인공지능(AI)은 점차 베트남의 경제 및 사회 발전에서 필수 불가결한 부분이 되고 있습니다. 이에 따라 베트남 AI 개발은 뜨거운 관심을 받고 있는 주제가 되고 있습니다.
국가혁신창출센터(NIC)에 따르면, AI의 적용은 2030년까지 베트남 GDP에 약 793억 달러를 기여할 수 있으며, 이는 전체 GDP의 거의 12%에 해당합니다. ‘2030년까지 인공지능 연구, 개발 및 응용에 관한 국가 프로그램’과 하노이 공과대학교에 AI 국제 연구 센터를 구축하는 등의 국가 전략은 베트남이 ‘메이드 인 베트남’ 핵심 기술을 발전시키고 여러 분야에서 디지털 전환을 촉진하는 데 기여하고 있습니다.
동시에 미국, 한국, 호주와 같은 국가 기관들은 베트남과 협력을 강화하여 AI 연구 및 응용 능력을 개선하고 있습니다. 잠재적인 분야로는 의료, 환경, 교육 및 산업이 포함됩니다. 이번 글에서는 HBLAB이 베트남 AI 발전의 현황에 대한 최신 정보를 제공하고 베트남 AI 개발 팀의 잠재력을 분석하며 AI 프로젝트를 개발하고자 할 때 필요한 작업에 대해 논의할 것입니다.
베트남 AI 개발 현황
베트남 AI 분야에 최신 통계 자료
인공지능(AI)은 점점 더 베트남의 디지털 전환 및 디지털 경제 발전을 위한 중요한 동력이 되고 있습니다. 실제로 최근 몇 년 동안 AI는 여러 주요 분야에서 중요한 역할을 입증해 왔습니다.
베트남은 AI 발전을 위한 유리한 조건을 갖추고 있으며, 이 분야에서 눈에 띄는 성과를 이뤄냈습니다.
- 젊은 인력의 비율이 높고 인구의 75%가 35세 미만입니다.
- 인터넷 사용률이 80% 이상으로, 베트남의 인터넷 경제는 빠르게 성장하고 있습니다. 베트남은 데이터 센터, 5G 네트워크 및 첨단 기술 단지 등 기술 인프라에 강력하게 투자하고 있습니다.
- 현재 베트남은 동남아시아에서 AI 스타트업의 생태계와 수량에 대한 조사에서 2위를 차지하고 있으며, 동남아시아 전체 AI 스타트업의 27%를 차지하고 있습니다. 베트남은 2023년 동안 기술 스타트업에 10억 달러 이상의 투자를 유치했습니다.
- 베트남은 동남아시아에서 글로벌 AI 준비 지수에서 5위를 기록하고 있습니다(Offord Insights 기준).
- 베트남과 싱가포르는 동남아시아의 대표로 세계 AI 연구 분야에서 30개국 중 하나로 선정되었습니다.
- 베트남 정부는 창업과 기술 투자 장려를 위한 여러 정책을 시행하고 있으며 이는 베트남 AI 기업들이 국제 시장에서 발전하고 경쟁할 수 있는 유리한 환경을 조성하고 있습니다.
- 베트남은 Google, Nvidia와 같은 대형 기술 기업과의 투자 협력을 확대하고 있습니다.
베트남에서 AI 분야에 투자하는 글로벌 기업
2024년 12월 5일, 베트남 정부와 NVIDIA 그룹 간의 협력 협약이 체결되어 베트남에 AI 연구 및 개발 센터와 AI 데이터 센터를 설립하기로 하였습니다.
또한 베트남은 AI 분야에 더 많은 외국 기업의 투자를 유치하기 위해 적극적으로 노력하고 있으며, 특히 삼성은 베트남을 반도체 및 AI 산업의 ‘거점’으로 만들기 위한 투자 계획을 세우고 있습니다.
