카카오페이 유저 프로파일링 시스템, 페이프로파일

페이프로파일은 카카오페이 사용자의 행동 흔적을 수집, 가공, 분류하여 개인화된 서비스를 제공하기 위한 유저 프로파일링 시스템이다. 방대한 데이터를 통해 사용자의 행동 특성을 분석하고 미래 행동을 예측하는 것을 목표로 한다.

데이터 구성은 다음의 4단계 과정을 거친다:

• Timeline: 9개 영역에서 695개의 Feature를 추출하여 데이터를 적재한다.
• Profiling: 수집된 수치를 표준화하여 타 사용자 대비 상대적 경향을 파악할 수 있도록 스코어링한다.
• Modeling: 라이프 이벤트(결혼, 육아 등)와 재테크 관심도 등 사용자의 미인지 니즈를 예측한다.
• Segment: 속성과 태그를 조합해 유저 세그먼트를 생성하며, 이를 CXM 고객분석플랫폼과 연동해 활용한다.

시스템을 지탱하는 핵심 기술로는 가맹점 분류 모델이 있다. 딥러닝을 통해 소비 카테고리, 브랜드, 지역 정보를 추출하며, 특히 지역 정보는 엔트로피 지수를 활용해 확장성을 확보했다.

또한, 사용자 간의 관계를 파악하는 네트워크 분석, BERT 기반의 자연어 처리(NLP), 그리고 **GNN(Graph Neural Network)**을 활용한 유저 클러스터링 기술을 통해 정교한 모델링을 수행한다.