0. 들어가며안녕하세요! 보이스피싱, 해킹, 명의도용 등의 금융사기로부터 고객의 자산을 보호하기 위한 이상거래탐지 기술을 개발하고 운영하는 업무를 맡고 있는 데이터서비스팀 강은창입니다. 이번에 운영하는 시스템 중 하나인 '전기통신사기 의심계좌 모니터링 시스템'의 DBMS 교체를 추진하며 검토되었던 내용을 공유드리려고 합니다. 결론적으로는 Singlestore(구. memSQL)을 선정하여 도입하게 되었고, 해당 DB에 대해 관심이 있으신 분들을 위해 글을 작성하였습니다. 목차는 아래와 같습니다.1. 시스템 소개2. DB교체 배경3. BMT 결과4. 마무리 글 시작하도록 하겠습니다. 1. 시스템 소개먼저, DB를 교체하려는 대상 시스템에 대해서 간단하게 소개드리겠습니다.케이뱅크에서는 AMS(Anomaly..

안녕하세요. Data Biz팀 김진식이라고 합니다. 저희 팀은 데이터를 통해 고객 접점 비즈니스 가치를 만들어가는 다양한 업무를 수행하고 있습니다. 개인화나 다양한 AI 기술의 활용, 제휴 데이터 수집/가공, 데이터 기반 캠페인 자동화/타겟팅 등이 대표적인 업무입니다. 이 글은 아래와 같이 이루어져 있습니다. ㅇ1부 . 개괄 . 인공 신경망, 연결주의 소개, 딥러닝이 나오기 전까지 . 이미지 인식의 고성능 모델 등장, CNN 그리고 AlphaGo . Transformer의 등장 . Transformer 학습하기 . GPT가 달려온 길 . ChatGPT 미래는 어떻게 전개될까요? . LLM의 역사 마무리 ㅇ2부 . 개괄 . 금융 적용 가능 분야 탐색 . 생성형AI의 어느 단계까지 내재화 대응할까요? . 오..

안녕하세요. Data Biz팀 김진식이라고 합니다. 저희 팀은 데이터를 통해 고객 접점 비즈니스 가치를 만들어가는 다양한 업무를 수행하고 있습니다. 개인화나 다양한 AI 기술의 활용, 제휴 데이터 수집/가공, 데이터 기반 캠페인 자동화/타겟팅 등이 대표적인 업무입니다. 이 글은 아래와 같이 이루어져 있습니다. ㅇ1부 . 개괄 . 인공 신경망, 연결주의 소개, 딥러닝이 나오기 전까지 . 이미지 인식의 고성능 모델 등장, CNN 그리고 AlphaGo . Transformer의 등장 . Transformer 학습하기 . GPT가 달려온 길 . ChatGPT 미래는 어떻게 전개될까요? . LLM의 역사 마무리 ㅇ2부 . 금융 적용 가능 분야 탐색 . 생성형AI의 어느 단계까지 내재화 대응할까요? . 오픈소스 모..

안녕하세요. 케이뱅크에서 데이터사이언티스트로 일하고 있는 권혁민입니다. 지난 포스팅에선 고객의 선호에 따라 상품 컨텐츠를 추천하는 방법론을 제시 했었습니다(https://kbank-recruit.tistory.com/35). 금번에 다루어 볼 주제는 딥러닝 기반 Neural Collaborative Filtering 방식으로 비활성화되어 앱 내 행동패턴이 없는 고객을 대상으로 한 개인화 추천시스템 개발사례를 공유하고자 합니다. 개 요 딥러닝을 기반으로 추천시스템을 개발한다고 하면 많이들 생소하실 겁니다. 보통 딥러닝은 Text, Image 처리 등이 주된 적용 사례일 텐데요, 기존에도 추천시스템에 적용은 했었지만 모델의 핵심 부분이 아닌 모델의 주요 Feature에 적용하는 정도로 한정적이었습니다. 본 ..

들어가며 안녕하세요! 케이뱅크 데이터서비스팀에서 AI 모델 개발을 하고 있는 김하영입니다. AI에 관심이 있는 분들이라면, 벡터 임베딩(Vector Embedding)에 대해 한 번쯤은 들어보셨을 겁니다. AI 애플리케이션에서 사용되는 모든 데이터들은 AI 모델을 통해 임베딩되며, 이 임베딩 벡터들 간의 관계를 분석함으로써 분류, 예측, 번역, 요약 등 다양한 태스크를 수행합니다. 우리가 일상 및 업무에서 잘 활용하고 있는 ChatGPT에서도 물론 벡터 임베딩이 사용되고 있답니다. 이처럼 벡터 임베딩은 이미지 처리부터 자연어 처리(NLP), 추천 시스템, 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 등 다양한 AI 분야에서 빼놓을 수 없는 핵심 개념 중 하나입니다. 벡터 임베딩은 무..

대형 어플리케이션을 개발 및 운영하다 보면 여러 문제에 봉착하게 된다. 특정 서비스에 사용자가 폭증하여 대형 트래픽이 발생하여, 장애가 나는 경우 어플리케이션을 기능을 수정하여 운영에 배포 했는데 테스트 하지 못한 케이스 때문에 오류가 나는데, 사용자가 자주 사용하는 서비스여서 장애를 발생하는 경우 특정 서비스의 코딩이 잘못되어 Out Of Memory 같은 오류를 발생시켜 서버에 Full GC를 발생시키는 경우 위의 문제 모두 개발 및 운영을 해본 어플리케이션 개발자 및 인프라 담당자의 경우 한번 이상씩은 겪어본 문제이고, 항상 주의하면서 개발 및 운영을 하고 테스트를 꼼꼼히 해서 문제가 없도록 엄청난 노력을 한다. 하지만 사람은 언제나 실수를 할 수 있고, 모든 예외 상황을 예측할 수 있는 능력이 없..