Google과 Meta는 공급망 이전 및 AI와 같은 첨단 기술 분야에 대한 베트남 투자에 관심을 표명했습니다.
LG, SK, 현대 Thanh Cong, CJ, 롯데 등 많은 한국 기업들도 베트남에서 AI를 포함한 첨단 기술 분야에 대한 투자 제안을 하고 있습니다.
이러한 움직임은 베트남이 AI 분야에서 세계의 대형 기술 기업들에게 매력적인 목적지로 자리 잡고 있음을 보여줍니다.
AI 기술을 적극적으로 적용하는 산업
현재, 베트남에서 많은 분야에 AI를 적극적인 적용하고 있습니다. 다음과 같은 분야에는 인공지능을 어떻게 도입되는지 참고하세요.
농업 분야: 국제 쌀 연구소(IRRI)는 AI를 활용하여 기후 변화에 저항하는 쌀 품종을 개발하고, 베트남 농민들이 기후 변화에 더 잘 대처할 수 있도록 지원하고 있습니다.
의료 분야: AI가 X-ray를 기반으로 폐, 심장 및 뼈 질환 진단에 도움을 주고 있습니다. AI를 활용한 로봇 콜 시스템은 자동으로 전화를 걸어 건강 상태를 확인하고 의료 정보를 업데이트하는 혁신적인 방법으로, 의료 직원의 부담을 줄이는 데 기여하고 있습니다.
제약 분야: AI가 데이터를 분석하고, 더 나은 약재를 찾기 위한 시뮬레이션에 사용되며, 제약 생산 공장을 운영하는 데에도 활용되고 있습니다.
은행 분야: AI 응용 프로그램이 정보를 인증하고 eKYC를 통해 고객을 식별하며, 대량의 데이터를 처리하고 거래 정보를 분석하여 특성, 습관 및 행동을 파악하는 데 도움을 주고 있습니다.
식품 분야: AI, 머신러닝, 컴퓨터 비전을 사용하여 신선도와 채소 및 과일의 품질을 관리하고, 품질이 보장되지 않는 채소와 과일을 제거하는 데 기여하고 있습니다.
베트남 AI 개발자 경력 및 잠재력 평가
베트남에서 AI 교육 현황
TopDev의 베트남 AI 시장 보고서에 따르면 베트남에서 AI 인력 수요는 매년 30%의 성장률을 보이고 있습니다. AI 엔지니어, 데이터 과학자 및 머신러닝(ML) 전문가와 같은 직종이 시장에서 가장 ‘핫’한 직업이 되고 있습니다.
베트남 정부는 ‘반도체 산업 인력 개발 프로그램(2030년까지, 2050년 방향)’을 승인하였으며(결정 번호 1017/QĐ-TTg), 이 프로그램은 2030년까지 베트남에 AI 전문성이 깊은 엔지니어 이상의 인력이 최소 5,000명 이상 확보되도록 하는 목표를 제시하고 있습니다.
AI 인력에 대해 전문가들은 베트남이 수학 및 과학 분야에서 우수한 교육 전통을 갖고 있어 AI 산업에 고품질 인력을 양성할 수 있는 기반이 마련되어 있다고 주장합니다. 구글 클라우드의 국가 이사는 베트남이 동남아시아에서 AI 혁신을 선도할 특별한 위치에 있으며 그 이상으로 발전할 잠재력이 있다고 말씀하셨습니다.
또한 베트남 학생들은 국제 수학 경시대회에서 높은 성적을 거두며 논리적 사고와 문제 해결 능력 AI 개발에 필요한 능력을 증명합니다. 게다가, 베트남은 세계 대기업에서 중요한 직책을 맡고 있는 인력을 보유하고 있어 AI 분야에서 큰 인적 자원 이점을 가지고 있습니다.
