일관된 신호로 ‘진짜 선호’ 찾는다…SKT, AI 추론 모델 발표

고객 선호, 일관 선호 구분…추천 품질↑
차세대 에이전트 방식 추천 시스템 적용

SKT 연구원들이 학회 참가자들에게 인공지능(AI) 모델에 대해 설명하고 있다. [SK텔레콤 제공]

[헤럴드경제=고재우 기자] SK텔레콤은 인공지능(AI) 분야 국제학회 ICLR 2026에서 ‘고객의 진짜 선호’를 보다 정확하게 찾아내는 AI 추천 모델 관련 논문을 발표했다고 28일 밝혔다.

ICLR은 NeurIPS, ICML과 함께 세계 3대 AI 학회로 꼽힌다. 여기서 발표된 기술은 수 년 내 산업 현장에 적용되거나, 후속 연구 및 제품 개발의 기준점이 되는 경우가 많다.

SKT가 독자 개발해 발표한 AI 추천 모델 논문은 ‘충돌 선호 최적화(C-APO)’를 핵심으로 한다. 해당 기술은 서로 상충하는 선호를 걸러내고, 고객이 진짜 원하는 상품을 보다 정확하게 추천하는 데 사용된다.

SKT는 고객이 오랜 기간 반복적으로 보여온 행동 패턴을 분석했다. 이를 기반으로 꾸준히 관심을 보여온 취향을 ‘일관된 선호’로 정의했다.

예를 들어 고객이 특정 서비스나 콘텐츠를 지속해서 조회하거나 이용해 왔다면, 이를 고객의 실제 관심사에 가까운 신호로 보는 방식이다. 반면 한두 번 클릭했거나 우연히 조회한 서비스, 일시적인 호기심으로 이용한 콘텐츠는 ‘표면적 선호’로 구분했다.

이를 바탕으로 두 선호가 일치할 때는 학습 가중치를 높여 추천에 확신을 더했다. 충돌할 때는 가중치를 낮추도록 설계해 모델이 스스로 최적의 정답을 찾아가도록 돕는다.

SKT 연구원들이 ICLR 2026 행사장에서 기념 촬영을 하고 있다. [SK텔레콤 제공]

기존 추천 시스템은 일시적 행동도 고객의 취향으로 받아들이는 경우가 많았다. SKT가 독자 개발 기술을 활용하면 전체 이용 이력 속에서 반복성과 맥락을 함께 따져 더 신뢰도 높은 일관된 선호를 찾아낼 수 있다.

이를테면 평소 로맨스 영화를 선호하는 고객이 한 번 액션 영화를 시청했을 때, 이후 추천이 해당 장르로 치우치는 현상이 빈발한다. 해당 기술은 일시적 반응과 실제 취향을 구분해 보다 일관된 추천을 가능하게 한다.

추천 결과를 보다 논리적으로 설명할 수 있는 기반도 강화됐다. 향후 AI 추천 서비스에서 추천의 품질뿐 아니라 설명 가능성, 신뢰도를 높이는 데에도 중요한 역할을 할 전망이다.

SKT는 이번 연구 결과를 ▷고객의 이용 맥락 해석 ▷추천 후보 생성 ▷결과 검증·조정 등 과정을 거치는 에이전트 방식의 고객 추천 시스템에 적용할 예정이다.

석지환 SKT AI·DT데이터 담당은 “해당 기술은 고객의 실제 취향을 정확히 이해해, 신뢰도 높은 개인화 추천 경험을 제공하기 위한 것”이라며 “ICLR 2026 논문 발표는 고객 경험을 AI로 고도화하는 이정표”라고 말했다.