재무 및 회계 업무 중심으로 일상 업무에서 즉시 체감할 수 있는 AI 기술의 실제 활용 방안을 소개.
단순한 기술 소개를 넘어서, SAP Cloud ERP 환경에서 구현 가능한 구체적인 시나리오들을 통해 AI가 가져올 업무 혁신의 가능성 전달
추가적으로 SAP에서 바라보고 있는 Business Suite 관점에서 이러한 변화를 공공기관의 특수한 환경과 요구사항에 최적화된 솔루션 가능성 설명 ,이러한 플랫폼 도입이 단순한 시스템 교체가 아닌, 조직의 AI 역량 확보와 미래 지능형 공공 행정으로 나아가기 위한 가장 확실하고 탄탄한 초석임을 전달 예정

한국레드햇

하이브리드 클라우드 환경에서 DB 장애 발생 시에도 서비스 중단 없이 운영할 수 있는 DR 전략을 소개합니다. PostgreSQL 기반 eXperDB Active-Active 아키텍처를 통해 기존 Active-Standby DR의 한계를 극복하고, 공공·금융·AI 서비스 환경에서 검증된 무중단 DBMS 운영 방안을 확인할 수 있습니다.

투비소프트

클라우드 네이티브 환경으로의 전환이 가속화되면서, 막대한 라이선스 비용과 벤더 종속성 문제를 해결하기 위해 많은 기업이 상용 DBMS에서 오픈소스 기반의 DBMS로의 전환을 검토하고 있습니다. 하지만 복잡하게 얽힌 SQL 코드와 수작업 변환에 소요되는 막대한 비용과 시간, 개발자 역량의 편차는 다양한 리스크를 포함하고 있습니다. 이번 세션에서는 탈오라클은 물론 기존 상용DBMS에서 오픈소스 DBMS 전환 시, SQL Conversions AI Agent를 활용한 보다 빠르고 정확한 SQL 변환을 소개합니다. 특히 엔텔스의 TarzanDB로의 실제 전환을 진행하여 보고 전환 프로세스에서 부딪힌 이슈와 한계를 어떻게 기술적으로 극복했는지 생생하게 전달하고자 합니다.
실제 양사의 전문가가 DBMS전환의 이슈, 본 프로젝트를 수행하면서 느낌 소감을 토크 형태로 설명합니다. DBMS전환은 물론 AI의 기술적 활용과 실제 프로젝트에서의 인간과 AI의 역할을 풀어보고 AI Agent 활용 효과와 전략도 제시하고자 합니다.

오케스트로

Private Cloud AI 한눈에 보기
보안·데이터 주권·비용 예측성을 갖춘, 클라우드 편의성과 온프레미스 통제력을 결합한 최적화된 엔터프라이즈 AI 플랫폼인 HPE Private Cloud AI는 고객에게 최적의 솔루션을 제공합니다.

AI 도입은 필요하지만 전문 인력이 부족한 고객
- Full-stack 역량 없이도 AI/인프라 플랫폼 구축
- 엔지니어는 AI 서비스 개발에 집중
- 온프레미스에서도 클라우드 수준의 편의성 제공
- 지속적인 업데이트 및 기술 지원

Sovereign AI가 필수적인 고객
- 데이터 외부 반출 없는 데이터·AI 서비스 주권 확보
- Air-gapped(Disconnected, Dark site) 설치 및 운영 환경 지원
- Zero Trust 보안 아키텍처 기반 민감 데이터 보호

예측 가능한 비용으로 안정적 확장을 원하는 고객
- 플랫폼 기반 리소스 공유
- 초기 투자 없이 구독형 서비스로 안정적 운영
- 사용량 증가에 따른 비용 폭증 리스크 해소
- 확장 가능하고 지속 가능한 AI 서비스 제공

국가정보보안기본지침 등 공공기관이 준수해야 할 3대 보안 가이드라인을 온라인 용역 통제시스템 관점에서 재해석하고, 위즈헬퍼원을 기반으로 접속·행위·증적을 하나의 흐름으로 관리하는 운영 메커니즘을 설명합니다. 아울러 AI 기반 이상행위 탐지와 감사 자동화 등 차세대 용역통제시스템의 고도화 방향과 로드맵을 제시합니다.

MaiWai.Document는 방대한 정형 및 비정형 문서를 AI 기술로 자동 분석하고 디지털화하는 지능형 문서 처리 솔루션입니다. 이 솔루션은 비즈니스 환경에서 수작업으로 문서를 처리할 때 발생하는 느린 속도, 인적 오류(Human Error), 그리고 작업자의 주관적 해석에 따른 일관성 결여 문제를 해결하기 위해 반드시 필요합니다.
1. 지능형 문서 처리 및 디지털화: AI 기술을 활용하여 방대한 정형 및 비정형 문서를 자동으로 분석하고 즉시 활용 가능한 데이터로 변환하는 디지털 전환(DX) 솔루션입니다.
2. 고성능 OCR 및 구조적 전처리: 단순한 텍스트 인식을 넘어 문서 레이아웃 분석, 읽기 흐름 기반의 구조 정렬, 불필요한 요소 제거를 통해 문서의 원래 맥락을 완벽하게 보존하며 전처리합니다.
3. 문맥 이해 및 데이터 정밀 분석: 제목과 본문의 관계를 파악하는 문맥 이해 기반 정보 추출 기능을 제공하며, 의미 단위의 데이터 청킹(Chunking)과 고도화된 유사도 검색(벡터/키워드/시맨틱)을 통해 데이터 활용도를 극대화합니다.
4. 도메인 특화 모델 최적화: 특정 산업군(공공, 금융, 보험, 세무 등)에 맞춘 모델 파인튜닝(Fine-tuning)과 프롬프트 엔지니어링을 지원하며, 분석 결과를 JSON, Markdown 등 구조화된 데이터로 출력하여 기존 시스템과의 연동성이 뛰어납니다.
5. 비즈니스 효율성 및 정확도 혁신: 24시간 반복 작업이 가능하여 기존에 30분 소요되던 업무를 3분 이내로 단축하고, 작업자의 주관적 해석에 따른 오류나 오타 등 인적 오류(Human Error)를 최소화하여 데이터의 신뢰성을 높입니다.이 솔루션은 마치 '복잡한 서류 더미를 몇 초 만에 읽고 완벽하게 정리된 데이터베이스로 바꿔주는 베테랑 전문가'와 같은 역할을 수행합니다.

