플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 실시간 정보 파악의 한계: 기업의 IR 컨퍼런스 콜은 장시간 진행되며 전문적인 내용이 많아, 발표 도중 핵심 지표를 즉각적으로 요약하고 판단하기에 물리적 제약이 있음. - 리포트 발간 시차 발생: 공식적인 분석 리포트가 나오기까지 수 시간에서 수일이 소요되어, 급변하는 시장 상황 속에서 데이터에 기반한 즉각적인 의사결정 타이밍을 놓치게 됨. - 데이터의 휘발성: 오디오나 단순 텍스트로 중
프로젝트 성과
실시간 정보 전달을 통한 의사결정 지연 시간 90% 이상 단축
기존 컨퍼런스 콜 종료 후 수동 리포트 발간까지 소요되던 평균 2시간의 대기 시간을 0으로 단축
발표자가 발언하는 도중 핵심 지표(재무, 가이던스, 리스크) 요약본을 실시간으로 제공하여 즉각적인 투자 판단 지원
발표자가 발언하는 도중 핵심 지표(재무, 가이던스, 리스크) 요약본을 실시간으로 제공하여 즉각적인 투자 판단 지원
데이터 자산화 및 수집 자동화 프로세스 구축
휘발되는 실시간 음성/텍스트 정보를 구조화된 데이터(JSON)로 변환하여 Supabase DB에 100% 자동 적재
수동 데이터 입력 공수를 제거하고 검색 및 사후 분석이 가능한 사내 전용 IR 인사이트 DB구축
수동 데이터 입력 공수를 제거하고 검색 및 사후 분석이 가능한 사내 전용 IR 인사이트 DB구축
핵심 기능
실시간 세만틱 분석 및 지능형 요약
데이터 유입 즉시 의미 단위(Semantic Chunking)로 분할하여 AI가 재무수치 및 가이던스를 실시간 분석
상용화 단계에서는 사용자 친화적인 진행 바(Progress Bar)와 실시간 알림 UI로 대체됩니다
상용화 단계에서는 사용자 친화적인 진행 바(Progress Bar)와 실시간 알림 UI로 대체됩니다
진행 단계
요구사항 정의 및 아키텍처 설계
2026.05.
실시간 데이터 처리 파이프라인(수집-분석-저장-알림)의 전체 아키텍처 설계
Python Asyncio와 Supabase를 활용한 저지연(Low-latency) 기술 스택 확정
Python Asyncio와 Supabase를 활용한 저지연(Low-latency) 기술 스택 확정
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 금융권 및 투자 전문가를 위한 실시간 AI IR 컨퍼런스 콜 요약 및 자동화 시스템 개발 - 서비스 카테고리: AI 에이전트, 핀테크, 데이터 자동화 파이프라인 - 메인 타깃: 기관 투자자, 펀드 매니저, 증권사 애널리스트 및 기업 IR 담당자 2) 작업 범위 - 개발 범위: 서비스 아키텍처 기획, AI 프롬프트 엔지니어링, 백엔드 시스템 개발, 실시간 데이터 파이프라인 구축,
