Novartis · 찾아보길 잘했다
Support Finder
몇 가지 질문으로 건강보험 · 실손보험 · 공공지원을 찾아 주는 환자 지원 서비스
supportfinder.kr 방문기획부터 운영까지,
직접 개발합니다.
- 웹 · 모바일 앱
- 업무 시스템
- 포털 · CRM 콘텐츠
- 서버 · 유지보수
- AI 시스템
Software & AI Engineering · Since 2015
일하는 AI까지
직접 개발합니다
commit · ai-console예시 화면 · 가상 데이터
영수증 사진에서 본인부담금을 뽑아줘
그냥 물어본 AI
본인부담금은 128,400원입니다.
- 근거 표시 없음
- 검산 없음
- 원본 이미지를 외부로 전송
커밋코리아 방식
- 이름·주민번호·환자번호 가림
- 로컬 모델로 판독 · 외부 전송 없음
- 합계식 검산 → 불일치 1칸 발견
- 그 칸만 다시 판독 → 담당자 확인
본인부담금 126,400원VERIFIED
최근 3개월 경쟁 제품 동향을 요약해줘
그냥 물어본 AI
경쟁 제품 A의 점유율이 12% 올랐고, 신규 적응증 승인이 임박했습니다.
- 출처 없음
- 날짜 불명
- 그럴듯하게 지어낸 수치
커밋코리아 방식
- 필요한 데이터 확인 → 승인된 자료 3건
- 가장 최근 자료 2026-09 · 유효기간 확인
- 점유율 데이터 없음 → 답변 보류
- 근거가 있는 내용만 요약
요약 3줄 · 출처 3건 연결VERIFIED
이 상담 기록을 요약해서 보고서로 만들어줘
그냥 물어본 AI
홍길동 님(010-0000-0000)은 3월부터 복약을 중단했고…
- 원문을 그대로 외부 AI로 전송
- 이름·연락처가 결과에 남음
- 처리 기록 없음
커밋코리아 방식
- 이름·연락처·주민번호 자동 가림
- 가린 문장만 모델에 전달
- 요약 초안 → 담당자 검토
- 처리 기록 저장
[환자 A]님은 3월부터 복약을 중단했고…VERIFIED
11년제약·헬스케어
디지털
60+프로젝트
사례
Local로컬 · 폐쇄망 AI
2023년부터
Evals합의한 점수부터
측정
11년간 함께한 고객사와 파트너
Selected work
직접 개발하고,
지금도 운영합니다.
지금도 함께 하는 일Veeva CRM · CLM 콘텐츠HCP 포털환자 지원 서비스웹 · 모바일 앱업무 시스템 · 유지보수브로슈어 · 영상 · 메디컬 3D
60+
60개가 넘는 전체 사례는 회사소개서에 있습니다. 회사소개서 요청하기
AI Lab
직접 개발한 AI,
돌아가는 그대로.
2023년부터 로컬 AI · 학습 R&D사내 개발 3가지재연 화면 · 가상 데이터
R&D · 모델 학습 · 증류큰 모델로 학습하고,
직접 짠 핵심 로직 · 요약
큰 모델로 학습하고,
작게 줄여 돌립니다
send(bundle, size="1GB", verify="sha256")train(teacher, ckpt_every="30m", resume=True)distill(teacher, student) # 학습 결과는 사내 장비로만B200대형 교사 학습 → 경량 학생 증류
30분 체크포인트 · 학습 결과는 사내 장비에만
04사내 GPU 추론
재연 화면 · 가상 데이터학습 데이터
- batch_0001.tar1GBSHA-256 ✓
- batch_0002.tar1GBSHA-256 ✓
- batch_0003.tar1GBSHA-256 ✓
- batch_0004.tar1GBSHA-256 ✓
B200GPU96%
loss30분마다 체크포인트
- 1GB묶음 전송 · SHA-256 확인
- 30분체크포인트 · 끊겨도 이어서
- 교사 → 학생지식 증류
- 사내 GPU학생 모델만 · 학습 결과 회수
Prototype · 문서 AI사진 한 장 →
직접 짠 핵심 로직 · 요약
사진 한 장 →
검산된 숫자
if quality(photo) < 0.80: return retake()rows = mask_pii(read_local(photo)) # 외부 전송 0check(sum(rows), total, tol=max(1000, total * 0.01))19배GPU 판독 6.3초 → 0.33초
사내 R&D · 합성 테스트셋 · 2026-06
04합계 검산
재연 화면 · 가상 데이터- 0.93품질 점수 · 기준 0.80
- 13줄로컬 판독 · 외부 전송 0
