国际标准数字徽章专业企业LECOS迎来了成立五周年。过去五年间，诺元石代表在几乎是荒地的国内数字徽章市场开拓了新局面，现已预告将从数字徽章发行平台转型为“连接教育、能力与招聘数据的基础设施企业”。 作为政府数字徽章总协调委员会企业代表委员、AI未来教育委员会副主任、亚洲教育科技峰会韩国政策委员会主席等职务的诺元石代表，实至名归地引领着韩国的数字教育生态系统。我们与他探讨了LECOS的辉煌成就及未来愿景。 过去五年，改变了‘学习成果与资格证明’的范式 “过去五年最大的变化是，数字徽章从一个陌生的技术，稳固地成为大学和教育机构实际使用的必需教育基础设施。随着国内大学和公共机构积极采用国际标准基础的数字徽章，韩国已成为亚洲数字徽章传播最快的市场之一。” 如诺元石代表所言，LECOS的成就指标令人瞩目。截至今年8月，通过LECOS平台发放的数字徽章累计达280万次，发证机构达到1200家，个人数字钱包用户超过30万，主要客户国内大学约有270所。 诺元石代表将成功的秘诀归结为“国际标准的领先”。他说：“基于全球教育技术标准化机构1EdTech的‘开放徽章’国际标准，构建了一个支持发放、存储、展示和验证的平台，确保国内数字徽章市场不再局限于个别机构的封闭认证系统，而是能够直接连接到全球生态系统。” 特别是LECOS迅速响应开放徽章2.0，并积极推进下一代标准开放徽章3.0。开放徽章3.0不仅仅是简单的图像形式电子证书，而是与W3C的可验证资格证明（VC）和分布式身份证明（DID）技术相结合的“国际数字资格证明”基础技术。 从大学的比较课程到终身学习……数字徽章的广泛应用 最近，数字徽章的应用场景正在全面增加。最初主要用于大学的比较课程或在线教育的结业认证，但现在已广泛应用于专业教育、微学位、实习、产学合作、就业能力、教师培训以及一般的终身教育等多个领域。 诺元石代表指出：“仅凭‘在哪里学习了什么’的传统学位和成绩单，无法满足快速变化的行业需求。”他强调：“数字徽章是个人在学习期间经历的各种活动和项目、实践能力的积累，能够详细证明‘能做什么以及具备哪些能力’的非常强大且补充的资格证明手段。” 实际上，他持续发表关于‘成人数字能力提升的数字徽章引入与应用方案’、‘以教育机构和用户为中心的数字徽章应用研究’等论文，为终身学习和数字能力认证提供了理论基础。 数字徽章的下一个胜负手是‘AI’ LECOS在成立五周年后，最强劲的推动领域正是人工智能（AI）与数字徽章的结合。 以往，教育机构在确认学习成果后手动发放徽章，而未来将由AI分析个人数据，主动转换能力并推荐适合的路径，诺元石代表如是解释。 “例如，大学生所修的各种课程、项目、实习和作品集将由AI进行细致分析，判断其所具备的能力，然后发放国际标准数字徽章。此外，AI还可以比较分析个人当前的能力与目标职位，主动推荐所需的额外课程和资格、个性化徽章的服务。” 这意味着数字徽章将从过去证明学习成果的被动认证手段，演变为未来主导学习与职业规划的“导航者”。LECOS最近大幅增强了这一AI推荐型数字徽章服务。 瞄准亚洲……向‘能力数据生态系统’的演变 LECOS正在成功扎根于国内市场的基础上，积极开拓亚洲市场。由于各国教育制度的差异，亚洲在标准化生态系统的构建上进展缓慢，但LECOS率先提出数千至数万人的大规模发放及数字钱包积累模型，创造了亚洲高等教育数字转型的核心示范案例。 诺元石代表表示：“计划将业务范围扩大到日本、东南亚乃至中东，不仅限于简单的平台出口，而是将业务模式多样化为软件即服务（SaaS）、应用程序接口（API）、许可等。” 他的最终目标是构建数字徽章与企业招聘、人才系统融合的完美“能力生态”。 “个人在求职过程中提交保存在数字钱包中的徽章，企业可以立即验证徽章发放机构、获取条件和证据材料。这是将传统简历的文本转变为100%可验证数据的革命。企业内部的职务培训和项目经验也可以通过数字徽章进行严格管理。” 在采访的最后，诺元石代表强调，LECOS的未来将是一个飞跃的时刻。