분석을 통해 즉시 제품 상태의 진단이 이루어지고, 그에 따른 판매대금이 입금되는 서비스다. 실물 검수 과정을 생략함으로써 타 서비스 대비 판매대금이 입금되기까지의 시간을 확연히 단축시킨 것이 특징이다. 중고 전자제품의 판매대금은 판매자가 입력한 제품의 정보와 사진, 그리고 중고거래 시장의 시세를 종합적으로 반영해 책정된다. 판매대금 입금 후에는 수거 안내에 따라 제품을 발송하면 된다. 해당 서비스는, 퀵셀 앱에서 판매를 원하는 제품의 중고 시세를 확인한 후, ‘퀵셀인증 판매’를 선택하면 이용이 가능하다. 현재 ‘퀵셀인증 판매’를 통해서는 스마트폰, 태블릿, 웨어러블, 게임 기기 등을 판매할 수 있으며, 더 다양한 카테고리의 제품 거래를 희망하거나 판매 대금을 직접 책정하고 싶다면, ‘직접판매’ 기능을 이용할 수도 있다. 앱 내에 판매를 원하는 제품에 대한 게시글을 작성하면 구매 희망자와 매칭이 되고, ‘퀵셀 배송’ 기능을 통해 편리한 비대면 수거도 가능하다. 비엘큐 홍솔
인공지능 기반 교육기술 기업 뤼이드가 토익스피킹 시험을 대비하기 위한 AI 모의고사 ‘산타 세이(Santa SAY)' 서비스를 공식 출시했다고 26일 밝혔다. 생성형 인공지능 GPT 기술을 활용하여 자동 채점 및 첨삭 서비스를 제공하는 ‘산타 세이'는 실제 토익 스피킹 시험과 유사한 환경에서 20분 동안 11개의 문항이 1세트로 제공되며, 발음, 억양, 문법, 어휘, 내용의 일관성 및 완성도 등 각 평가 항목별 진단을 통해 예상 점수를 확인할 수 있다. 지난 6월 베타 버전으로 무료 서비스를 시작한 이후 3개월 만에 유료화 공식 출시를 단행했다. 스피킹 테스트 영역은 정오답이 분명한 객관식이나 단답형 주관식 문항 기반 평가와 달리 객관적 발화 진단과 문법, 내용 이해도 종합적 평가가 필요해 고도의 AI 교육 기술이 집약적으로 필요한 분야다. 뤼이드는 1만 건이 넘는 실제 학생 답안을 기준으로 점수 모델을 학습시켰고, 800여 명의 베타 버전 참여자들의 사용성을 분석해 특정 점수대에서 발생하던 에러 케이스를 해결, 점수 예측 정확도 및 첨삭의 적합성을 향상시켰다. 토익 스피킹 실제 채점관이 채점한 트레이닝 데이터와 AI 모델의 채점 결과를 비교한 결과 오차 범
상시 성과관리 솔루션 스타트업 ㈜디웨일은 HR 담당자의 객관적인 평가를 위해 기업 또는 팀 내 구성원들의 업적을 데이터화하고 AI를 활용해서 피드백을 제공하는 ‘클랩 AI’ 서비스를 론칭했다고 21일 밝혔다 디웨일은 상시 성과관리를 간편하게 적용할 수 있는 인적자원개발(HRD) 솔루션 ‘클랩(CLAP)’을 개발운〮영하고 있는 HR 테크 스타트업이다. 클랩은 한국의 많은 기업들이 사용하고 있는 Top-down형태의 하향식 성과관리가 아닌 보다 명확한 목표설정(OKR, KPI)을 토대로 동료들의 상시 피드백, 1:1 미팅(1on1)을 적극 운영하고 있다. 이를 통해 관리자 및 구성원이 빠르게 성장할 수 있도록 돕고 모든 데이터를 시각화하여 대표의 의사결정을 돕는 다양한 프로세스를 제공하고 있다. 현재 데이원컴퍼니, SNOW 등 1000개 기업 이상이 사용 중이며 매년 300% 이상의 성장세를 보이고 있다. ‘클랩 AI’는 클랩에서 제공하는 여러 프로세스 중 ‘상시 피드백’을 뒷받침해 주는 서비스로써, 팀 내 구성원의 업적 및 목표 체크인을 데이터화하여 이를 기반한 객관적인 피드백 문구를 AI가 5초 안에 생성한다. 생성형 AI가 지난 주기동안 협업이 많았던 구성
이미지 : 올거나이즈 알리 플랫폼 내 LLM 세팅 화면 LLM 올인원 솔루션 기업 올거나이즈가 금융에 특화된 AI 언어모델인 '알리 파이낸스 LLM(Alli Finance LLM)'을 출시했다고 19일 밝혔다. 알리 파이낸스 LLM은 오픈소스 LLM(Large Language Model, 거대언어모델) 중 가장 성능이 뛰어나다고 알려진 메타의 라마2를 기반으로 경량화한 금융 특화 sLLM(소형언어모델)이다. sLLM은 인간 두뇌의 시냅스에 해당하는 파라미터(매개변수) 규모가 LLM보다 작지만, 훈련을 위한 데이터·시간· 비용 등이 상대적으로 적게 들어 특정 용도의 AI 서비스를 개발하는데 적합하다. 알리 파이낸스 LLM은 파라미터(매개변수)가 130억 개인 13B와 700억 개인 70B의 두 모델이 함께 출시돼 프로젝트 비용과 난이도에 따라 모델 크기를 자유롭게 선택할 수 있다. 금융 도메인에 특화된 데이터로 학습돼 금융 용어를 이해한다는 강점이 있다. 일례로 'LTV'라는 단어를 챗GPT에 물어볼 경우, 고객의 생애 기간 동안 기여하는 평균적인 가치를 나타내는 마케팅 지표인 'Lifetime Value'의 약어라고 대답한다. 하지만 알리 파이낸스 LLM에