레빗 (플랫폼) 편집하기

[[파일:레빗 로고.png|썸네일|200픽셀|'''레빗'''(Rebit)]]
[[파일:레빗 글자.png|썸네일|300픽셀|'''레빗'''(Rebit)]]

'''레빗'''(Rebit)<!--rebit-->은 [[인공지능]](AI)과 [[빅데이터]] 기반의 보상 [[플랫폼]]이다. 빅데이터 수집을 위한 입력 솔루션인 레빗 키보드(Rebit Keyboard)와 빅데이터 분석 및 활용을 위한 인공지능 솔루션인 피닉스(Pheonix)에 블록체인을 융합하여 다양한 데이터 기반의 사업으로 확장하는 것을 목표로 한다. 레빗 플랫폼에서 사용되는 '''[[키보드토큰]]'''(Keyboard Token, KEYT)<!--keyboard token, Keyboard Token, KEYBOARD TOKEN, keyt, Keyt-->은 타이핑 증명 토큰으로, 입력 솔루션에 [[블록체인]] 기술을 접목한 캐시보드(Cashboard)를 통해 획득할 수 있다. 2020년 7월 기준, 키보드토큰은 [[빗썸글로벌]](Bithumb Global), [[플랫타 익스체인지]](Flata Exchange), [[플라이빗]](Flybit)에 상장되어 있다. 레빗을 개발한 [[레빗에이아이]](Rebit AI)의 설립자이자 대표는 '''[[신동준]]'''이다.

==개요==
레빗은 레빗 키보드와 빅데이터 및 인공지능 시스템인 피닉스에 블록체인 기술을 융합하여 데이터 기반의 다양한 사업으로 영역을 확장해 나가며 글로벌 서비스를 목표로 하는 플랫폼 사업이다. 참여자 모두가 혜택을 받을 수 있는 레빗 플랫폼에서 참여자들은 기여도에 따라 보상을 획득하게 되는데, 블록체인 기술이 접목된 캐시보드를 통해 보상으로 레빗 토큰을 받을 수 있으며 레빗 솔루션을 사용하려는 기업들은 레빗의 토큰으로 결제를 해야 한다. 레빗 플랫폼을 확장시키기 위해 다양한 사업 분야의 파트너사들과 함께 할 것이며 참여자 모두가 상생하는 구조이기에 일정 기간이 지난 후에 레벳 플랫폼은 지속적으로 확장될 것이다. 레빗 솔루션의 강력한 기술력과 키보드 블록체인이라는 선점 효과를 기반으로 데이터 비즈니스, 디지털 광고, 솔루션, 콘텐츠 유통 등 다양한 신규 사업으로 확장할 계획이며 해당 분야에서 높은 사업성과를 달성할 것이다. 이러한 사업성과를 토대로 레빗 토큰은 많은 분야에 활용될 것이고 토큰의 수요는 지속적으로 증가할 것이다.<ref name="백서">레빗 백서 6.0 - https://rebitai.com/Content/download/rebit_whitepaper_ko.pdf</ref>

==주요 인물==
* '''[[신동준]]''' : 레빗을 개발한 레빗에이아이의 설립자 겸 대표이다. 온라인 게임 회사에서 15년 이상의 경력이 있는 데이터 분석 전문가이기도 하다. 한양대학교 경영학을 줄업했으며, ㈜일이삼게임즈(123Games)의 대표, [[아이엠아이]](IMI)에서 디렉터를 지냈다. 또한, 한국의 인터넷 및 모바일 게임 전문 기업인 [[㈜네오위즈]](Neowiz)와 한국의 게임 제작사인 [[위메이드]](Wemade)의 팀리더를 역임한 바 있다.
* '''[[이윤정]]''' : 레빗을 개발한 레빗에이아이의 최고기술경영자이다. 23년 이상의 [[IT]] 개발 경험이 있으며, [[삼성전자㈜]], [[㈜포스코]] 등 주요 기업과 다양한 [[소프트웨어]]를 개발했다. 부산대학교 법학을 졸업했다.
* '''[[김필우]]''' : 레빗을 개발한 레빗에이아이의 최고마케팅책임자이다. 암호화폐 및 블록체인 영역에서 비즈니스 모델을 연구 개발하는 기업인 아이디어위프(Ideawhip)의 대표이기도 하다. 온라인 음악 및 분산 네트워크 사업 분야에서 17년 이상의 경험을 가지고 있다. 콜롬비아 대학교 응용물리학 석사를 취득했다. 이후 삼성 종합기술 연구원, 인터넷 멀티미디어 기업인 ㈜와이즈피어(Wisepeer)의 대표를 지냈다.

==등장배경==
===관련 시장===
====빅데이터====
* '''빅데이터 시장 현황'''
: 글로벌 경쟁이 심화됨에 따라 많은 업체들이 새로운 가치 창출을 위해 다양한 분야에서 노력하고 있다. 특히 [[4차 산업혁명]] 이후 데이터가 비즈니스를 주도하는 새로운 패러다임으로 변모 중이고 인공지능 기술 등과 융합되어 데이터의 활용 범위는 제품의 개발, 마케팅, 고객 운영 등 거의 모든 분야에서 급속도로 확장되고 있는 상황이다. 이렇듯 빅데이터는 기업 경영 전반에 활발하게 도입되고 있으며 더 나아가 중소기업과 소상공인, 그리고 국가 행정에도 점차 많이 사용되고 있다. 이제 빅데이터는 학문적인 연구 분야가 아니라 실생활에 직접 사용되고 있으며 기존 서비스나 제품과 접목되어 보다 높은 부가가치를 창출시켜 주고 있다. 또한 모바일 시대로 접어들면서 거대한 양의 데이터가 빠르게 생산되고 있으며 관련 기업들은 시장을 주도하기 위해 모바일 환경 기반의 빅데이터 활용에 집중하고 있다. 이에 빅데이터 시장도 형태가 분명하고 연산이 가능한 정형 데이터 기반의 통계 분석에서 형태가 불분명하고 연산이 어려운 비정형 빅데이터와 인공지능 기반의 예측 및 최적화 분석으로 진화하고 있다.

: 시장조사 기관 IDC에 따르면 빅데이터의 규모는 2020년에는 44제타바이트(Zettabyte)에 이를 것으로 예측되는데, 그 중 비정형 데이터가 90%에 달할 것이라 전망하고 있다. 현재 빅데이터 중 80%가 비정형 데이터라는 점을 인식한다면 비정형 데이터 수집/분석의 중요성과 활용 가치에 대한 잠재성을 알 수 있다.<ref name="데이터넷">데이터넷, 〈[https://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=124824 “비정형 빅데이터 분석, 기업 경쟁력 확보 지름길”]〉, 《데이터넷》, 2018-07-23</ref> 시장에서 빅데이터에 대한 중요성과 필요는 점차 커질 것이기에 많은 기업들은 빅데이터를 활용하기 위한 방법과 수단을 찾을 것이며 그와 관련된 사업들은 지속적으로 성장할 것이다. 더불어 미래 행동 예측과 마케팅 인사이트를 얻을 수 있는 비정형 데이터 시장이 급격히 성장하고 있으며 대량의 데이터 세트를 실시간으로 처리하기 위해 인공지능과 자연어 처리 기술의 필요성도 점차 대두되고 있다.