他表示：“过去五年是默默打造数字徽章市场的艰苦过程，而接下来的五年将是将积累的数百万个徽章数据与教育、就业、终身学习生态系统紧密连接，并向更高层次发展的时期。我相信，随着开放徽章3.0、VC、DID技术与AI的结合，个人将真正拥有并利用自己的数据。”他补充道：“LECOS也将不断进化，超越简单的发放平台企业，成为全球‘教育-能力-招聘’数据平台企业。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着全国范围内的高温天气持续，DL E&C通过设置冷气休息设施、运营健康巴士、调整作业时间以及智能热病预防系统等措施，加强了对建筑工地工人的安全管理。 DL E&C于10日表示，针对持续的高温天气，已在全国建筑工地加强了高温期的安全管理，并进行了工人健康保护的现场检查。 早在1日，박상신代表亲自前往天安的成城工地，检查安全情况，并鼓励在高温下工作的工人。他向现场相关人员强调，务必严格遵守安全规章，以确保工人的安全。 DL E&C在全国所有工地设置了冷气休息区，并常备饮水机、冷冻柜和冰水，以确保工人能够充分休息。在户外作业较多或难以安装固定休息室的工地，运营15辆移动休息设施“健康巴士”。这些健康巴士被部署在蔚山机场、高速公路第29号线世宗-抱川段第4标段、松岛11-1标段等地，以支持工人的休息和健康管理。 健康巴士内配备了冰水、葡萄糖和冰箱，并有健康管理员随车检查高温易感工人的健康状况。同时，提供了带小型风扇的“风扇背心”、冷却围巾和冷却袖等降温用品。特别是针对老年人和有基础疾病的高温易感工人，进行重点健康管理。 高温阶段的作业管理也得到了加强。DL E&C实施了“关注·警报·警告·重大警报”四级应对体系。当发布高温警报时，每2小时进行超过20分钟的休息；在高温警告阶段，要求每小时休息超过15分钟；而在高温重大警报发布时，所有户外作业将停止。 DL E&C还利用智能安全管理体系。通过“智能热病预防系统”，实时监测各作业场所的体感温度，提前应对高温风险。 安装在作业场所的基于物联网的体感温度计测量现场的体感温度，安全健康管理员对此进行实时监控。当体感温度超过35度时，发出高温警报；超过38度时，发出高温重大警报，并通过安全警报迅速识别相关工人。随后，立即采取停止作业、给予休息和调整作业时间等必要的安全措施。 总部综合安全监控指挥室也在实时监控全国各个工地。通过检查各工地的作业环境和气象情况，识别高温风险较高的工地，并迅速实施必要的安全措施。 DL E&C相关人士表示：“高温对工人的生命和健康构成威胁，因此彻底的预防和以现场为中心的应对至关重要。”并表示：“我们将全力以赴，通过休息设施的运营、作业时间管理和智能安全管理体系，创造一个所有工人都能安全工作的作业环境。” 此外，DL E&C于6日表示，正在利用人工智能和现场数据建立提前识别事故风险的安全管理体系。基于2022年引入的Palantir数据平台，约200个工地的数据被用于成本、质量、安全和设计等方面。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

AI时代的石油是数据。再优秀的AI如果没有学习的数据也无法运作，数据的质量直接决定了AI的质量。尽管韩国政府和公共机构积累了世界上罕见的大量数据，但这些数据分散在各个部门，形式和质量各不相同。将这些数据连接起来，使AI能够读取，是韩国成为AI强国的关键。 在这一过程中，国家数据处长安型俊扮演着核心角色。 如果问AI竞争的核心，许多人会想到半导体、GPU、数据中心和大型语言模型。然而，驱动AI的最基本资源是数据。优质的数据学习可以提高准确结果的可能性，而错误的数据学习可能导致错误的判断。最终，AI的竞争力就是数据的竞争力。安型俊处长也强调了这一点。仅仅拥有大量数据是不够的，必须使AI能够理解和利用这些数据。要打造AI强国，首先要建设一个AI能够读取的国家。 韩国的数据广泛分布在政府部门、地方自治体、公共机构和私营企业中。