신뢰할 수 있는 AI: 전문 출판 분야의 관리형 AI – 톰슨 로이터는 스노우플레이크를 통해 기업 AI의 신뢰 문제를 어떻게 해결했을까요?

로이터, 아카이브 공개: 저널리즘 콘텐츠가 어떻게 가치 있는 AI 원자재가 되는가

신뢰할 수 있는 수준의 AI: 인공지능을 사용할 때 신뢰가 무엇보다 중요한 이유

인공지능(AI)은 다양한 산업 분야에서 혁신의 원동력으로 자리매김했지만, 법률, 세금, 규제와 같은 민감한 분야에서는 AI만의 고유한 규칙이 적용됩니다. 허황된 AI 모델이나 결함 있는 법률 조항은 기업 이미지 손상뿐 아니라 막대한 법적 책임 위험으로 이어질 수 있기 때문에, 기술에 대한 맹목적인 신뢰는 용납될 수 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 글로벌 정보 서비스 제공업체인 톰슨 로이터는 AI 데이터 클라우드 기업인 스노우플레이크와 광범위한 파트너십을 구축했습니다. 이 파트너십의 핵심은 "관리형 AI(Managed AI)"라는 개념으로, 속도보다는 신뢰할 수 있는 결과를 우선시하는 엄격하게 통제되고 믿을 수 있는 AI를 의미합니다. 본 기사에서는 톰슨 로이터가 수만 개의 데이터베이스를 통합하고, 핵심 업무 프로세스를 획기적으로 가속화하며, 나아가 수십 년 된 방대한 뉴스 아카이브를 글로벌 AI 경제에 귀중한 자원으로 탈바꿈시키는 과정을 살펴봅니다. 탁월한 데이터 거버넌스가 현대 전문 출판업계에서 결정적인 경쟁 우위 요소가 되는 이유와 기업 AI 확장에 있어 극복해야 할 과제는 무엇인지 알아보세요.

"신탁급 AI"는 관리형 AI의 특정 유형으로, 법률, 세금 및 규제와 같이 신탁 의무가 중요한 사용 사례에 필요한 최고 수준의 신뢰와 거버넌스를 갖춘 관리형 AI 환경을 구체적으로 설명하는 용어입니다. 반면, 관리형 AI는 전문가가 운영하고 감독하는 AI 인프라 전체를 포괄하는 일반적인 용어입니다.

톰슨 로이터는 캐나다-영국 합작 미디어 및 기술 회사로, 본사는 토론토에 있으며, 2008년 캐나다 기업인 톰슨 코퍼레이션이 영국 통신사 로이터를 인수하면서 설립되었습니다.

로이터는 1851년 런던에서 설립되었으며 세계에서 가장 오래되고 규모가 큰 통신사 중 하나입니다. 톰슨 로이터는 캐나다 톰슨 가문의 사모 투자 회사인 우드브리지 컴퍼니가 약 67~70%의 지분을 보유하고 있으며, 여전히 대주주입니다. 이 회사는 뉴욕 증권 거래소와 토론토 증권 거래소에 티커 심볼 TRI로 상장되어 있습니다.

2025 회계연도에 그룹은 약 74억 8천만 달러의 매출을 올렸으며 전 세계 100여 개국에서 약 27,100명의 직원을 고용했습니다. 회사는 크게 법률 전문가(법률 회사 및 정부 기관을 위한 법률 조사 및 워크플로우 제품), 기업(사내 법무, 세무 및 컴플라이언스 부서를 위한 솔루션), 세무 및 회계 전문가(세무 및 회계 제품), 로이터 뉴스(기존 뉴스 사업) 및 글로벌 인쇄의 다섯 가지 사업 부문으로 나뉩니다.