* '''빅데이터 시장 규모'''
: 연구 기업 위키본(Wikibon)의 연구 자료에 따르면 [[소프트웨어]]와 서비스 분야의 빅데이터 시장 규모는 2018년 420억 달러에서 년 평균 11.4% 성장하여 2027년에 1,030억 달러를 달성할 것으로 전망하고 있다. 그 중 비정형 빅데이터 분석 시장규모는 2016년 약 25.9억 달러에서 2025년 180.2억 달러를 달성할 것으로 예측하고 있다. 글로벌 경영 컨설팅사 맥킨지에 따르면 빅데이터가 갖는 잠재적 경제 가치는 최소 3조 2천억 달러에서 5조 4천억 달러로 예측하고 있다. 한국 빅데이터 시장도 지속적으로 급성장하고 있으며 시장분석기관 IDC 자료에 따르면 앞으로 5년간 매년 10.9%씩 성장하여 2022년에는 21억 달러 규모로 성장할 것으로 예상했다.

* '''빅데이터 산업 문제점'''
: 21세기의 원유로 평가 받는 빅데이터도 정제되지 않은 원유와 같이 분석되고 가공되지 않은 데이터는 그 효용 가치가 낮을 수밖에 없다. 이에 많은 기업들이 빅데이터 분석과 활용에 전력을 기울이고 있으며 기업의 리더 중 90%가 인재, 자본 등과 마찬가지로 데이터도 핵심 자원임과 동시에 기본적인 차별화 요소로 인식하고 있다. 그러나 데이터수집, 시스템 구축, 전문 인력의 부족, 비용 부담 등의 이슈로 빅데이터를 제대로 활용하는 기업들은 아직도 소수이며 대부분의 기업들은 기존의 정형 데이터만을 활용하고 있거나 아예 데이터를 활용하지 않는 업체들도 부지기수이다. 이에 보다 쉽고 빠르고 효율적인 비용으로 빅데이터를 수집하고 활용할 수 있는 솔루션들이 도입된다면 빅데이터 시장은 더욱 더 빠르고 안정적으로 성장할 것으로 예상된다.<ref name="백서"></ref>

====디지털 광고====
* '''디지털 광고 시장 현황'''
: TV, 신문, PC, 등 기존 광고 시장은 지속적으로 하락하고 있는 반면 디지털 광고 시장은 사용자들의 미디어 이용 형태의 변화와 모바일 광고 시장의 확대와 맞물려 지속적으로 성장하고 있다. 디지털 광고 시장의 성장과 많아진 물량으로 전통적 방식의 에이전시를 이용한 광고거래로는 광고의 효과적인 제어가 불가능하게 되었다. 이에 디지털 광고시장은 데이터 분석 및 매칭 기술을 이용하는 프로그래매틱 방식의 광고거래로 변화하고 있는 추세이며 미디어 네트워크 확장과 데이터 기반의 확장으로 다른 광고 대비 더욱 효율적인 광고 상품으로 성장세를 이어가고 있다. 또한 프로그래매틱 광고를 보다 효율적으로 활용하기 위해 데이터 기반의 디지털 광고에 관심이 집중되고 있는 상황이다. 이를 위해 사용자 행동 정보, 인구통계 정보 등 데이터 분석을 활용한 데이터관리플랫폼(Data Management Platform, DMP) 광고 시장이 활성화되고 있으며 텐센트(Tencent)는 2015년 5월 데이터관리플랫폼 사업을 향후 핵심 사업으로 발표하였고 중국인 비정형 데이터를 기반으로 2017년 9월 미국 시장에 진출하기도 했다. 또한 고효율 광고의 필요성과 더불어 디지털 광고의 확장 속도, 경우의 수, 타겟팅을 하기 위한 데이터의 정확성이 점차 중요해짐에 따라 이를 위해 가장 필요한 기술인 빅데이터와 인공지능의 활용도는 점차 중요해질 것으로 예상된다.

* '''디지털 광고 시장 규모'''
:  미국의 미디어 사인 마그나글로벌(Magna Global)의 보고서에 따르면 디지털 광고비용 지출은 2017년 2,070억 달러로 전체 광고비중 41%를 차지하고 있으며 2020년 전체 광고 시장에서 디지털 광고가 50%이상을 차지하여 약 3000억 달러의 시장 규모로 예측하고 있다. 또한, 오디언스 타겟팅(Audience Targeting)의 근거자료를 제공하는 데이터 플랫폼인 데이터관리플랫폼 시장은 연평균성장률 약 15%로 2023년 시장규모 약 30억 달러를 달성할 것으로 예측된다.

* '''디지털 광고 산업의 문제점'''
: 디지털 광고 시장의 성장으로 사용자에게 노출 되는 물량 역시 기하급수적으로 증가하고 있어 광고 효율은 점차 나빠지고 있는 상황이다. 데이터관리플랫폼 광고가 어느 정도 해결책이 될 수는 있으나 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터의 축적과 분석 능력 및 광고 운영 등 산적해 있는 문제점들이 많은 상황이다. 또한 [[구글]]과 [[페이스북]] 등 몇 개 글로벌 기업들이 독점하고 있는 디지털 광고 시장에서 사용자들은 광고에 대한 적절한 보상을 받지 못하며 수익의 대부분을 기업들이 차지하고 있다. 물론 초기 디지털 광고 시장을 견인한 리워드 앱들의 경우 시청형·미션형 등 참여형 광고를 통해 사용자에게 보상을 주고 있으나 전체 디지털 광고 시장에서 차지하는 비율은 극히 낮은 수준이다. 그리고 리워드 앱의 많은 사용자들이 보상만을 획득하고 이탈하는 구조이기에 리텐션 비율과 매출 기여도에도 악영향을 끼치고 있다. 데이터 기반의 고효율의 광고 상품과 적절한 사용자 보상 시스템이 구축 된다면 디지털 광고 시장은 더욱 발전할 것이며 이를 위해 기술적인 제약 조건들이 선행되어야 할 것이다.<ref name="백서"></ref>

===경쟁력===
구글은 사용자들의 관심사, 페이스북은 사용자가 누구인지, [[아마존]]은 무엇을 사는지 정보를 알고 해당 정보를 활용할 수 있기에 이들 기업들은 글로벌에서 가장 강력한 경쟁력을 보유한 기업이 되었다. 기업들이 이러한 데이터를 수집할 수 있고 수집한 데이터를 활용할 수 있게 된다면 강력한 경쟁력을 얻게 될 것은 자명한 일이다. 레빗 키보드를 통해 빅데이터를 수집할 수 있게 되고, 레빗 피닉스를 통해 빅데이터를 효율적으로 활용할 수 있게 된다면 소비자의 의도와 패턴을 알고 그에 최적화된 마케팅 활동과 의사결정을 할 수 있게 될 것이다. 레빗 솔루션을 통해 이러한 모든 것들은 보다 쉽고 빠르고 효율적인 비용으로 가능하게 될 것이며 모두가 혜택을 받을 수 있는 생태계를 형성하여 빅데이터와 디지털 광고 시장에서 경쟁 우위를 달성 할 수 있을 것이다.

