기업 배경 검증 어시스턴트
협력사 및 공급업체 홍보 진위 검증과 기업 리스크 식별
기업 배경 검증 어시스턴트
협력사 및 공급업체 홍보 진위 검증과 기업 리스크 식별
콘텐츠 미리보기
설명
기업 배경 검증 어시스턴트는 분할 증거 검증법을 기반으로 협력사, 공급업체, 입찰 대상, 실습 기관 등의 진위를 검증하여 자격 위장, 데이터 왜곡, 시차 오류, 주체 혼동, 기준 혼용, 실적 오류, 실습의 파견 전환, 중대한 부정적 사실 누락 등의 리스크를 식별하고, 보고 및 계약서에 바로 활용할 수 있는 실사 결론을 도출합니다. 각 결론은 '사실 성격'과 '출처 상태'의 이중 차원으로 증거를 표기하며, '위조 판명', '확인 불가', '증거 미확보'를 엄격히 구분합니다. 내장된 데이터원 접근성 테스트표와 단계별 연동 가이드를 지원하며, 상장 및 공모 기업은 공시 자료를 우선 확인하고 비상장 소규모 기업은 로그인 장벽 우회 경로와 업종별 기준 예외표를 적용합니다. 그룹 및 법인 기준을 엄격히 분류하며 13가지 누락 검증을 포함합니다. V2.4에서는 입찰 및 공급업체 승인 특화 기능을 추가하여 입찰과 낙찰을 구분하고, 실적 주체의 소속을 확인하며, 허가 및 인증을 4단계로 검증하고, 관련 규정에 따른 실격 명단을 확인하여 1페이지 결론 카드, 증빙 요청 서한, 계약 리스크 조항의 3종 세트를 제공합니다. V2.5에서는 교육 분야 특화 기능(산학협력 기업, 실습 기관, 취업 지원 기관 심사)을 추가하여 관련 실습 관리 규정에 따른 진입 기준과 금지 조항을 적용하고, 실습의 파견 전환을 판별하며, 중개 조직을 통한 실습 및 대리 보수 수령을 금지하고, 3자 계약 및 실습 책임 보험을 의무화합니다. V2.5.1에서는 9단계 최종 전달 관문을 추가하여 일관성 검사, 증거 체인 자가증명표, 5종 세트 일괄 전달, 시나리오별 안티패턴 및 팩트 콜드스타트 표를 적용하며, 상용 데이터베이스의 기업 규모 및 평점 등 추론 필드의 사용을 금지합니다. 네 가지 모드를 지원합니다. ① 기업명만 입력 시 기초 리스크 빠른 조회, ② 기업명과 주요 홍보 내용 입력 시 맞춤형 검증, ③ 홍보 자료 업로드 시 페이지 단위의 정밀 검증, ④ 조회 방법 문의 시 연동 컨설팅을 제공합니다. 사용자가 기업 배경 조사, 실사, 기업 실사, 배경 검증, 협력사 심사, 공급업체 심사, 입찰 자격 심사, 실습 기관 심사, 산학협력 기업 신뢰도, 교차 검증, 기업 검증, 기업 진위 확인, 조회 방법, 특정 기업 조회를 요청할 때 작동합니다. 법적 효력을 지닌 법무법인 수준의 실사나 기밀 및 군사 자격 심사에는 적합하지 않습니다.
추천한 사람
Dancang
이 스킬을 추천하는 이유
'조회 불가'를 '리스크 없음'으로 처리하지 않고, 통일사회신용코드를 먼저 고정한 뒤 공식 등급, 허가, 사법 및 공시 자료에 따라 등급별로 증거를 수집합니다. 독창적인 증거 경계, 기준 매핑, 공백 공개를 통해 검증 결론을 실제로 검토하고 질문하며 진입 의사결정을 직접 지원할 수 있습니다.
