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Electe , 월드와이드웹 컨소시엄에 가입: 중소기업 혁신을 위한 중요한 발걸음

웹 표준을 결정하는 사람들이 디지털 비즈니스의 미래를 결정합니다. ELECTE 이제 HTML, CSS 및 인터넷의 기초를 만든 단체인 W3C의 공식 회원입니다. 데이터 프라이버시, 링크드 웹 스토리지, 웹 머신 러닝 워킹 그룹에 참여하여 미래 표준이 대기업뿐 아니라 중소기업의 요구도 충족할 수 있도록 노력하고 있습니다. 고객을 위한 혜택: 상호운용성 향상, 규정 준수 간소화, 브라우저에서 직접 액세스 가능한 AI.

다음과 같은 소식을 알려드리게 되어 기쁩니다. Electe 가 웹용 개방형 표준을 개발하는 국제 기구인 월드와이드웹 컨소시엄(W3C)에 공식 가입했음을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 이 성과는 우리 회사에 대한 중요한 인정일 뿐만 아니라 이탈리아와 유럽의 중소기업의 이익을 위해 웹 표준의 미래에 적극적으로 영향을 미칠 수 있는 기회이기도 합니다.

이 파트너십이 중요한 이유

오늘날의 디지털 환경에서 데이터 개인정보 보호 규정은 점점 더 엄격해지고 있으며, 기업들은 보안을 유지하면서 데이터를 관리하고 분석할 수 있는 효율적인 솔루션을 필요로 합니다. Facebook은 AI 기반 분석에 대한 전문성을 바탕으로 비즈니스의 디지털 미래를 형성하는 데 도움이 될 표준 개발에 기여할 수 있는 유리한 위치에 있습니다.

파비오 로리아 CEO가 말했듯이:

"우리의 목표는 중소기업이 높은 수준의 보안을 유지하면서 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 상호운용성 및 개인정보 보호 표준을 촉진하는 것입니다. 많은 중소기업이 매일 데이터 통합 및 규정 준수 문제에 직면하고 있습니다. W3C 워킹 그룹에 참여함으로써 향후 웹 표준이 이러한 요구를 해결하여 모든 규모의 비즈니스에 보다 공평한 디지털 환경을 조성할 수 있도록 노력하고 싶습니다."

W3C에 대한 당사의 기여

W3C의 정회원으로서 여러 전략적 워킹 그룹에 참여할 예정입니다:

  • 데이터 개인정보 보호 어휘 및 통제: GDPR 및 기타 국제 규정에 따라 개인정보 보호 및 데이터 보호를 위한 분류법 개발을 위해 노력할 것입니다.
  • 연결된 웹 스토리지: 데이터 저장 및 액세스 제어를 개선하여 기업 정보를 안전하고 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.
  • 웹 머신 러닝: 클라우드 솔루션에 대한 의존도를 낮추고 데이터 프라이버시를 개선하기 위해 브라우저에서 직접 머신 러닝 기능을 구현하는 데 협력할 것입니다.

고객에게 주는 의미

이번 협업은 플랫폼의 모든 사용자에게 구체적인 혜택을 제공할 것입니다:

  • 상호 운용성 향상: 데이터를 다양한 애플리케이션 및 서비스와 더 쉽게 통합할 수 있습니다.
  • 규제 준수 간소화: Facebook이 기여하는 표준을 통해 개인정보 보호 규정을 더 쉽게 준수할 수 있습니다.
  • AI에 대한 접근성 민주화: 제한된 자원을 가진 기업도 첨단 기술에 접근할 수 있도록 지속적으로 노력할 것입니다.

데이터 처리 시간이 87% 단축되고 플랫폼 조회 수가 278% 증가하는 등 이미 달성한 결과가 이러한 접근 방식의 효과를 입증하고 있습니다.

향후 목표

이번 발표는 최근 넷티 어워드에서 2024년 11월 '올해의 AI 혁신상'을 수상한 데 이은 것입니다. 저희는 W3C 멤버십을 활용하여 실시간 협업 분석과 개인정보 보호 데이터 공유 메커니즘에 중점을 두고 플랫폼의 기능을 더욱 강화할 것입니다.

파비오 로리아는 "비즈니스의 미래는 데이터 인텔리전스에 달려 있지만, 그 미래는 포용적이어야 합니다. 저희는 W3C와의 협력을 통해 웹의 발전이 대규모 리소스를 보유한 기업뿐만 아니라 모든 규모의 기업을 지원할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다."

회사 소개

Electe 중소기업의 데이터 문제를 기회로 전환하는 데 전념하는 혁신적인 AI 기반 데이터 분석 플랫폼입니다. 2023년 파비오 로리아가 설립한 이 회사의 사명은 데이터 기반 의사결정이 대기업에만 국한되지 않고 누구나 이용할 수 있도록 AI에 대한 접근성을 민주화한다는 것입니다.

저희 플랫폼은 강력한 인공 지능 알고리즘과 직관적인 사용자 인터페이스를 결합하여 기업이 전문적인 기술 지식 없이도 데이터에서 유용한 정보를 얻을 수 있도록 지원합니다. 소매, 제조, 의료, 전문 서비스 등 다양한 분야의 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다.

