AI
카카오페이 유저 프로파일링, 페이프로파일
두줄요약
카카오페이는 이용 이력을 Feature·모델·세그먼트로 가공하는 페이프로파일 구조를 소개했습니다. 분류·NLP·GNN 기술로 개인화 서비스와 마이데이터 활용을 고도화합니다.
구조와 흐름
- Timeline에서 서비스 이용 이력을 공통 포맷으로 적재하고 9개 주제 영역의 695개 Feature 산출
- Profiling에서 Feature를 표준화·스코어링하고 Modeling에서 라이프 이벤트·성향·상태 예측
- 속성과 태그 조합으로 세그먼트를 생성해 CXM 고객분석플랫폼 및 API와 연계
성능/운영 포인트
- 딥러닝 기반 소비 카테고리 분류, 키워드·클렌징 기반 브랜드 분류, 엔트로피 기반 지역 색인 운영
- 네트워크 분석, BERT 기반 자연어 처리, GNN 임베딩 클러스터링으로 분석·예측 정교화
- 필터 기반 세그먼트 추출, 대시보드, 사후 집단 분석 환경으로 비개발 직군 활용 지원
적용해볼 점
- 소비 카테고리·브랜드·지역 정보를 자산관리의 지출 분석과 주식 종목 추천에 활용
- 마이데이터 API 수집 정보와 내부 데이터를 결합해 금융 Feature 및 예측 모델 고도화 방향
