A research paper authored by employees of a financial institution detailing the bank's personalized recommendation system powered by artificial intelligence (AI) has been published in a leading academic journal in Korea. The publication reflects academic recognition of the company's research capabilities in AI technology.
The paper appeared in the Journal of the Korean Data Analysis Society (JKDAS), which is published by the Korean Data Analysis Society (KDAS). This journal is recognized as one of Korea's major academic publications and is listed in the Korea Citation Index (KCI).
The co-authors of the paper, titled "Strategic Design of an AI-Based Recommendation System and Its Impact on User Experience: An MLOps-Driven Experimental Study in a Financial App," include members of the internet-only bank's data intelligence team. MLOps refers to machine learning operations.
The research presents an empirical study on the impact of the bank's AI-powered personalized recommendation system on customer behavior, user experience, and overall business performance. The findings are considered significant in the field of AI applications in finance.
은행 직원들이 작성한 연구 논문이 인공지능(AI)을 기반으로 한 개인화 추천 시스템에 대해 발표되었으며, 이는 한국의 주요 학술지에 게재되었다고 해당 은행이 월요일에 밝혔다.
이번 발표는 AI 기술에 대한 회사의 연구 능력에 대한 학문적 인정을 반영한다고 덧붙였다.
이 논문은 한국 데이터 분석 학회(KDAS)가 발행하는 한국 데이터 분석 학회 저널(JKDAS)에 실렸다. 이 저널은 한국의 주요 학술 출판물 중 하나로, 한국 인용 색인(KCI)에 등재되어 있다.
인터넷 전용 은행의 데이터 인텔리전스 팀 소속 권혁민, 이상현, 조용걸이 공동 저자로 참여했으며, 논문의 제목은 "AI 기반 추천 시스템의 전략적 설계와 사용자 경험에 미치는 영향: 금융 앱에서의 MLOps 기반 실험 연구"이다.
MLOps는 머신러닝 운영을 의미한다. 이 논문은 은행의 AI 기반 개인화 추천 시스템이 고객 행동, 사용자 경험 및 전체 비즈니스 성과에 미치는 영향을 다룬 실증 연구를 제시하고 있다.
이번 연구는 한국에서 AI 기술의 적용 가능성을 보여주는 중요한 사례로 평가받고 있다.