톰슨 로이터는 이제 스스로를 150년 이상 축적된 콘텐츠 전문성을 바탕으로 신뢰할 수 있는 콘텐츠와 자동화된 워크플로우를 통해 전문가를 지원하는 "AI 및 기술 기업"이라고 소개합니다. 대표적인 제품으로는 법률 검색 플랫폼인 웨스트로(Westlaw)와 법률 전문가를 위한 생성형 AI 비서인 코카운슬(CoCounsel)이 있으며, 이 두 제품 모두 현대화된 AI 기반 데이터 인프라에 점점 더 의존하고 있습니다. 이는 앞서 분석한 스노우플레이크(Snowflake) 파트너십의 핵심 영역과 정확히 일치합니다.

속도보다 신뢰성: 전문 출판사 인공지능의 새로운 기준

오류 없는 AI: 톰슨 로이터는 어떻게 법률 시스템의 신뢰 문제를 해결하는가?

인공지능은 일반적으로 성장을 가속화하는 요소로 여겨지지만, 법률, 세무 및 규제 분야에서는 무엇보다 신뢰성이 중요합니다. 변호사, 세무사, 그리고 준법감시 부서에 잘못된 법률 조항을 만들어내거나 시대에 뒤떨어진 규정을 인용하는 AI 시스템을 판매하는 기업은 평판 손상뿐 아니라 고객에게 법적 책임을 물을 위험에 처하게 됩니다. 바로 이 지점에서 톰슨 로이터와 스노우플레이크의 파트너십이 중요한 의미를 갖습니다. 2026년 6월 스노우플레이크 서밋 26에서 발표된 이 파트너십은 전통적인 미디어 및 정보 기업이 방대하고 민감한 데이터 저장소를 데이터의 출처, 품질 및 접근성에 대한 통제권을 유지하면서 생성형 AI를 위한 견고한 기반으로 전환하는 방법을 보여줍니다.

톰슨 로이터는 법률, 세금 및 규제 관련 정보 서비스를 제공하는 글로벌 기업으로, 법률 연구용 웨스트로(Westlaw)와 법률 전문가를 위한 AI 생성형 비서 코카운슬(CoCounsel)과 같은 제품을 고객에게 제공합니다. 스노우플레이크는 AI 데이터 클라우드 플랫폼으로서, 기업 데이터를 중앙 집중식으로 안전하게 관리하고 규제 준수 하에 분석 및 AI 애플리케이션에 활용할 수 있도록 지원합니다. 두 회사의 협력은 전문적으로 운영, 모니터링 및 기존 비즈니스 프로세스에 통합된 인공지능, 즉 관리형 AI 개념이 가장 까다로운 규제 환경 중 하나에서도 성공적으로 적용될 수 있음을 보여주는 대표적인 사례입니다.

37,500개의 테이블에서 통합된 진실까지: AI를 뒷받침하는 데이터 아키텍처

2021년, Thomson Reuters는 Snowflake 플랫폼이 전사적인 거버넌스 및 보안 요구 사항을 확장 가능한 데이터 인프라와 결합할 수 있다는 점 때문에 이 플랫폼을 선택했습니다. 그 이후로 Thomson Reuters는 37,500개 이상의 관리 테이블과 350개의 다양한 데이터 소스에 걸쳐 단일하고 안전한 데이터 소스를 구축했습니다. 이 기반은 내부 플랫폼인 My Data Space를 지원하며, 이 플랫폼을 통해 중앙 팀은 조직 전체에 신뢰할 수 있는 데이터 제품을 제공하고 공유합니다.

데이터 엔지니어, 분석가, 임원을 포함한 1,500명 이상의 내부 사용자가 매일 이 시스템에 접속하여 보호된 데이터를 검색하고 워크플로에 필요한 인사이트를 얻고 있습니다. 특히 주목할 만한 점은 핵심 워크로드 처리 속도가 최대 3.4배 향상되어 이전에는 몇 주가 걸리던 복잡한 데이터 분석 작업을 단 몇 초 만에 완료할 수 있게 되었다는 것입니다. 이러한 도약은 단순히 컴퓨팅 성능 향상에 그치는 것이 아니라, 수동 데이터 준비 작업을 없애는 통합 데이터 파이프라인 덕분에 가능해졌으며, 이를 통해 팀은 데이터 처리 과정에 시간을 낭비하지 않고 의사 결정에 집중할 수 있게 되었습니다.