国税厅的税务数据、保健福利部的福利数据、国民健康保险公团的医疗数据、国土交通部的房地产和交通数据、就业劳动部的就业数据、教育部的教育数据各自独立管理。各部门之间存在数据壁垒，管理标准也不同。然而，数据连接得越多，价值就越大。 将收入和福利数据连接起来，可以更准确地找到需要帮助的国民；将医疗和健康数据连接起来，可以预测疾病风险；将人口、交通和产业数据连接起来，可以精细设计地区消亡和均衡发展政策。安型俊处长推动的跨政府数据治理是对韩国整体数据进行国家层面管理和连接的工作。AI时代的政府应该是一个连接数据的政府，而不是仅仅拥有数据的政府。 新时代需要新制度。目前，韩国的数据按领域分开管理，限制了对国家整体的系统性把握。安型俊处长强调制定国家数据基本法的必要性。 国家需要了解其拥有的数据，指定重要数据，管理数据质量，支持部门间的数据利用，并建立一个安全连接公共和私营数据的生态系统。 还在推进建立国家数据委员会，以全面协调跨政府数据政策。数据也应像土地、资源、资本和技术一样，作为国家的重要资产进行系统管理。 数据多并不意味着AI就能良好运作。AI理解数据需要元数据，说明数据是何时、由谁、以何种标准创建的，意味着什么，以及如何与其他数据连接。安型俊处长强调建设AI友好的国家元数据的原因在于此。整理碎片化的数据、修正错误、统一标准，使数据转化为AI可以学习和分析的形式的AI准备数据工作，是比新模型开发更为紧迫的任务。 低出生率、高龄化、地区消亡、青年失业和住房问题，单靠某一部门的数据难以解决。低出生率问题需要综合考虑收入、住房、教育和就业数据；高龄社会问题需要连接医疗、福利、收入和住房数据；地区消亡问题需要分析人口、产业、交通和生活人口数据。安型俊处长强调政策定制型融合数据开发的原因在于此。AI分析这些融合数据可以提高政策的准确性，政府政策也可以从经验和直觉转向基于数据和科学的方法。AI数据革命的目标不是收集大量数据，而是提高国家解决问题的能力。 AI也在改变统计的生成方式。在调查、收集、分类、错误检查、分析和撰写的统计生产过程中，AI可以自动分类大量资料，发现异常数据，并连接多种数据生成新的统计。安型俊处长推动的国家统计AX的核心就是这一点。AI并不是取代统计专家，而是支持重复性工作，让人们集中精力进行更重要的分析和判断，从数字统计行政转向AI统计行政。 国家统计门户也可能发生变化。国民可以用日常语言提出“我们地区的青年人口减少了多少？”等问题，AI理解其含义，找到所需统计并进行分析，然后以易于理解的方式进行解释。国家统计门户将从简单的统计搜索网站进化为国民的AI数据助手。同时，还需要开发能够准确把握AI产业、机器人产业、平台劳动、生活人口和关系人口等新现象的新统计。准确的统计是国家管理的指南针。 如果过去国家竞争力来自于领土、资源、资本和技术，那么在AI时代，数据就是新的资产。安型俊处长强调，数据应从国家资产和主权的角度来看待。将数据视为行政的副产品，而应作为系统管理和投资的战略资产。安全连接通信公司的移动数据、信用卡公司的消费数据、平台企业的搜索和使用数据等私营数据和公共数据，将创造出如生活人口统计等更准确反映现实的新价值。 然而，必须保护个人信息，并承认企业投资所创造数据的价值，创建一个公私共同成长的数据市场，而不是无条件开放，是当前的任务。 数据连接越多，个人信息保护的重要性越大。国家必须回应国民对“谁在查看我的数据、如何利用、AI如何判断我”的不安。数据利用与个人信息保护并不是二者择一，而是必须共同推进的任务，同时可以利用假名信息、同态加密和再现资料等技术。 拥有大量数据的政府不如一个国民信任的政府更强大，这就是为什么信任是数据利用最重要的基础设施。公务员的角色也应发生变化。需要具备读取数据、利用AI和理解统计以设计政策的能力。这也是国家数据处强调AI和数据人才培养的原因。 安型俊处长处于一个特殊的位置。他是国家数据处的首任负责人。过去统计局的角色是生产准确的国家统计，而国家数据处的角色则更为广泛。它涵盖了国家整体数据管理、部门间连接、质量提升、AI利用生态系统的构建，以及数据政策的全面协调与调整。