AI 분야는 디지털 전환과 강력한 기술 발전의 맥락에서 베트남 대학에서 가장 인기 있는 학문 중 하나가 되고 있습니다. 이 분야는 인간처럼 사고하고 학습하며 의사 결정을 내릴 수 있는 컴퓨터 시스템의 연구와 개발에 중점을 두고 있습니다. 2025년 통계에 따르면 베트남에서 최소 18개 대학교는 AI 전공을 가르치고 있습니다.
게다가 베트남 교육부는 학교에 AI 적용 초안을 제시하고 있습니다. 2035년까지 AI는 모든 학생, 교사 및 교육 관리자가 공통적으로 사용하는 도구가 될 것이며 베트남 기업이 개발한 AI 생태계가 일반 교육에서 통합적으로 사용될 것입니다. 정책이 실제로 되면 베트남 학생들은 초기부터 최신 응용을 가진 AI 기술을 접글할 기회가 있어서 AI 개발에 대한 밝은 미래에 기대될 수 있습니다.
베트남 AI 개발 인력의 잠재력
마이크로소프트의 조사에 따르면, 베트남의 지식 근로자 중 88%가 생성 AI를 사용하고 있으며 이는 전 세계의 75%보다 높은 수치입니다.
베트남을 포함한 31개국의 31,000명의 근로자를 대상으로 한 조사에서는 직장에서 생성 AI 사용 비율이 지난 6개월 동안 거의 두 배로 증가한 것으로 나타났습니다. 인기 있는 도구로는 ChatGPT, Copilot, GitHub Copilot이 있습니다.
ChatGPT에 대한 정보 살펴보기
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베트남의 Z세대는 현재와 앞으로 수십 년 동안 AI 발전의 원동력이 되고 있습니다. 디지털 기술 시대에 태어난 젊은 세대은 기술 트렌드를 따라가지 않으면 뒤처질 수밖에 없으며 기술의 흐름을 따라잡는 것뿐만 아니라 이 새로운 기술을 주도하고 발전시켜야 할 필요성이 있습니다. 현재 베트남에는 150만 명의 IT 인력이 있으며, 그 중 대부분이 Z세대의 젊은 인력으로, 이 세대는 국가 발전의 미래로 여겨집니다.
정부의 개방적이고 적극적인 지원 정책과 함께, 베트남의 젊은 세대는 향후 20-30년 동안 기술 발전의 기반을 마련할 수 있는 최상의 조건을 갖춘 황금 세대입니다. 또한, 기술 전환 과정에서 성장한 Z세대는 기술에 대한 민감성과 적응력이 높다는 점에서도 긍정적인 평가를 받을 수 있습니다. 더불어 학습에 대한 의지와 개방성, 새로운 문화의 정수를 수용하려는 태도 역시 베트남 젊은 세대가 AI 경쟁에서 기대할 수 있는 잠재적인 요소입니다.
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베트남 AI 개발 프로젝트 유형
전자상거래
베트남은 Shopee, Lazada, Tiki와 같은 플랫폼이 있는 동남아시아에서 가장 빠르게 성장하는 전자상거래 시장 중 하나입니다. AI는 쇼핑 경험을 개인화하는 데 중요한 역할을 하여 기업들이 수익을 최적화하는 데 도움을 줍니다. AI를 활용한 스마트 추천 시스템은 고객 데이터를 분석하여 각 개인의 취향에 맞는 제품을 제안합니다. 또한, AI 챗봇은 24/7 고객 지원을 제공하여 상담원의 부담을 줄이고 서비스 품질을 개선합니다. AI는 재고 관리 및 가격 최적화에도 도움을 주어 기업이 쇼핑 트렌드를 예측하고 재고 부족이나 과잉 재고 문제를 최소화할 수 있습니다.