기업들은 매출 증대, 의사결정, 개발, 서비스 등 다양한 목적 달성을 위해 데이터를 활용하고 있다. 많은 기업들의 빅데이터 활용도는 점차 높아지고 있으며 [[모바일기기]]와 인터넷 속도의 발달로 개인 사용자들 대상의 빅데이터 활용도 역시 그 중요성이 점차 커지고 있다. 기업들은 정형 데이터와 비정형 데이터의 융합을 통해 면밀한 고객 이해, 과거의 이력과 실적에 기반한 서비스, 정확한 행동 예측, 효과적인 모니터링 등이 가능해지며 이는 예상을 뛰어넘는 수준으로 사업의 발전을 가속화시킬 수 있을 것이다. 개인 사용자 레벨의 심층적 분석을 통한 정밀한 오디언스 타겟팅을 통해 최적화된 정보 제공과 맞춤형 콘텐츠의 구성 등 활용성은 무궁무진하다. 레빗의 솔루션은 데이터와 기존 제품 및 서비스를 결합한 이른바 서비타이제이션(Servitization)으로 고객의 마음을 읽고 미래를 예측하여 기업들에게 고부가 가치를 창출하게 해주며 새로운 방향성과 청사진을 제시할 것이다.

디지털은 TV처럼 많은 사람들이 공동의 매체를 시청하는 것이 아니라 철저하게 개인화된 미디어이기에 타겟팅 된 고객에게 얼마나 정확하게 노출되어 가치를 만들어 내느냐가 중요한 평가 척도이다. 글로벌 디지털 광고 시장에서 급성장하고 있는 아마존은 데이터 기반의 광고를 활용하여 압도적 강자인 구글과 페이스북을 긴장하게 만들고 있는데 이러한 사례에서처럼 데이터 기반의 광고 활용도는 점차 중요해지고 있다. 비정형 데이터의 대부분이 [[스마트폰]]에 발생되기에 레빗 키보드와 레빗 피닉스를 통해 소비자의 의도와 패턴을 알고 이러한 데이터를 효율적으로 활용할 수 있게 된다면 레빗의 디지털 광고는 그 어떤 상품보다 매력적인 상품과 서비스를 제공하게 될 것이다.

레빗의 솔루션은 빅데이터와 인공지능 시스템을 활용해 사용자의 의도와 패턴을 정교하게 분석하고 적시에 노출이 가능한 맞춤형 광고가 가능하다. 따라서 사용자들에게 광고는 더 이상 피하게 되는 [[스팸]]이 아닌 유용한 정보가 될 것이며 이는 획기적으로 높은 전환율과 구매율을 달성하게 해줄 것이다. 또한 광고 기여도에 따라 매출의 일부를 보상으로 받게 된다면 사용자들은 적극적 참여자 및 홍보자가 될 것이며 이는 디지털 광고 시장의 커다란 원동력이 될 것이다. 레빗 솔루션은 생태계 참여자 모두가 혜택을 받으며 기업이 독차지하던 기존 광고 시스템과는 달리 정보가 아닌 단순 패턴만을 제공해도 사용자들은 정당한 보상을 받을 수 있게 될 것이다. 이러한 보상 체계는 블록체인 기술을 통해 보다 구체적이고 현실적으로 실현 되며 글로벌 서비스도 가능하게 될 것이다. 기업들 역시 높은 전환율과 리텐션으로 생태계의 적극적인 참여자가 될 것이다.<ref name="백서"></ref>

==특징==
===생태계===
레빗의 참여자 생태계는 레빗의 입력 솔루션을 사용하는 사용자, 레빗의 솔루션을 사용하는 파트너(구매자), 레빗의 빅데이터 및 인공지능 솔루션인 피닉스 총 3가지 요소로 구성된다. 구성원들은 레빗 내 다양한 활동과 협력 관계를 통해 서로에게 도움을 주며 가치의 생산과 재분배의 유기적인 비즈니스 관계를 형성한다.<ref name="공홈">레빗 공식 홈페이지 - https://rebitai.com/</ref>
[[파일:레빗 생태계.png|썸네일|500픽셀|레빗 생태계]]

; 참여자
* '''사용자'''
: 스마트폰에 레빗 키보드를 설치하고 사용하는 고객들이다. 입력 솔루션에서 생성되는 단어 패턴들은 비식별 데이터로 서버에 저장되며 레빗 생태계의 기본이 되는 빅데이터가 된다. 사용자들은 레빗의 입력 솔루션을 사용하고 패턴 데이터에 대한 보상으로 레빗 토큰을 받게 된다. 레빗의 사용자는 디지털 기기를 사용하는 모든 대상자를 포함한다.
* '''파트너'''
: 레빗의 토큰을 지불하고 빅데이터 및 인공지능 솔루션인 피닉스를 사용하는 고객들이다. 레빗 사용자를 대상으로 타겟팅된 고효율의 광고를 집행하거나 기업이 보유한 정형 데이터와 비정형 데이터의 결합으로 새로운 비즈니스를 진행한다. 또한 레빗 플랫폼에서는 쇼핑, 디지털 유통 등 다양한 활동이 가능하기에 플랫폼을 통한 새로운 형태의 마케팅 활동이 가능하게 된다. 따라서 레빗의 파트너는 일반적인 상품 노출뿐만 아니라 교차 노출, 직접 유입, 퍼블리싱 등 다양한 형태의 모습을 가질 수도 있다.

; 확장
레빗 솔루션의 뛰어난 기능과 보상 시스템으로 생태계 참여자 모두가 혜택을 받게 되며 레빗의 사용자와 파트너는 지속적으로 증가하게 될 것이다.
* '''기능 확장''' : 저가형 핸드폰이 많은 사용되고 있는 동남아나 남미 시장에서는 저가형 핸드폰에서 기본으로 제공되는 키보드 프로그램과 언어가 굉장히 미비하여 사용자들이 사용하기 불편한 수준이다. 레빗 키보드를 통해 사용자들은 저가 휴대폰에서 삼성의 우수한 질을 느낄 수 있으며 143개 언어가 제공되는 기능만으로도 확장성과 경쟁력은 충분하다고 할 수 있다.
* '''보상 확장''' : 레빗 솔루션을 사용하고 사용자들이 보상으로 획득하는 키보드토큰(KEYT)은 전 세계 거래소를 통해 현금화가 가능하기에 글로벌 확장에 강력한 도구로 사용될 수 있으며 사용자들은 플랫폼 내 다양한 활동을 통해 코인을 획득할 수 있어 적극적인 참여확장자가 된다.
* '''신규 사업''' : 기기 식별과 고객신원확인(KYC) 인증을 통해 중복과 어뷰징이 없는 새로운 신규 사업을 할 수 있다. 설문 서비스, 랭킹 서비스, 실시간 검색 서비스, 투표 서비스 등 본인 인증을 활용한 다양한 신규 사업이 가능하며 이러한 신규 사업으로 레빗 사용자들은 더 많은 수익을 얻을 수 있게 될 것이다.<ref name="백서"></ref>

===주요 제품===
====레빗 키보드====
[[파일:레빗 케이스타라이브 키보드와 이사만루 키보드.PNG|썸네일|500픽셀|레빗 케이스타라이브 키보드(좌)와 이사만루 키보드(우)]]

레빗의 첫 번째 솔루션인 레빗 키보드(REBIT Keyboard)는 2013년부터 개발된 핸드폰과 각종 [[스마트기기]]에 사용되는 가상키보드 및 입력 솔루션이다.<ref name="강형석">강형석 기자, 〈[https://it.donga.com/28620/ '블록체인·빅데이터' 융합, 레빗 공개]〉, 《아이티동아》, 2019-01-17</ref> 전 세계 모든 모바일 기기 대응, 143개 언어 지원, 자동 추천과 교정 등 진일보한 키보드는 [[삼성전자㈜]] 갤럭시8~10 핸드폰의 기본 키보드로 탑재될 정도로 그 기술력은 검증되었다. 2018년 11월부터 구글 스토어를 통해 본격적인 서비스에 들어간 레빗 키보드는 2020년 4월 기준 일 사용자(DAU)가 70,000명 수준까지 확대되고 있다.<ref name="공홈"></ref>