초거대 언어모델을 도입했지만, 고객 만족은 왜 오르지 않을까요? 정답은 ‘더 큰 AI’가 아니라, 더 잘 아는 AI에 있습니다.
이번 강연에서는 다이퀘스트의 전문가언어모델 기반 고객 서비스 AI 에이전트 플랫폼, DELMA를 통해 범용 AI가 넘지 못한 한계를 어떻게 실제 서비스 현장에서 해결하는지, 그리고 AI가 민원 상담사를 대체하는 존재가 아니라 함께 성장하는 파트너가 되는 구조를 공개합니다. 단순 응답을 넘어, 스스로 이해하고 판단하며 끝까지 문제를 해결하는 AI. 고객 경험(CX)을 진짜로 바꾸는 현실적인 AI 에이전트의 조건을 확인해 보십시오.

현대 IT 환경에서 예기치 못한 시스템 장애나 대규모 재난은 단순한 서비스 중단을 넘어, 기관과 기업은 물론 사회 전반에 심각한 혼란을 초래하는 치명적인 리스크로 작용하고 있습니다. 이제 재해복구(DR)는 선택이 아닌 필수 전략입니다.
본 세션에서는 맨텍솔루션의 하이브리드 복제 솔루션 Repli-X와 IT 운영 및 DR 자동화 솔루션 MDRM을 활용하여, 단순한 데이터 백업을 넘어 비즈니스 연속성을 실질적으로 보장하는 재해복구 자동화 전략을 소개합니다. 실제 운영 환경에서 검증된 사례를 중심으로, 장애 발생 시 신속하고 안정적인 서비스 재기동을 어떻게 구현할 수 있는지 구체적으로 제시합니다.
“재해복구는 준비도 중요하지만, 무엇보다 얼마나 빠르게 서비스를 복구하느냐가 핵심입니다.”
맨텍솔루션의 검증된 기술력을 통해 인적 개입은 최소화하고, 비즈니스 안정성은 극대화하는 재해복구 자동화 방안을 직접 확인해 보십시오.

1.Dooray! 프로젝트는 개인의 공간인 메일·메신저에 흩어진 회사의 핵심 자산을 전사 협업 공간(Dooray! 프로젝트)으로 전환시켜,
기록은 체계적으로 관리하고 협업은 효율적으로 강화할 수 있습니다.
2.공공과 금융에서 SaaS형으로 도입이 가능한 보안성을 확보하고 있어, 공공 150여개 기관, 금융 20여개 기관이 SaaS형으로 도입을 했습니다.
3.Dooray!의 최대 강점인 협업 뿐만 아니라 AI까지 적용을 하였고 실제 고객사에서 도입 성과가 증명되고 있습니다.
4.2025년의 AI 기능 뿐 아니라 지속적으로 진화할 Dooray! AI에 기능을 활용하여 고객사에서 AX를 추진할 수 있는 방향성을 공유하고자 합니다.

정부의 ‘AI 정부’ 구현 및 공공 데이터 전면 개방 정책에 따라, 행정망 내 축적된 방대한 비정형 문서(HWP, PDF 등)를 AI 학습용 데이터로 전환하는 과제가 대두되고 있습니다. 그러나 기존의 ‘PDF 변환 후 OCR’ 방식은 변환 과정에서 문서의 논리적 구조와 속성 정보가 소실되어, 결과적으로 AI 모델의 정확도를 저하시키는 주요 원인이 되고 있습니다. 본 세션에서는 문서 데이터화의 기술적 난제를 해결하기 위해, 변환 과정 없이 원본(Native) 포맷을 직접 분석하는 ‘사이냅 도큐애널라이저’의 핵심 기술과 적용 방안을 제시합니다.

[주요 내용]
- 데이터 정합성 확보:
PDF 변환 시 발생하는 레이아웃 왜곡 및 데이터 손실의 기술적 원인 분석과 이에 대한 원본 파싱 기술의 우위성 설명
- 고품질 데이터 추출:
구조적 맥락(Context): 복잡한 표(Table), 차트, 다단 편집 등 비정형 객체의 논리적 구조화 기술
- AI 호환성 최적화:
LLM 및 RAG 시스템 연동을 위한 구조화된 포맷(JSON, Markdown 등) 자동 변환 프로세스
- 도입 사례: 한국주택금융공사, S디스플레이 등 주요 공공 및 민간 분야의 구축 사례를 통한 실증적 효과 제시
본 발표를 통해 공공기관이 보유한 문서 자산을 가장 효율적이고 정확하게 AI 지식 정보로 전환하는 구체적인 기술 로드맵을 확인하실 수 있습니다.

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