외국 기업이 베트남의 파트너와 협력할 경우, 고급 기술 엔지니어 팀을 활용하여 베트남 소비자의 쇼핑 습관에 맞는 AI 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 베트남의 AI 스타트업들도 최적화 솔루션을 제공하여 국제 기업들이 이 시장에 쉽게 접근할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
금융 및 은행
금융 분야에서 AI는 보안을 강화하고 고객 서비스를 개선하는 데 사용되고 있습니다. 머신러닝 기술은 사기 거래를 보다 정확하게 탐지하여 은행의 리스크를 줄이는 데 기여합니다. 또한, AI는 다양한 출처의 데이터를 분석하여 신용 기록을 평가함으로써 은행이 더 많은 고객에게 금융 서비스를 확대할 수 있도록 돕습니다.
베트남의 은행 및 핀테크 기업인 MoMo, ZaloPay, Vietcombank는 금융 상품에 AI를 적극적으로 적용하고 있습니다. 외국 기업이 베트남의 파트너와 협력하면 현지 데이터를 활용하여 AI 모델을 더 효과적으로 훈련하고, 베트남의 보안 및 금융 규정을 준수할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 (Computer Vision)
컴퓨터 비전은 보안, 의료, 제조 등 여러 분야에서 기업 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 베트남에서는 얼굴 인식 기술이 은행, 공항 및 산업 단지의 출입 통제 시스템에 도입되었습니다. 또한, AI는 의료 이미지를 분석하여 의사가 보다 빠르고 정확하게 진단할 수 있도록 지원합니다.
보안 감시 및 이미지 분석에 대한 수요가 증가함에 따라, 외국 기업은 베트남의 AI 스타트업과 협력하여 현지 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션을 개발할 수 있습니다. 일부 베트남 기업들은 의료 분야에서 AI 응용 프로그램을 개발하여 국민의 건강 관리 품질을 향상시키고 있습니다.
4자연어 처리 (NLP – Natural Language Processing)
자연어 처리(NLP)는 챗봇, 고객 감정 분석, 자동 번역과 같은 응용 프로그램에서 중요한 AI 분야입니다. 베트남어는 문법과 발음에서 여러 변형이 있어 베트남어에 대한 AI 개발이 큰 도전이 되고 있습니다.
현재 FPT, VNG와 같은 대형 기술 기업들이 NLP 연구에 투자하여 음성을 텍스트로 변환하고, 다국어 번역 및 고객 데이터 분석과 같은 자동화 서비스를 개선하고 있습니다. 외국 기업이 베트남 파트너와 협력하면 현지 언어 데이터를 활용하여 보다 정확하고 시장에 적합한 AI 시스템을 개발할 수 있습니다.
의료 및 헬스케어
AI는 점차 의료 분야에서 진단 지원, 의료 데이터 분석 및 신약 개발에 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다. 베트남에서는 AI가 X-ray 및 MRI 이미지 분석에 활용되어 전통적인 방법보다 조기에 병리적 징후를 발견할 수 있습니다. Vinmec, Bạch Mai와 같은 일부 대형 병원들은 AI를 건강 관리 시스템에 통합하기 위해 기술 기업과 협력하고 있습니다.
외국 기술 기업과 베트남 기업 간의 협력은 원격 의료 분야에서 AI 응용을 촉진하여 의사가 깊은 지역의 환자를 진단하고 상담할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
교육
AI는 교육 방법을 변화시키고 각 학생에 맞춤화된 학습을 지원하고 있습니다. 베트남의 EdTech 플랫폼인 Kyna, Topica는 AI를 활용하여 각 학습자의 능력에 맞는 학습 내용을 제공합니다. AI는 또한 채점, 시험 평가 및 외국어 학습 지원을 자동화하는 데 도움을 줍니다.
베트남의 교육 기업과 협력하면 외국 기업이 이 잠재 시장에 접근하고, 베트남 교육의 질을 높이는 스마트 학습 도구를 개발할 수 있습니다.