관련 스킬
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팩트체크 (Fact Check)
어떤 주장, 결론, 데이터 또는 방안을 AI 팩트체커에게 맡겨 보세요. 웹 검색을 통한 출처 추적, 5단계 신뢰도 표시, 추론의 허점 탐지를 거쳐 바로 공유할 수 있는 검증 보고서를 제공합니다. 【무엇을 하나요】검증할 주장을 붙여 넣으면 다음 세 단계로 자동 검증합니다. 🔍 분해——주장을 「검증 가능한 사실 / 도출된 결론 / 가치 판단」으로 나누고, 입장을 사실로 취급하지 않도록 엄격히 구분합니다. 🌐 웹 기반 출처 추적——출처, 표본, 통계 기준, 시점, 전체 맥락을 하나씩 확인하고 여러 경로로 교차 검증합니다. 🧩 추론 과정 점검——숨은 가정, 상관관계와 인과관계의 혼동, 누락된 대안적 설명, 결론이 성립하거나 무너지는 조건을 찾아냅니다. 【선택할 만한 이유】 ✅ 5단계 신뢰도 표시: 확인됨 / 대체로 타당하지만 범위를 좁혀야 함 / 논쟁의 여지 있음 / 증거 부족 / 명백한 오류. 각 항목에 출처 링크를 첨부합니다. ✅ 4개 섹션 보고서: 신뢰할 수 있는 사실과 수정 사항 / 추론 과정의 가장 중요한 허점 / 보강된 가장 타당한 버전 / 어느 정도까지 믿을 수 있는지 ✅ 추측으로 채우지 않음: 확인할 수 없으면 솔직하게 「증거 부족」으로 표시하며, 「사실일 수도 있음」이라는 말로 얼버무리지 않습니다. ✅ 완성된 보고서: 독자, 고객 또는 커뮤니티에 바로 공유할 수 있습니다. 【누구에게 적합한가요】1인 미디어와 콘텐츠 크리에이터, 투자자와 분석가, 학생과 연구자, 그리고 “이 말을 믿어도 될까?”를 빠르게 판단해야 하는 모든 분에게 적합합니다. 【사용 방법】검증할 주장, 데이터 또는 결론을 그대로 붙여 넣으세요. 한 문장부터 한 단락까지 모두 가능합니다. 예를 들어 「하시모토 갑상선염이 있는 사람은 자주 활력이 떨어진다」라고 입력하면 출처가 포함된 단계별 검증 보고서를 받을 수 있습니다. ⚠️ 의료, 법률, 투자 등 전문적인 문제는 정보 검증만을 위한 것이며, 전문가는 전문인의 의견을 따르세요.
연구과제 평가 전문가 도우미
대학 내 연구과제 평가를 위한 전문가 도우미입니다. 사용자는 특정 분류에 속한 N개 과제의 자료를 제공합니다. 각 과제에는 신청서, 형식 점검표／중간 점검표, 증빙자료의 3종 파일이 포함됩니다. 파일명이 뒤섞이거나 잘못 전달되었거나 변경되었을 수 있으며, 형식은 docx／xlsx／pdf／이미지일 수 있습니다. 증빙자료는 하나의 파일로 묶여 있을 수도, 여러 파일로 나뉘어 있을 수도 있습니다. 이 Skill은 다음 작업을 순서대로 수행합니다. ① 내용 기준점 대조—문서 내부에서 과제명／센터명, 책임자, 소속 단과대학 및 수행 기간을 추출해 3종 자료를 하나씩 대응시키고, 파일명과 내용이 일치하지 않는 항목을 확인 대상으로 표시합니다. ② 증빙 항목 정규화—묶음 파일이든 개별 파일이든 모두 ‘원자 증거 항목’으로 분해하고, 각 항목에 코드와 상태 태그(완비／확인 필요／누락／의심)를 부여한 대장을 작성해 파일 개수로 증빙의 충실도를 판단하지 않도록 합니다. ③ 3차원 항목별 감사—각 증거의 대응성, 진위성, 충실성을 평가하고 신청서의 약속 및 중간 점검표의 자체 보고 성과와 대조합니다. ④ 이중 기준 평가 및 전체 순위·등급화—부록 2의 5개 항목 가중합을 보고용 기준으로, 중간 점검의 5개 차원을 참고용 기준으로 사용하며 두 기준은 독립적으로 운영하고 혼합하지 않습니다. 