문의:
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비즈니스 성장을 위한 리소스

2025년 11월 9일

소비자 애플리케이션을 위한 AI 규정: 새로운 2025년 규정에 대비하는 방법

2025년, AI의 '와일드 웨스트' 시대 종식: 2024년 2월 2일부터 AI 리터러시 의무, 2025년 8월 2일부터 거버넌스 및 GPAI가 적용되는 EU AI 법안이 8월 2일부터 시행됩니다. 캘리포니아는 강박적 보상 시스템, 자살 생각 감지, 3시간마다 '나는 인간이 아니다'라는 알림, 독립적인 공개 감사, 위반 시 1,000달러의 벌금을 부과하는 SB 243(세웰 세처 자살 이후 탄생, 14세 챗봇과 정서적 관계 형성)으로 선구자적 입지를 다지고 있습니다. SB 420은 '고위험 자동 결정'에 대한 영향 평가와 함께 사람의 검토 항소권을 요구합니다. 실제 집행: Noom은 2022년에 인간 코치로 둔갑한 봇에 대해 5,600만 달러의 합의금을 지불할 것이라고 밝혔습니다. 전국적 추세: 앨라배마, 하와이, 일리노이, 메인, 매사추세츠에서는 AI 챗봇에 알리지 않는 것을 UDAP 위반으로 분류하고 있습니다. 3단계 위험 중요 시스템 접근 방식(의료/교통/에너지) 배포 전 인증, 소비자 대상 투명 공개, 범용 등록+보안 테스트. 연방 정부의 선점 없는 규제 패치워크: 여러 주에 걸쳐 있는 기업은 다양한 요건을 충족해야 합니다. 2026년 8월부터 EU: 명백한 경우를 제외하고 사용자에게 AI 상호 작용을 알리고, AI 생성 콘텐츠에 기계 판독 가능 라벨을 부착합니다.
2025년 11월 9일

생성되지 않은 것을 규제하는 것: 유럽은 기술적으로 무의미할 위험이 있나요?

유럽은 전 세계 인공지능 투자의 10분의 1에 불과하지만 글로벌 규칙을 주도하고 있다고 주장합니다. 이는 혁신을 촉진하지 않고 시장 지배력을 통해 전 지구적 규모의 규칙을 강요하는 '브뤼셀 효과'입니다. 인공지능법은 2027년까지 시차를 두고 시행되지만 다국적 기술 기업들은 훈련 데이터 공개를 피하기 위해 영업 비밀을 발동하고, 기술적으로 준수하지만 이해하기 어려운 요약을 작성하고, 자체 평가를 통해 시스템을 '고위험'에서 '최소 위험'으로 하향 조정하고, 덜 엄격한 규제를 가진 회원국을 선택해 포럼 쇼핑을 하는 등 창의적인 회피 전략으로 대응하고 있습니다. 역외 저작권의 역설: EU는 OpenAI가 유럽 밖에서 교육하는 경우에도 유럽 법률을 준수할 것을 요구하는데, 이는 국제법에서는 전례가 없는 원칙입니다. 동일한 AI 제품의 제한된 유럽 버전과 고급 글로벌 버전이라는 '이중 모델'이 등장합니다. 실제 위험: 유럽은 글로벌 혁신으로부터 고립된 '디지털 요새'가 되어 유럽 시민들은 열등한 기술에 접근하게 됩니다. 신용 평가 사건의 대법원은 이미 '영업 비밀' 항변을 기각했지만, '충분히 상세한 요약'이 정확히 무엇을 의미하는지 해석상의 불확실성은 여전히 엄청납니다. 아무도 모릅니다. 마지막 미해결 질문: EU는 미국 자본주의와 중국 국가 통제 사이에 윤리적 제3의 길을 만들고 있는가, 아니면 단순히 경쟁하지 않는 영역으로 관료주의를 수출하고 있는가? 현재로서는 AI 규제 분야의 세계 선두주자이지만, 개발은 미미한 수준입니다. 방대한 프로그램.
2025년 11월 9일

이상값: 데이터 과학과 성공 사례의 만남

이상값은 더 이상 '제거해야 할 오류'가 아니라 이해해야 할 가치 있는 정보라는 데이터 과학의 패러다임이 바뀌었습니다. 하나의 이상값은 선형 회귀 모델을 완전히 왜곡시킬 수 있지만(기울기를 2에서 10으로 변경), 이를 제거하면 데이터 집합에서 가장 중요한 신호를 잃을 수 있습니다. 머신 러닝은 정교한 도구를 도입합니다: 격리 포레스트는 무작위 의사 결정 트리를 구축하여 이상값을 격리하고, 로컬 이상값 팩터는 국소 밀도를 분석하며, 자동 인코더는 정상 데이터를 재구성하여 재현할 수 없는 것을 보고합니다. 글로벌 이상값(열대 지방의 기온 -10°C), 상황별 이상값(가난한 동네에서 1,000유로 지출), 집단 이상값(공격을 나타내는 동기화된 스파이크 트래픽 네트워크) 등이 있습니다. 폴 매카트니는 '많은 밴드가 함부르크에서 10,000시간 동안 성공하지 못했지만 이론은 틀림없다'고 주장하며 '10,000시간 법칙'에 대한 논쟁을 벌였습니다. 아시아의 수학적 성공은 유전이 아니라 문화입니다: 중국의 숫자 체계는 더 직관적이고, 벼 재배는 지속적인 개선이 필요하며, 서양의 농업 영토 확장과는 대조적입니다. 실제 적용 사례: 영국 은행은 실시간 이상 징후 탐지를 통해 18%의 잠재적 손실을 복구하고, 제조업에서는 육안 검사로는 놓칠 수 있는 미세한 결함을 감지하고, 의료 업계에서는 85% 이상의 이상 징후 감지 감도로 임상시험 데이터를 검증합니다. 마지막 교훈: 데이터 과학이 이상값을 제거하는 데서 이상값을 이해하는 데로 나아감에 따라, 우리는 비정상적인 데이터를 수정해야 할 이상값이 아니라 연구해야 할 가치 있는 궤적으로 보아야 합니다.