엔터프라이즈 데이터를
AI Ready로 만드세요

기업의 AI 도입을 가로막는 세 가지: 법적으로 활용할 수 없는 데이터, 존재하지만 불완전해 모델 학습에 사용할 수 없는 데이터, 그리고 운영 환경에서 재현되지 않는 결과. CUBIG는 이 세 가지를 모두 해결하는 AI-Ready 데이터 인프라입니다.

엔터프라이즈 데이터를 동결, 버전 관리, 검증해 AI-Ready 상태로 만드는 화면.

기업 데이터를 AI-Ready 데이터로, SynTitan

AI가 실제로 활용할 수 있도록 데이터를 복원·재균형·안전 보강하여 합성 데이터 레이어로 전환하세요.

  • 아마존 AWS
  • NVIDIA
  • Gartner
  • 네이버 클라우드
  • SK텔레콤
  • 교보
  • 대한민국 육군
  • 대한민국 공군
  • 국가데이터처
  • IBK
  • 우리은행
  • 국가유산청
  • 이화여대 목동병원

기업의 AI는 모델 때문에 실패하는 게 아닙니다.

배포 후 AI가 실패하는 이유는 분명합니다. 데이터가 제한되어 있고, 활용할 수 없거나 운영 환경에서 상태가 불안정하기 때문입니다.

기업용 인공지능은 여전히 실패하고 있습니다

가트너, 2025년 2월

60%

2026년까지 AI 최적화 데이터 인프라를 갖추지 못하면 AI 프로젝트의 실패 비율

가트너, 2025년 7월

30%

PoC 이후 제품화 단계에 이르기 전에 중단된 GenAI 프로젝트의 비중

S&P 글로벌, 2025년

42%

AI 프로젝트를 중단한 미국 기업 비율 (전년 17%에서 증가)

신뢰할 수 있는 AI를 가로막는 장애물

  1. #1.

    제한된 데이터

    민감하거나 규제되는 데이터는 AI와 안전하게 사용할 수 없습니다. 개인정보 보호 규칙, 접근 제어, 컴플라이언스 요건이 모델에 도달하지 못하게 차단합니다.

  2. #2.

    사용할 수 없는 데이터

    데이터는 존재하지만 사용할 수 없습니다. 결측치, 편향, 커버리지 공백, 불균형, 접근 제한 등으로 인해 AI 학습과 검증에 적합하지 않습니다.

  3. #3.

    불안정한 실행

    배포 후 데이터와 실행 조건이 변경됩니다. 스키마 변경, 파이프라인 업데이트, 런타임 변동으로 결과를 재현할 수 없습니다.

AI는 모델 그 이상이 필요합니다.

"진정한 AI-Ready 데이터란
운영 환경에서 활용 가능하고, 신뢰할 수 있으며, 안정적이어야 합니다."

1.
실행 실패에 따른 운영 비용

AI 시스템이 실제 운영 환경에서 실패할 때, 비용은 모델 자체가 아닙니다. 팀은 원인을 찾는 데 며칠 혹은 몇 주를 소모합니다. 모델을 점검하고, 파이프라인을 재학습하고, 데이터셋을 재구성하지만 어떤 실행 조건이 달라졌는지 알 수 없습니다. 실행 추적 없이는 디버깅이 추측에 의존하게 됩니다.

2.
배포 일정에 미치는 영향

이러한 문제는 AI 배포 주기를 늦추고 프로덕션 시스템에 대한 조직의 신뢰를 떨어뜨립니다. 개발 환경에서 정상 작동하던 프로젝트도 배포 후 우선순위에서 밀려납니다. 모델이 잘못되어서가 아니라, 배포 이후 결과가 왜 달라졌는지 누구도 신뢰성 있게 설명하지 못하기 때문입니다.

PRIVACY SAFE

민감 정보는 보호되면서도 데이터는 AI 워크플로우에서 계속 활용 가능하고 규정을 준수합니다.

USABLE

데이터를 저장만 하거나 부분적으로만 접근하는 것이 아니라, 학습·검증·의사결정에 실제로 활용할 수 있습니다.