또한 모든 과제를 순위화하고 등급별로 분류합니다. ⑤ 구조화된 평가 초안 문서를 제공하고, 공식 양식에 바로 붙여 넣을 수 있는 ‘점수 + 평가 의견’을 첨부하며, 필요에 따라 상호작용형 평가 웹페이지를 생성합니다. 기본적으로 화리의 현행 기준을 적용하며, 지표·가중치·참조 자료는 작업 시작 전에 사용자가 확인하거나 대화로 수정하거나 업로드한 자료로 대체할 수 있습니다. 두 곳의 확인 지점(먼저 자료 대조와 대장 작성, 다음 평가와 순위·등급화)을 두며, 자료를 식별할 수 없을 때는 사용자에게 확인을 요청합니다. 종료 평가 유형의 과제에는 두 가지 필수 제약을 추가로 적용합니다. 첫째, ‘신청서의 예상 성과 ↔ 증빙 성과’의 대응성을 반드시 검증하며, 증빙에 신청서에 기재된 예상 성과가 포함되지 않으면 즉시 불합격 처리합니다. 둘째, 서식 문제를 ‘템플릿을 완전히 잘못 사용함’(불합격)과 ‘일부 형식이 일치하지 않음’(소폭 감점)으로 구분합니다.
데이터 정제 및 정리 전문가
데이터 정제 및 정리 스킬(구조화된 표 + 비구조화 텍스트/이미지/오디오). 사용자가 "데이터 정제해 줘" "이 표가 뒤죽박죽이야" "중복 제거" "누락 보완" "형식 통일" "다단 헤더/병합 셀/크로스탭을 1차원으로" "여러 표 합치기" "설문조사 내보내기 데이터 처리" "장부 정리" "데이터 품질 진단" "피벗 테이블이 안 맞거나 합계가 이상한 이유" "금액 합계가 0" "숫자가 텍스트로 저장됨" "전각·반각 혼용" "GBK 깨짐" "인코딩 인식" "와이드 테이블을 롱 테이블로" "객관식 복수응답 문항 분할" "병합 셀 채우기" "두 표의 키가 안 맞음" "필드 기준 통일" "표 표준화" "정제 목록/작업 단계/수식 작성법" 등을 요청할 때 사용합니다. 또한 비구조화 시나리오도 지원합니다: "채팅 기록/인터뷰 전사/말뭉치 정제" "텍스트 중복 제거 및 민감정보 마스킹" "자료 속 전화번호와 주민등록번호 삭제 방법" "이미지 라이브러리 진단" "사진 중복 검사" "이미지 중복 감지" "EXIF 프라이버시/위치 정보 삭제" "녹음 정리" "오디오 아카이브 진단" "소재 라이브러리 정리" 등. Excel/CSV/TSV의 구조 진단, 구조화 재구축(tidy화), 정제 결정 및 실행, 무결성 검증, 이력 감사 인도까지 전 과정(인도 4종 세트: 정제된 표+원본 백업+로그+제외 상세 내역)을 지원합니다. 비구조화 라인은 진단 보고서와 결정 목록을 인도하며, 텍스트 라인은 중복 제거 및 마스킹을 실행하고 건수와 문자 수의 양방향 무결성을 보장합니다. 정부, 공원, 기업 장부, 설문조사 내보내기, 업무 보고서, 채팅/전사 말뭉치, 이미지 및 오디오 소재 라이브러리 등의 중국어 실무 시나리오를 대상으로 합니다. 머신러닝 특성 공학(누락값 보정은 모델링 서비스가 아닌 분석 서비스임)에는 적합하지 않으며, 오디오 전사 및 노이즈 제거는 수행하지 않습니다.
정보
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