SKT '추천 모델 알고리즘 연구', 글로벌 학회서 우수 논문상

지난 7월 18일 미국 워싱턴 DC에서 열린 SIGIR 2024 컨퍼런스에서 SK텔레콤 관계자들이 우수 논문상을 수상한 모습. (왼쪽부터) 개인화모델링팀 윤형준, 박정, 김태산 매니저.

SK텔레콤은 지난달 미국 워싱턴 DC에서 개최된 정보 검색 분야 세계적 권위 학회인 SIGIR 2024에서 자체 개발 추천 모델 알고리즘 연구가 우수 논문상을 수상했다고 5일 밝혔다.

이번에 수상한 논문은 SK텔레콤의 '원 모델 버전 2.0'에 관한 연구다. 다양한 서비스 도메인의 데이터가 서로 시너지를 내어 추천 예측 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안했다.

이 논문은 해당 알고리즘의 참신성, 상용 배포 실증성, 방대한 실험을 통한 결과의 신뢰성 등에서 높은 평가를 받아 접수 논문 중 상위 0.6%의 논문에게만 수여되는 우수 논문상으로 선정됐다.

자체 개발 추천 모델인 원 모델은 지난해 버전 1.0을 개발해 상용 배포했다. 해당 모델의 알고리즘 관련 연구는 정보 검색 분야 최우수 학회 중 하나인 CIKM 2023에 채택된 바 있다. 이번 원 모델 버전 2.0은 버전 1.0 대비 추천 성능을 강화하는 동시에 학습 효율성을 높였다.

SK텔레콤은 개인의 다양한 종류 행동 로그를 시간 순서에 따라 통합하거나 정제하고, 이번 연구 내용인 원 모델 알고리즘을 통해 고객 행동 예측 및 고객 특성에 맞는 개인화 추천을 수행하고 있다.

가령 요금제 가입 이력, T딜 쇼핑 이력, 멤버십 사용 이력 등 고객의 다양한 서비스 도메인에서의 행동 데이터를 종합적으로 분석해, 가장 최근 시점에 해당 고객의 니즈와 관심사에 맞는 서비스 혜택이나 상품을 추천하는 방식이다.

원 모델은 10개 이상의 서로 다른 데이터 도메인을 동시에 학습해 SK텔레콤 내 다양한 채널에서의 추천을 하나의 모델로 통합 제공하고 있다. 이 모델을 적용한 결과, 기존 추천 방식 대비 최대 3배 이상 고객의 반응률을 향상시키는 효과를 보았다고 회사는 설명했다.

현재 해당 모델은 SK텔레콤 AI 개인비서 서비스인 에이닷의 추천 시스템과 T멤버십, 요금제 추천에 적용되고 있다. 회사는 연내 구독 상품인 T우주와 AI 큐레이션 커머스 T딜 등 다양한 상품 추천에도 확대 적용할 예정이다.

정도희 SK텔레콤 AI서비스사업부 AI 데이터 담당은 “앞으로 고도화된 개인화 기술을 자사 서비스 곳곳에 적용해 고객만족도를 더 증가시키고, 글로벌 AI 컴퍼니로의 진화를 가속화할 것”이라고 말했다.

남궁경 기자 nkk@etnews.com