AI 활용분야 (3) e‑커머스, 금융, 헬스케어

728x90

SMALL

1. e‑커머스: 맞춤 추천과 수요 예측

추천 시스템: 아마존과 쿠팡 같은 플랫폼은 사용자의 구매 이력, 클릭·검색 패턴, 장바구니 내역 등을 머신러닝으로 분석해 개인 맞춤 상품을 추천합니다. 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 그리고 최근에는 강화학습 기반의 하이브리드 추천 모델도 도입되고 있어요.
가격·수요 예측: 비수기, 프로모션 기간 등의 수요를 예측해 적정 재고를 관리합니다. 예를 들어, 머신러닝 모델(RNN, ARIMA, Prophet 등)을 활용해 과거 주문량과 시계열 데이터를 분석해 재고 부족·잔여 재고 문제를 사전에 예방하죠.
고객 이탈 방지: 사용자의 구매 빈도, 체류 시간, 반송 이력 등을 분석해 고객 이탈 예측 모델을 구축하고, 적절한 시점에 할인 쿠폰이나 알림 마케팅을 자동으로 제공합니다.
상품 검색 랭킹 최적화: 텍스트와 이미지 기반 검색 결과를 랭킹하는 ML 모델을 적용해, 사용자 의도에 맞는 상품을 상위에 노출시키는 것이 가능합니다.

신용 위험 평가: 은행이나 금융사들은 고객의 거래 내역, 신용 기록, 소득 등의 정형 데이터를 머신러닝(예: 랜덤 포레스트, XGBoost, 딥 러닝)을 활용해 대출 연체 확률을 예측합니다.
사기 탐지: 카드 결제나 온라인 뱅킹에서 발생할 수 있는 이상 거래 패턴을 실시간 분석합니다. 오토인코더, 이상감지 알고리즘, 그래프 기반 모델을 써서 피싱 및 부정 사용을 탐지하죠.
알고리즘 트레이딩: 초단타 매매에서 고빈도 주가 예측 모델인 LSTM, 강화학습 기반 전략을 사용해 자동으로 거래 신호를 발행하고 실행합니다. 높은 수익률과 리스크 관리가 핵심입니다.
포트폴리오 최적화: 투자 자산의 기대 수익률과 위험도를 분석해 최적 자산 배분을 위한 Markowitz 이론, 딥러닝 기반 모델로 다각화된 포트폴리오를 구성합니다.

의료 영상 진단: CT, MRI 같은 이미지 형태 비정형 데이터를 CNN 기반 모델로 분석해 폐암, 뇌졸중, 암 진단을 정확하게 지원합니다. 예를 들어, Stanford의 CheXNet은 흉부 X-ray에서 폐렴을 예측하는 딥러닝 모델로, 판독 속도와 정확도를 크게 높였어요.
전자 건강 기록(EHR) 분석: 환자 나이, 증상, 약물 처방 이력 등 다양한 정형 데이터를 분석해 입원 기간, 재입원 위험, 사망률 등을 예측하고, 의료진에게 알림을 제공합니다.
신약 개발: 분자 구조, 유전자 정보, 실험 데이터 등을 딥러닝으로 분석해 신약 후보 물질 발굴, 약물 간 부작용 예측, 임상시험 대상자 선정까지 자동화가 활발합니다.
착용형 디바이스 통한 모니터링: 스마트워치, 웨어러블 센서 데이터를 수집해 심박수, 수면, 혈당 등 실시간 생체 데이터를 기반으로 이상 징후 예방 경보를 생성합니다. 환자의 자가 관리에도 큰 도움이 되죠.

728x90

LIST