SKT 연구원들이 학회 참가자들에게 AI 모델에 대해 설명하는 모습 (사진=SK텔레콤)
[이코노뉴스=최아람 기자] SK텔레콤이 고객 취향을 보다 정교하게 분석하는 AI 추천 기술을 국제 학회에서 공개하며 인공지능 기반 개인화 서비스 경쟁력 강화에 나섰다.
SK텔레콤은 세계적 AI 학회인 ICLR 2026(International Conference on Learning Representations 2026)에서 고객 선호도를 정밀하게 분석하는 추천 모델 관련 논문을 발표했다고 28일 밝혔다.
ICLR은 NeurIPS, ICML과 함께 세계 3대 AI 학회로 꼽힌다. 학계와 산업계에서는 해당 학회에서 발표된 기술이 향후 AI 연구와 상용 서비스 방향성을 보여주는 지표로 활용되는 경우가 많다.
이번 연구는 SK텔레콤이 개발한 ‘충돌 선호 최적화(C-APO)’ 기술을 기반으로 한다.
이 기술은 고객 행동 데이터를 장기간 분석해 반복적으로 나타나는 선호와 일시적 행동을 구분하는 방식이다.
고객이 지속적으로 이용하거나 관심을 보인 콘텐츠는 실제 취향에 가까운 신호로 해석하고, 우연성이나 일시적 반응은 별도로 분리해 추천 정확도를 높이는 구조다.
예를 들어 특정 장르 콘텐츠를 꾸준히 소비하는 고객이 일회성으로 다른 장르를 이용하더라도, 추천 알고리즘이 장기 선호 패턴을 우선 반영하도록 설계됐다.
이를 통해 추천 결과가 일시적 행동에 과도하게 영향을 받는 문제를 줄이고 개인화 품질을 높일 수 있다는 설명이다.
또 추천 결과를 단순 제시하는 데 그치지 않고 추천 이유를 설명할 수 있는 구조를 강화해 AI 서비스 신뢰도 향상에도 활용 가능성이 제시됐다.
최근 AI 추천 시스템은 단순 클릭 기반 분석에서 벗어나 고객 행동 맥락과 반복성, 이용 패턴을 함께 해석하는 방향으로 진화하고 있다.
콘텐츠, 커머스, 금융, 통신 등 다양한 산업에서 개인 맞춤형 추천 품질이 핵심 경쟁력으로 떠오르는 가운데 데이터 해석 정교화가 중요 과제로 부각되고 있다.
특히 AI 추천 기술은 이용자 체류시간과 서비스 만족도, 플랫폼 충성도와 직결돼 글로벌 빅테크 기업들도 고도화 경쟁을 이어가는 분야다.
SK텔레콤은 이번 연구 결과를 고객 이용 맥락 분석과 추천 후보 생성, 결과 검증 단계에 적용하는 AI 추천 체계에 활용할 계획이다.
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