솔트룩스

당사는 AI(DX) 사업을 단일 사업부문으로 영위하고 있으며, 자체 개발한 생성형 AI 플랫폼인 '루시아(LUXIA)'를 핵심 기반으로 다양한 산업 도메인에 AI 전환(AX, AI Transformation) 서비스를 제공하고 있습니다. 당사의 사업은 크게 ▲생성형 AI 플랫폼(루시아 GPT, Agent Studio), ▲빅데이터·데이터 플랫폼, ▲유지보수·위탁운영, ▲온톨로지 기반 지식그래프의 4가지 서비스 유형으로 구성됩니다. 이를 바탕으로 K-원전 AI, 공공·행정 지능화, 금융·보험 AI, 대기업 엔터프라이즈·전문서비스 AI, 데이터 플랫폼 운영, 교육 AX 등 6개 핵심 사업 분야에서 비즈니스를 전개하고 있습니다. (1) K-원전 AI 당사는 원자력 산업 내 AI 전환(AX)을 선도하며, 원전 운영사의 전사 AI 플랫폼 구축부터 지능형 형상관리 서비스, 원자력 안전 지식관리 시스템 운영까지 원전 도메인에 특화된 고도화된 AI 솔루션을 제공하고 있습니다. - 원전 운영사 전사 AI 구축: 생성형 AI 플랫폼 '루시아(LUXIA)'를 기반으로 사내 지식검색, 문서 요약, 업무 자동화 등 전사적 AI 역량을 구현하는 대형 프로젝트입니다. 당사의 원전 도메인 AI 구축 역량을 증명하는 대표적인 성과로, 2년에 걸쳐 단계적으로 매출이 인식되며 향후 후속 고도화 사업으로의 확장이 예정되어 있습니다.

당사는 AI(DX) 사업을 단일 사업부문으로 영위하고 있으며, 자체 개발한 생성형 AI 플랫폼인 '루시아(LUXIA)'를 핵심 기반으로 다양한 산업 도메인에 AI 전환(AX, AI Transformation) 서비스를 제공하고 있습니다. 당사의 사업은 크게 ▲생성형 AI 플랫폼(루시아 GPT, Agent Studio), ▲빅데이터·데이터 플랫폼, ▲유지보수·위탁운영, ▲온톨로지 기반 지식그래프의 4가지 서비스 유형으로 구성됩니다. 이를 바탕으로 K-원전 AI, 공공·행정 지능화, 금융·보험 AI, 대기업 엔터프라이즈·전문서비스 AI, 데이터 플랫폼 운영, 교육 AX 등 6개 핵심 사업 분야에서 비즈니스를 전개하고 있습니다. (1) K-원전 AI 당사는 원자력 산업 내 AI 전환(AX)을 선도하며, 원전 운영사의 전사 AI 플랫폼 구축부터 지능형 형상관리 서비스, 원자력 안전 지식관리 시스템 운영까지 원전 도메인에 특화된 고도화된 AI 솔루션을 제공하고 있습니다. - 원전 운영사 전사 AI 구축: 생성형 AI 플랫폼 '루시아(LUXIA)'를 기반으로 사내 지식검색, 문서 요약, 업무 자동화 등 전사적 AI 역량을 구현하는 대형 프로젝트입니다. 당사의 원전 도메인 AI 구축 역량을 증명하는 대표적인 성과로, 2년에 걸쳐 단계적으로 매출이 인식되며 향후 후속 고도화 사업으로의 확장이 예정되어 있습니다. - 지능형 형상관리 서비스: 원전 설계·건설·운영 전 주기에 걸친 형상 데이터를 AI 기반으로 통합 관리하는 서비스입니다. 온톨로지 기반 지식그래프와 생성형 AI 검색 기술을 결합해 원전 운영의 안전성과 효율성을 획기적으로 제고합니다. 