제조 및 산업
베트남은 삼성, LG, 인텔과 같은 대기업들이 공장을 두고 있는 지역의 제조 중심지가 되고 있습니다. AI는 생산 공정을 최적화하고, 오류를 줄이며, 노동 생산성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 예측 유지보수 기술은 기업이 기술적 오류를 조기에 인식하여 수리 비용을 절감할 수 있도록 돕습니다.
외국 기업은 베트남 기업과 협력하여 생산 라인에 AI 솔루션을 도입하고 생산성을 향상시키며 제품 품질을 보장할 수 있습니다. 외국 기업의 AI 전문성과 베트남의 제조 강점을 결합하면 4.0 산업 분야에서 혁신적인 발전을 이룰 수 있습니다.
베트남에서 AI 개발 프로젝트 구현 방식
베트남 AI 개발 능력과 잠재력을 아는 후에 한국 기업들이 베트남에서 AI 프로젝트를 어떻게 진행하는지 고민하는 경우가 많습니다. 아래에 있는 정보들이 베트남에서 AI 개발 프로젝트 구현할 생각이 있는 한국 기업들에게 도움을 줄 수 있기를 바랍니다.
프로젝트 목표 및 범위 설정
AI 개발 프로젝트의 성공을 보장하기 위해 한국 기업들은 철저한 시장 조사를 진행해야 합니다. 이는 베트남에서 AI를 적용할 수 있는 잠재 분야를 식별하는 것을 포함합니다. 예를 들어, 제조업, 소매업 또는 의료 분야 등이 있습니다. 기업들은 AI가 해결할 수 있는 구체적인 문제를 분석해야 하며 예를 들어 생산 프로세스를 최적화하거나 고객 경험을 개선하는 등의 문제를 다룰 수 있습니다. 지역 시장의 요구와 특성을 이해하는 것은 한국 기업들이 베트남 사용자에게 적합한 AI 솔루션을 개발하고 실제 가치를 제공하는 데 도움이 됩니다.
AI 프로젝트의 비즈니스 목표는 명확하고 구체적으로 설정되어야 합니다. 예를 들면 한국 기업들은 생산성을 20% 증가시키거나 운영 비용을 15% 절감하는 등의 측정 가능한 목표를 세우면 좋습니다. 이러한 목표는 회사의 전체 전략과 일치해야 하며 명확한 경제적 이익을 가져와야 합니다. 비즈니스 목표를 명확히 설정하는 것은 프로젝트의 방향성을 정하고 베트남 시장에서 회사의 발전에 기여할 수 있도록 보장하는 데 도움이 됩니다.
또한 AI 프로젝트를 실행하기 전에 한국 기업들은 프로젝트의 실현 가능성을 철저히 평가할 필요가 있습니다. 여기에는 재정, 기술 및 데이터와 같은 요소가 포함됩니다. 또한, 기술적, 시장적 또는 법적 리스크와 같은 잠재적인 위험을 식별하고 평가해야 합니다. 이러한 평가는 AI 프로젝트가 성공적으로 실행될 수 있도록 보장하고, 회사에 이익을 가져다주는 데 도움이 됩니다. 동시에, 이러한 평가는 회사가 적절한 대응 계획을 마련하는 데 기여합니다.
AI 전문가 팀 구성과 협업
한국은 AI 분야를 포함하여 세계적인 기술 강국 중 하나입니다. 한국 기업들은 베트남 AI 개발 프로젝트의 품질과 효율성을 향상시키기 위해 첨단 AI 솔루션, 모델 및 기술을 제공합니다.
베트남의 파트너들은 시장, 문화 및 소비자 요구에 대한 깊은 지식을 보유하고 있습니다. 이는 한국 기업들이 AI 제품 및 서비스를 시장의 특성에 맞게 조정하는 데 도움을 주어, 사용자들의 수용성과 사용성을 높이는 데 기여합니다.