Cortex AI와 CoCo: 속도와 현대화를 위한 두 가지 도구

기술 구현의 핵심은 Snowflake Cortex AI입니다. 이 완전 관리형 AI 서비스를 통해 기업은 대규모 언어 모델을 외부 시스템으로 이동하지 않고도 자체적으로 거버넌스 보안이 적용된 데이터에서 직접 실행할 수 있습니다. Thomson Reuters의 경우, 이는 복잡한 규제 데이터 세트를 실시간 인사이트로 변환하여 지능형 애플리케이션 개발을 크게 가속화한다는 것을 의미합니다. Cortex AI는 Anthropic, Meta, Mistral을 비롯한 다양한 벤더의 모델은 물론 Claude Opus 5 및 Gemini 3 Pro와 같은 최신 모델도 지원하며, 이러한 모델들은 안전한 Snowflake 환경 내에서 직접 실행됩니다.

이와 동시에 톰슨 로이터는 AI 기반 프로그래밍 지원 도구인 Snowflake CoCo를 활용하여 팀이 기존 시스템을 현대화하고 Snowflake 환경으로의 마이그레이션을 가속화하고 있습니다. 통제된 환경에서 개발을 간소화함으로써 팀은 보안 및 규정 준수 기준을 저해하지 않고 AI 및 데이터 혁신을 확장할 수 있습니다. 이러한 분석 도구와 개발 지원 도구의 조합은 관리형 AI가 실제로 어떻게 작동하는지 보여주는 좋은 예입니다. 인프라, 모델 선택, 보안 정책 및 확장은 플랫폼 제공업체가 관리하는 반면, 비즈니스 부서는 데이터 및 사용 사례에 대한 콘텐츠 제어권을 유지합니다.

신탁 의무 수준의 AI: AI 분야의 신탁 책임에 대한 새로운 기준

스노우플레이크와 톰슨 로이터가 사용하는 "신탁형 AI"라는 용어는 결과의 정확성, 추적성 및 신뢰성이 필수적인 수준의 품질을 의미합니다. 톰슨 로이터의 데이터 및 분석 책임자인 케이틀린 할퍼티는 진정한 가치는 속도뿐 아니라, 팀이 복잡한 규제 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 동시에 전문적이고 위험도가 높은 애플리케이션에 필요한 신뢰, 통제 및 안정성을 유지할 수 있는 통제된 환경에서 혁신할 수 있는 능력에 있다고 강조했습니다.

변호사, 세무사, 규제 전문가 등 비즈니스 핵심 업무에 종사하는 사람들이 사용하는 핵심 제품을 생산하는 회사에게 이러한 접근 방식은 단순한 마케팅 구호가 아니라 경제적 필수 요소입니다. 수백만 달러의 손실이나 법적 책임이 걸려 있는 영역에서 잘못되거나 문서화되지 않은 AI 관련 지출은 회사 전체의 사업 모델을 위태롭게 할 수 있습니다. 역할 기반 접근 제어, 데이터 마스킹, 객체 태깅, 감사 로그 등을 포함하는 Snowflake의 거버넌스 계층은 기술적 기반을 제공하며, Cortex Guard와 같은 추가 필터링 기능은 부적절하거나 유해한 모델 출력물을 방지하는 데 도움을 줍니다.

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Westlaw와 CoCounsel이 수혜자가 됨에 따라 주요 제품에 미치는 실질적인 영향

데이터 통합의 핵심적인 효과는 톰슨 로이터의 두 가지 대표 제품에서 즉시 나타납니다. 톰슨 로이터는 기존 법률 연구 플랫폼인 웨스트로(Westlaw)와 변호사를 위한 AI 생성형 비서인 코카운슬(CoCounsel)의 데이터 파이프라인을 통합하여 핵심 워크로드 처리 속도를 최대 3.4배 향상시켰습니다. 이를 통해 정적인 보고서에서 거의 실시간에 가까운 인사이트를 얻을 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 법률 전문가들의 일상 업무 방식을 근본적으로 바꿉니다. 이제 사용자들은 매일 업데이트를 기다릴 필요 없이 규제 동향에 대한 검증된 정보를 지속적으로 받아볼 수 있습니다.

