밸런스히어로, 24년 상반기 역대 최대 실적…플랫폼 매출 3배 급증
밸런스히어로, 24년 상반기 역대 최대 실적…플랫폼 매출 3배 급증
밸런스히어로가 2024년 상반기 역대 최대 실적을 기록하며 플랫폼 대출 비중을 크게 늘렸습니다. ML 기반 ACS로 대출 성사율을 높이고 리스크를 줄이며 금융 플랫폼으로 확장했습니다.
#ML#핀테크
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AI 기술 블로그 최신 글
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AI-assisted Coding과 개발 생산성 향상 #1 (부제: 실리콘밸리 개발자가 바라보는 AI 생산성 툴 및 개발 방식의 변화)
AI-assisted Coding과 개발 생산성 향상 #1 (부제: 실리콘밸리 개발자가 바라보는 AI 생산성 툴 및 개발 방식의 변화)
AI 코딩 도구와 ChatGPT 기반 기능을 통해 개발 생산성이 어떻게 바뀌는지 소개했습니다. 동시에 저작권, 환각, 노동시장 영향 같은 생성형 AI의 우려도 함께 짚었습니다.
#GitHub Copilot#ChatGPT
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![[7월 4주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (제미나이 1.5 플래시)](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjNGleuvh_5ifDsOtW0kzXLCkvY7XYc-F06GUikEOdMjiDeZsbnDjz7RhXeyMREp6l4AX_VrQECkz67VDXvH2KJwDtPG8qlSCJiMy9yu3ttxNDMKwl8e_ukSr63dHzE44eKCWEslxqyNog/s1600/lockup_google_developers_horizontal_knockout_wht.png)
[7월 4주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (제미나이 1.5 플래시)
Google for Developers의 7월 4주차 주요 업데이트를 정리한 소식입니다. Gemini 1.5 Flash, Android 보안, 프라이버시 샌드박스 등 최신 발표를 모았습니다.
#Gemini#Android
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BigQuery와 Gemini로 리뷰 분석 업무 자동화하기
BigQuery의 Gemini Pro와 ML.GENERATE_TEXT로 리뷰 요약·분류·감성 분석을 수행했습니다. JSON 검증과 배치 처리로 결과 신뢰성과 대량 처리 효율을 높였습니다.
#BigQuery#Gemini
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BigQuery와 Gemini로 리뷰 분석 업무 자동화하기
BigQuery에서 Gemini Pro를 활용해 리뷰 요약과 분류, 홍보 문구 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. JSON 응답, 배치 처리, RAI 결과 확인으로 정합성과 효율을 높이는 팁도 함께 다뤘습니다.
#BigQuery#Gemini
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데이터로 풀어보는 마케팅 최적화
패션 커머스 플랫폼에서 CTS, 어트리뷰션 모델, 피처스토어를 활용한 마케팅 최적화 사례를 다뤘습니다. 퍼포먼스와 CRM 캠페인을 데이터로 개선한 흐름과 성과, 과제를 함께 정리했습니다.
#마케팅#데이터 분석
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고성능 GPU 클러스터 도입기 #1: 요리하라고 해서 왔는데 프라이팬이 없어요
토스증권이 투자 분석용 LLM을 위해 자체 고성능 GPU 클러스터를 도입한 배경을 설명했습니다. 개인정보 보호, 비용 효율, 실시간성 제약과 GPU 운용상의 유의점을 함께 짚었습니다.
#LLM#GPU
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AI P!ck, 내 취향에 맞춘 특별한 상품 셀렉션(Beta)
SSG의 개인화 추천 서비스 AI Pick 베타 개발 과정을 소개했습니다. 관련성·다양성·신기함을 기준으로 설계하고 내부 테스트와 지표 개선 결과를 공유했습니다.
#ML#추천
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언어 모델의 Fine-Tuning 성능 올리기
언어 모델의 Fine-Tuning 성능 올리기
언어 모델의 fine-tuning 성능을 높이는 LoRA, TAPT, DAPT, Adversarial Training을 소개했습니다. 대규모 전체 학습보다 비용과 효율을 고려한 적용 방향을 정리했습니다.
#LLM#fine-tuning
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AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 1부. RAG와 Text-To-SQL 활용
사내 데이터 활용 어려움을 해결하기 위해 AI 데이터 분석가 ‘물어보새’를 개발한 과정을 소개했습니다. RAG, Text-to-SQL, LLMOps를 결합해 쿼리 생성과 해설, 검증 기능을 고도화했습니다.
#LLM#RAG
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은행에서 AI를 private하게 사용하는 방법 (feat. Azure)
은행에서 AI를 private하게 사용하는 방법 (feat. Azure)
은행 환경에서 AI를 private하게 활용하기 위한 카카오뱅크의 고민과 대응 방안을 소개했습니다. Azure 기반 아키텍처와 보안·네트워크 설계를 중심으로 금융업 AI 도입 관점을 다뤘습니다.
#Azure#보안
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속성을 활용한 추천 고도화 : Part 1. 무신사만의 패션 택소노미 구축기
무신사는 패션 상품 속성을 표준화하기 위해 택소노미를 설계하고 AI 기반 자동 추출 체계를 구축했습니다. 이를 통해 추천·검색에 활용 가능한 일관된 메타데이터를 확보했습니다.
#추천#검색
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Bid Shading이란?
Bid Shading이란?
1등 가격 경매 환경에서 DSP가 경쟁 입찰가를 추정해 입찰가를 낮추는 Bid Shading 개념과 방법을 설명했습니다. 오프라인과 온라인 실험에서 잉여와 순이익 개선 가능성을 확인했습니다.
#ML#KDD
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롯데온의 코딩 파트너, GitHub Copilot 도입기
롯데ON에서 GitHub Copilot을 POC 후 업무에 도입한 사례를 소개했습니다. 코드 생성, 리팩토링, 리뷰 보조에 유용했지만 개발자 판단이 중요하다고 정리했습니다.
#GitHub Copilot#Java
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