NextBM200 - AI 투명성 및 연구 방법론 안내

1 개요 (Transparency Statement)

본 페이지는 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」 제31조(투명성 확보) 및 제3조(기본원칙)에 근거하여, NextBM200 서비스에 적용된 인공지능 기술의 원리와 운영 방식, 그리고 데이터의 신뢰성에 대해 이용자에게 상세히 설명하기 위해 작성되었습니다.

2 NextBM200 : 지능형 엔진 및 철학

NextBM200의 모든 비즈니스 모델은 독자적인 'AI 기반 Biz Model 인텔리전스'를 통해 도출됩니다.

Beyond Automation, Towards Insight

AI는 방대한 데이터의 패턴을 연결하고, 인간 전문가는 맥락과 통찰을 더합니다.

HITL(Human-In-The-Loop) 시스템

인공지능의 효율성과 인간의 의사결정 능력을 결합하여, AI의 환각(Hallucination) 현상을 최소화하고 비즈니스 실체성을 확보합니다.

3 독자적인 연구 아키텍처 (4단계 파이프라인)

NextBM200은 단순 검색을 넘어 탐색-구조화-검증-평가로 이어지는 엄격한 순환 구조를 따릅니다.

Phase 1. 초광각 탐색 (Global Horizon Scanning)

리서치 기관, 논문, VC 동향 등 수백 건의 비정형 데이터를 수집하여 2026년 메가 트렌드를 포착합니다.

Phase 2. 생성 및 구조화 (Generative Modeling)

도출된 트렌드와 시장의 빈틈을 연결하여 '비즈니스 모델 캔버스(9 Block)' 프레임워크 기반의 구체적인 시나리오를 생성합니다.

Phase 3. 심층 검증 (Deep Fact-Verification)

AI가 글로벌 DB를 통해 웹 URL 유효성 및 유사 사례를 삼중 검증하고, 인간 전문가가 최종적인 시장 적용 가능성을 필터링합니다.

Phase 4. 가치 평가 (VC-Grade Valuation)

벤처 캐피털의 심사 기준(시장성, 수익성, 실현성, 차별성)을 알고리즘화하여 성공 가능성을 점수화합니다.

4 지식 베이스 : NextBM200 RAG 시스템

도출된 데이터는 정적인 상태에 머물지 않고 RAG(검색 증강 생성) 기반의 동적 지식 베이스로 관리됩니다. 단순 키워드 매칭이 아닌 의미 기반(Semantic) 검색을 지원하며, 시장 변화에 따라 주기적으로 업데이트됩니다.

5 데이터 무결성 및 한계 고지 (Quality Assurance)

신뢰성 우선 원칙

공신력 있는 1차 출처를 우선하며, 오류가 명확한 정보는 프로세스에서 자동 배제됩니다.

이용자 주의사항

리포트 내 숫자는 참고 용도이며, 중요한 정책 결정 시에는 원천 출처를 재확인하시길 권장합니다. 미래 예측은 시장 변동성에 따른 시차가 존재할 수 있습니다.