STABLE IN PRODUCTION

환경, 스키마, 파이프라인이 바뀌어도 AI 실행 결과를 재현할 수 있습니다.

AI-Ready 데이터 인프라란?

기업 데이터를 활용 가능하고, 프라이버시가 보호되며, 운영 환경에서 AI가 안정적으로 실행되도록 만드는 인프라입니다.
CUBIG의 AI-Ready 데이터는 규제 장벽 없이 활용 가능하고,
맥락이 보존되며, 문제가 발생해도 완전히 추적할 수 있는 데이터를 의미합니다.

AI-Ready Data Infrastructure

데이터 소스
  • Databases SQL · NoSQL
  • Documents Contracts · Internal
  • CRM & ERP Salesforce · SAP
  • Object Storage S3 · Data Lake
  • Logs & IoT Sensors · Streams
  • APIs & Legacy REST · SOAP

정형 & 비정형

AI-Ready 플랫폼

DTS

Data Usability & Privacy
synthetic augmentation differential privacy class balancing

Fixes unusable data · data-level privacy

Diagnose Transform Synthetic Data Usable Data

SynTitan

Execution Stability
state versioning drift detection Data Quality Refinement

fixes unstable execution

Execution Run Binding Release State Stable

LLM Capsule

Secure LLM Access
PII detection prompt anonymization output remapping

fixes inference-level privacy

Encapsulate LLM Access Restoration Privacy-safe
Mapper
AI 활용 사례
  • Fraud Detection & Monitoring

    Stable production models · rare-event coverage

    DTS SynTitan
  • Customer Analytics

    Privacy-safe insights · churn prediction

    DTS LLM Capsule
  • AI Agents

    Survey · price strategy · instant research

    SynTitan
  • Policy & Risk Simulation

    What-if scenarios · regulatory impact

    DTS SynTitan
  • Enterprise Copilots

    LLM on internal data · RAG · PII-safe

    LLM Capsule SynTitan
  • Sensitive Document Access

    Enterprise RAG · secure knowledge base

    LLM Capsule
  • Reproducible AI Execution

    Schema fingerprinting · version-locked runs

    SynTitan

ISO 27001 · ISO 42001 · GS 인증 · AWS Marketplace · 특허 10+건

어떤 문제가 당신의 상황에 해당하나요?

기업의 AI 실패는 우연이 아닙니다. 세 가지 구조적 장애물 중 하나로 귀결됩니다. 당신의 문제를 찾아보세요.

제한된 데이터

"엔터프라이즈 데이터에 LLM을 쓰고 싶지만, 민감 필드가 가로막고 있습니다."

PII, 내부 식별자, 규제 대상 기록 — 직원들이 LLM에 보낼 수 없습니다. 컴플라이언스가 도입을 막고 프로젝트가 정체됩니다.
#prompt data leakage #PII in LLM prompts #enterprise LLM privacy
CUBIG SOLUTION

LLM Capsule

장애물을 제거합니다

AWS Marketplace 제공 · GS 인증

LLM Capsule 자세히 보기
사용할 수 없는 데이터

"데이터는 있지만, 제한되거나 불균형하거나 학습에 쓰기에 너무 불완전합니다."

접근 제어, 커버리지 공백, 희귀 클래스, 프라이버시 제약 — 데이터는 존재하지만 AI가 쓸 수 없습니다. 프로젝트를 시작조차 못 합니다.
#unusable data for AI #imbalanced datasets #AI-Ready dataset generation
CUBIG SOLUTION

DTS

AI-Ready로 만듭니다

GS 인증 · 차분 프라이버시 엔진

DTS 자세히 보기
불안정한 실행

"PoC에선 작동했지만 운영 환경에서 실패하거나 일관성 없는 결과를 냅니다."