统计生产机构需要转变为用数据设计国家未来的机构。 国税厅、福利部、国土部、就业部、教育部和地方自治体的所有数据安全连接，AI分析这些数据以发现国家问题，预测政策效果，并优先提供国民所需的服务。整个韩国进化为一个巨大的AI数据平台，这就是安型俊处长所要引领的AI数据革命的最终目标。 :安型俊国家数据处长: 在国家统计和数据政策领域工作超过20年的专家。曾在财政经济部工作，后转至统计局，历任经济统计和统计政策的重要职务，担任统计局副局长和局长，之后统计局升格为国家数据处，成为首任处长。

艾提森集团于8日宣布，将全面引入其自主开发的工作定制型人工智能（AI）助手‘塞尼（CENI）’的升级版‘塞尼3.0’，以推动基于生成型AI的工作效率创新。根据艾提森集团的内部运营数据分析，‘塞尼3.0’的引入使得公司行政及工作管理的效率提升超过30%。‘塞尼’是一个由人事、行政、财务、法律、市场分析等25个实际业务型AI助手组成的解决方案，旨在提供实质性的工作支持。它与公司内部协作门户及M365平台有机结合，协同运行。公司表示，自‘塞尼3.0’引入以来，员工的重复性工作资源显著减少。通过多维调度功能，会议协调及邮件撰写时间从原来的平均10分钟缩短至1分钟。通过对话式人力资源助手，休假申请及证明发放等行政处理时间也从15分钟缩短至1分钟，流程得以简化。此外，基于语音文本转换（STT）的会议记录自动生成及摘要功能将时间从原来的60分钟大幅缩短至5分钟。合同中有害条款及风险的常规分析法律审查工作也从平均45分钟缩短至7分钟，提高了风险管理的效率。除此之外，通过实时外部网络搜索进行全球市场动态分析，以及基于搜索增强生成（RAG）技术的知识搜索，有效地内化了企业的知识资产。‘塞尼3.0’是艾提森集团在1月推出的多AI助手管理平台‘AgentGo 2026’的核心技术。特别是构成‘AgentGo’的核心模块‘AgentGo Guard’具备AI实时监控AI的高级监测系统。它优先应用企业的安全政策，彻底阻止外部黑客攻击和恶意提问，并透明地展示AI回答的判断依据，从而降低生成型AI所面临的幻觉风险，支持可信赖的商业环境。同时，结合自然语言基础的AI编码工具‘AgentGo Coder’，AI自动化处理API（应用程序编程接口）设置、环境配置、重复性CRUD模式等简单和重复性代码的编写。这将极大地提升专业开发人员的生产力，使没有编码知识的业务部门员工也能仅通过自然语言命令轻松开发所需的工作功能。艾提森集团正在将‘AgentGo Coder’应用于内部工作自动化开发，以验证生产力提升。基于其自主AI转型方法论‘ITCEN AI-DLC’，逐步应用于外部项目，正式推进商业化进程。艾提森集团表示，借助此次‘塞尼3.0’的全面引入，将不仅限于技术应用，更将专注于全面改变企业的工作方式和文化，提升‘AI原生’能力。通过为所有员工创造自由使用AI助手和直接开发所需功能的环境，进一步加快集团整体的AX（AI转型）速度。此外，艾提森集团还引入了‘集团综合销售’体系，以促进各子公司之间的有机连接。通过这一体系，建立了云（艾提森云）、数据平台（C平台）、基础架构（艾提森CTS）等各法人专业能力的综合响应基础设施。艾提森集团AI创新中心主任强基植表示：“‘塞尼3.0’的全面引入不仅仅是提升工作速度的单次成果，更是为了减轻员工的重复行政工作负担，让他们能够专注于战略核心任务的环境。”他还表示：“通过AI实现工作效率化和优化资源管理，构建长期品牌资产，并基于先进技术能力巩固AX（AI转型）基础的IT服务市场领导地位。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