어떠한 마케팅 없이 레빗 키보드의 우수한 기능성으로 인해 사용자는 점차 증가하고 있는 추세이다. 또한 2019년 2분기부터 레빗 키보드를 활용하여 제휴 회사별 제휴 키보드 서비스를 진행하고 있다. 시가 총액 8조인 게임회사 넷마블의 모바일 게임 이사만루 키보드, 회원 1천만 명을 보유한 한류 플랫폼 케이스타라이브 키보드 등 현재까지 22개 업체와 계약을 체결하였으며 앞으로 더 다양한 분야의 업체들과 제휴 키보드 서비스를 확장할 계획이다. 그리고 레빗 키보드에 광고 기술과 블록체인 기술을 융합시킨 캐시보드는 2019년 4분기 한국 서비스를 시작으로 글로벌 서비스도 빠르게 진행하고 있다.

* '''입력'''(input) : 레빗 키보드는 엔그램(N-Gram) 방식의 통계 학습 기반의 언어 모델에서 발전된 기술인 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 사용하여, 사용자의 의도와 문장의 문맥을 인지 하여 적절한 단어를 추천하거나 교정·편집해 줄 수 있다.<ref name="공홈"></ref>
* '''언어팩'''(language package) : 레빗 키보드는 현재 전 세계 143개 언어를 지원하고 있으며 2019년까지 160개의 글로벌 언어를 지원할 계획이다. 또한 각 언어별 입력 방식에 최적화된 200여종 이상의 키보드 레이아웃을 제공하며 200개 이상의 다양한 배경 테마를 제공하고 있다.<ref name="백서"></ref>

====레빗 피닉스====
레빗의 빅데이터 및 인공지능 솔루션인 피닉스(Phoenix)는 사용자들의 관심사나 의도 등의 행동 데이터를 분석하고 미래 행동을 예측하기 위해 2013년에 개발된 빅데이터 기반의 인공지능 솔루션이다.<ref name="공홈"></ref> 피닉스는 데이터를 수집하고 저장하는 [[클라우드]] 시스템, 수집된 빅데이터를 처리하는 분석 시스템, 타겟 마케팅과 행동을 도와주는 인공지능 시스템으로 구성되어있다. 클라우드 시스템은 데이터 수집, 실시간 저장, 데이터 처리 및 분산 저장, [[거버넌스]] 기술, 부하분산 기술로 구성되었다. 분석 시스템은 자연어 처리기술, 비정형 및 정형 데이터통합과 분석 기술로 구성되었으며 인공지능은 패턴 분석/데이터 고도화 등으로 구성되어 있다. 피닉스를 통해 의미 없는 데이터는 유의미한 정보가 되며 이러한 과정을 통해 타겟 마케팅과 데이터베이스를 활용한 추가 수익 등 다양한 형태로 활용 될 수 있다.

* '''데이터 시각화''' : 데이터는 시각화되어 보이며 이를 통해 다양한 정보 획득과 빠른 의사결정을 가능하게 도와준다.
* '''데이터 카테고리''' : 데이터는 예술, 컴퓨터, 경제, 교육 등 12개의 대분류로 1차 분류 저장되며 각 대분류에 따라 144개 소분류로 2차 분류되어 시스템에 저장된다. 또한 사용자가 입력하는 키스트로크(keystroke)를 통해 수집된 데이터는 앱이나 플랫폼 별로 분류 되며 분류된 데이터들은 인공지능 알고리즘을 활용하여 분석되며 타겟 마케팅, 추천 시스템 등 다양한 용도로 사용될 수 있다.<ref name="백서"></ref>

[[파일:레빗 캐시보드.PNG|썸네일|350픽셀|레빗 캐시보드(Cashboard)]]

====캐시보드====
캐시보드(Cashboard)는 입력솔루션에 블록체인 기술을 접목한 글로벌 보상 플랫폼이다. 캐시보드에는 입력 솔루션인 레빗 키보드와 인공지능인 피닉스 기술이 사용되었다. 캐시보드는 세계 최초의 타이핑 증명 토큰으로 사용자들은 핸드폰의 키보드만 사용해도 토큰을 획득할 수 있게 된다. 캐시보드는 강력한 기술력과 선점효과를 기반으로 데이터 비즈니스, 디지털광고, 앱테크 등 다양한 사업으로 확장시켜 나갈 계획이다. 캐시보드 사용자는 핸드폰의 키보드만 사용해도 키보드포인트(KEYP)를 획득할 수 있으며 획득한 포인트를 키보드토큰으로 교환할 수 있다. 2019년 10월 한국 서비스를 시작으로 글로벌 서비스로 확장하고 있다.

* '''레빗 지갑''' : 캐시보드를 사용하고 획득한 포인트와 토큰이 보관되며 입출금이 가능한 지갑이다. 지갑 기능 외에 쇼핑, 충전, 게임 등 다양한 기능의 플랫폼 역할을 하게 되며 인증 과정을 통해 가입이 가능하다.
* '''콘텐츠 서비스''' : 레빗 지갑에서는 게임, 웹툰, 음악 등의 디지털 콘텐츠를 사용할 수 있다. 레빗 지갑 숍에서는 키보드캐시(KEYC)를 통해 다양한 현물 제품을 구매하고, 레빗 플랫폼에 저장된 사용자 패턴을 기반으로 다양한 맞춤형 콘텐츠를 제공한다. 또한 사용자 분류에 따른 실시간 서비스와 설문, 투표 등의 서비스를 진행한다.<ref name="백서"></ref>

===비즈니스 모델===
레빗의 주요 사업은 크게 데이터 비즈니스와 디지털 광고 비즈니스 2가지로 구성되며 2가지 사업 모두 레빗 솔루션을 활용한 데이터 기반의 사업이다. 데이터 비즈니스는 다른 회사에서 보유하고 있는 제품과 서비스에 레빗 솔루션을 접목시켜 기존 서비스의 고도화와 추가 매출 및 다양한 신규 사업이 가능하게 된다. 또한 데이터 활용에서 데이터 판매 사업까지 확장 될 수 있는 부가가치가 높은 사업이다. 디지털 광고 비즈니스는 레빗의 솔루션을 활용 사용자의 의도와 패턴 분석을 통한 정확한 타겟 마켓팅을 가능하게 해주며 이를 활용하여 정교하고 효율적인 디지털 광고 사업으로 확장시켜 나갈 계획이다. 또한 블록체인 플랫폼 사업, 빅데이터 패키지 상품, 콘텐츠 관련 사업 등 다양한 형태의 추가 사업으로의 확장을 계획하고 있다. 데이터 및 디지털 광고 비즈니스의 기본 개요와 진행 프로세스는 서비스 및 제품 형태에 따라 유연하게 변경될 수 있다. 또한 데이터를 활용하여 데이터 판매, 블록체인 플랫폼, 데이터 패키지 솔루션 사업 등 다양한 형태의 사업으로 확장할 계획이다. 또한 블록체인 플랫폼에서는 게임, 웹툰 같은 디지털 콘텐츠 사업과 블록체인 기반의 콘텐츠 배포가 가능한 블록체인 마켓 등의 서비스도 진행할 계획이다.