스노우플레이크의 제품 담당 부사장인 크리스티안 클라이너만은 톰슨 로이터와의 협력을 통해 기업들이 신뢰할 수 있는 기반을 구축하여 AI와 거버넌스를 함께 확장하고, 팀의 업무 속도를 높이며 기업 전반에 걸쳐 AI를 확장하는 방법을 보여준다고 강조했습니다. 이 발언은 이번 파트너십의 전략적 이중 기능을 부각합니다. 즉, 기술 현대화 프로젝트인 동시에 기술 혁신에 대해 전통적으로 위험 회피적인 고객층과의 신뢰를 구축하는 도구로서의 역할도 한다는 것입니다.

콘텐츠를 원자재로 활용: 로이터, AI 경제에 아카이브 개방

로이터는 자체 데이터 플랫폼 외에도 2026년 8월, 자사의 저널리즘 콘텐츠를 스노우플레이크 마켓플레이스를 통해 제공할 것이라고 발표했습니다. 이를 통해 기업들은 로이터의 사실 기반 뉴스 및 멀티미디어 콘텐츠를 활용하여 AI 애플리케이션과 모델을 강화할 수 있게 되었습니다. 이 마켓플레이스는 1987년까지 거슬러 올라가는 로이터의 저널리즘 콘텐츠에 대한 접근을 제공하며, 5개 언어로 제공되고 AI 워크플로에 직접 통합됩니다. 이러한 개방은 전체 미디어 산업에 중요한 진전을 의미하며, 저작권으로 보호되는 저널리즘 아카이브가 사용 권한에 대한 통제권을 유지하면서도 생성형 AI 시스템을 위한 수익 창출 자원이 될 수 있음을 보여줍니다.

이로써 톰슨 로이터는 제3자 AI 시스템을 위한 신뢰할 수 있는 학습 및 맥락 데이터 제공업체인 동시에 핵심 고객을 위한 자체적인 거버넌스 준수 AI 애플리케이션 운영업체로서의 입지를 확보하게 됩니다. 이러한 이중 역할은 출판사 및 전문 정보 제공업체를 순수 기술 기업과 근본적으로 구분 짓는 요소입니다. 이들은 공개적으로 이용 가능한 인터넷 데이터에 비해 생성형 AI 모델에 상당한 질적 우위를 제공하는 독점적이고, 종종 수십 년 된 데이터 세트를 보유하고 있기 때문입니다.

Snowflake의 플랫폼 전략: 데이터 웨어하우스부터 엔터프라이즈 AI를 위한 제어 계층까지

Thomson Reuters와의 협력은 Snowflake의 광범위한 전략적 방향과 일맥상통합니다. Snowflake는 에이전트 기반 엔터프라이즈 환경을 위한 제어 계층으로서의 입지를 더욱 강화하고 있습니다. 2026년 4월, Snowflake는 조직이 더욱 다양한 데이터 소스, 엔터프라이즈 시스템 및 AI 모델을 신뢰할 수 있는 Snowflake 데이터와 통합된 환경에서 연결할 수 있도록 설계된 Snowflake Intelligence 및 Cortex Code의 주요 개선 사항을 발표했습니다. Snowflake Intelligence는 비즈니스 사용자를 위한 개인 업무 비서 역할을 하며, 사용자의 개별 선호도와 워크플로에 맞춰 시간이 지남에 따라 적응합니다. Cortex Code는 엔터프라이즈 AI를 위한 개발 계층 역할을 하여 전체 생태계에서 데이터 기반 개발을 가능하게 합니다.

