광고 소재 심사 과정에 AI를 도입하여 광고 서비스 생산성 향상시키기 / if(kakaoAI)2024
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AI 핵심 요약
광고 소재 심사는 고위험 소재의 처리에 시간이 걸리고, 대량 소재를 충분히 검수하기 어려워 선정성 광고 노출 위험이 있었다. 카카오는 이미지·텍스트 관계를 분석하는 AI 모델을 공통 심사 플랫폼에 자동 심사 프로세서로 연결하고, 책임 연쇄 구조와 관리자 설정으로 적용 순서와 모델을 유연하게 바꿀 수 있도록 했다. 심사자의 검수 결과는 Kubernetes 로그 수집 파이프라인을 통해 학습 데이터로 전달하고, 대표 테스트 데이터셋으로 모델을 평가하는 순환 워크플로우도 마련했다. 도입 후 심사 커버리지는 두 배 이상 늘었고 휴먼 리소스는 유지됐으며, 서비스 개발자는 모델을 빠르게 적용하고 품질 개선에 필요한 데이터를 수집할 수 있는 구조를 준비해야 한다는 교훈을 얻었다.
- 자동 심사 프로세서를 책임 연쇄 패턴으로 분리하면 모델을 추가하거나 심사 순서를 바꾸기 쉽다.
- 모델 평가는 일반 성능보다 실제 비즈니스 기준을 반영한 대표성 있는 테스트 데이터셋으로 해야 한다.
- 학습 데이터 수집은 애플리케이션 로그와 Kubernetes 클러스터 수준의 로그 수집을 활용해 심사 로직과 분리할 수 있다.
- AI 판단과 심사자 판단이 엇갈린 사례는 모델 개선에 유용한 학습 데이터가 된다.
소개
광고 소재 심사 과정에 AI 모델 및 다양한 기술을 활용하여 심사 가이드라인에 부적합한 소재를 분류할 수 있는 자동 심사 프로세서 도입 과정과 모델이 지속적으로 학습할 수 있는 워크플로우를 구축해 업무 생산성을 극대화한 사례를 소개합니다. #AI #서비스업무생산성향상 #학습자동화 카카오 광고에서 소재심사고도화를 위해 연구를 하고 있는 Clover입니다. 카카오 광고 공통 플랫폼에서 심사 플랫폼을 담당하고 있는 Colin입니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-32 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkakaoAI2024
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