随着AI和大数据应用持续升温，数据的商业价值不断上升。与此同时，个人信息保护监管日趋严格，企业和机构在创新应用与合规安全之间面临更大压力。

在这一背景下，兼顾数据保护与数据利用的技术方案正受到市场关注。专注隐私保护型合成数据生成方案的Jungwoo Maru，正是其中之一。

Jungwoo Maru近期入选韩国中小风险企业部TIPS项目，技术实力获得认可。公司还完成种子轮融资，并在由韩国中小风险企业部和创业振兴院支持、汉阳大学（Hanyang University）主办的“2025创业中心大学”项目中获评优秀企业。

Choi Euisoon表示，Jungwoo Maru创立的目标，是同时解决个人信息保护与数据利用这两项长期并存、又彼此掣肘的难题。公司正在开发相关技术，在不使用真实个人信息的前提下，尽可能还原支撑决策所需的现实结构。

◆以“现实结构设计”重塑合成数据

Jungwoo Maru的核心理念是“现实结构设计（Reality Structure Engineering）”。在公司看来，合成数据并不只是“生成一份假数据”，而是要通过设计现实结构，复现真实世界的运行逻辑，而不是简单复制现实表象。

在金融机构、公共部门等数据高度敏感的场景中，真实个人信息往往无法对外流转，这也使不少机构难以推进AI训练和数据分析。Jungwoo Maru的切入点，是从结构层面重建数据：不仅关注数值是否接近真实数据，更强调业务规则、关系结构和上下文语义的完整保留，以最大限度复现现实系统的运作方式。

Choi Euisoon表示，传统合成数据更关注“与真实数据有多像”，而Jungwoo Maru更在意“这份数据能否支撑真实判断”。在他看来，公司做的并不只是合成数据本身，而是让安全决策成为可能的数据基础能力。

◆RealDataEcho的三项核心能力

Jungwoo Maru将自身能力概括为三部分。

首先是隐私保护型合成数据方案RealDataEcho。该方案在完全不使用真实个人信息的情况下，生成可用于AI训练和分析的数据。考虑到金融机构和公共部门普遍存在数据不得外流的要求，产品默认采用可在客户内部环境运行的本地部署架构。

其次是质量验证与可解释性能力。Jungwoo Maru提供的不只是“看上去相似”的数据，还通过指标和报告说明合成数据与真实数据的接近程度，以及其适用的决策场景，便于客户开展内部审计和监管沟通。

第三是面向行业场景的结构化数据生成能力。公司并非简单进行统计复制，而是尽量保留业务规则、层级结构以及数据之间的语义关系。近期，Jungwoo Maru进一步引入本体设计思路，推动合成数据从“复现数值”走向“复现结构与语境”。

Choi Euisoon表示，本体设计是公司与传统合成数据方案之间的重要差异点。通过保留数据的意义、关系和结构，AI不仅能够完成预测，也能对判断依据作出更清晰的说明，从而获得更强的可解释性。

◆核心不在“像不像”，而在“能不能用”

在Choi Euisoon看来，Jungwoo Maru的优势并不只是单一技术能力，而在于将合成数据重新定位为决策基础设施，同时提升其可用性和可信度。

他表示，具备合成数据开发能力的企业并不少，但真正能把合成数据做到可支持实际决策的企业并不多。Jungwoo Maru关注的重点，不是数据“看起来是否相似”，而是“是否能够用于判断和决策”。

◆从金融和公共部门扩展至医疗健康与海外市场

对于中长期发展方向，Jungwoo Maru已有较清晰规划。Choi Euisoon表示，公司希望在不使用真实数据的情况下，依然能够支撑社会和产业中的关键决策不中断。现阶段，公司主要聚焦金融和公共部门，后续计划进一步拓展至医疗、健康管理以及海外市场，重点覆盖“数据敏感但又必须作出决策”的应用场景。

在技术路线方面，公司正推动本体设计、大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）与合成数据结合，加快可解释AI（XAI）环境落地。Choi Euisoon表示，从长期看，公司希望将合成数据从单一解决方案升级为可信决策基础设施，目标是建立可长期使用的技术与标准，而非单纯追求快速扩张。