제품 아키텍처
Ola City는 하나의 폐쇄형 시스템을 이루는 일곱 개의 축을 중심으로 구축됩니다: 사용자는 학습을 통해 일을 잠금 해제하고, 기여를 통해 결과물을 만들고, 공정하게 평가받고, 보상이 원장에 기록되며, 신뢰를 쌓고, OLA 토큰을 받는 동안, 기업은 캠페인을 통해 수요를 제공합니다. 이 일곱 축은 개별적이지 않습니다 — 함께 돌아갈수록 강해지는 하나의 **플라이휠(flywheel)**을 이룹니다:
더 많은 사람이 잘할수록 → 품질이 높아지고 → 기업이 더 많은 캠페인을 열고 → 더 높은 보수의 일이 늘어나고 → 더 많은 기여자가 유입됩니다. 아래에서 각 축을 설명합니다.
4.1. 배우고 벌기 (Learn & Earn)
사용자는 짧은 강좌를 학습해 새로운 기술을 잠금 해제하고 완료 시 OLA를 받습니다. 각 기술은 테스트를 통해 검증되며, 다음을 가능하게 합니다:
- 새롭고 더 적합한 임무의 잠금 해제.
- 다음번에는 더 높은 보수의 일과 매칭.
- 기여자의 역량 프로필을 점진적으로 향상.
원칙: 학습은 곧 보상과 함께 간다 — 자기계발은 비용이 아니라 보상을 얻기 위한 첫걸음입니다. 이것은 또한 Ola City가 시장 수요에 맞춰 기술 공급을 확장하는 방식이기도 합니다: 특정 임무 유형이 늘어나면, 플랫폼은 그 작업을 수행할 인력을 양성하기 위한 해당 강좌를 잠금 해제합니다.
4.2. 임무 및 기여 (Tasks & Contribute)
기여자는 마이크로태스크부터 전문가 수준의 작업까지 실제 기업을 위한 의미 있는 임무를 수행합니다. 주요 임무 그룹:
- 데이터 라벨링 — AI를 위한 학습/테스트 데이터를 준비하고 라벨링합니다.
- 콘텐츠 작성 — 콘텐츠를 작성, 편집, 표준화합니다.
- 설문조사 및 리서치 — 실제 의견, 데이터, 피드백을 수집합니다.
- 오디오 및 녹취 — 녹음, 음성을 텍스트로 변환, 오디오 품질 검사.
- 사진 및 영상 검수 — 이미지·영상 콘텐츠를 검수하고 분류합니다.
- 데이터 입력 — 데이터를 디지털화하고 구조화합니다.
| 임무 그룹 | 구체적인 작업 예시 |
|---|---|
| 데이터 라벨링 | 이미지/텍스트 라벨링, 객체 영역 지정, AI 학습 데이터 분류 |
| 콘텐츠 작성 | 글쓰기, 편집, 콘텐츠 표준화 및 현지화 |
| 설문조사 및 리서치 | 설문 응답, 실제 의견 및 데이터 수집 |
| 오디오 및 녹취 | 음성을 텍스트로 변환, 오디오 품질 검사 |
| 사진 및 영상 검수 | 이미지/영상 콘텐츠 검수, 분류, 플래그 지정 |
| 데이터 입력 | 문서 디지털화, 데이터 표준화 및 구조화 |
임무는 기여자의 검증된 기술 및 등급에 맞춰 매칭되어, 작업 품질과 보수 수준이 역량에 상응하도록 합니다. 임무 카탈로그는 시간이 지남에 따라 확장되며, 각 업종의 성과 기반 지급 모델을 따라갑니다(시장 배경 참조).
4.3. AI 보조를 받는 공정한 평가
제출된 모든 작업은 AI는 제안만, 사람이 결정이라는 원칙에 따라 평가됩니다:
- AI는 스크리닝, 이상 탐지, 제안을 보조하지만 최종 결정을 사람 대신 내리지 않습니다.
- 결과에 동의하지 않을 경우 기여자가 대응할 수 있는 이의제기 메커니즘이 있습니다.
- 정직한 작업자를 보호하고 기업의 품질을 보장하는 부정행위 방지 메커니즘이 있습니다.