스키마 변경, 파이프라인 업데이트, 조용한 데이터 드리프트 — 실행 상태가 고정되지 않습니다. 배포 후 결과가 바뀌고, 원인 파악에 몇 주가 걸립니다.
#AI fails in production #execution state · release state #reproducible AI execution
CUBIG SOLUTION

SynTitan

실행 상태를 안정화합니다

코어 플랫폼 · syntitan.ai

SynTitan 자세히 보기

어떤 문제가 귀사의 상황을 설명하나요?

기업 데이터를 LLM에서 활용하고 싶지만, 민감한 필드가 가로막습니다.

개인식별정보(PII), 내부 식별자, 규제 대상 기록 — 직원들이 LLM에 전송할 수 없습니다. 규정 준수가 도입을 막고, 프로젝트가 멈춥니다.

#프롬프트 데이터 유출 #LLM 프롬프트 내 PII #기업 LLM 프라이버시
LLM Capsule 차단 요소를 제거합니다 LLM Capsule 살펴보기 →
AWS 마켓플레이스 이용 가능 GS 인증 완료

데이터는 있지만 제한적이거나 불균형, 불완전하여 학습에 쓸 수 없습니다.

접근 제어, 커버리지 부족, 희소 클래스, 프라이버시 제약 — 데이터는 있지만 AI는 사용할 수 없습니다. 프로젝트를 시작할 수 없습니다.

#사용할 수 없는 AI 데이터 #불균형한 데이터셋 #AI-Ready 데이터셋 생성
DTS AI-Ready 상태로 만듭니다 DTS 살펴보기 →
GS 인증 완료 차등정보보호(DP) 엔진

PoC에서는 작동했지만 운영 환경에서는 실패하거나 일관되지 않은 결과를 생성합니다.

스키마 변경, 파이프라인 업데이트, 조용한 데이터 변경 — 운영 환경은 결코 고정적이지 않습니다. 배포 후 결과가 달라지고, 근본 원인을 찾는 데 몇 주가 걸립니다.

#운영환경 AI 실패 #실행 상태 · 릴리스 상태 #재현 가능한 AI 실행
SynTitan 실행 상태를 안정화합니다 SynTitan 체험하기 →
핵심 플랫폼 syntitan.ai 에서 이용

Databricks는 당신의 데이터를 저장합니다. CUBIG는 그 데이터를 AI가 쓸 수 있게 만듭니다.

Databricks, Snowflake, dbt는 스토리지, 쿼리, 파이프라인을 해결합니다.
이들은 AI 실행 안정성, 민감 데이터 차단, 사용 불가능한 학습 데이터를 해결하지 않습니다.
이것은 다른 레이어입니다. CUBIG가 만드는 레이어입니다.

MLFLOW, W&B

  • 모델 실험 추적.
  • 데이터 상태를 버전 관리하거나 AI에 사용할 수 없는 데이터를 고치지 않습니다.

CUBIG

  • 데이터를 AI-Ready로 만들고, AI 실행을 재현 가능한 상태에 바인딩합니다.
  • 민감 데이터 장애물을 제거합니다.
  • 사용 가능한 데이터가 없는 곳에서 데이터를 생성합니다.

DATABRICKS, SNOWFLAKE

  • 스토리지, 쿼리, 파이프라인, BI. AI 실행 드리프트, 제한된 데이터, LLM 장애물은 다루지 않습니다.

팀이 보통 CUBIG로 시작하는 지점

세 가지 뚜렷한 진입점. 각각은 특정한 운영 차단 요소와 연결됩니다.
팀은 보통 하나로 들어와 그곳에서 확장합니다.

LLM Capsule interface

기업 데이터에서 LLM을 안전하게 사용하세요

외부 LLM API를 도입하는 팀은 기업 문서에 안전하게 전송할 수 없는 민감한 필드가 포함되어 있다는 점을 발견합니다.
컴플라이언스가 도입을 막고, 프로젝트는 데이터 접근 계층에서 멈춥니다.

LLM Capsule은 LLM 상호작용 중 민감 데이터를 인라인으로 익명화해 이 장애물을 제거합니다. PII는 절대 외부 모델에 도달하지 않습니다.