첨단 기술과 지역 이해의 결합은 “상호작용 효과”를 창출하여 AI 프로젝트의 빠르고 효율적인 발전을 도모합니다. 한국 기업들은 자신의 기술적 이점을 활용할 수 있으며, 베트남의 파트너들은 그들이 제품과 서비스를 시장에 맞게 조정하는 데 도움을 줍니다.
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데이터 수집 및 처리
AI 모델, 특히 머신러닝은 데이터를 분석하고 학습하는 기반에서 작동합니다. 데이터가 풍부하고 질이 높을수록 AI 모델은 더 정확한 예측과 결정을 내릴 수 있습니다. 베트남에서는 디지털 경제의 강력한 발전과 인터넷 사용자 증가로 인해 잠재적인 데이터 소스가 매우 큽니다. 그러나 이 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 기업과 조직이 체계적이고 전문적인 데이터 수집, 처리 및 관리 전략을 갖추어야 합니다.
베트남은 소셜 미디어, 전자상거래, 전통 산업의 디지털 전환 등 다양한 출처에서 데이터 폭발을 경험하고 있습니다. 이를 바탕으로 금융, 의료, 교육 및 농업 등 여러 분야에서 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 큰 기회를 제공합니다. 그러나 이 데이터를 효과적으로 활용하는 것은 여러 도전 과제를 동반합니다. 데이터는 종종 분산되어 있고 비일관적이며 표준화가 부족하여 기업이 복잡한 데이터 처리 기술과 프로세스에 투자할 필요가 있습니다. 또한, 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제는 사용자 신뢰를 보장하기 위해 최우선으로 고려해야 할 사항입니다.
AI 모델 개발 및 학습
깨끗한 데이터가 준비되면 다음 단계는 적합한 모델을 선택하고 훈련하는 것입니다. 각 문제는 서로 분류(classification), 회귀(regression), 클러스터링(clustering), 딥러닝(deep learning) 신경망 등 다른 유형의 모델을 요구합니다. 올바른 모델을 선택하는 것은 훈련 시간을 절약할 뿐만 아니라 자원 활용 효율성을 높이는 데도 중요합니다.
훈련 과정에서는 과적합(overfitting), 과소적합(underfitting), 훈련 데이터/테스트 데이터 분할(train/test split), 그리고 하이퍼파라미터 튜닝(hyperparameter tuning)과 같은 요소를 간과해서는 안 됩니다. 또한, 모델의 일반화를 개선하기 위해 교차 검증(cross-validation) 또는 정규화(regularization)와 같은 기술을 사용하는 것이 좋습니다. 이는 모델이 훈련 데이터에서만 잘 작동하는 것이 아니라 실제 데이터에서도 잘 작동하도록 보장합니다.
베트남 IT 기업들은 핀테크, 전자상거래, 물류, 의료 등 다양한 분야에서 실전 경험을 가진 많은 AI 전문가를 보유하고 있습니다. 이를 통해 그들은 한국 기업들에게 다음과 같은 지원을 할 수 있습니다:
비즈니스 분석 및 실제 문제를 파악한 후, 분류(classification), 회귀(regression), 또는 딥러닝(deep learning) 모델 등 적합한 AI 모델을 제안합니다.
정확도와 계산 비용 사이에서 최적의 모델 선택에 대한 상담을 제공합니다. 이는 AI를 적용하고자 하는 한국의 중소기업(SME)에게 매우 중요한 사항입니다.
예를 들어, 물류 분야에서 복잡한 신경망을 사용하는 대신, 베트남 파트너는 훈련 시간을 절약하면서도 정확도를 보장하는 gradient boosting 모델을 제안할 수 있습니다.