본 사업은 1차 구축 사업 성공에 이은 2차 고도화 프로젝트로, 최대 20개월의 장기 계약을 통해 안정적인 매출을 창출하고 있습니다. - 원자력 안전 지식관리 시스템 운영: 원자력 안전 규제 기관의 지식정보를 AI 기반으로 검색·분석·운영하는 위탁 서비스입니다. 연속 수주를 통해 규제 기관과 공고한 장기 파트너십을 유지하고 있습니다. 아울러 당사는 원전 도메인 전문 업체들과의 컨소시엄을 통해 사업 영역을 다각화하고 있으며, 원전 해체 및 환경 복원 등 신규 영역으로의 진출을 체계적으로 준비하고 있습니다. (2) 공공·행정 지능화 당사는 정부 및 공공기관의 디지털 전환을 위해 AI 기반 검색, 챗봇, 규제정보 분석, 지식관리, 법령 정보 서비스 등 다채로운 지능화 솔루션을 제공하고 있습니다. 본 분야는 당사 확정 매출의 약 31%를 차지하는 최대 사업 부문으로, 현재 30여 개의 프로젝트를 안정적으로 운영 중입니다. - 지능형 AI 규제정보 분석 시스템: 국가 규제 정보를 AI 기반으로 수집·분석·제공하는 플랫폼으로, 정부의 신속하고 정확한 정책 결정을 지원하는 핵심 사업입니다. - AI 기반 어장관리 및 국가기록물 AI 검색: 공공 데이터를 생성형 AI로 검색·분석하는 서비스입니다. 연차별 과제로 전개되어 장기적이고 안정적인 매출 기반이 되고 있습니다. - 스마트 양식 빅데이터 및 생성형 AI 구축: 지자체 수산 양식 산업에 AI·빅데이터를 접목해 생산성을 높이는 대형 프로젝트입니다. 이와 함께 공공기관의 민원 상담 및 내부 업무 지원을 위한 생성형 AI 도입 사업도 활발히 수행하고 있습니다. - 공공 부문 유지보수 및 신규 연구: 법령 정보, 헌법재판소 지능형 정보, 국회도서관 AI 챗봇, 사회보장 AI 상담 등 안정적인 베이스 매출을 확보해 주는 유지보수 사업을 지속 수행하고 있습니다. 동시에 재난관리 자원 AX 전략 연구, 기후성 재난정보 수집체계 지식그래프 구축 등 온톨로지 기반의 신규 사업도 확대 중입니다. 특히 당사는 국토교통부가 주관하는 'AI 특화 시범도시' 공모사업에 강원특별자치도 원주시 컨소시엄(대표사: 에스트래픽 / 참여기관: 현대자동차, 서울로보틱스, NHN클라우드, 원주미래산업진흥원, 강원대학교 등 7개 기관)의 일원으로 참여하여 최종 선정되는 쾌거를 이루었습니다. 본 사업은 2026년부터 2030년 12월까지 총사업비 1,981억 원(국비 1,434억, 지방비 489억, 민간투자 58억) 규모로 추진되는 대형 국책 스마트시티 프로젝트입니다. 원주혁신도시 일원(360만㎡)을 우선지구로 지정해 모빌리티·재난안전·헬스케어 3대 특화 서비스와 리빙랩형 AI 빌리지를 조성할 예정입니다. 당사는 컨소시엄 내에서 '도시의 두뇌' 역할을 담당하는 Agentic AI 및 온톨로지 전문기업으로서, 도시 데이터에 대한 상황 이해·추론·의사결정과 정책 시뮬레이션·최적화를 지원하는 '온톨로지 기반 Agentic AI 플랫폼'을 도시지능센터에 구축·운영할 계획입니다. (3) 금융·보험 AI (FinAI) 당사는 보험, 은행, 증권, 자산운용 등 금융권 전 영역에 생성형 AI 플랫폼과 AI 상담·음성·의도분석 솔루션을 공급하며 FinAI 시장 공략을 본격화하고 있습니다. - 생명보험사 생성형 AI 플랫폼 구축: 당사의 'Agent Studio' 제품을 기반으로 보험사 내부 업무 전반에 생성형 AI를 도입하는 사업으로, 대형 생명보험사 2곳에서 연속 수주를 달성했습니다. 