艾提森集团于6月5日宣布，将于6月10日至12日在首尔COEX举办的国内最大技术展会‘智能科技韩国2026(STK 2026)’上，介绍打破子公司间技术壁垒的先进AI治理和基础设施生存力架构。 艾提森集团将展示整合各子公司IT架构及软件工程能力的‘企业AI全栈解决方案’，并计划为考虑引入生成型人工智能(AI)的企业提供解决成本激增和基础设施依赖的现实障碍的策略。 在此次活动中，艾提森集团将展示可供现场行业人士直接诊断的实战型综合架构。该公司避免简单的技术乐观主义或基于场景的演示，整合了艾提森CTS、艾提森Cloud、C平台等主要子公司的核心技术能力。 艾提森集团将提出‘控制业务部门无序引入代理及成本激增的方式’。许多企业因业务部门随意调用外部API的‘影子AI’和超出控制范围的多代理运算成本而面临财务风险。 艾提森Cloud将作为实战替代方案推出企业多AI代理管理平台‘AgentGo 2026’。通过强大的治理仪表板，现场演示如何阻止无序资源浪费并从根本上控制数据泄露风险的技术能力。 此外，艾提森集团还将检查‘是否确保了不依赖特定全球供应商的基础设施主权’。全球大型科技公司的独占许可政策变动及图形处理单元(GPU)基础设施的总拥有成本(TCO)上升，威胁企业的可持续性，许多企业在考虑转向开源，但技术债务和运营开销成为障碍。 C平台将推出基于开源的企业数据平台‘EDB Postgres AI’。通过实现无数据移动的实时事务(OLTP)和AI分析(OLAP)的单一引擎处理，企业可以在不依赖特定供应商的情况下确保数据主权，并经济地构建基于本地的安全主权AI环境。 接下来，艾提森集团还将展示‘在复杂的微服务架构(MSA)和虚拟化环境中，如何保证AI服务的连续性’。随着生成型AI服务的普及，后端的MSA和Kubernetes分布式基础设施环境变得复杂，数据瓶颈和故障导致的服务中断风险急剧增加，艾提森CTS作为AI基础设施编排者，旨在解决企业面临的这些问题。 从高性能AI工作负载优化架构设计到大规模数据处理的高速运算环境构建，艾提森集团将有机协调AI基础设施的全过程，整合本地、多云和高性能计算(HPC)资源，最小化基础设施运营开销，支持企业专注于AI业务价值的创造。 在此次展会上，艾提森集团将避免简单的基于场景的演示，通过实战型架构演示如何技术上防御和恢复实际企业业务中可能发生的复杂例外情况(Edge Case)和系统过载。 艾提森集团相关人士表示：“现在的AI市场已进入企业必须确保经过验证的基础设施控制权和财务可持续性的‘工程中心时代’。此次活动将成为展示艾提森集团各子公司技术能力如何解决企业技术债务，并提供最安全、最有效的AI执行路径的机会。” 此外，艾提森集团为推出全栈解决方案，在过去一年内进行了集团层面的业务结构调整，建立了各子公司如同一个有机体般运作的‘团队艾提森’体系。 艾提森集团还引入了‘集团综合销售’体系，以打破子公司间的技术和销售壁垒，从而建立一个能够通过单一窗口提出云(艾提森Cloud)、数据平台(C平台)、基础设施架构(艾提森CTS)等各法人独特专业能力的综合响应基础设施。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

【经济日报】Saltware（代表李正根）推出生成型AI安全解决方案“Sapie-Guardian”，进军公共和企业市场。随着企业对生成型AI的采用增加，Saltware提出通过控制提示和数据输入输出来减少敏感信息泄露的安全策略。Saltware宣布将参加5月6日至8日在首尔COEX举行的“AI EXPO KOREA 2026”。在此次展会上，将展示基于AI DLP的安全解决方案“Sapie-Guardian”，以及生成型AI安全战略和数据平台相关业务方向。Sapie-Guardian旨在减少生成型AI使用过程中可能出现的数据泄露风险。它在LLM的输入和输出阶段以及整个数据处理过程中应用基于政策的过滤和验证，集成提供提示控制、响应控制、输入输出数据过滤和AI使用政策管理功能。最近，企业和公共机构在扩大生成型AI的引入时面临新的安全挑战。员工在外部AI服务中输入工作文件或客户信息等敏感数据时，可能会导致信息泄露风险。相反，AI生成的回答中可能包含不当信息或违反规定的可能性。