케이뱅크(행장 최우형)가 고객 행동 패턴을 반영한 '개인 맞춤형' 관련 내용을 담은 '인공지능(AI) 기반 추천 시스템의 전략적 설계와 사용자 경험 변화 분석' 논문이 국내 데이터 분석 학술지인 JKDAS에 게재됐다.
이번 연구는 케이뱅크 앱에 적용된 개인화 추천 시스템을 중심으로 AI 기술이 고객의 행동 변화, 사용자 경험, 기업 수익성에 미치는 영향을 실증적으로 분석했다. 개인 추천이 활발한 커머스, OTT 등의 업계가 아닌 금융권 내 AI 모델 개인화 전략 연구로서 유의미한 시도로 평가된다.
AI 기반 개인 맞춤형 추천 시스템의 전략적 설계와 성능에 대한 이론적 근거를 제시하며 혁신성과 우수성을 입증했다.
특히 케이뱅크는 금융 산업에 최적화된 모델을 설계하기 위해 케이뱅크 내 여신, 수신 등 여러 금융 분야별 담당자를 대상으로 그룹 인터뷰를 진행했다. 고객 유형과 행동 패턴을 정교하게 파악하고 금융 소비자의 특성을 반영해 예측성능과 운영 안정성을 높였다.
JKDAS는 한국자료분석학회(KDAS)가 발행하는 저널로 통계 기반 데이터 분석 이론과 응용 연구를 활발하게 다루는 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 국내 주요 학술지 중 하나다.
케이뱅크 관계자는 “AI 기술을 바탕으로 자체 구축한 시스템을 궁극적으로 AI 에이전트 체계로 발전시켜 고객에게 정교한 금융 서비스를 제공할 예정”이라며 “AI 기반 금융 서비스 선도에 주력하며 'AI 파워드 뱅크'로 거듭나겠다”라고 말했다.
박두호 기자 walnut_park@etnews.com