본 사업들은 금융권 디지털 혁신의 핵심 인프라로 자리 잡을 것으로 기대되며, 향후 후속 유지보수 및 확장 사업으로의 연계 가능성이 매우 높습니다. - 은행권 및 금융지주사 특화 솔루션: 글로벌 IT 서비스 기업과의 협업을 통해 시중은행 업무 프로세스에 AI Agent를 도입 중이며, 금융그룹 전사 활용을 위한 그룹 특화 언어모델(LLM) 개발 사업도 함께 진행하고 있습니다. - 다각화된 금융 AI 라인업: 자산운용사 개인화 검색 서비스, 새마을금고 지원업무시스템 구축, 증권사 혁신금융사업 등을 통해 금융 전 영역을 아우르는 솔루션 경쟁력을 입증했습니다. 나아가 농협은행·농협카드 등 금융권 유지보수 사업(콜센터, 챗봇, STT/TTS, 관제 등)을 다수 확보하여 안정적인 반복 매출(Recurring Revenue) 기반을 굳건히 다졌습니다. - 글로벌 컨설팅사 협업 보험사 통합 프로젝트: 글로벌 컨설팅 기업의 보험사 통합 프로젝트에 온톨로지 PI(프로세스 통합) 솔루션을 제공하는 등, 당사의 독보적인 온톨로지 기반 지식그래프 기술을 금융·보험 분야로 확대 적용하고 있습니다. (4) 대기업 엔터프라이즈·전문서비스 AI 당사는 대기업 그룹사를 대상으로 생성형 AI 기반 업무 혁신, AI Agent 구축, 사내 지식검색 고도화, 멀티모달 문서 처리 등 맞춤형 엔터프라이즈 AI 솔루션을 제공하는 한편, 법률·의료·컨설팅 등 고도의 전문성이 요구되는 도메인 특화 분야에도 맞춤형 AI 솔루션을 제공하고 있습니다. - 대기업 IT 계열사 협업 AI Agent 구축: 당사의 루시아(LUXIA) 플랫폼 라이선스를 포함한 대형 프로젝트로, 높은 수익성을 확보함과 동시에 해당 그룹 내 AI 표준 플랫폼으로의 확산을 견인하고 있습니다. 이는 당사 라이선스 매출의 핵심 축이며, 향후 그룹사 전반으로 확장될 시 추가적인 라이선스 수익이 기대됩니다. - 건설 및 금융 민간 영역 확대: 대형 건설사의 비정형 데이터 활용체계 구축 및 통합검색엔진 운영, 멀티모달 파서 PoC 등을 통해 건설 업종의 AI 전환을 지원하고 있습니다. 기존 구축된 검색엔진의 지속적인 고도화와 운영을 통해 고객사와 장기 파트너십을 유지하고 있습니다. 또한 글로벌 컨설팅 기업과의 파트너십을 통해 대기업 IT 컨시어지를 구축하는 등 새로운 B2B 영업 모델을 성공적으로 안착시켰습니다. 이 외에도 건설사 사내문서 기반 AI 챗봇 시스템 운영·유지보수 등 민간 엔터프라이즈 영역에서 AI 서비스를 다변화하고 있습니다. 전문서비스 영역에서는 다음과 같은 성과를 거두고 있습니다. - 법률 및 금융정보 도메인: 대형 로펌의 M&A 실무에 AI 검색 기술을 적용한 'M&A AI 검색 플랫폼'을 성공적으로 구축했습니다. 아울러 국내 대표 기업신용평가·기업정보 플랫폼 기업(이크레더블)을 대상으로 한 생성형 AI 플랫폼 구축 및 LLM 기반 업무 자동화 사업도 신규 수주하였으며, 세부 내용은 후술하는 '(8) 클라우드 현대화 및 엔터프라이즈 AI 신규 확산 사례'에서 다룹니다.