Sapie-Guardian旨在提前检测和阻止这些风险。Saltware在此次展会上介绍了生成型AI环境中可能出现的数据泄露场景和应对方案。计划通过实际数据控制过程演示，让企业负责人了解如何将AI安全体系应用于工作环境。Saltware不仅限于单一解决方案的销售，还以其自有AI品牌“FitSapie”为中心扩展业务。通过与Databricks的合作，Saltware加强了数据收集和综合分析基础。通过此举，Saltware计划连接数据平台和AI服务，并构建包括安全控制在内的综合业务结构。Saltware还强调其在云管理服务（MSP）方面的经验。Saltware基于其云运营经验，强化了从数据平台构建到AI模型应用和运营管理的端到端业务结构。支持企业从生成型AI引入的初期阶段到安全运营。此次展会预计将成为确认生成型AI安全需求的舞台。去年企业的关注点集中在AI引入的可能性上，今年则转向实际工作应用和安全控制。尤其是公共机构和金融制造领域，由于数据监管和内部控制要求较高，AI DLP和基于政策的控制解决方案的需求可能会增加。关键在于实际工作环境中的适用性。生成型AI安全解决方案如果过于严格会降低工作效率，而控制过于宽松则难以防止信息泄露。Saltware能否提供符合行业规定和工作流程的精细政策设置，将成为市场扩展的关键因素。Saltware相关人士表示：“Sapie-Guardian提供了同时满足生成型AI使用和安全控制的环境”，并表示“我们将扩大结合数据平台和AI服务的业务模式，以便企业和公共机构能够安全地引入生成型AI。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

大创正在积极获取线上线下的消费数据，计划从单纯的销售模式转型为以客户体验为基础的平台公司。据流通业界28日消息，大创最近更新了系统，允许顾客通过线上商城和移动应用为线下购买的商品撰写评论。此前，评论功能仅限于线上购买商品。公司表示，此次变化的核心在于“扩展客户体验”。过去，线下购买商品的意见只能通过有限渠道收集，现在任何人都可以轻松留下评论，预计这将增强消费者参与的信息生态系统。大创相关人士表示：“我们的目标是将客户意见从简单接收扩展到与其他消费者共享的结构，形成评论影响购买决策的良性循环。”这一变化与大创的业绩增长密切相关。去年，爱星大创的销售额达到4.5363万亿韩元，同比增长14.3%，营业利润也增长19.2%至4424亿韩元，创下历史新高。基于这一增长趋势，公司加速向数据驱动的平台转型。业内人士认为，此次评论功能的扩展不仅是便利性的提升，更是“数据资产化战略”的一部分。评论数据提供了关于“为何选择”和“使用体验”的定性信息，价值更高。特别是在低价多品种的生活用品中，消费者往往将实际使用后的评论作为购买决策的重要依据。评论数据的积累不仅增强了商品竞争力，也提升了平台的影响力。此外，评论作为核心内容，增加了用户停留时间和回访率。在比较和探索各种商品的过程中，消费者自然会在平台上停留更长时间，从而提高忠诚度，形成难以转移到竞争平台的“锁定效应”。业内预计，此次改版标志着大创从“低价流通渠道”向“客户体验为基础的平台”转型，未来评论数据的积累速度和利用方式将影响流通市场的竞争格局。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG Uplus正在扩大其AI服务，进入数据基础设施竞争领域。随着AI服务的普及，快速处理和利用大量数据的能力成为关键竞争力，电信公司纷纷提升数据平台。22日，LG Uplus宣布与全球数据平台公司MongoDB签署合作协议，推动AI服务升级和系统架构现代化。随着生成型AI和自动化服务的扩展，数据管理能力成为服务质量的关键因素。客户咨询、服务推荐、网络运营等领域需要实时数据，但现有旧系统难以应对。LG Uplus计划通过与MongoDB的合作，改善分布式数据结构，提高AI服务响应效率和运营稳定性。