자세히 AWS 마켓플레이스에서 이용 가능
DTS interface

사용할 수 없거나 제한된 데이터셋을 고칩니다

분류·탐지 모델을 만드는 팀은 희귀 클래스가 부족하거나, 프라이버시 규칙 때문에 원본 데이터를 쓸 수 없거나, 접근 제한이 파이프라인을 완전히 막는 상황을 자주 만납니다. 데이터는 있지만 쓸 수 없습니다.

DTS는 실제 데이터가 제한되거나 불완전할 때, 커버리지를 확장하고 불균형을 바로잡는 프라이버시 보호 합성 데이터셋을 생성합니다.

자세히 NCP에서 이용 가능
SynTitan interface

운영 환경의 AI 실행을 안정화하세요

운영 AI 파이프라인을 다루는 팀은 모델을 바꾸지 않았는데 결과가 달라지는 상황을 겪습니다. 스키마 드리프트, 파이프라인 변경, 런타임 변동입니다. 어떤 실행 조건이 달라졌는지 분리할 추적 계층이 없어 디버깅에 몇 주가 걸립니다.

SynTitan은 모든 AI 실행을 버전이 있는 Release State에 바인딩합니다. 실행 조건이 추적 가능하고, 비교 가능하며, 언제든 재현 가능해집니다.

자세히

AI-Ready 데이터 인프라로 산업 전반에서 AI를 실현하는 플랫폼.

실제 기업 환경에서의 배포 패턴이며, 각각은 CUBIG 인프라가 제거한 특정 운영 차단 요소를 반영합니다.

금융

사기 탐지 & 모니터링

문제

  • 희귀 사기 패턴이 학습 데이터에 과소 반영됩니다.
  • 파이프라인 업데이트 후 모니터링 파이프라인이 일관되지 않은 점수를 생성합니다.

CUBIG 솔루션

  • DTS가 합성 데이터로 희귀 사기 시나리오를 확장합니다.
  • SynTitan이 릴리스 상태와 실행 바인딩으로 모니터링 파이프라인을 안정화합니다.

결과

이상 탐지 신뢰도 개선 및 희귀 사건 클래스 검증 범위 확대.

#DTS #SynTitan
소매 및 판매

프라이버시 안전 고객 분석

문제

  • 프라이버시 규제가 고객 상호작용 데이터의 상세 분석을 제한합니다.
  • 분석 파이프라인이 규정 준수 단계에서 멈춥니다.

CUBIG 솔루션

  • LLM Capsule이 상호작용 계층에서 민감 식별자를 익명화합니다.
  • DTS가 하류 용도를 위한 프라이버시 안전 분석 데이터셋을 생성합니다.

결과

어떤 단계에서도 개인정보를 노출하지 않고 고객 인사이트를 생성하고 분석 파이프라인을 이어갑니다.

#DTS #LLM Capsule
보험

고객 상호작용 분석

문제

  • 고객 상호작용 기록에 민감한 정보가 포함됩니다.
  • 접근 제한과 프라이버시 제약으로 팀 간 분석이 어렵습니다.

CUBIG 솔루션

  • DTS가 프라이버시 안전 합성 데이터셋을 생성합니다.
  • SynTitan이 팀 간 재현 가능한 분석 파이프라인을 보장합니다.

결과

불만 분류 정확도 향상. 원본 고객 기록을 노출하지 않고 팀 간 분석이 가능해졌습니다.

#DTS #LLM Capsule
공공 부문

여론 및 정책 모니터링

문제

  • 미디어와 커뮤니티 전반의 여론 신호가 분산되어 있고, 정책 대응 속도에 맞춰 정량화하기 어렵습니다.

CUBIG 솔루션

  • CUBIG AI-Ready 데이터 인프라 위에서 합성 데이터 기반 분석과 에이전트 기반 모니터링을 구현합니다.

결과

여론 주도자의 영향력과 정책 인식 변화를 이슈로 확산되기 전에 미리 감지합니다.

