AI, 비즈니스 문제를 어떻게 풀까? 하이퍼커넥트의 문제 해결 전략

Lasso Regression은 Convex Relaxation의 대표적인 예시로, 풀기 어려운 문제를 풀기 쉬운 형태로 변환하는 과정을 보여준다. 선형 회귀(Linear Regression)에서 L1 정규화(L1 Regularization)를 통해 모델의 복잡성을 제어하고, Sparse한 해(Sparse Solution)를 얻는 방법을 제시한다.

비즈니스 문제를 AI 문제로 완화하는 과정에서 가정 설정(Assumption)의 중요성을 강조하며, 설정된 가정의 타당성을 검증하는 방법을 제시한다. 완화된 문제의 해가 원래 문제의 해와 유사해야 하며, 이를 위해 명시적인 가정을 설정하고 A/B 테스트(A/B Test)를 통해 지속적으로 검증해야 한다.

하이퍼커넥트의 AI 기반 추천 시스템 사례를 통해 비즈니스 문제를 AI 문제로 완화하는 구체적인 과정을 설명한다. 장기 매출 극대화를 위해 리텐션(Retention) 최대화 문제로 완화하는 과정을 보여주며, 여러 가정을 통해 문제를 단순화하고 해결해 나가는 과정을 제시한다.

설정된 가정은 AI 문제 해결 과정에서 일종의 기술 부채(Technical Debt)로 작용하며, 문제 발생 시 가정의 유효성을 지속적으로 모니터링하고, 필요에 따라 문제를 재정의해야 함을 강조한다. 가정을 제거할수록 장기 매출 최적화에 더 가까워지고, 견고한 시스템을 구축할 수 있다.

본문은 AI 문제 해결의 미래 방향성을 제시하며, 특히 강화 학습(Reinforcement Learning)을 활용하여 리텐션을 직접적으로 최적화하는 연구의 중요성을 강조한다. 빅테크 기업들을 중심으로 리텐션 최적화 연구가 활발히 진행되고 있으며, 비즈니스 문제 해결의 새로운 지평을 열고 있다.