2025년 11월 출시 이후 이 도구는 빠르게 도입되어 고객의 절반 이상이 생산성 향상을 위해 적극적으로 사용하고 있습니다. 스노우플레이크는 금융 서비스 부문에서도 유사한 접근 방식을 취하고 있는데, 바로 금융 서비스용 Cortex AI입니다. 이 제품은 엄격한 보안 및 규정 준수 제어 기능을 갖추면서 FactSet, MSCI, Associated Press와 같은 파트너 데이터 제공업체의 데이터에 접근할 수 있도록 지원합니다. 금융 및 법률 부문 간의 이러한 유사점은 업계의 공통된 패턴을 보여줍니다. 즉, 오류가 큰 비용으로 이어지고 추적성이 필수적인 경우, 거버넌스를 우선시하는 AI 모델이 개방적이고 통제되지 않은 접근 방식보다 우위를 점한다는 것입니다.

관리형 AI를 비즈니스 모델로 활용하기: 모델 선택보다 관리가 더욱 중요해지는 이유

'관리형 AI'라는 용어는 기업이 인공지능을 활용하는 방식의 근본적인 변화를 의미합니다. 톰슨 로이터와 같은 기업은 개별 언어 모델을 독립적으로 운영하는 대신, 인프라, 보안 아키텍처, 모델 선정 및 운영의 상당 부분을 이러한 작업을 대규모로 처리하고 지속적으로 업데이트하는 전문 플랫폼으로 이전합니다. 진정한 가치는 더 이상 개별 모델을 학습시키거나 조정하는 데서만 창출되는 것이 아니라, 데이터 수집 및 관리부터 실제 애플리케이션에 결과를 제공하는 데까지 전체 데이터 및 AI 라이프사이클을 안정적으로 관리하는 데서 비롯됩니다.

전문 출판사, 로펌, 컨설팅 회사 및 기타 지식 집약적 산업의 경우, 경쟁 우위는 인공지능 모델 자체에 대한 접근성에서 비롯되는 것이 아니라(이제 이러한 모델은 대부분 표준화되어 많은 공급업체가 이용할 수 있기 때문) 기반 데이터의 품질, 독점성 및 거버넌스에서 비롯된다는 것을 의미합니다. 톰슨 로이터는 이를 인상적으로 보여줍니다. 진정한 경쟁 우위는 클로드, 제미니 또는 기타 언어 모델을 사용하는 데 있는 것이 아니라 수십 년에 걸쳐 구축된 고도로 전문화된 데이터 세트에서 이러한 모델을 안전하고 투명하며 법률을 준수하는 방식으로 사용할 수 있는 능력에 있습니다.

전문 정보 시장의 경쟁 역학: 차별화 요소로서의 가속

최대 3.4배 빠른 작업 처리 속도 향상을 통해 톰슨 로이터는 변호사, 세무 전문가, 규제 분석가 등 최종 고객에게 중요하고 최신 정보를 이전보다 훨씬 빠르게 제공할 수 있게 되었습니다. 렉시스넥시스, 블룸버그 로, 그리고 법률 전문 기술 스타트업과 같은 경쟁사들도 생성형 AI 도구를 도입하고 있는 시장에서 속도와 신뢰성을 결합하는 것은 중요한 차별화 요소가 되고 있습니다. 검증된 결과를 제공하는 최초의 기업은 신기술에 대해 전통적으로 매우 보수적인 전문가 집단의 신뢰를 얻을 수 있습니다.

동시에 이러한 발전은 오랜 역사와 법적 검증을 거친 방대한 데이터 세트를 보유한 기존 정보 제공업체에게, 최신 AI 기술을 보유했음에도 불구하고 데이터의 깊이와 신뢰도가 부족한 신규 시장 진입업체에 비해 구조적인 이점을 제공합니다. 따라서 스노우플레이크와의 협력은 일종의 시장 진입 장벽 역할을 합니다. 소규모 기업도 이론적으로는 동일한 클라우드 인프라를 사용할 수 있지만, AI 애플리케이션의 실질적인 콘텐츠를 구성하는 수십 년에 걸쳐 축적되고 선별된 방대한 데이터 저장소를 보유하지 못하기 때문입니다.

