인터넷전문은행 케이뱅크(은행장 최우형)는 14일 자사 고객행동 패턴을 반영한 개인맞춤형 금융앱에 대한 연구 논문이 국내 데이터분석 학술지 JKDAS에 실렸다고 밝혔습니다. 이번 논문은 ‘AI 기반 추천시스템의 전략적 설계와 사용자경험 변화분석: MLOps 자동화를 통한 금융앱 실험’을 주제로 하며, 케이뱅크앱에 적용된 맞춤형 추천모델이 고객 이용행태 변화, 사용자 만족도, 기업 수익성에 어떤 실질적 영향을 미쳤는지를 실증적으로 다뤘습니다. JKDAS(Journal of the Korean Data Analysis Society)는 한국자료분석학회(KDAS)가 펴내는 저널로, 통계와 데이터 분석 이론 및 응용연구를 전문적으로 다루는 KCI 등재 국내 학술지입니다. 케이뱅크는 커머스·OTT와 같은 산업군에서 활발히 연구돼 온 AI 추천시스템을 금융권에 최적화해 도입함으로써 금융소비자 맞춤화 전략을 구체적으로 입증했다는 점에서 이번 논문 발표의 의미가 크다고 설명했습니다. 연구를 위해 케이뱅크는 여신·수신 등 각 금융 분야 실무 담당자들을 대상으로 FGI(Focus Group Interview)를 진행해 고객 유형과 행동패턴을 보다 정교하게 파악했습니다. 이를 바