AI와 함께 잠재력의 세계를 열어보세요.
뉴스 미디어의 편집 시간 절약
NITL - News In Three Lines는 Skim AI와 제휴하여 500개 이상의 소스에서 매일 뉴스를 취합하여 전 세계 독자들에게 세 줄로 전달하는 데 도움이 되는 AI 모델을 구축했습니다. 맞춤형 AI 모델 덕분에 편집팀은 매주 수작업에 드는 시간을 절약할 수 있었습니다.


사진 및 영화 포스트 프로덕션 비용 절감 및 일주일 단축
세브링 레볼루션은 스킴 에이아이와 파트너십을 맺고 다차원 미디어 포스트 프로덕션 프로세스의 상당 부분을 자동화하여 이전보다 일주일 더 빠르게 작업을 완료할 수 있었습니다.
암호화폐 및 블록체인 분야에서 더 스마트한 기능으로 신규 사용자 확보 지원
그리핀은 Skim Ai와 제휴하여 거래를 분류하고, 거래 데이터를 상장기업과 매칭하고, 상장기업의 자회사를 식별하여 보다 관련성 높은 투자를 할 수 있는 AI 모델을 구축했습니다.


뉴스 미디어에서 다양한 언어를 아우르는 보다 정확한 뉴스 서비스 제공
뉴스프라임은 사용자에게 보다 구체적인 콘텐츠를 제공하고 뉴스를 요약 및 번역하기 위해 Skim Ai와 제휴했습니다.
암호화폐에 대한 시장 심리를 더 빠르고 정확하게 파악하기
빅데이터 프로토콜은 시장 심리를 더 잘 이해하기 위해 트위터, 텔레그램, 디스코드에서 암호화폐 자산, 대체 불가능한 토큰 등에 관한 소셜 미디어 데이터를 처리하기 위해 Skim Ai와 제휴했습니다.


에듀테크에서 온라인 코스 참여 및 완료율 높이기
Ahura AI는 Skim AI와 제휴하여 얼굴 매핑 및 브라우저 스크래핑 AI를 구축하여 Elearner의 생산성, 참여도 및 코스 완료율을 높이는 AI 에듀테크 솔루션을 제공했습니다.
기업가, 스타트업, 엔터프라이즈가 Skim AI로 AI와 ML을 최대한 활용하는 방법
Skim AI와 협력하고 있는 XX개 기업과 함께 더 원활하고, 더 쉽고, 더 기능적인 비즈니스를 구축하세요.




















Skim AI 고객의 의견
<>2025년 LLM을 위한 10가지 최고의 프롬프트 기술>
<>2025년에 팔로우해야 할 AI 유튜버 톱 10>
<>유튜브가 AI 학습의 그라운드 제로가 된 방법>
<>2025년 유튜버를 위한 10대 AI 도구>
<>2025년에 ChatGPT 데스크톱 앱을 사용할 수 있는 10가지 방법>
<>2025년 산업을 혁신하는 12가지 AI 활용 사례>
<>검색GPT를 사용하여 더 나은 AI 에이전트를 만드는 방법>
<>OpenAI의 데스크톱 통합으로 AI 에이전트의 기반 마련>
<>노트북LM: 엔터프라이즈 사용 사례 + AI 팟캐스트 제작 방법 - AI&YOU #75 >
<><모든 기업이 AI를 확장하기 전에 결정해야 하는 10가지 중요한 인프라 결정>
<>단일 클라우드 AI를 넘어서: OpenAI 컴퓨팅 문제에서 엔터프라이즈가 얻는 교훈>
<>엔터프라이즈 AI 컴퓨팅 인프라 비용 계산하기: 2025 가이드>
<>생산성 향상을 위한 OpenAI의 캔버스 구현을 위한 경영진 가이드 - AI&YOU #74>
<>Google NotebookLM: 기업 커뮤니케이션을 혁신하는 AI 기반 팟캐스트 제작 방법>
<>10가지 기업용 Google NotebookLM 사용 사례>
<>Google NotebookLM: 고급 기능으로 엔터프라이즈 AI를 혁신>
<>ChatGPT 캔버스와 클로드 아티팩트 비교: 엔터프라이즈 AI 협업에 더 적합한 솔루션>
<>기업 개발팀의 생산성을 높이는 OpenAI 캔버스 사용 방법 10가지>
<><생산성 향상을 위한 OpenAI의 캔버스 구현을 위한 경영진 가이드>
<>최종 사용자로부터 OpenAI API 차단을 방지하는 방법 - AI&YOU #73>
<>10가지 사용자 제작 콘텐츠 관리를 위한 모범 사례 OpenAI의 API>
<>10가지 일반적인 실수로 인한 OpenAI API 사용 금지>
<>4가지 모범 사례로 OpenAI API 금지를 방지하고 규정 준수를 보장>
<>오픈AI o1 +를 사용해야 하는 이유 - AI&YOU #72>
<>일레븐랩스가 가장 좋아하는 10가지 AI 음성 + 나만의 복제 방법 + 기업 사용 사례 - AI&YOU #71>
<>OpenAI의 o1 모델을 프롬프트하는 방법>
<>오픈AI의 o1 모델은 누가 사용해야 하나요?>
AI 및 ML
자주 묻는 질문

일반적인 AI 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?
텍스트 기반 솔루션은 (1) 정보 분류/예측 문제/데이터 라벨링(BI 대시보드나 소프트웨어 솔루션을 구동하기 위한 정보 라벨링) (2) 정보 추출: 뉴스 기사 같은 큰 텍스트에서 특정 유형의 정보를 데이터베이스에 깔끔하게 캡처하는 작업 (3) 감성 이해 (4) 추천 시스템, 클러스터링, 코호트 분석 (5) 번역 (5) 자동 완성, 텍스트 생성 등 지식 근로자가 자주 사용하는 몇 가지 일반적인 주제를 중심으로 이루어집니다.

일상 생활에서의 AI 사용 사례는 무엇인가요?
일상적인 AI 사용 사례는 받은 편지함에 태그를 지정하고 항목을 분류하는 것, 시간을 정리하고 팀의 일정을 관리하는 것, 중요한 항목에 집중할 수 있도록 일상 업무를 간소화하는 것입니다.

마케팅에서의 머신러닝 활용 사례는 무엇인가요?
마케팅의 일반적인 머신 러닝 사용 사례는 영업 및 마케팅 팀이 리드를 사전 검증하고, 영업 및 마케팅 흐름을 자동화하며, 사용자 페르소나를 식별하고, 페르소나 문제 또는 수행해야 할 작업에 맞게 마케팅 자료를 맞춤화하는 데 도움이 되는 것입니다.

소프트웨어 개발에서 머신 러닝 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?
소프트웨어 개발에서 머신 러닝의 일반적인 사용 사례는 유지 관리 필요성 예측, 이상 징후 감지, 감정 분석, 인터페이스 개발, 이미지 및 동영상 분석, 사기 탐지 등입니다.
비즈니스를 강화할 준비 완료
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