* 빅데이터 패키지 상품 : 중소기업 또는 소상공인 대상 3가지 형태의 빅데이터 패키지 상품 서비스
* 참여형 서비스 : [[고객신원확인]](KYC) 또는 기기 인증 등 인증 기반으로 이루어진 실시간 검색어, [[전자투표]], 설문 등 사용자 신뢰 기반의 참여형 서비스
* 디지털 콘텐츠 : 게임, 웹툰, 음악 등 키보드 캐시로 구매 가능한 디지털 콘텐츠 서비스
* 블록체인 마켓 : 코인들의 홍보 또는 교환, 블록체인 제품들의 홍보 및 다운로드 서비스<ref name="백서"></ref>

===토큰 이코노미===
레빗의 토큰 구조는 키보드포인트, 키보드토큰, 키보드캐시로 구성된다. 레빗 생태계에 참여하는 모든 구성원들은 레빗 서비스와 기여도에 따라 각기 다른 토큰을 획득할 수 있으며 획득한 토큰은 레빗 플랫폼에서 디지털 콘텐츠, 쇼핑, 판매, 등 다양한 형태로 사용이 가능하다. 또한 3가지 토큰은 상호 교환, 획득이 가능한 구조이기에 생태계 참여자들의 적극적인 참가를 독려하며 자연스럽게 선순환 [[토큰 이코노미]]가 형성 될 수 있게 해준다. 각 토큰의 교환은 정해진 조건에 따라 레빗 거래 시스템에서 자동으로 교환할 수 있다. 그리고 획득한 키보드포인트, 키보드토큰, 키보드캐시는 레빗 지갑에 보관 되며 레빗 지갑은 레빗의 블록체인 입력 솔루션인 캐시보드가 메인 키보드로 활성화되어야만 사용 가능하다.<ref name="공홈"></ref>

====키보드토큰====
키보드토큰(Keyboard Token ; KEYT)은 외부 [[거래소]]를 통해 사용자 간 거래 및 현금화가 가능한 [[이더리움]] [[ERC-20]] 기반의 토큰이다. 레빗 토큰 매커니즘의 핵심 요소로 레빗 화폐들의 획득과 사용의 중간 매개체 역할을 하기 때문에 토큰 매커니즘에서 활용도가 높은 화폐이다. 캐시보드의 글로벌 서비스 시 사용자들의 유인을 위한 강력한 요소로 활용될 것이며, 기업들이 레빗 솔루션을 사용하기 위한 지불 수단으로도 사용되는 등 레빗 솔루션과 플랫폼의 유기적인 연결화 확장에 중요한 역할을 하게 된다. 키보드토큰의 획득과 사용 방법은 아래와 같다.

* '''키보드토큰 획득'''
# 키보드포인트로 교환 : 캐시보드를 사용하여 획득한 키보드포인트가 일정 수량 이상이 되면 비율에 따라 키보드토큰으로 교환 할 수 있다. 매주 1회 교환할 수 있으며 교환 시 일정 환전 수수료가 발생하고 레빗 내부 거래 시스템을 통해 교환된다. 
# VIP 사용자 보상 : 레빗 기여도에 따라 등급이 매겨지며 상위 등급의 사용자들은 일정량의 키보드토큰을 추가로 받게 된다. 지급되는 키보드토큰은 한정되어 있기 때문에 획득 수량은 전체 상위 등급의 사용자 수에 비례해 정해진다. 
# 참여 활동 : 설문, 투표 같은 사용자 참여형 서비스를 통해 획득할 수 있으며 에어드롭 또는 제휴 이벤트 등을 통해서도 일정량의 키보드토큰을 획득할 수 있다. 
# 외부 거래소에서 피아트로 구입할 수 있다. 

* '''키보드토큰 사용'''
# 레빗 플랫폼 서비스 이용 : 키보드토큰을 보유하고 있는 사용자는 레빗 내부 거래 시스템을 통해 레빗 플랫폼의 콘텐츠를 이용할 수 있는 키보드캐시로 매월 일정 양을 교환할 수 있다. 키보드토큰은 시장 가격에 따라 가치가 변동하므로 키보드캐시의 교환 비율은 교환 시 외부 거래소의 가격에 따라 결정되며 일정 환전 수수료가 발생한다. 
# 레빗 솔루션 이용 : 기업들은 레빗의 광고 혹은 유료 빅데이터 솔루션을 사용하기 위해 키보드토큰으로 지불해야 한다. 이를 위해 기업들은 레빗 생태계에 참여하거나 외부 거래소에서 키보드토큰을 매수해야 하는데 회계 이슈는 별도의 회사를 통해 처리할 계획이다.
# 외부 거래소를 통해 피아트로 교환하여 현금화할 수 있다.<ref name="백서"></ref>

====키보드캐시====
키보드캐시(Keyboard Cash ; KEYC)는 사용자가 레빗 솔루션의 기여도에 따라 획득하는 화폐로 레빗 플랫폼의 콘텐츠를 사용하는데 사용되며 사용자간 직접 거래는 불가능하지만 일정 금액 이상을 보유할 경우 계좌 이체를 통해 현금화할 수 있다. 키보드캐시는 레빗 플랫폼의 기여도를 측정할 수 있는 척도로 활용되며 레빗 플랫폼의 활성화와 선순환을 위한 중요한 화폐이다. 1키보드캐시는 원화 1원(1 키보드캐시=1원)의 가치를 지니며 일정한 가치를 유지하게 된다. 키보드캐시의 획득과 사용 방법은 아래와 같다.

* '''키보드캐시 획득'''
# 기여도 : 키보드 사용, 홍보, 광고 등 캐시보드와 레빗 플랫폼에서의 기여도에 따라 키보드캐시를 획득할 수 있다
# 참여 서비스 : 레빗 플랫폼에서 진행되는 이벤트, 미션, 랭킹 등을 통해 획득할 수 있다. 
# 키보드토큰으로 교환 : 레빗 내부 거래 시스템을 통해 보유한 키보드토큰 중 일부를 키보드캐시로 교환할 수 있다. 키보드토큰은 시장 가격에 따라 가치가 변동하므로 키보드캐시의 교환 비율은 교환 시 외부 거래소의 가격에 따라 결정되며 일정 환전 수수료가 발생한다.

* '''키보드캐시 사용'''
# 레빗 숍 : 레빗 플랫폼의 숍에서 다양한 상품을 구입할 수 있다. 숍에는 음식, 카페, 문화생활, 상품권 등의 상품이 선보일 계획이며 보유하고 있는 키보드캐시에 따라 다양한 상품들을 구매할 수 있다. 
# 레빗 콘텐츠 : 레빗 플랫폼의 게임, 웹툰, 음악 등 다양한 디지털 콘텐츠를 구매할 수 있다. 
# 일정 키보드캐시 이상 보유 시 개인 계좌로 이체할 수 있으며 소량의 이체 수수료가 발생한다.<ref name="백서"></ref>

====키보드포인트====
키보드포인트(Keyboard Point ; KEYP)는 캐시보드 사용을 독려하기 위한 화폐로 캐시보드 사용을 통해 획득할 수 있는 화폐로 매일 획득할 수 있는 수량은 제한되어 있다. 키보드포인트는 캐시보드의 사용 빈도와 플랫폼의 기여도를 측정할 수 있는 척도로 활용되며 비율에 따라 키보드토큰으로 교환하여 사용할 수도 있다. 키보드포인트의 획득과 사용 방법은 아래와 같다.