목표는 작업자에게 공정하면서도 기업에게 신뢰할 수 있는 평가 시스템입니다 — 자동화가 항상 사람을 위해 봉사하도록 유지하고, 사람의 판단을 대체하지 않도록 합니다.
4.4. 원장 및 지급 (Ledger & Payments)
Ola City의 모든 보상 흐름은 다음과 같은 기술적 보증을 갖춘 복식부기 원장(double-entry ledger) 위에서 작동합니다:
- 멱등성(Idempotent) — 하나의 이벤트는 한 번만 기록되어 중복을 방지합니다.
- 원자적(atomic) 거래 — 잔액 변경은 완전히 완료되거나 아예 발생하지 않습니다.
- 추적 가능 — 모든 잔액 변경이 기록되어, 사용자가 단위별로 추적할 수 있습니다.
승인된 작업은 기여자의 지갑에 입금되며, 잔액은 OLA로 보유하거나 (KYC 인증 완료 후) 현금으로 인출할 수 있습니다. "원장 우선 지급" 설계는 보상이 불투명해지거나 보류되는 상황을 없애기 위한 것입니다.
4.5. 신뢰 여권 (Reputation Passport)
기여자는 시간이 지남에 따라 품질, 신뢰성, 역량을 반영하는 다차원 신뢰 프로필(6개 차원 지향)을 구축합니다:
- 신뢰 점수는 양질의 작업을 할 때만 상승합니다.
- 신뢰는 시스템 전체에서 휴대 가능합니다 — 한 번 잘한 일은 영구적인 자산입니다.
- 더 높은 신뢰는 더 높은 보수의 임무와 더 나은 기회를 잠금 해제합니다.
이는 온라인 체류 시간이나 조작 횟수가 아니라 사용자가 만들어낸 실제 가치에 보상을 연결하는 메커니즘입니다. 신뢰 여권은 또한 기여자의 자산입니다: 그것은 기여자를 따라 누적되며, 장기적으로 잘하도록 동기를 부여하고, 기업이 올바른 사람을 선택하도록 신뢰를 제공합니다.
4.6. OLA 토큰
OLA는 Ola City의 보상 토큰으로, 세 가지 역할을 통해 플랫폼 사용과 연결됩니다:
- 벌기(Earn) — 완료된 임무와 배우고 벌기 강좌에서 OLA를 받습니다.
- 추적(Track) — OLA 잔액의 모든 변경 사항은 복식부기 원장에 기록되어 단위까지 투명합니다.
- 사용(Use) — 등급 상승 시 OLA를 보유하거나, (KYC 및 지역 조건에 따라) 언제든 현금으로 인출할 수 있습니다.
OLA는 실제 작업과 연결된 보상 토큰을 지향합니다. OLA의 장기적 가치는 플랫폼상의 실제 활동 — 완료되고, 평가되고, 지급된 작업 — 에서 나오지, 수익 약속, 고정 이자, 가격 상승 약속에서 나오지 않습니다. (토큰의 역할, 가치 순환, 온체인 정보에 대한 전체 내용은 OLA 토큰 페이지를 참조하세요.)
4.7. 기업을 위한 캠페인 (Campaigns)
기업은 캠페인을 통해 글로벌 인간 레이어를 활용합니다:
- 예산 에스크로(escrow) — 예산을 에스크로에 예치한 상태로 캠페인을 개설해 기여자에 대한 지급 재원을 보장합니다.
- AI 지원 평가 및 부정행위 관리 — 산출물의 품질을 높이고 스팸과 남용을 줄입니다.
- 기술 및 국가별 타겟팅 — 각 작업 유형에 적합한 실제 인력을 선별합니다.
- 내장된 분석 및 정산 — 캠페인 전 과정의 진행률, 품질, 비용을 추적합니다.
양면 시장 모델은 기업이 데이터, 콘텐츠, 리서치 작업을 수요에 따라 확장하도록 돕는 동시에, 기여자에게는 진짜이고 투명한 일감을 제공합니다. 예산 에스크로는 양쪽 신뢰의 핵심입니다: 작업자는 확실한 지급 재원을 보장받고, 기업은 기준을 충족한 결과물에 대해서만 지급합니다.