가. 주요제품 설명 (1) 스튜디오 제품군 (소프트웨어) (2) 거대언어모델 (LUXIA, 루시아) 1) 개요 - 루시아 3.0 LLM (32B): 2025년 5월 29일 출시 - Agentic AI 특화 모델로 설계되어, 고급 추론·계획·정보 검색·멀티모달 처리에서 뛰어난 성능을 발휘 - GPT, Qwen, LLaMA, Mistral, Gemma, EXAONE 등 최신 모델과 비교 시 한국어 및 도메인 특화 벤치마크에서 우수한 결과 2) 성능 특징 ① Chat·추론 성능 일반적인 대화, 지시 수행, 논리적 추론, 복잡한 질문에 대한 이해와 답변 품질을 측정합니다.예: 사용자가 “A라는 조건에서 B가 가능할까?”라는 질문을 했을 때, 모델이 문맥을 파악하고 논리적으로 결론을 도출하는 능력. 주요 지표: - MT-Bench: 다양한 대화 주제에서의 전반적인 답변 품질. 80.6점 → Qwen 3, Gemma 3 대비 근소한 차이 - LogicKor: 한국어 기반 논리·추론 문제 해결 능력. 94.5점 → 최고 수준 (Gemma 3와 동일 최고) - BiGGen-Bench: 생성형 응답의 창의성과 사실성 평가.

가. 주요제품 설명 (1) 스튜디오 제품군 (소프트웨어) (2) 거대언어모델 (LUXIA, 루시아) 1) 개요 - 루시아 3.0 LLM (32B): 2025년 5월 29일 출시 - Agentic AI 특화 모델로 설계되어, 고급 추론·계획·정보 검색·멀티모달 처리에서 뛰어난 성능을 발휘 - GPT, Qwen, LLaMA, Mistral, Gemma, EXAONE 등 최신 모델과 비교 시 한국어 및 도메인 특화 벤치마크에서 우수한 결과 2) 성능 특징 ① Chat·추론 성능 일반적인 대화, 지시 수행, 논리적 추론, 복잡한 질문에 대한 이해와 답변 품질을 측정합니다.예: 사용자가 “A라는 조건에서 B가 가능할까?”라는 질문을 했을 때, 모델이 문맥을 파악하고 논리적으로 결론을 도출하는 능력. 주요 지표: - MT-Bench: 다양한 대화 주제에서의 전반적인 답변 품질. 80.6점 → Qwen 3, Gemma 3 대비 근소한 차이 - LogicKor: 한국어 기반 논리·추론 문제 해결 능력. 94.5점 → 최고 수준 (Gemma 3와 동일 최고) - BiGGen-Bench: 생성형 응답의 창의성과 사실성 평가. 80.5점 I- FEval / Ko-IFEval: 사용자가 준 엄격한 프롬프트를 정확하게 따르는지 확인 정밀 프롬프트 처리 능력에서 상위권 ② Agentic AI 벤치마크 단순 대화가 아니라, **여러 단계의 행동(Plan → Search → Execute)**을 수행하는 ‘에이전트형 AI’의 능력을 평가.즉, 모델이 스스로 계획을 세우고, 필요한 자료를 검색하거나 함수를 호출해, 단계적으로 결과를 완성하는 역량을 본 것입니다. 