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LixA | AI · 데이터 사이언스

LixA는 티콘시스템의 AI·머신러닝·데이터 사이언스 플랫폼 라인입니다. 예측·자동화·분석이 범위입니다. 공개되지 않은 모델 성능 수치는 적지 않습니다.

LixA란?

LixA는 티콘시스템의 AI·머신러닝·데이터 사이언스 플랫폼 라인입니다. 예측·자동화·분석이 범위입니다. 공개되지 않은 모델 성능 수치는 적지 않습니다.

주요 역량

예측 분석
머신러닝으로 추세·고객 행동·운영 결과를 예측하는 모델을 만듭니다.
#PredictiveAnalytics
#MachineLearning
#Forecasting
예측 분석
의사결정 자동화
복잡한 판단 흐름을 자동화해 운영 결정을 빠르게 합니다.
#Automation
#DecisionIntelligence
#Efficiency
의사결정 자동화
자연어 처리 (NLP)
비정형 텍스트에서 의미를 뽑아 챗봇·감성 분석·문서 이해에 씁니다.
#NLP
#TextAnalytics
#ConversationalAI
자연어 처리 (NLP)
데이터 엔지니어링 · 파이프라인
수집·정제·정리 파이프라인을 만들어 이후 모델에 쓸 데이터를 맞춥니다.
#DataPipelines
#Engineering
#Automation
데이터 엔지니어링 · 파이프라인
맞춤 AI 모델 개발
추천·이상 탐지 등 업무에 맞는 모델을 개발합니다.
#CustomAI
#ModelDevelopment
#TailoredSolutions
맞춤 AI 모델 개발
컴퓨터 비전 연동
객체 검출·인식·영상 처리를 컴퓨터 비전으로 수행합니다.
#ComputerVision
#ImageRecognition
#VisualAI
컴퓨터 비전 연동
실시간 데이터 처리
데이터가 들어오는 시점에 맞춰 처리하고 운영에 넘깁니다.
#RealTime
#StreamingData
#AgileDecisions
실시간 데이터 처리
확장 가능한 AI 인프라
클라우드에서 데이터 규모에 맞춰 확장하는 AI 시스템을 올립니다.
#ScalableAI
#CloudNative
#Performance
확장 가능한 AI 인프라

고객 이야기

Anika Rahman - Head of Data Science, MarketXpert
Anika Rahman
AI 예측
고객 행동 예측 모델을 기획에 쓴 프로젝트입니다. 효과 수치는 여기서 새로 만들지 않습니다.
#AIForecasting
#BusinessImpact
#Strategy
David Liu - COO, RetailConnect
David Liu
자동 인사이트
대시보드와 예측 분석을 운영에 붙인 프로젝트입니다. ROI 숫자는 확인된 자료에만 둡니다.
#Automation
#Insights
#TimeSaving
Fatima Noor - Chief Product Officer, ShopiTech
Fatima Noor
상품 추천
추천 엔진을 플랫폼에 붙인 작업입니다. 전환율 숫자는 여기서 만들지 않습니다.
#Personalization
#AIModeling
#Ecommerce
Syed Arman - CTO, DataNext Solutions
Syed Arman
원천 데이터에서 실시간 인사이트
비정형 데이터를 운영에 쓰는 인사이트로 만든 작업입니다.
#DataPipelines
#RealTime
#DataOps

생산성과 운영

맞춤 AI 모델 개발
맞춤 AI 모델 개발
분류·예측·자동화에 맞는 모델을 업무 목표에 맞춰 만듭니다.
데이터 처리 파이프라인
데이터 처리 파이프라인
정형·비정형 데이터를 받아 정제하고 분석·ML에 쓰이게 합니다.
성장용 예측 분석
성장용 예측 분석
추세와 고객 행동을 예측하는 머신러닝을 구축합니다. 시장 전망 숫자는 여기서 만들지 않습니다.
자연어 처리 (NLP)
자연어 처리 (NLP)
텍스트·리뷰·채팅·문서에서 NLP로 정보를 뽑습니다.
컴퓨터 비전 적용
컴퓨터 비전 적용
이미지·영상에서 패턴을 찾아 품질·모니터링·미디어 색인에 씁니다.
AI 기반 BI
AI 기반 BI
ML과 BI 대시보드를 붙여 운영 판단에 씁니다.
확장 가능한 ML 인프라
확장 가능한 ML 인프라
SageMaker, TensorFlow, Kubernetes 등으로 모델을 클라우드에 배포합니다.
실시간 AI 판단
실시간 AI 판단
고객 응대·이상 탐지·추천처럼 바로 써야 하는 판단에 파이프라인을 붙입니다.
데이터 보안 · 거버넌스
데이터 보안 · 거버넌스
암호화·접근 통제와 모델 설명 가능성을 설계에 넣습니다.
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1.01
목표 정리
목표를 먼저 맞춰 AI·데이터 범위를 정합니다.
1.02
데이터 준비 · 모델링
데이터를 모으고 정제한 뒤 목적에 맞는 모델을 학습합니다.
1.03
AI 배포
기존 업무 흐름에 맞춰 배포하고 연동합니다.
1.04
모니터링 · 최적화
배포 이후 성능을 보고 재학습·튜닝으로 다듬습니다.

자주 묻는 질문

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