카카오뱅크 고객의 금융 행동 패턴 파악하기 / if(kakao)2022
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AI 핵심 요약
카카오뱅크는 앱 로그, 거래 내역, 체크카드 결제 데이터를 바탕으로 고객 유형을 파악하고 다음 행동을 예측하고자 했습니다. 결제 빈도에서 소비 주제를 찾는 LDA와 행동 시퀀스의 관계를 학습하는 트랜스포머 기반 추천 모델을 적용했으며, 결제 업종·시간대·금액 같은 부가 정보도 함께 학습했습니다. 체크카드 결제 예측에서 트랜스포머 모델은 기존 협업 필터링 모델보다 좋은 성능을 보였고, 학습된 임베딩으로 제주 지역 소비 유형과 앱 상품 가입 경로별 사용 패턴을 구분했습니다. 행동 데이터를 여러 영역으로 확장해 결합하면 고객 유형별 차이를 더 선명하게 파악할 수 있다는 점을 확인했습니다.
- 행동 시퀀스는 다음 행동 예측뿐 아니라 학습된 임베딩을 활용한 고객 유사도 분석과 군집화에도 쓸 수 있습니다.
- LDA는 결제 빈도에서 소비 주제를 추출하고, 트랜스포머는 행동 간 맥락과 순서를 학습하는 데 적합합니다.
- 결제 업종·시간대·금액 같은 부가 정보를 시퀀스에 결합하면 순서 정보만 쓸 때보다 예측 성능이 좋아질 수 있습니다.
- 고객 유형은 단일 데이터 영역보다 체크카드 거래와 앱 로그 등 서로 다른 행동 데이터를 교차해 나눌 때 더 뚜렷해질 수 있습니다.
소개
고객의 금융 sequence 데이터로 고객이 카카오뱅크를 어떻게 이용하고 있는지 고객의 유형을 파악하고, 다음 행동을 예측하는 것을 목표로 합니다. 발표에서는 금융 sequence 데이터로 고객 행동 패턴을 분석하는 과정을 소개하고자 합니다. #ML #NLP 카카오뱅크 빅데이터분석팀에서 고객과 상품/서비스 분석을 하고 있는 Sunny입니다. 발표자료 보기 👉https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao22-11 if(kakao)2022에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com if(kakao)2022에 대한 문의는 👉 if@kakaocorp.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #기술 #개발 #ifkakao2022
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