테스트 및 배포
훈련 후 모델은 정확성과 안정성을 보장하기 위해 철저히 검증되어야 합니다. 이 작업은 단순히 정확성을 확인하는 것이 아니라 응답 시간, 확장성, 입력 오류 처리 능력 등 성능을 평가하는 것도 포함됩니다. MLflow, TensorBoard, Weights & Biases와 같은 도구는 이 과정을 효과적으로 모니터링하고 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
모델을 실제 환경(프로덕션)에 배포할 때는 모델 패키징(model packaging), 실행 인프라 선택(온프레미스(on-premise) 또는 클라우드, 모델이 다른 시스템과 소통할 수 있도록 API를 설정하는 데 주의해야 합니다. 또한, 모델이 실시간으로 문제를 겪을 경우를 대비한 폴백(fallback) 또는 경고 메커니즘이 필요합니다.
유지보수 및 최적화
AI 모델은 ‘완성되면 끝’으로 여겨져서는 안 됩니다. 환경이 변화하고 데이터가 변화함에 따라 ‘드리프트(drift)’ 현상이 발생하여 모델의 정확성이 점차 감소할 수 있습니다. 따라서 정기적인 유지보수 계획이 필요하며 시간에 따라 모델의 성능을 모니터링하고 필요할 때 업데이트해야 합니다.
모델이 배포된 후 성능은 데이터 드리프트(data drift, 입력 데이터 변화) 또는 컨셉 드리프트(concept drift, 문제의 본질 변화)로 인해 감소할 수 있습니다. 그 때는 베트남의 IT 파트너는 지원할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.
- 정확도, 정밀도, 재현율, 지연 시간 등 중요한 지표를 모니터링하기 위한 실시간 모니터링 시스템을 구축합니다.
- 성능이 허용 한계를 초과하여 저하될 경우 스마트 경고(alerting)를 적용합니다.
- 로그와 입력 데이터를 분석하여 문제를 조기에 발견하고, 모델이 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 조정 조치를 취할 수 있도록 합니다.
에이치비랩의 AI 개발 프로젝트 사례 연구
AI OCR
클라이언트 : 한국 AI딥러닝 기술을 결합한 인공지능 솔루션 전문기업
개발 배경: 은행, 증권사 등과 같은 금융권 외 다양한 End-client 대상을 위한 OCR 모델을 개발하고자 합니다.
주요 기능
- 폼인식
- 비정형 이미지 → PDF 또는 DOC파일로 Convert
(비정형데이터에서 표,그림은 그대로 export하고 Text만 처리해서 생성)
- Question field-→ answer Field 추론(KIE)
멀티라인 인식값을 동일건으로 인식 값으로 처리
- 필기인식( 사용자 필기체 , CheckBox 유무 확인, 싸인 유무 확인)
- RPA 연동 CSV Export 기능
문서 필터링을 통한 영역 마스킹( bbox정보를 토대로 마스킹 또는 자동 마스킹)
- 테스트 할 수 있는 웹페이지나 환경 구축
- 이미지 전처리 (기울기 보정, 180도 회전보정, 색보정 등)
팀 규모: 0,5 FPM, 3 dev
시간: 4 월 ~
마무리
AI 기술이 기업 경쟁력을 좌우하는 시대에서는 베트남 AI 개발 생태계는 글로벌 수준의 역량과 유연성을 바탕으로 빠르게 성장하고 있습니다. 그 중심에는 경험 많고 기술적으로 숙련된 개발자들이 점점 많아지고 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 실질적인 성과를 만들어내고 있습니다. 한국 기업이 베트남 AI 개발 전문 파트너와 협력하여 시너지를 창출할 수 있는 기회에 기대할 수도 있습니다.
특히 HBLAB은 다수의 AI 프로젝트 경험과 검증된 기술력을 바탕으로 데이터 수집부터 모델 설계, 학습, 배포, 유지보수까지 엔드투엔드(End-to-End) AI 개발 서비스를 제공합니다. 베트남과 일본, 한국 등 다양한 국가와의 협업 경험을 바탕으로, HBLAB은 한국 기업이 신뢰할 수 있는 AI 파트너로서 AI 혁신 여정을 함께할 준비가 되어 있습니다.