거버넌스 기반 AI 확장의 위험과 미해결 과제

공식 보도자료에서 긍정적으로 묘사되었음에도 불구하고, 균형 잡힌 평가에 필수적인 몇 가지 질문들이 여전히 해결되지 않은 채 남아 있습니다. 톰슨 로이터와 스노우플레이크 모두 사용된 AI 시스템의 실제 오류율, 사람의 검토 단계 빈도, 구체적인 구현 비용에 대한 자세한 정보를 공개하지 않았습니다. 3.4배 가속이라는 지표는 회사 내 모든 사용 사례가 아닌 특정 핵심 워크로드에만 적용되는 것으로, 전반적인 성공 평가에 있어 그 의미를 제한합니다.

더욱이, 단일 클라우드 제공업체에 대한 의존도 문제는 여전히 중요한 사안입니다. 스노우플레이크와 같은 플랫폼에 전체 데이터 인프라와 AI 거버넌스를 구축하는 기업은 상당한 전략적 투자를 하는 것이며, 이는 제공업체의 가격 인상, 기술적 문제 또는 전략적 재편이 발생할 경우 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 37,500개 테이블로 구성된 방대한 데이터 세트 내에서 생성형 AI 모델이 상충되거나 오래된 법률 자료를 어떻게 처리하는지에 대한 질문 역시 공개적인 답변에서 찾아볼 수 없으며, 실제 적용 과정에서 지속적인 과제로 남을 가능성이 높습니다.

미디어 산업의 새로운 핵심 역량으로서의 데이터 관리

톰슨 로이터와 스노우플레이크의 파트너십은 전통적인 미디어 및 전문 정보 기업들이 생성형 AI 시대에 어떻게 관련성을 유지할 수 있는지에 대한 통찰력 있는 모델을 제시합니다. 이들은 주요 AI 모델 제공업체와 직접 경쟁하는 대신, 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션의 기반이 되는 고품질의 검증된 데이터 세트를 관리하고 보호하는 역할을 수행하고 있습니다. 이러한 모델은 향후 의료, 금융 감독, 공공 부문 등 규제 요건이 엄격한 다른 산업으로 확산될 가능성이 높습니다. 이러한 산업에서는 데이터의 출처, 검증 가능성, 관리가 모델의 컴퓨팅 성능만큼이나 중요하기 때문입니다.

장기적으로 볼 때, 관리형 AI 전략의 성공은 어떤 언어 모델이 가장 강력한가에 달려 있는 것이 아니라, 기업이 데이터를 얼마나 일관성 있게 관리, 유지 및 생산적인 활용을 위해 준비하는가에 달려 있습니다. 톰슨 로이터는 통합되고 통제된 데이터 아키텍처에 대한 다년간의 투자를 통해 구조적 우위를 확보했으며, 이는 이제 측정 가능한 속도 및 효율성 향상으로 이어지고 있을 뿐만 아니라 전문 출판 및 정보 산업 전체의 청사진 역할을 하고 있습니다.

Snowflake와 Unframe모두 기업용 AI 솔루션을 안전하고 거버넌스 규정을 준수하는 방식으로 제공한다는 목표를 추구하지만, 비즈니스 모델과 목표 고객층에서 근본적인 차이가 있습니다. Snowflake는 주로 데이터 인프라 플랫폼인 Unframe 완전 관리형 솔루션 제공업체입니다.

핵심 사업 모델 및 접근 방식

Snowflake는 클라우드 데이터 웨어하우스 플랫폼으로 시작하여 "AI 데이터 클라우드"로 발전했으며, 기업에 인프라, 거버넌스 도구, Cortex AI와 같은 AI 구성 요소를 제공하여 Thomson Reuters와 같은 파트너를 통해 또는 독립적으로 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 반면 Unframe 스스로를 "관리형 AI 제공 플랫폼"이라고 명시적으로 설명합니다. DIY 도구를 제공하는 대신, 사전 구축된 모듈형 "구성 요소"를 청사진 아키텍처에 따라 구성하여 특정 비즈니스 문제를 해결하는 즉시 사용 가능한 프로덕션 수준의 AI 솔루션을 며칠 내에 제공합니다. Unframe 사용하면 고객은 원하는 결과물을 정의하고, 기업은 기술 구현, 운영 및 지속적인 최적화를 담당합니다.

