SOLUTION

AIoT 융합 기술 기반 실시간 오프라인 공간 빅데이터 수집 솔루션

개인정보보호법 준수

준개인화(Quasi-personapzation)

NEXT(Auto-ML-Ops 관련...)

오프라인 공간 빅데이터, 무엇을 수집하고 분석할 수 있나요?

원하는 데이터를 눌러보세요! bigDataDefalut

개인정보보호법 준수

안심할 수 없는 문제

개인정보 유출 위험

지난 3년간 총 유출된 개인정보

6,505만 2,232건*

*더불어민주당 김종민 국회의원이 개인정보보호위원회(개인정보위)로부터 받은 국정감사 자료에 따름 (2023)

우려하는 개인정보 유출요인 (2가지)*

외부로부터 해킹(81%)

관리 실수로 인한 유출(77.9%)

내부자에 의한 고의 유출(30.9)

외주(아웃소싱)업체에 의한 유출(7.3)

*과학기술정보통신부 한국정보보호산업협회 정보보호 실태조사 (2019)

해킹, 운영 실수, 고의 유출 등... 위험을 감수해야 할까요?

유출 위험이 있는 영상, 저장하지 않습니다.

해킹, 운영 실수, 고의 유출 등... 위험을 감수해야 할까요?

촬영단계 익명화 및 인공지능 분석

SUMMARY

매장 분석 데이터

테이블 점유율

88%

평균 체류 시간

63분

주문 메뉴 비율

54%

(아이스 아메리카노)

남성 비율

43%

여성 비율

57%

*위 사진은 예시 이미지입니다.

실시간 정보를 제공할 수 있는 인공지능 분석 시스템

그래도 부족합니다...

준개인화(Quasi-personalization)

며칠이 지나도, 다른 공간에 나타나도

같은 사람을 알아볼 수 있다면?

제3자에게 전달 시 개인정보보호법의 위반이 될 수 있는 명함

동일인 여부를 판단하는 지문/DNA

DNA, 법정에서 왜 쓰일까요?

사건 A에서 채취된 용의자의 DNA

비교

사건 B에서 채취된 용의자의 DNA

서로 다른 사건에서 동일 DNA가 검출되면 누군지는 몰라도 동일인임을 알 수 있습니다.

DNA나 지문이 일치한다면?

범인이 여러 명인 서로 다른 사건들

범인 한 명이 저지른 연쇄살인사건

수사에 중요한 KEY

개인정보가 필요없는 개인화 마케팅

패러다임의 전환

메이즈의 DNA는 개인의신원이 아닌 행동의 특성을 고려합니다.

ID7536

2024-01-17

방문

입장시간

주문메뉴

동행인

행동패턴

체류

착석 자리

A 매장

13:28

아인슈페너

ID878

수다

35분

창가

2024-01-18

방문

입장시간

주문메뉴

동행인

행동패턴

체류

착석 자리

B 매장

15:31

아이스 라떼

ID9121

공부

80분

복도

2024-01-19

방문

입장시간

주문메뉴

동행인

행동패턴

체류

착석 자리

A 매장

16:22

아이스 라떼

ID878

수다

50분

창가

2024-01-20

방문

입장시간

주문메뉴

동행인

행동패턴

체류

착석 자리

C 매장

12:55

라떼(HOT)

ID878

수다

20분

창가

같은 사람이 다른 날짜, 다른 공간에 나타났을 때

동일인 여부를 확인하는 국내 유일 기술

SOLUTION

오프라인 공간 빅데이터, 무엇을 수집하고 분석할 수 있나요?

안심할 수 없는 문제

개인정보 유출 위험

유출 위험이 있는 영상, 저장하지 않습니다.

촬영단계 익명화 및 인공지능 분석

DNA, 법정에서 왜 쓰일까요?

DNA나 지문이 일치한다면?

개인정보가 필요없는 개인화 마케팅

패러다임의 전환

같은 사람이 다른 날짜, 다른 공간에 나타났을 때

동일인 여부를 확인하는 국내 유일 기술

아래 매장들이 메이즈의 솔루션을 이용하고 있습니다.