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마이데이터(MyData) 분석 모델링

Digital Banking의 진전에 따른 오픈플랫폼 확장 및 MyData 사업의 본격 출범으로 경쟁 가속화

 

Dynamic Customer Segmentation

   - Rule기반 정적(static) 세그 이외 타겟팅 목적에 따라 유연한 알고리즘 이용(Client2vec), 고객별 200차원의 벡터값 산출

Product Recommendation

   - CF 알고리즘 적용, 고객(User)-상품(item) 행렬의 분해 방법론, 코사인 유사도, 다양한 행렬분해(MF) 기법 및 개인별 Scoring 모델 개발

Wealth management

   - 본인 정보입력을 최소화하고, 초개인화 유사그룹비교 상품 추천 알고리즘 개발과 상품 가입 시계열적 순서를 고려한 개인별 포트폴리오를 구성

   - 보유자산 x Demographic x Life Cycle 기반 포트폴리오 제시, 후속상품 추천을 위한 시계열성(Time Series)고려 포트폴리오 구성

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AI Discovery(AI과제 발굴 및 PoC 검증)

AI과제 발굴, 정의부터 기술검증/파일럿 프로젝트 수행까지 One Stop으로 진행하여 AI 활성화를 추진함

  - 은행, 유통, 제조업등 다수의 수행사례, 성공적이고 비용효율적인 AI Best Practices 도입 가능

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차량사진 자동인식(Vehicle Recognition Image Processing, H캐피탈사)

국내 등록차량 약 2,500만대(국산 90%, 외제 10%)로 부터 차관련 주요 인식값을 추출하여 대출승인 업무에 활용하는 ML 이미지 자동분석 시스템

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파손인식(Vehicle damage eveluation)

이미지처리 중 차량파손 인식에 ‘경미한 파손 선별’과 ‘빛 반사 이슈’를 해결하여 파손위치 8분류, 파손정도 3분류 등 96%를 상회하는 우수한 정밀도를 도출함

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부동산 시세 예측(Price forecasting, KB은행 부동산)

  - 머신러닝 및 딥러닝모델 기반 앙상블 기법에의한 APT가격 예측 모델 개발

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음식분류 및 영양정보 AI알고리즘 및 시스템 개발

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비대면 통합 로그분석(Digital Web Log Analysis)

비대면 로그수집 고도화에 적용되는 단발기반 Log 수집기

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서버(Server) 기반 로그 수집기

서버기반 수집기는 단발기반 수집기에서 수집된 데이터를 기반으로 수집항목 필드 및 수집필드 누락항목 추가와 미사용 데이터 정리, 수집데이터의 수집시각 정확도 개선, 구분코드갑 정비를 통해 비대면 로그수집 고도화 환경을 구축합니다.

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서버기반 수집 데이터 전송 효율화

단말기반 수집기에서 수집된 로그데이터는 서버기반 수집기를 통해 적재/분석 시스템으로 전송됩니다. 비대면 로그수집 고도화 시스템에서는 대량의 로그 데이터릐 전송 효율성 제고를 위해 In-Memory Grid를 적용하여 구축합니다.

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사용자입력값 수집대상 페이지 지정

로그수집 대상페이지 지정 및 사용자 입력값에 대한 지정이 가능하도록 구축합니다.

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배너 광고게시 등록/삭제

배너 광고페이지에 대한 등록/삭제 기능을 구축하여 해당 페이지 및 배너 선택 시 발생하는 정보를 수집하여 적재 가능하도록 구축합니다.

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앱설치 유입분석을 위한 추적 URL 발급 관리

앱 설치시 유입경로 정보 수집을 위해 추적 URL 관련 정보의 관리 및 수집 URL을 생성과 관리가 가능한 어드민을 구축합니다.

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전환 목표 설정 관리

KB국민은행 온라인 주요 서비스의 전환 목표에 대한 분석을 위해 전화 목표 대상에 대한 설정 관리 기능을 구축합니다.

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TM 타겟고객 모델링

TM data 세분화 모델

- 보유계약수 및 영업에 노출된 기간이 얼마나 경과했는지에 따른 DB분리 배정 Rule을 부여
- TMR이 일정한 반응수준을 예상하고 영업을 대처할 수 있는 균일한 DB품질을 갖도록 세분화

  • TM 영업성과 향상 방안

  • 균일한 고객반응을 위한 DB 세분화 방안

TMR관리 세그먼트

- 소극적 활동 TMR 및 고차월&저실적 TMR 등에 대한 동기부여 프로그램 필요
- 실적과 유의미한 관계를 나타내는 통화패턴에 대한 개선 필요

  • 현재는 DB(고객) 접촉전략을 TMR 성향 및 개인별 판단에 따라수행하고 있음

  • 저차월&저실적 TMR들의 경우 상향 개선을 위한 판단 보조지표 필요

  • 특히, 총통화수 및 총통화량이 낮은 TMR들의 개선 필요

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고객별 최적 보험 추천상품 모델링

인공신경망(DNN) 모델을 통해 고객 세그먼트별 최적 추천상품 모델링

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