주요 지표: - LongRAG: 긴 문서나 대규모 데이터에서 정보 추출 및 응답 능력. 56.8점 (LUXIA 2.5 대비 향상) - RAGEval / Ko-RAGEval: 검색(Retrieval) + 생성(Generation) 결합 정확도. 91.9점 (Qwen3-32B와 유사) - FunctionChat-Bench: 함수 호출 기반의 API 연동, 외부 시스템 제어 능력. 87.6점 → 함수 호출 기반 에이전트 처리 능력 높음 - Ko-RAGEval : 87.5점 → 한국어 기반 RAG 성능 우수 ③ Planning Accuracy 사용자의 질문을 보고, 해당 질문이 어떤 분야·도메인에 속하는지 정확히 분류하는 능력.예: “AI가 사람의 움직임을 감지할 수 있나요?”라는 질문을 보고, 이것이 공학-컴퓨터공학 카테고리에 속한다고 판단. - 계획 정확도(도메인 분류) : 83% → GPT4.1-mini(74%), Qwen3-32B(69%) 대비 월등 - 복잡한 RAG 기반 도메인 매핑에서도 높은 정확도로 응답 ④ Retrieval Accuracy 사용자의 질문에 답하기 위해 검색할 키워드를 정확하게 뽑아내는 능력.한국어와 영어 등 다국어 키워드 생성까지 포함. - 정보 검색 정확도 : 85% → GPT4.1-mini(80%), Qwen3-32B(60%)보다 우수 - 한국어·영어 키워드 생성과 관련 문서 검색에서 강점 ⑤ Multimodal RAG & Document AI 텍스트뿐 아니라 표, 차트, 이미지가 포함된 문서를 이해하고 검색·분석하는 능력.일반 텍스트 모델은 표·도표에서 정보를 잘 못 읽는 경우가 많은데, 이를 보완. - Multimodal RAG: Text+Figure/Chart: 90% (최고) Text+Table: 80% (경쟁 모델 대비 5~35%p 우위) - Document AI: Text: 91% (최고) Text+Figure/Chart: 88% Text+Table: 42% (경쟁 모델 대비 월등) ⑥ Adaptive CoT & Reasoning 문제 난이도에 따라 적절한 사고 과정(Chain-of-Thought, CoT)을 유연하게 적용하는 능력. - 쉬운 문제: 짧고 빠르게 정답 도출 → 비용 절감, 속도 향상. - 어려운 문제: 더 많은 단계의 추론을 거쳐 정확도 확보. - EASY Reasoning: 약 96% 정확도 (경쟁 모델 대비 최고 수준) - HARD Reasoning: 수학, GPQA, LiveCodeBench 등 복잡 추론에서도 최고 성능 - 테스트 토큰 수 대비 효율성도 우수 3) 핵심 차별화 포인트 ①한국어·도메인 특화 성능 최상위 - LogicKor, Ko-RAGEval 등 한국어 중심 벤치마크에서 최고 수준 ② Agentic AI 특화 - 계획·검색·함수 호출 등 다단계 실행 구조 최적화 ③ 멀티모달 처리 능력 강화 - 표, 차트, 이미지가 포함된 문서에서 높은 인식·이해율 ④ 고효율 추론 - 높은 정확도 + 짧은 테스트 토큰 소비 → 응답 속도와 비용 효율 동시 달성 ⑤ 루시아 2.5 대비 전반적 성능 향상 - Chat, RAG, 멀티모달, 복잡 추론에서 모두 개선 나. 주요 제품 및 서비스 현황 다. 주요 제품 등의 가격변동추이 당사의 제품은 제조업의 표준화된 판매가격으로 운영되는 서비스가 아닌 관계로,해당 가격 변동 추이를 정확하게 기재하기는 어렵습니다.