* '''키보드포인트 획득'''
# 키보드 사용 : 캐시보드를 설치한 후 키스트로크 당 일정량의 키보드포인트를 획득할 수 있다.
# 구매 리워드 : 마일리지 개념으로 레빗 숍과 콘텐츠에서 키보드캐시로 구매한 금액의 일정 비율 만큼 키보드포인트를 획득할 수 있다. 
# 프로모션 : 제휴 이벤트 및 랭킹 등을 통해 획득할 수 있다. 

* '''키보드포인트 사용'''
# 일정 수량 이상이 되면 비율에 따라 키보드토큰으로 교환 할 수 있다. 매주 1회 교환할 수 있으며 교환 시 일정 환전 수수료가 발생하고 레빗 내부 거래 시스템을 통해 교환된다.
# 키보드캐시나 키보드토큰을 획득할 수 있는 이벤트나 미션 참여 시 사용된다. <ref name="백서"></ref>

====토큰 흐름====
키보드토큰 흐름의 각 요소들은 아래와 같다.

* '''기여''' : 사용자들은 핸드폰에 캐시보드를 설치하여 입력되는 단어의 패턴을 서버에 저장하고, 생태계의 빅데이터를 만드는 과정에 참여하게 된다.
* '''보상''' : 사용자가 레빗 생태계에 참여해 받게 되는 보상으로 사용자들은 보상으로 인해 적극적 참여자가 된다.
* '''수익''' : 사용자들이 획득한 키보드토큰은 거래소에서 현금화하여 직접적인 수익을 얻거나 플랫폼에서 디지털 콘텐츠를 구매할 수 있다.
* '''비용''' : 기업과 광고주는 레빗 생태계를 사용하기 위해 레빗 토큰으로 결제해야 되기에 거래소에서 키보드토큰을 구매한다.
* '''레빗 제품''' : 기업과 광고주는 회사에 키보드토큰을 지급하고 광고 인벤토리나 빅데이터 솔루션을 사용한다.
* '''레빗''' : 사용자들의 단어 패턴이 저장되며, 인공지능 서버를 통해 광고주나 기업들이 효율적으로 사용할 수 있도록 해준다.

지속적인 사용자와 파트너 증가와 다양한 형태의 제휴로 레빗의 생태계는 확장되며 이러한 선순환 구조로 레빗 토큰의 가치는 안정적으로 유지되며 가치는 상승을 할 것이다. 레빗의 솔루션을 사용하기 위해 광고주나 기업은 키보드토큰으로 결제를 해야 하며 이를 위해 거래소에서 직접 구매를 하게 되는데, 이는 레빗 코인 생태계의 선순환을 위한 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 레빗 지갑 내 디지털 콘텐츠 구매, 게임 등을 활용한 토큰 회수 및 토큰의 전체 유통량에 따른 반감기 정책 등을 통해 토큰의 가치 증대를 위해 다양한 활동을 지속할 계획이다. 레빗 생태계의 유지와 확장을 위한 기본적인 리워드와 광고주와 기업의 참여를 위해 이더리움 토큰 표준인 ERC-20 기반의 키보드토큰을 발행한다. 키보드토큰은 데이터 및 디지털 광고 사업 모델과, 선순환 생태계 구성을 통해 지속적인 가치 상승을 할 수 있으며, 사업 성과와 별개로 토큰의 가치 상승을 위해 유통속도 조절, 매수세 증가, 토큰 소각 등을 검토하고 있다. 총 발행 수량은 22억 개이며 발행과 회수, 그리고 선순환 구조를 만들어 인플레이션을 방지하고 토큰의 가치를 지속적으로 높이도록 노력할 것이다.<ref name="백서"></ref>

===기술===
====키보드====
2013년에 개발된, 핸드폰 및 각종 스마트기기에 사용되는 가상 키보드 및 입력 솔루션으로 RLMT 기술, 뉴럴 네트워크(Neural Network), 언어 패키지, 인공지능 등 다양한 기술이 복합적으로 적용된 입력 솔루션으로 그 기술력은 이미 삼성전자 갤럭시 8~10 핸드폰에서 입증되었다.

* RLMT : 병음/한자 변환, 단어 추천 및 오타 교정 등의 키보드 성능을 최적화하기 위해 개발된 언어모델 생성 툴킷으로, 약 131개 언어적 특성이 반영되었다.<ref name="공홈"></ref> 인공지능 기술의 융합과 자동화된 처리로 신속하게 성능을 개선하며 자동화 검증 툴, 원어민, Q&A의 방식으로 지속적 검증을 통하여 지속적으로 고도화하고 있다.
# Collect : 사용자에게 적합한 문체(corpus)를 구축하기 위한 데이터 수집/관리 프로세스로 웹/SNS 등의 온라인 공개 수집원, 개체명, 표제어 등의 오프라인에서 구축된 문체를 수집/관리한다. 또한, 무작위 수집된 문체의 도메인이 편향되지 않도록 관리해준다.
# 데이터 정규화 : 다양한 언어적 특성에 맞는 비속어 정제, 띄어쓰기, 대소문자 처리, 동의어처리, 약어 및 문두어 처리 등 문체를 정제하고 정규화하는 처리이다. 정제 및 정규화된 문체는 언어모델 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있다.
# 언어 모델링 : 단어, 문장 등 언어의 통계적 특성을 파악하여 모형화한 것으로 사용자의 타이핑(typing) 효율을 높여주는 단어 추천, 오타교정 등의 성능에 영향을 끼친다. 언어 모델의 성능을 개선하기 위해 자연어처리(NLP), 의미론적인 언어 모델(Semantic Language Model) 등 인공지능 기술이 사용되며 사이즈, 메모리 및 속도 측면에서 인 모바일(In-mobile)에 최적화된 모형을 제공하기 위해 동적 어형생성(Dynamic Paradigm) 및 압축 기술이 사용된다.
# 평가 : 언어 모델은 성능 및 안정성 평가를 통하여 배포되며 자동화된 평가 처리를 통하여 143개의 언어에 대한 단어 추천/오타 교정 성능, 타이핑 속도, 메모리, 안정도 시험 등의 평가를 시행한다. 자동화된 평가는 언어모델의 성능 개선 시간을 단축시키고 VOC에 대한 빠른 대응이 가능하다.
# 배포 : 자동 평가 완료된 언어 모델은 원어민과 Q&A를 통한 재검토 후 클라우드를 통해 사용자에게 배포된다.

* '''뉴럴 네트워크'''(Neural Network) : 엔그램 방식의 통계 학습 기반의 언어 모델에서 발전된 기술인 인공신경망 방식을 사용하여, 사용자의 의도와 문장의 문맥을 인지하여 적절한 단어를 추천하는 최신 기술이 적용되었다.<ref name="공홈"></ref>

* '''인공지능 언어 모델'''(AI Language Model) : 인공지능 언어 모델을 활용하여 키보드의 교정, 보정, 예측 성능을 향상시켰으며 인공신경망 방식과 결합하여 높은 완성도의 키보드 프로그램을 구현하였다.

