KB증권이 머신러닝 기법을 적용해 투자정보의 정확도를 높였다.
KB증권은 자체 개발한 머신러닝 기법의 광고성 뉴스 필터링시스템을 홈페이지와 홈트레이딩시스템(HTS) ‘H-able’(헤이블), 모바일트레이딩시스템(MTS) ‘M-able’(마블)에 적용했다고 15일 밝혔다.
KB증권에 따르면 이 시스템은 시범 테스트에서 97% 수준의 정확도로 광고성 뉴스를 걸렀다.
KB증권은 넘쳐나는 광고성 뉴스로 정보 선별에 시간이 많이 걸렸던 고객들의 불편함을 해소하기 위해 이번 시스템을 준비했다고 설명했다.
일반적으로 광고성 뉴스는 일부 단어의 교체만으로도 많은 광고성 뉴스를 다시 생성한다.
지금까지의 광고성 뉴스 필터링 기법은 특정 단어 몇 개만으로 광고성 뉴스를 판별하도록 설계돼 다시 생성된 광고성 뉴스를 탐지하지 못하는 한계가 있었다.
KB증권의 시스템은 이런 한계점을 극복하기 위해 하루 평균 8천여 건, 과거 6개월의 뉴스 기사를 머신러닝을 통해 학습했다.
KB증권은 광고성 뉴스의 다양한 변화에 맞춰 광고성 뉴스 필터링시스템도 지속적으로 개선하고 있다.
하우성 KB증권 마블랜드트라이브장은 “고객들에게 유용한 정보를 지닌 뉴스만을 제공하기 위해 광고성 뉴스 필터링시스템을 개발했다”며 “앞으로 고객 개인화 서비스 차원에서 관심을 보일 만한 뉴스를 개인별로 추천하고 주요 뉴스를 그룹핑함과 동시에 요약 제공하는 고차원 서비스로 발전시킬 계획”이라고 말했다. [비즈니스포스트 조은아 기자]
KB증권은 자체 개발한 머신러닝 기법의 광고성 뉴스 필터링시스템을 홈페이지와 홈트레이딩시스템(HTS) ‘H-able’(헤이블), 모바일트레이딩시스템(MTS) ‘M-able’(마블)에 적용했다고 15일 밝혔다.
▲ KB증권이 머신러닝 기법을 적용해 투자정보의 정확도를 높였다.
KB증권에 따르면 이 시스템은 시범 테스트에서 97% 수준의 정확도로 광고성 뉴스를 걸렀다.
KB증권은 넘쳐나는 광고성 뉴스로 정보 선별에 시간이 많이 걸렸던 고객들의 불편함을 해소하기 위해 이번 시스템을 준비했다고 설명했다.
일반적으로 광고성 뉴스는 일부 단어의 교체만으로도 많은 광고성 뉴스를 다시 생성한다.
지금까지의 광고성 뉴스 필터링 기법은 특정 단어 몇 개만으로 광고성 뉴스를 판별하도록 설계돼 다시 생성된 광고성 뉴스를 탐지하지 못하는 한계가 있었다.
KB증권의 시스템은 이런 한계점을 극복하기 위해 하루 평균 8천여 건, 과거 6개월의 뉴스 기사를 머신러닝을 통해 학습했다.
KB증권은 광고성 뉴스의 다양한 변화에 맞춰 광고성 뉴스 필터링시스템도 지속적으로 개선하고 있다.
하우성 KB증권 마블랜드트라이브장은 “고객들에게 유용한 정보를 지닌 뉴스만을 제공하기 위해 광고성 뉴스 필터링시스템을 개발했다”며 “앞으로 고객 개인화 서비스 차원에서 관심을 보일 만한 뉴스를 개인별로 추천하고 주요 뉴스를 그룹핑함과 동시에 요약 제공하는 고차원 서비스로 발전시킬 계획”이라고 말했다. [비즈니스포스트 조은아 기자]
