AWS에서 은행을 위한 설명 가능한 차상품 추천 시스템 구축하기

AWS ML 블로그에 설명된 솔루션은 고객 데이터의 다양한 측면(제품 도입 이력, 거래, 인구통계학적 정보, 행동 세그먼트)을 처리하는 4개의 특화된 신경망 타워를 갖춘 멀티 타워 딥러닝 아키텍처를 사용합니다. 타워는 학습된 어텐션 메커니즘을 통해 융합되며, 이 메커니즘은 고객별 설명 가능성을 제공합니다. 기술 스택으로는 AWS Glue(ETL), PyTorch(딥러닝 프레임워크), Amazon S3(데이터 스토리지), SageMaker AI(훈련 및 추론)가 포함됩니다. 데이터 파이프라인은 두 단계로 구성됩니다. 첫 번째는 데이터 통합을 위한 AWS Glue ETL 작업, 두 번째는 머신러닝 특화 피처 엔지니어링을 위한 Amazon SageMaker Processing 작업입니다. 모델 아키텍처에는 2계층 GRU를 사용하는 시퀀스 타워, 다층 퍼셉트론(MLP)을 사용하는 거래, 고객, 행동 타워, 그리고 고객별 중요도 점수를 생성하는 피처 중요도 모듈이 포함됩니다. 훈련에는 Adam 옵티마이저와 ReduceLROnPlateau 스케줄러, 그래디언트 클리핑, 조기 종료를 사용합니다. 이 솔루션은 설명 가능성에 대한 규제 요구 사항이 있는 은행 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.