온톨로지와 에이전트를 이해하는 리서치와 제품 노트
기업 온톨로지, 온톨로지 기반 에이전트, 홉피아 플랫폼, 파이낸스와 코어의 업무 적용을 다룹니다.
기업 온톨로지에서 실제 에이전트 운영까지
온톨로지, 에이전트, 플랫폼, 코어와 파이낸스의 관점에서 실무 자료를 분류했습니다.
기업 온톨로지란 무엇이며, 에이전트에 왜 필요한가
온톨로지, 지식 그래프와 RAG의 차이부터 기업·제조·금융 업무에서 에이전트가 온톨로지를 사용하는 방식까지 정리합니다.
글 읽기
투자 데이터 변화와 지속적인 리스크 검토
금융 에이전트가 투자 데이터의 변화를 분석과 리스크 검토에 지속적으로 반영해야 하는 이유를 설명합니다.
전문 금융 검토에서 AI 에이전트의 역할
전문 에이전트가 리서치, 분석과 실사 검토를 단계적인 업무 흐름으로 수행하는 방식을 다룹니다.
투자 철학을 이해하는 Agent-as-a-Service
하우스의 투자 철학과 판단 기준을 전용 에이전트의 일관된 업무 체계로 연결하는 방법을 살펴봅니다.
LP를 위한 기관급 실사 인텔리전스
LP 검토에 필요한 기관급 실사 인텔리전스를 전용 에이전트 워크플로우로 구성하는 방법을 소개합니다.
VDR을 열자마자 리스크 시트를 만드는 방법
VDR 문서를 연결된 데이터로 읽고 검토 가능한 리스크 매트릭스로 구조화하는 흐름을 다룹니다.
2026년 2월 제품 업데이트
2026년 2월 Hopfia 제품의 주요 변경 사항을 정리한 업데이트 로그입니다.
2026년 1월 제품 업데이트
2026년 1월 Hopfia 제품의 주요 변경 사항을 정리한 업데이트 로그입니다.
금융 업무를 위한 AI 에이전트의 검토 기준
검색과 요약을 넘어 리서치, 분석과 실사 업무를 지원하는 금융 에이전트의 기준을 정리합니다.
투자 판단에서 줄일 수 없는 진실을 찾는 법
정보가 넘치는 환경에서도 핵심 사실과 불확실성을 분리하는 투자자의 방법을 살펴봅니다.
86%의 역설: M&A는 왜 도메인 특화 LLM을 넘어서는가
복잡한 M&A 업무가 도메인 특화 언어 모델만으로 해결되지 않는 이유를 살펴봅니다.
기관 투자자가 검증 가능한 AI를 요구하는 이유
투자 판단에서 근거, 출처, 분석 추적성이 왜 제품 기능이어야 하는지 살펴봅니다.
M&A 단계, 실사, 그리고 AI
M&A 전 과정에서 AI가 스크리닝, 실사와 의사결정을 지원할 수 있는 지점을 짚어봅니다.
문서 기반 AI에서의 과신과 불완전한 검색
자신감 있는 답변도 투자 문서의 관련 근거를 놓칠 수 있는 이유와 검토 기준을 다룹니다.
에이전틱 AI가 실사 워크플로우를 바꾸는 방식
딜 자료 수집부터 검증 가능한 산출물까지 연결되는 새로운 업무 흐름을 소개합니다.
며칠이면 파일럿 에이전트를 시작할 수 있습니다.
기존 데이터 분석부터 온톨로지 구성까지, 홉피아가 실제 업무에 적용할 파일럿 에이전트로 빠르게 연결합니다.
파일럿 검토부터 설명서·브리핑·진단·데모까지 선택할 수 있습니다.