Hubble Database

Antock MRI
기업 분석의 새로운 방향

AI 학습 알고리즘 토대로 기업의 상태와
가치를 과학적으로 측정하고
평가, 예측, 인사이트 창출을 지원합니다.

Versatile AI
Evaluation

  • 진단 영역

    10대 영역

    기업의 핵심 평가를 10대 영역으로 구분하여 맞춤화 진단

  • 분석 지표

    약 2,000개

    기계 학습을 통하여 약 2,000개 이상의 진단 정보를 기업 별로 제공

  • 활동 모형

    30개

    기업 가치, 기술 혁신, 사회적 기여 등 추상적 영역에 대한 정량화 예측

Antock Original
Perspectives

P4P

대안 데이터에 대한 AI 분석을 통해 기업 경쟁력을 산업 맥락과 유사 기업군에 대한 백분율 관점에서 산출하는 알고리즘

Doppelganger

AI Classification 기반으로 유사 기업군을 자동 도출하고, 가치 배수 (Multiple) 역 적용을 통해 기업 가치를 산정

Judgement Day

과거 상장 신청 기업들에 대한 AI 기반의 속성 분석을 통해 진단 기업의 향후 상장 가능성을 정량화

Impact Count-Up

기업의 온라인 활동 로그를 자동 조사하여 사회적 가치 (SV) 및 기술 혁신성 (TI) 부문을 점수화하여 도출

Reference Model

산업 생태계에서 특정 기업의 활동 기록 (수상, 제휴, 선정, 보도, 투자 등) 정보를 데이터화하여 시장 내 영향력 및 관심을 정량화

Victory Road

성공 기업을 (매출, 투자, 시가총액 등) 기준 별로 유형화하고, 해당 기업 과거 데이터에 대한 AI 분석 통해 현재 유사 초기기업 선별

Tech Scanner

키워드 라이브러리 (Keyword Repository) 및 기업 텍스트 데이터 교차 연산을 통해 관련 기업 발굴하고 AI 기반 우선순위화

ESG Breakdown

ESG (Environment, Social, Governance) 혹은 사회적 가치를 부문 별로 유형화하고 개별 영역에 대한 AI 관점의 정량적인 가치 책정

PULSE

뉴스 데이터에 대한 AI RFM (Recency, Frequency, Magnitude) 모형을 적용하여 리스크 (부도 / 연체 / 자본잠식) 수준 측정

Screener Tech

투자자 혹은 투자기관의 온라인 검색 기록을 활용하여 베타 계수 (β) 단위 기준으로 투자 위험 회피 (Risk Aversion) 성향 산출

AI Driven
Customized Analytics

목적과 특성에 따라 AI 큐레이션을 통해 진단 영역, 활용 데이터, 분석 알고리즘을 맞춤화된 형태로 구성합니다.

Superior
AI Technology

데이터 자동 전처리

AI Machine Annotation

비 금융 대안 데이터 자동 전처리 체계 기반 학습용 데이터 구축

자동 가공 및 표준화 통해 AI 분석 위한 데이터 준비 비용/공수를 획기적으로 절감

다각적 데이터 통합

Multilateral Data Integration

다양한 출처와 상이한 속성의 기업 데이터를 단일 템플릿 (Master Template) 내로 통합 일원화된 데이터베이스를 마련하여 다채로운 분석 모형을 다각적으로 적용

맞춤화 분석 패키지

Curated Analytics Package

기업 분석 목적과 속성을 고려하여 AI 기반 최적의 진단 모형과 활용 데이터를 제안

프로젝트 유형에 따른 분석 패키지 제공을 통해 고객 별 1:1 맞춤화 실현

기업 진단 특화 알고리즘

Targeted Algorithm Library

기업 분석 목적을 위하여 설계된 전용 알고리즘 및 AI 모형 라이브러리 제공

투자 잠재성, 리스크 수준, 지속 가능성 등 금융 / 경영 목적에 특화된 분석 체계 확립

동시 다발적 분석

Simultaneous Diagnosis System

다양한 영역의 기업 진단과 금융 분석을 동시 연산하여 산출

순차적인 분석 프로세스에서 탈피하여 분석 시간을 획기적으로 단축

투명한 설명 체계

White-Box Architecture

기업 평가 및 진단 결과에 대한 논리적인 원인 구조를 투명하게 공개

예측 결과와 주요 변수와의 상관성을 파악하여 기업 분석의 설명력 강화

AI 기반의 기업 데이터 수집, 분석, 검증을 수행하여 전 프로세스 상에서 차별적 경쟁 우위를 달성합니다.

Success Case

case01

2020 AI 바우처 지원사업 주관

비 재무 데이터 기반 여신 (대출) AI 사후관리 모니터링 시스템

  1. 정량 / 재무 데이터가 부족한 중소기업의 온라인 활동 정보를 추적하여 이를 기반으로 여신 리스크 AI 측정 체계 구축
  2. 기업 목적 (y) 변량을 부도, 연체, 자본 잠식 측면에서 설정하고 이에 대한 대안 데이터 기반의 AI 예측 알고리즘 개발
  3. 예측 모델을 (1) 순수 재무 (2) 순수 비재무 (3) 혼합 알고리즘으로 구분하여 결과치를 비교하고 대안 리스크 측정 실효성 확인
  • 가공 표본

    5만 개 기업

  • 가공 객체

    125만 개 항목

  • 적용 모형

    10개 알고리즘

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case02

2021 데이터 바우처 (AI 가공) 지원사업 공급기관

AI 기반의 사회적 경제 기업 및 정책자금 연계 Platform

  1. 사회적 경제 기업을 자동 식별하여 주요 유형 (인증 / 예비 사회적 기업, 일반 / 사회적 협동조합, 마을 / 자활 기업) 별로 분류 후 데이터 수집
  2. 국내 정책 자금 정보를 수집하고 사업 속성, 조건, 대상 등을 기계 전처리를 통해 변환 가공하여 AI 학습 데이터 구축
  3. AutoML 기반으로 기업 별 정책 자금 프로그램에 대한 부합도를 산출하고, 적정 지원사업을 큐레이션 형태로 기업에게 제공하는 모형 개발
  • 가공 표본

    3만 개 기업

  • 가공 객체

    50만 개 항목

  • 적용 모형

    5개 알고리즘

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case03

2021 서울대학교 연구 프로젝트 데이터 공급기관

빅데이터 및 AI 활용한 사회적 경제 기업 가치 자동화 측정 알고리즘

  1. 정량 / 재무 데이터가 부족한 중소기업의 온라인 활동 정보를 추적하여 이를 기반으로 여신 리스크 AI 측정 체계 구축
  2. 사회적 가치 인센티브 제공 프로그램에 참여한 사회적 경제 기업에 대한 과거 5개년에 대한 공공 데이터 자동화 수집
  3. 기존 인센티브 평가 결과와 AI 알고리즘 진단 결과를 대조 비교하여 자동화 알고리즘에 대한 설명력 도출
  • 가공 표본

    800개 기업

  • 가공 객체

    2만 개 항목

  • 적용 모형

    3개 알고리즘

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      박재준

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