(광고) 이커머스 필수템 AI 추천, 혹시 Explainability의 중요성도 알고 계셨나요?
2024. 4. 23.
(광고) 이커머스 필수템 AI 추천, 혹시 Explainability의 중요성도 알고 계셨나요?
안녕하세요, Blux팀입니다. 요즘 국내외의 여러 이커머스 기업들이 앞다투어 AI 도입을 가속하고 있다는 기사가 연이어 쏟아지는 것을 보면, 확실히 앞으로의 시장에서 AI를 이용한 개인화는 선택이 아닌 필수가 되어가고 있는 것 같습니다.
그런데, AI 알고리즘을 구현하기만 하면 과연 성공일까요?그렇지 않습니다.
AI 추천의 홍수 속에서 살아남기 위해서는 한 단계 더 나아가추천의 Explainability를 고려해야 합니다.
"추천의 Explainability가 뭐죠?"
설명 가능한 인공지능, 즉 주어진 알고리즘을 분석하여 설명하는 방법론을 XAI (eXplainable AI)라고 합니다. 이러한 XAI를 추천 알고리즘에 적용하여, End-User가 왜 이 상품들을 추천받았는지 알 수 있게 해주는 것을 말합니다. 이는 단순히 결과만 전달하는 것보다 훨씬 좋은 사용자 경험을 제공하며 AI의 신뢰성을 확보할 수 있습니다.
이와 같이 설명가능한 추천은 Why를 알고싶어하는 고객의 니즈를 충족시켜 추천에 대한 만족도를 높여줄 수 있습니다. 실제로 카카오에서 발표한 "Explainable Recommender System in 카카오웹툰"에 따르면 추천 이유 표시 여부에 대한 AB테스트를 진행한 결과 추천 이유가 명시되었던 실험군에서 대조군 대비 작품 열람수는20%, 열람 전환율은19% 증가했다고 합니다.
"어떻게 구현할 수 있을까요?"
위와 같은 high-end 방식의 Explainable Recommendation를 구현하기 위해서는 1) AI 인력을 확충하고 직접 팀을 꾸려 자체적인 프로젝트로 진행하거나, 2) 외부 솔루션을 이용하는 방법이 존재합니다. 외부 솔루션을 이용할 경우 빠른 시간 안에 높은 품질의 AI 시스템을 구축할 수 있다는 장점이 있습니다. 저희 Blux는 다수의 AI 전문인력을 보유하고 있고, 현재 다양한 이커머스 기업들과 협업하며 고성능의 추천 솔루션을 제공하고 있습니다.
더 나아가서
오늘 뉴스레터를 통해서는 단순한 AI 상품 추천으로부터 차별화되기 위한 방법으로 '설명 가능한 추천시스템'을 말씀드렸는데요, Blux에서는 이와 더불어 지면 내의 모든 것을 개인화 하는 '초개인화 Dynamic UI' 역시 제공하고 있습니다. 아래에서 서비스 소개서를 열람하시면 보다 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.