유사점

두 공급업체 모두 대기업이 민감한 데이터에 대한 통제권을 유지하면서 AI를 배포할 수 있도록 높은 수준의 거버넌스, 보안 및 추적성을 핵심 판매 포인트로 강조합니다. 또한 두 업체 모두 모델에 구애받지 않는 정책을 채택하여 고객이 특정 언어 모델에 얽매이지 않고 Claude, Gemini, GPT와 같은 다양한 LLM을 동일 플랫폼 내에서 사용할 수 있도록 지원합니다. 두 업체 모두 다양한 소스 시스템의 데이터를 통합하고 AI 애플리케이션에 맞게 맥락화된 방식으로 준비하는 것을 목표로 합니다. Snowflake는 중앙 데이터 플랫폼을 통해, Unframe "Knowledge Fabric"을 통해 이를 실현합니다.

주요 차이점

특징	눈송이	Unframe.AI
핵심 제공 서비스	AI 구성 요소(Cortex AI)를 갖춘 클라우드 데이터 인프라	완전 관리형, 기성품 AI 솔루션
구현 모델	기업/파트너는 플랫폼에서 자체 애플리케이션을 구축합니다	Unframe 고객을 위해 솔루션을 구축, 구성 및 운영합니다
가치 실현 시간	다년간에 걸친 시행 가능성 있음 (톰슨 로이터, 2021년부터)	업체에 따르면 며칠에서 몇 주 정도 소요됩니다
가격 모델	사용량 기반 클라우드 요금 청구	결과 기반이며, 경우에 따라 위험 부담이 없고, 효과 입증까지 가능합니다
타겟 고객	자체 데이터/개발팀을 보유한 대기업	내부 AI 개발 역량이 미흡한 포춘 500대 기업
전개	주요 클라우드 플랫폼	클라우드, 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 하이브리드

Unframe는 언제 더 흥미로워질까요?

Unframe특히 사내에 대규모 데이터 엔지니어링 또는 AI 개발팀이 없으면서도 특정 사용 사례에 대해 빠르고 측정 가능한 결과를 필요로 하는 기업에게 더욱 매력적인 선택이 될 가능성이 높습니다. 이 플랫폼은 구현에 몇 달이 아닌 며칠이 소요된다고 명시적으로 홍보하고 있기 때문입니다. 이는 SAP, Salesforce 또는 기존 데이터베이스와 같이 분산되어 있고 오랜 기간 동안 성장해 온 IT 시스템을 이미 보유하고 있으며 복잡한 마이그레이션 없이 AI 워크플로에 통합하려는 조직에 특히 중요합니다. Unframe Snowflake처럼 중앙 데이터 플랫폼을 구축할 필요 없이 이러한 시스템을 위한 사전 구축된 커넥터를 명시적으로 사용하기 때문입니다.

Unframe 의 성과 기반 가격 모델은 초기 투자 비용을 부담하기 꺼리는 기업들에게 매력적인 요소입니다. 솔루션의 효과가 입증된 후에만 비용을 지불하면 되기 때문입니다. 포춘 500대 기업에 속하는 보험사의 평균 응답 시간 45% 단축이나 글로벌 보험사의 클레임 처리 속도 3배 향상과 같은 사례 연구는 이러한 접근 방식이 핵심 성과 지표(KPI)를 명확하게 측정할 수 있는 운영 및 프로세스 중심의 사용 사례에 특히 적합하다는 것을 보여줍니다. 그러나 Thomson Reuters의 사례처럼 수천 개의 테이블과 데이터 소스를 포함하는 포괄적인 전사적 데이터 인프라를 구축하고 관리하려는 경우에는 Snowflake와 같은 플랫폼이 구조적으로 더 적합하지만, 구축에 훨씬 더 많은 시간이 소요됩니다.

저는 기꺼이 당신의 개인 조언자 역할을 해드리겠습니다.

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