#DTS #LLM Capsule
마케팅

AI 페르소나 트렌드 리서치

문제

  • 전통적인 소비자 설문은 대량의 개인정보와 긴 수집 주기가 필요해 트렌드 속도를 따라잡지 못합니다.

CUBIG 솔루션

  • DTS 기반 합성 행동 데이터와 AI 페르소나 시뮬레이션 — 개인정보 수집이 필요 없습니다.

결과

설문 응답자의 개인정보를 수집하지 않고도 트렌드 인사이트를 훨씬 빠르게 전달합니다.

#DTS
게임

플레이어 행동 & 커뮤니티 분석

문제

  • 게임 내 행동 및 커뮤니티 반응 데이터가 여러 플랫폼에 흩어져 있어, 통합과 인사이트 도출이 복잡합니다.

CUBIG 솔루션

  • CUBIG AI-Ready 데이터 인프라로 희소한 행동 신호를 합성 증강하고, 분석 파이프라인을 통합합니다.

결과

분산된 데이터를 안정적인 운영 파이프라인으로 통합하여, 명확한 행동 인사이트와 커뮤니티 반응 흐름을 제공합니다.

#DTS #SynTitan

귀 사의 AI는 실제 운영 환경에서 활용할 준비가 되었나요?

운영 환경 AI 실패는 사건 복구에 몇 주가 소요됩니다.
근본 원인은 거의 항상 데이터나 실행 상태입니다 — 모델이 아닙니다.
30분 안에 귀 사의 원인을 찾아봅시다.

30분 아키텍처 리뷰 · 부담 없는 상담 · 엔지니어와 직접 논의 가능

  1. #1.

    데이터 안전 통제

    접근 통제, 감사 로깅, 책임 분리가 운영 워크플로우에 내장됩니다.

  2. #2.

    감사 및 추적성

    환경 전반에 걸쳐 데이터 리니지, 변환, AI 실행 상태의 완전한 추적성을 제공합니다.

  3. #3.

    규제 준수 설계

    규제 산업에서 운영하도록 설계되었으며, 엔터프라이즈급 데이터 처리 원칙을 전반에 적용합니다.

  4. #4.

    조달 친화적

    엔터프라이즈 마켓플레이스 채널에서 이용 가능합니다. 첫 상담부터 조달 프로세스를 지원합니다.

  5. #5.

    배포 옵션

    온프레미스, 클라우드, 엔터프라이즈 마켓플레이스 배포. 기존 인프라와 보안 태세에 맞춰 유연하게 적용합니다.

  6. #6.

    데이터 처리 원칙

    원시 데이터 경계 강제, 데이터 최소화, 정책 기반 처리를 모든 워크플로우에 적용합니다.

프로덕션을 위해 설계됨. 엔터프라이즈 제약에 맞춰 설계되었습니다.

PoC 벤더가 아닙니다. 기업에게 부족했던 프로덕션 AI 인프라 레이어입니다.

주요 지표

15+

PoC 벤더가 아닙니다. 기업에 부족했던 프로덕션 AI 인프라 레이어입니다.

10+

수상 및 인증 10+건 (장관상 4건, GS · KISA 포함)

10

특허 10건 (국내 8건 중 등록 3건, 해외 2건)

2021

설립 · 성남시, 대한민국 · UK 법인 설립

인증 및 수상

  • 인증

    CUBIG

    KISA 신속확인제도
    2024
  • 인증

    LLM Capsule

    GS 인증 1급
    2024
  • 인증

    DTS

    GS 인증 1급
    2025
  • 수상

    CUBIG

    Startup World Cup Finalist
    2024
  • 수상

    CUBIG

    NextRise Global Innovator
    2024
  • 수상

    CUBIG

    Information Security Innovation Award
    2024

조직이 데이터를 다루는 방식을 바꾸세요 —
안전하고, 매끄럽고, 확장 가능하게

CUBIG와 함께 합성 데이터의 모든 잠재력을 열어보세요. 원본을 노출하지 않고도 산업 전반의 멀티모달 데이터를 생성·통합·검증·확장할 수 있습니다.

CUBIG 문의하기 →