일본산업뉴스요약

AI∙로봇 전기예보 (19)
AI 예측 프로젝트를 성공시키기 위해서는
착수 전에 취득 데이터 확인을

-- 사용법 고려 필요 --
인공지능(AI)을 사용해 하고 싶은 일에 예측이 있다. 한 비즈니스 상의 수치 및 유저의 행동을 많은 설명 변수를 사용해 AI 기술로 예측한다. 이 경우 AI 기술을 사용해 예측의 메리트와 디메리트를 생각하고 나서 착수할 필요가 있다.

우선 예측이 가능한 데이터를 사용할 수 있는 지 여부를 생각한다. 예를 들어 매출에 관계된 숫자 중 어디까지 수집할 수 있는 데이터인지를 확인할 필요가 있다.

외부 데이터를 취득하는 경우에는 취득 가능한 빈도 및 입도, 몇 일 전까지 입수 가능한지, 입수방법 및 가불가의 변경이 있는 시기를 어떻게 할지 등에 주의한다. 실제로 예측이 틀려 확인하면 데이터의 입도가 거칠었고 3개월 후의 예측을 하는 데에 데이터를 1개월 분밖에 입수하지 못했다 라는 등의 경우가 있었다.

예측결과의 사용법도 생각할 필요가 있다. AI의 예측은 현상을 꾸밈없이 반영한다. 인간의 예측과 달리 성장목표를 생각하지 않으며 도전적이지 않다. 사용 방법을 충분히 고려해 예측 결과를 실제 비즈니스에 반영하는 것이 중요하다.

-- 광고의 경우 --
구입 정확도가 높다 혹은 계약 후의 이용금액이 높아진다고 예상되는 고객들만에게 광고를 표시하는 웨어러블 광고가 주류가 되고 있다. 실제로 “구입을 했다” 혹은 “구입금액”이 많은 고객의 유저 데이터(ID)를 넘기면 광고 배포 업자 측에서 비슷한 고객을 선별하여 광고를 내준다.

“광고 배포 벤더에게 넘겨줘야할 데이터를 AI로 추출한다.”라는 의뢰를 받아 분석 작업을 실시한 경우가 있다. 의뢰자는 처음에 “구입을 했다” 혹은 “구입금액이 많다” 유저 ID만을 넘기고 있었다. 하지만 가정한 투자 대비 효과(ROI)에 미치지 않는다는 상담이 계기였다.

-- 5배 성과 --
먼저 “우연히 구입했다”, “원래는 구입하는 것이 당연하지만 무언가의 이유로 우발적으로 구입하지 않는다” 라는 사람의 발생을 예상할 수 있었다. 그러한 상황에서 서비스 안의 유저 행동이라는 빅데이터를 AI에게 학습시켜 구입 확률이 높은 고객을 AI에게 찾을 수 있게 만들었다. 유저가 실제로 구입했다 하지 않는다는 우연의 부분이 크다. 그 영향을 배제해 “구입하기 쉬운 행동을 하는 사람”을 특정 짓는다.

그리고 해당 행동을 하는 유저 ID를 지정해 동일 광고 플랫폼 상에서 광고를 표시했다. 그 결과 기존의 방법과 비교해 같은 비용으로 약 5배의 성과를 얻을 수 있었다. AI는 자지 않고 쉬지 않는다. 수 만 명에 대해 한 명 한 명의 구입 확률을 매일 계속 내고 있다.

AI의 예측은 인간의 머리 속에서의 예측과는 명확히 다르다. “인간과 AI 어느 쪽이 똑똑한 가”를 토론할 필요는 없으며 어디에 어느 쪽의 예측이 적합한 지, 어느 쪽이 예측 가능한 지를 생각할 필요가 있다.

-- 끝 --