LG Uplus将引入MongoDB的AI专用数据平台，灵活存储和快速检索多种数据形式。计划整合文本、对话记录、客户历史等非结构化数据，实时应用于AI服务。MongoDB副总裁兼全球CTO Boris Bialek表示：“LG Uplus的执行力与MongoDB的技术结合，将为企业AI设立新标准。”此前，LG Uplus已在AI联络中心应用MongoDB的云平台“MongoDB Atlas”，提升了咨询服务效率。LG Uplus表示，应用该服务后，资源效率提高约30%，平均咨询处理时间缩短约7%。公司计划将这一经验扩展到所有AI服务。未来，LG Uplus将超越关键词搜索，提升AI服务的运营体系，改善客户响应的准确性和处理速度。随着AI服务的扩展，旧IT环境可能出现性能和灵活性瓶颈。双方将合作将旧系统转变为适合AI的架构。电信公司正在加大数据基础设施投资，以提升AI竞争力。生成型AI服务的扩展使数据处理结构和架构竞争力成为服务质量和运营效率的关键因素。LG Uplus计划通过此次合作，稳定处理大规模AI工作负载，并扩大AI在客户服务中的应用范围。LG Uplus CTO李相烨表示：“我们将基于AICC的经验，扩大AI服务的应用，专注于提升客户可感知的AI服务质量。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

【经济日报】韩文和电脑在AI开发中解决数据预处理瓶颈，展示了其技术实力。其开放数据加载器PDF v2.0在GitHub上迅速流行，成为全球开发者社区的热门项目。23日，韩文和电脑宣布其开源项目“开放数据加载器PDF v2.0”在GitHub上成为趋势榜首。发布后一天内获得1800多个星标，累计星标数达8400个，分叉数超过500个。这一成就不仅仅是受欢迎的标志，更是针对AI开发生态中未解决问题的突破。PDF是全球广泛使用的文档格式，包含企业文件、报告和研究资料等重要数据，但其复杂结构使AI难以直接利用，成为数据预处理的瓶颈。为解决这一问题，韩文和电脑在其PDF v2.0中应用了结合AI分析和规则提取的混合引擎，设计为在本地环境中处理数据，提升安全性和处理速度。提供OCR、表格、公式提取等多种AI功能，扩展了复杂文档处理范围。在性能方面，韩文和电脑强调其竞争力。在自有基准测试中，PDF v2.0在阅读顺序、表格结构识别、标题提取等方面表现出色，并公开了测试数据和代码以提高结果的可信度。韩文和电脑在200个实际PDF文件的基准测试中，整体准确度达0.90，表格提取准确度达0.93，显示出在复杂文档结构中的高识别性能。其混合模式和规则模式的结合应用被认为是性能提升的关键。扫描文档处理功能也得到增强，内置OCR支持80多种语言，在300DPI以上的低分辨率扫描文件中也能稳定提取文本。还可识别和结构化无边框表格、复杂布局、LaTeX公式、图像和图表，扩展了非结构化数据处理范围。开源政策也为扩展考虑，项目采用Apache 2.0许可证，允许商业使用，帮助快速建立用户基础并扩展生态系统。韩文和电脑的开放数据加载器PDF去年被注册为全球AI开发框架LangChain的官方组件，今年计划与“LlamaIndex”和“Gemini CLI”等主要AI框架扩大集成。通过确保与多种AI开发工具的兼容性，旨在自然融入从数据预处理到模型应用的流程。此外，韩文和电脑计划引入“MCP”功能，帮助AI更高效地理解和利用文档数据，扩展其作为AI基础设施的角色。随着高性能模型的普及，数据质量和处理效率成为关键竞争力。韩文和电脑通过PDF v2.0的推广，预计将从传统办公软件公司转型为AI数据基础设施企业。韩文和电脑代表金延秀表示：“此次成就是对我们文档数据提取技术的全球验证，展示了技术生态系统扩展的可能性。通过Apache 2.0许可证的转变，我们将发展成为全球企业和开发者可以自由使用和扩展的开放PDF数据平台。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。