- 3건개인정보 가림
- ✓합계 검산 · 허용 오차 1,000원 또는 1%
R&D · 리서치 에이전트근거가 없으면
직접 짠 핵심 로직 · 요약
근거가 없으면
AI를 부르지 않습니다
ev = check_evidence(q, kinds=11, tiers=4)if ev.stale: ev = collect(ev) # 그동안 AI 호출 0return ask_ai(ev, cite=True)0회근거 없을 때 AI 호출
자료 11종 · 출처 4등급
04답변
재연 화면 · 가상 데이터“지난달 업계 주요 발표를 정리해 줘” 뉴스 · 공식 발표 · 정기 보고서
- 실시간 지표5일
- 흐름 지표7일
- 뉴스만료갱신
- 정기 보고서없음갱신
- 공급망180일
- +6종 · 종류마다 유효기간
AI 호출 0회출처 등급과 함께 답변
- 공식 보도자료D-14
- 언론 기사D-14
- 집계 공개 데이터D-120
- 출처 주소 없는 AI 요약폐기
커밋코리아의 AI 원칙
- 데이터는 고객 곁에
- 근거 없으면 답하지 않기
- 사람이 최종 확인
- 고지 · 감독 · 기록
- 오픈 후에도 계속 재기
Why engineers
AI가 개발자를 대체할까요?
절반은 맞습니다.
데모와 운영 사이의 거리
프롬프트 → 데모AI가 잘합니다. 우리도 매일 씁니다.
AI가 해 주는 절반우리가 하는 나머지 절반
- 데이터AI 혼자당신의 문서·용어·예외를 모름우리가데이터 정리 · 용어 사전 · 근거 검색
- 정확도AI 혼자틀려도 자신 있게 답함우리가정답 평가셋으로 먼저 측정
- 보안 · 규제AI 혼자민감 정보가 어디로 가는지 모름우리가로컬 모델 · 가림 · 사람 확인 · 기록
- 운영AI 혼자데모는 하루, 서비스는 몇 년우리가시스템 연결 · 비용·속도 · 계속 측정
5%
29%
45%
2배
수치는 각 보고서 기준이며 조사 대상과 방식에 따라 달라질 수 있습니다.
How we engineer AI
프롬프트 한 줄이 아니라,
다섯 겹의 엔지니어링.
모델은 매달 바뀝니다. 이 다섯 층은 남습니다.
Production AI
-
01
Data & Knowledge
데이터 · 지식
우리 작업에서의료비·보험 용어 사전 + 출처가 붙은 지식 베이스 (사내 R&D)
-
02
Models & Tuning
모델 선택 · 튜닝
우리 작업에서로컬 비전-언어 모델 여러 종을 같은 테스트셋으로 비교 선정 · 사전학습·증류 학습 환경
-
03
Evaluation
평가
우리 작업에서합성 영수증과 일부러 훼손한 사진으로 정확도·속도 측정
-
04
Guardrails
안전장치 · 사람 검토
우리 작업에서외부 AI 호출 전 개인정보 자동 가림 · 판독 품질이 낮으면 재촬영 요청
-
05
Integration & Ops
통합 · 운영
우리 작업에서에이전트 · MCP 연결 자체 개발 · 11년간 운영해 온 고객 시스템
Since 2015
모델은 빌려도,
11년은 못 빌립니다.
- 2015커밋코리아 설립 · Veeva CRM 콘텐츠
- 2016디지털 의학 교육
- 2017캠페인 · 브로슈어
- 2018환자 교육 콘텐츠
- 2021HCP 포털
- 2022테이블 오더 플랫폼 · 운영 지원 중
- 2023로컬 AI · 모델 학습 R&D 시작
- 2026Novartis Support Finder 오픈
10+글로벌 헬스케어 기업
5글로벌 CLM 플랫폼
VeevaOracleVabletCegedimSkura
How we work
평가 기준부터 합의하고,
숫자로 다음 단계를 정합니다.
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01Discover
진단
- 업무 · 데이터 · 규제
- 평가셋 합의
-
02Prove
PoC
- 실제 데이터 일부
- 점수로 판단
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03Pilot
파일럿
- 사람 검토와 함께
- 오류 유형 수집
-
04Operate
운영
- 기존 시스템 통합
- 정확도 · 비용 · 속도
만들 필요가 없으면 만들지 않습니다.이미 쓰는 AI 도구로 충분하면, 설정하고 연결하는 일부터.
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