가. 매출실적 나. 판매 경로와 방법, 전략 및 주요 매출처 등 (1) 판매 경로와 방법 당사의 모든 거래는 고객처와 직접 계약(D2C : Direct to Customer)하거나 파트너사를 통하여 고객처와 계약을 진행하고 있습니다. (2) 판매 전략 1) 전략 고객 매출 극대화 당사는 공공기관, 금융, 제조, 유통 등 다년간의 대형 사업 고객 매출 비중이 약 60% 이상을 차지하고 있습니다. 당사는 동 고객들에 대해 기존 업무영역의 고도화 뿐만 아니라, 2026년 사업 목표 달성을 위해 수익성 중심의 사업 구조로 개편하고 있습니다. 특히 검증된 효익을 기반으로 적용 영역을 확대하되, 단순 구축형 사업을 넘어 지속적인 수익 창출이 가능한 구독형 및 서비스 모델 비중을 높여 영업이익률을 개선하는 데 주력하고 있습니다. 2) 생성형 인공지능 서비스 및 AI 검색 사업 확장 당사는 '루시아(LUXIA)'와 생성형 AI 도구를 기반으로 초기 시장 진입 단계를 넘어, 2026년에는 본격적인 시장 확산과 수익 실현에 집중하고 있습니다 . 최근 생성형 AI의 실효성을 입증하기 위한 PoC 프로젝트들이 본 사업으로 전환되는 시점에 맞춰, 공공부문의 거대언어모델(LLM) 도입 트렌드에 최적화된 성공 전략을 제시하고, 금융 부문의 규제 준수 및 보안 요건을 충족하는 맞춤형 루시아(LUXIA) 모델 공급을 통해 대형 수주를 목표로 하고 있습니다.

가. 매출실적 나. 판매 경로와 방법, 전략 및 주요 매출처 등 (1) 판매 경로와 방법 당사의 모든 거래는 고객처와 직접 계약(D2C : Direct to Customer)하거나 파트너사를 통하여 고객처와 계약을 진행하고 있습니다. (2) 판매 전략 1) 전략 고객 매출 극대화 당사는 공공기관, 금융, 제조, 유통 등 다년간의 대형 사업 고객 매출 비중이 약 60% 이상을 차지하고 있습니다. 당사는 동 고객들에 대해 기존 업무영역의 고도화 뿐만 아니라, 2026년 사업 목표 달성을 위해 수익성 중심의 사업 구조로 개편하고 있습니다. 특히 검증된 효익을 기반으로 적용 영역을 확대하되, 단순 구축형 사업을 넘어 지속적인 수익 창출이 가능한 구독형 및 서비스 모델 비중을 높여 영업이익률을 개선하는 데 주력하고 있습니다. 2) 생성형 인공지능 서비스 및 AI 검색 사업 확장 당사는 '루시아(LUXIA)'와 생성형 AI 도구를 기반으로 초기 시장 진입 단계를 넘어, 2026년에는 본격적인 시장 확산과 수익 실현에 집중하고 있습니다 . 최근 생성형 AI의 실효성을 입증하기 위한 PoC 프로젝트들이 본 사업으로 전환되는 시점에 맞춰, 공공부문의 거대언어모델(LLM) 도입 트렌드에 최적화된 성공 전략을 제시하고, 금융 부문의 규제 준수 및 보안 요건을 충족하는 맞춤형 루시아(LUXIA) 모델 공급을 통해 대형 수주를 목표로 하고 있습니다. 3) 클라우드 서비스 기반 확산형 사업 운용 당사는 AIaaS (클라우드 기반 인공지능 서비스) 확산 전망에 따라 2016년 국내 최초의 인공지능 서비스 플랫폼인 ADAMs.ai를 출시 후 2022년 4분기부터 Saltlux.ai 제3세대 인공지능 클라우드 서비스를 제공중입니다. 또한, 데이터분석 SaaS 서비스인 DATAMIXI와 프리미엄 대시보드를 2017년 출시해 다수의 타겟 애플리케이션 시장에 공급하고 있습니다. 고객의 인바운드 문의에 대해 영업조직의 간략한 커스터마이징 니즈 청취 및 반영에 기반해 당사의 클라우드 서비스로 유입하고 있습니다. 