TEXTNET 서비스 FAQ

TEXTNET은 AI 기술 기업이 아닌, 학습 데이터를 구축하는 회사입니다. 데이터를 구축하는 것은 AI 기술과 AI 서비스 기획의 간극을 좁히는 정보 설계자의 역할이라고 볼 수 있습니다. 이처럼, 기술 조직의 니즈와 기획 조직의 니즈 사이에서 싱크를 맞추고 목적과 환경에 맞는 데이터를 구축합니다.
삼성SDS / LG CNS / LG전자 / LG에너지솔루션 / LG AI 연구원 / 네이버 / NC소프트 / KT / KB국민은행 / 현대카드 / 한글과컴퓨터 / SK브로드밴드 / SK텔레콤 / 보건복지부 / 한국전력공사전력연구원 등 다수 AI 선도 기업들과의 협업을 통해 다양한 머신과 빌더 및 도메인을 경험해왔습니다.

누구나 할 수 있는 아르바이트 방식의 크라우드 소싱과 달리 TEXTNET의 경우 프로젝트별로 전담 계약을 통해 고용한 ‘크루’가 오롯이 고객사의 프로젝트에만 집중할 수 있도록 합니다. 크루는 정해진 업무 시간 내에 담당 프로젝트 작업만 진행하며, 이를 통해 데이터의 완성도를 높입니다.
PM은 크루가 최대한 효율적이고 정확하게 작업할 수 있도록 꼼꼼하게 가이드를 작성, 배포하여 일정 및 작업 환경을 조율합니다. 또한 동시에 무작위로 프로젝트를 담당하기보다는 진행한 프로젝트 이력에 따라 적합한 프로젝트를 배정받아 데이터 설계부터 구축, 검수까지 전 과정에서 고객사에 더 좋은 방안을 제시합니다.

크롤링 등으로 데이터를 모아 일괄 가공하는 방식이 아닌 서비스의 목적을 이해하고 사용자의 편의성을 강화하는 방향으로 맞춤형 데이터를 설계하여 데이터의 품질을 높입니다.
‘아’ 다르고 ‘어’ 다른 한국어 데이터의 경우 데이터 품질을 높이기 위해서는 언어적 특성의 고려가 필수적입니다. TEXTNET의 언어 전문가는 이를 반영하여 학습 목적에 최적화된 설계를 고안합니다. 언어적 규칙들을 촘촘하게 설계함으로써 크루의 자의적인 판단을 최소화하고, 마치 한 사람이 구축한 데이터처럼 일관성을 유지합니다.
또한 TEXTNET은 사용자의 몰입도를 높이면서 AI의 고유한 특징을 살리는 ‘페르소나 설계’에 강점을 가지고 있습니다. 고객사 브랜드 아이덴티티와 일치하는 AI 경험을 만드는 데이터를 구축하기 위해 페르소나는 꼭 필요한 부분입니다.