* '''성능''' : 레빗 키보드는 전 세계의 모든 스마트기기에서 사용하기 편리한 입력 엔진 기술을 사용하고 있으며 타 키보드 대비 최대 19% 이상의 성능 개선을 하였다. 언어별 추천 및 교정 성능을 지속적으로 향상시켜 편의성을 강화하였으며 터치 영역 보정 등의 다양한 사용자 맞춤형 기능을 제공하고 있다.<ref name="백서"></ref>

====피닉스====
피닉스는 2013년에 개발된 빅데이터 기반의 인공지능 시스템으로 사용자들의 관심사나 의도 등의 행동 패턴을 분석하여 맞춤형 서비스를 가능하게 해주는 솔루션이다. 피닉스는 데이터를 수집하고 저장하는 클라우드 시스템, 빅데이터 분석 시스템, 타겟 마케팅을 위한 인공지능 시스템 총 3가지 파트로 이루어져 있다.

* '''클라우드 시스템'''
# 데이터 수집 : 피닉스가 수집하는 데이터는 크게 2가지이다. 첫 번째는 입력 솔루션을 통한 입력 데이터로 텍스트로 구성되어 있으며, 두 번째는 사용자 기기의 행동 데이터로 앱의 설치와 사용 등의 패턴으로 구성되어 있다. 이렇게 수집되는 사용자의 데이터들은, 개인 정보의 비식별화, 익명화, 데이터 삭제 및 통계처리 등의 기술을 통하여 프라이버시를 보호하고 있다. 또한 다른 정보와의 결합 없이는 식별이 불가능한 정보로  암호화되어 육안판독이 불가능한 형태로 저장되며 이는 암호해독이 불가능해 프라이버시 보호가 가능하다.<ref name="윤호진">윤효진, 〈[https://www.samsungsds.com/global/ko/support/insights/GDPR_data_analytics.html GDPR과 PSD2를 통해 바라본 개인정보보호를 위한 데이터분석 방법]〉, 《삼성SDS》, 2018-05-09</ref> 피닉스에서 분석된 내용을 파트너 사에게 제공할 경우에는 사용자의 프라이버시 보호를 위해 개인식별이 불가능하도록 통계처리되어 제공된다. 
# 실시간 저장 : 사용자로부터 실시간으로 수집된 데이터들은 빅데이터로 구축을 위하여 서버로 실시간 저장이 되며, 이러한 실시간 저장 기술은 빅데이터를 위한 클라우드 시스템의 기본 시스템이 된다.
# 데이터 처리 및 분산 저장 : 대규모의 사용자 데이터를 실시간으로 처리하기 위하여 데이터 전처리 기술 및 분산 저장 기술을 사용하고 있다.
# 거버넌스 기술 : 저장된 빅데이터를 클라우드 서버 내에 안정적으로 관리하기 위하여, 장기적인 품질관리 시스템 및 보안 관리 시스템 그리고 개인정보 및 프라이버시 관리 시스템이 서버 관리자의 철저한 통제 하에 사용되고 있다.
# 부하분산 기술 : 실시간으로 클라우드 서버에 저장되는 대규모의 사용자 데이터들은 직접적으로 [[하드웨어]]에 영향을 주어서 안정적으로 저장이 되기 어려운 환경을 만든다. 이러한 빅데이터가 안정적으로 클라우드 서버에 저장되기 위하여 데이터 수집 및 분석 시 클라우드 서버의 부하를 분산하는 기술을 사용하고 있다.

* '''빅데이터 처리시스템'''
# 다국어 자연어 처리기술 : 다국어 기반의 자연어를 분석하여 처리하기 위하여, 형태소 분석 및 구문분석, 화행 분석 등을 인공지능이 인식하여 처리한다.<ref name="공홈"></ref> 그리고 고유명사와 같은 개체명을 인식하고, 문장내의 핵심어를 추출하며 유의어를 확장하는 등의 인공지능 기술이 적용된다.
# 비정형 데이터 분석 기술 : 사용자의 행동 빅데이터를 분석하여 사용자의 의도를 분석하고 예측할 수 있게 된다. 이러한 비정형 빅데이터는 인공지능이 분석하여 사용자들의 공통적인 특성을 확인하고 그들과 유사한 행동 패턴의 사용자를 함께 분석하는 유사타겟(Look alike target) 기술을 사용한다. 

* '''인공지능 시스템'''
# 패턴 분석 고도화 : 빅데이터로 분석된 사용자의 패턴과 예측 자료는 인공지능을 통해 정밀하게 고도화되며, 사용자들의 공통적인 특성을 확인하여 그들과 유사한 행동 패턴의 사용자를 함께 분석하는 유사타겟 기술로 활용된다.
# 데이터 분석 고도화 : 빅데이터 분석과 인공지능을 통해 사용자의 나이나 성별 등의 인구 통계학(Demographic)의 정보를 추정 할 수 있으며 웹사이트나 SNS, 메일 등의 데이터를 다차원으로 분석하여 사용자에 대한 정량적인 데이터로 복합적인 예측을 할 수 있도록 도와준다.
# 정형/비정형 데이터 분석 : 인공지능으로 정형 및 비정형 빅데이터의 통합적인 분석이 가능하며 이러한 분석을 통해 사용자들의 관심사 예측이나 의도 분석 등은 다양하게 연결되거나(Clustering) 분류(Classification) 된다.<ref name="백서"></ref>

====애드테크====
빅데이터와 인공지능 시스템을 통해 사용자에게 좀 더 정밀한 타겟 마케팅을 목표로 하는 레빗의 기술력은 이미 다양한 회사들과의 계약을 통해 입증되었다. 레빗의 전신인 필아이티는 글로벌 광고 네트워크 업체인 예모비와 2018년 [[애드테크]](AD Tech) 사업을 위한 계약을 체결하였다.<ref name="공홈"></ref> 파트너사인 예모비는 글로벌 DAU 2억 명, MAU 9억 명의 접속자를 보유한 글로벌 모바일 마케팅 업체로 200개 이상의 국가에서 서비스를 하고 있다. 고효율의 마케팅을 목표로 하는 레빗의 애드테크는 데이터를 기반으로 정교한 타겟 마케팅을 할 수 있는 데이터 관리 플랫폼 및 수요자를 위한 DSP(Demand Side Platform), 매개체 플랫폼 SSP(Supply Side Platform)등으로 구성되어 있다.

* '''구성'''
# DMP(Data Management Platform) : 타겟팅 광고의 효율을 높일 수 있도록 레빗 생태계 사용자의 빅테이터를 통합 관리하는 플랫폼으로, 사용자 데이터는 DSP에 연동되어 타겟팅 광고에 활용된다. 레빗 DMP는 기존의 정형 데이터를 이용한 분석 시장에서 비정형 데이터 분석을 추가하여 성능을 개선하게 되는데 이러한 DMP의 핵심 기술은 데이터 분석이다.
# DSP(Data Side Platform) : 빅데이터의 분석 결과를 토대로 타겟 사용자 대상으로 적합한 매체에 적정한 가격으로 노출 시킬 수 있도록 도와주는 플랫폼으로, DSP에 연동된 미디어에 타켓팅된 광고를 노출시키는 역할을 한다
#  SSP(Supply Side Platform) : 회사와 계약된 마케팅 플랫폼 회사들로 타겟팅된 광고를 노출시킬 수 있는 플랫폼들을 보유하고 있는 외부 플랫폼 또는 매체이다.