또한 효과적 영업대응을 위한 MSP 협력 라인업의 지속적 구축 뿐만아니라 자사 AI솔루션 기반으로 MSP 사업도 계획하고 있습니다. 또한, 2024년에 출시한 루시아플랫폼은 고객에게 클로드, 챗GPT, 퍼플렉시티와 같은 AI API 뿐만 아니라 솔트룩스에서 제작한 루시아 LLM, RAG와 같은 제품의 API와 약 300만 가입자를 확보한 개인화 에이전트 서비스인 구버(Goover) 내 핵심 서비스인 정보검색, 보고서 생성, 온톨로지 생성 등을 API로 제공 합니다. 루시아플랫폼을 사용하는 고객은 다양한 LLM API를 별도 계약하여 사용하는 것이 아닌 통합과금 방식으로 루시아플랫폼 계정으로 모든 LLM과 이미지생성, 음성모델 API, 루시아/구버 API를 사용할 수 있습니다. 아울러, 2026년부터는 클라우드 바우처 공급기업으로 선정되어 다수의 수요기업에 안정적인 서비스를 제공하고 있습니다. 향후 솔트룩스의 클라우드 사업은 루시아플랫폼을 통해 온프레미스로 구축된 고객이 클라우드로 전환이 필요한 경우 안정적인 서비스를 유지하고 복잡한 개발절차 없이 클라우드로 전환할 수 있도록 플랫폼 고도화를 준비중에 있습니다. 4) 인공지능 파트너 생태계 운용 당사는 핵심 제품/서비스에 대해 약 30여개 회사와 영업 및 수행 파트너 등록을 통해 파트너십 생태계를 구축하였습니다. 당사는 파트너사를 통해 솔루션 라이선스 공급, 공동 영업 혹은 프로젝트 수행을 통해 당사만의 인공지능 판매 생태계를 조성하였습니다. 또한, 파트너사의 우수 솔루션을 당사와 융합된 Solutions-in-a-Box를 제공, 차별적인 제품력을 고객에게 제공할 수 있습니다. 국내는 물론 해외의 선도 솔루션 혹은 다국어 역량을 결합해 차별화 포인트를 가져가고 있습니다. 5) 지역별 거점 연계 활용 당사는 지방 사업에 대한 효율적인 수행을 위해 부산/울산/경남 지역, 세종/대전/충청권 지역의 전략적 사업 수행과 AI 융합(기술/도메인) 사업 수행을 최적화할 수 있도록 거점을 운영중입니다. 또한, 지사와 파트너사 인력들의 업무 유형에 따른 차별화 정기/수시 교육 프로그램을 진행하여 자사 솔루션에 관한 기술을 습득하고 사업을 원활히 수행할 수 있도록 지원하고 있습니다. 6) 고객 중심 비즈니스 확대 당사는 기존 고객과의 지속적인 관계와 운영 경험을 바탕으로 고객의 실질적인 니즈를 조기에 파악하고, 이를 고도화 및 확장 사업으로 연결하기 위한 유지보수 조직을 CE(Customer Engagement)팀으로 확대 운영하고 있습니다. CE팀은 유지보수와 운영 지원 과정에서 축적되는 고객의 업무·데이터·시스템 이해를 기반으로 개선 과제와 중·장기 발전 방향을 도출하며, 이를 사업 기회로 발전시키는 역할을 하고 있습니다. 또한 CE팀은 고객 신뢰를 기반으로 PoC, 시범사업, 단계적 고도화 제안을 선제적으로 추진하고, 영업 조직과 협업하여 계약 및 수주로 연결합니다. 이를 통해 신규 고객 중심의 단기 영업이 아닌, 기존 고객 기반의 안정적이고 지속 가능한 매출 확대에 집중하고 있습니다. (3) 주요 매출처 연결회사의 주요 매출처 중 매출 비중 10% 이상인 업체는 없습니다. 다. 수주상황 ※ 연결기준 수주총액 5억원 이상에 해당하는 계약 현황 입니다. ※ 연결기준 수주잔고 총계는 약 259억, 별도기준 수주잔고 총계는 약 155억 입니다.※ 계약 당사자가 공시를 동의하지 않은 사항은 제외되었습니다.※ 매출로 인식되지 않는 연구개발사업은 제외되었습니다.