* '''특허''' : 키보드 및 피닉스의 핵심 기술들은 8 종의 국내 특허 출원 및 8종의 특허협력조약(PCT)를 통하여 법적인 보호를 받고 있다. 국내 특허를 출원한 발명 명칭은 다음과 같다.
# 가상 키보드에서 추천어를 제공하는 모바일 장치 및 방법(제 17-110661 호)
# 가상 키보드를 통하여 입력 받은 문자열을 교정하는 모바일 장치 및 방법(제 17-110662 호)
# 가상 키보드에서 입력 액션에 따라 문자를 입력하는 모바일 장치 및 방법(제 17-166199 호)
# 가상 키보드에서 다음 단어 예측을 위한 언어모델 생성(제 18-009608 호)
# 입력된 단어에 대응되는 유사단어를 제공하는 모바일 장치 및 방법 (제 18-37079 호)
# 가상 키보드에서 추천단어를 연속으로 입력 받는 모바일 장치 및 방법(제 18-37080 호)
# 문장을 복수의 클래스로 분류하는 모바일 장치 및 방법(제 18-38217 호)
# 입력된 단어에 대응되는 유사단어를 제공하는 모바일 장치 및 방법(제 18-38219 호)<ref name="백서"></ref>

==로드맵==
* 2018년 3분기 : 레빗 생태계 기획 및 프로젝트 시작
* 2018년 4분기 : 레빗 백서 1 차 공개, 공식 홈페이지 오픈, 레빗 키보드 한국 서비스
* 2019년 1분기 : 레빗 키보드 샤오미와 프로모션 진행, 제휴 키보드 계약(5개 업체)
* 2019년 2분기 : 레빗 키보드 광고 서비스(한국), 제휴 키보드 계약(3개 업체), 레빗 키보드 글로벌 서비스
* 2019년 3분기 : 블록체인 지갑 개발, 인공지능 고도화, 제휴 키보드(6개 업체)
* 2019년 4분기 : 캐시보드 서비스, 레빗 플랫폼 서비스(게임, 보상), 제휴 키보드 계약
* 2020년 1분기 : 참여형 서비스(설문, 투표 등), 레빗 플랫폼 서비스(숍), 제휴 키보드
* 2020년 2분기 : 데이터뱅킹 서비스, 제휴 키보드<ref name="백서"></ref>

==동영상==
{{다단2|
<youtube>sqefkXyuHO0</youtube>
|
<youtube>o5yI2NVMfd4</youtube>
}}
{{각주}}

==참고자료==
* 레빗 공식 홈페이지 - https://rebitai.com/
* 레빗 백서 - https://rebitai.com/Content/download/rebit_whitepaper_ko.pdf
* 강형석 기자, 〈[https://it.donga.com/28886/ '레빗 키보드가 드래곤네스트M을 만나다' 레빗.AI·액토즈소프트, 협약 체결]〉, 《아이티동아》, 2019-04-01
* 강형석 기자, 〈[https://it.donga.com/28912/ '한류가 더 스마트해진다' 레빗.AI·케이스타라이브, 협약 체결]〉, 《아이티동아》, 2019-04-09
* 인벤팀 기자, 〈[http://www.inven.co.kr/webzine/news/?news=219191 레빗 키보드, 스페셜포스를 만나다]〉, 《인벤》, 2019-04-25
* 박종민 기자, 〈[http://gamefocus.co.kr/detail.php?number=93345  레빗.AI-RS에듀컨설팅 '에듀 키보드' 개발 계약 체결]〉, 《게임포커스》, 2019-04-30
* 차병영 기자, 〈[http://www.it-b.co.kr/news/articleView.html?idxno=32358 K팝 아이돌 블록체인 프로젝트 스타시아, 전용 모바일 키보드 출시]〉, 《아이티비즈》, 2019-07-30
* 김성렬 기자, 〈[http://gamefocus.co.kr/detail.php?number=97726 레빗-쿼크체인, 전용 키보드 및 빅데이터 사업 관련 기술 개발 협약 체결]〉, 《게임포커스》, 2019-09-19
* 김성렬 기자, 〈[http://gamefocus.co.kr/detail.php?number=97827 레빗.AI, 플레이코인과 '레빗 솔루션' 활용 위한 MOU 체결]〉, 《게임포커스》, 2019-09-24
* 박종민 기자, 〈[http://gamefocus.co.kr/detail.php?number=98384 레빗.AI-네스트리, 레빗 키보드 솔루션 활용 및 공동 마케팅을 위한 협약 체결]〉, 《게임포커스》, 2019-10-10
* 강형석 기자, 〈[http://www.donga.com/news/article/all/20191018/97945395/1 인공지능과 빅데이터는 기본, 블록체인까지? 키보드의 진화는 멈추지 않는다]〉, 《동아닷컴》, 2019-10-18
* 소성렬 기자, 〈[https://www.etnews.com/20191105000100 레빗 키보드토큰(KEYT), 빗썸 글로벌 최초 상장]〉, 《전자신문》, 2019-11-05
* 강형석 기자, 〈[http://www.donga.com/news/article/all/20191113/98348448/1 어디에나 있지만 어디에도 없는 '인공지능·빅데이터', 편의성 향상 위해 쓰인다]〉, 《동아닷컴》, 2019-11-13
* 강형석 기자, 〈[http://www.donga.com/news/article/all/20191202/98630920/1 (리뷰) 문자를 입력하면 암호화폐가 따라온다? 레빗 캐시보드]〉, 《동아닷컴》, 2019-12-02
* 강형석 기자, 〈[https://it.donga.com/30189/ '하루 1만 명' 쓰는 캐시보드의 매력은?]〉, 《아이티동아》, 2020-03-02
* 이혁진 기자, 〈[http://gamefocus.co.kr/detail.php?number=102884 레빗에이아이, 어셈블록 및 중국계 투자회사 등과 투자계약 체결]〉, 《게임포커스》, 2020-03-04
* 김주현 기자, 〈[https://www.thefirstmedia.net/news/articleView.html?idxno=55838 레빗, 플랫타 익스체인지서 IEO 성공적 진행]〉, 《더퍼스트》, 2020-03-18
* 비트포커스, 〈[http://gamefocus.co.kr/detail.php?number=103325 레빗, 키보드만 사용해도 보상받는 '캐시보드' 글로벌 서비스 실시]〉, 《게임포커스》, 2020-03-19
* 백인석 기자, 〈[http://gamefocus.co.kr/detail.php?number=104949 글로벌 보상 플랫폼 레빗에이아이, '캐시보드' iOS 서비스 오픈]〉, 《게임포커스》, 2020-05-08
* 이혁진 기자, 〈[http://gamefocus.co.kr/detail.php?number=104950 레빗에이아이, SKT와 '레빗 솔루션' 활용 계약 체결... 해외 유명 자동차에 레빗 솔루션 적용 "레빗 기술력 입증"]〉, 《게임포커스》, 2020-05-08
* 이광재 기자, 〈[http://www.efnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=84690 레빗에이아이, 글로벌 핀테크 기업 페이키와 기밀유지협약서 체결...스마트폰 적용 솔루션]〉, 《파이낸셜신문》, 2020-05-19
* 김성렬 기자, 〈[http://gamefocus.co.kr/detail.php?number=105519 레빗에이아이, 해외 투자 유치 '시동' 걸었다]〉, 《게임포커스》, 2020-05-26
* 강석오 기자, 〈[http://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=146979 레빗에이아이, 제네시스캐피탈로부터 전략적 투자 유치]〉, 《데이터넷》, 2020-06-12
* 이혁진 기자, 〈[http://gamefocus.co.kr/detail.php?number=106218 레빗에이아이, 엑스노아 코리아와 NDA 체결]〉, 《게임포커스》, 2020-06-16

==같이 보기==
* [[레빗에이아이]]
* [[신동준]]

{{암호화폐 종류|검토 필요}}