AICRM에서 가장 중요한데이터는 무엇이며 왜 그렇습니까
롯데 이노베이트는 그룹의 다양한 사업·채널·고객 접점을 연결해 데이터와 시스템을 실제로 굴리는 조직이고, 그만큼 AI도 연구가 아니라 운영성과로 증명해야 합니다.
AICRM은 고객 데이터를 기반으로 '누구에게, 언제, 무엇을, 어떤 채널로' 제공할지를 예측·결정하여 고객 가치와 기업성과를 동시에 높이는 체계라고 정의합니다.
이유는 개인화가 데이터·검증·운영 부담이 크기 때문입니다.
핵심은 모델 성능보다 운영안정성입니다.
AICRM은 모델로 시작하는 게 아니라, 데이터 품질을 끌어올리는 운영으로 성장합니다.
롯데 이노베이트는 그룹의 데이터·시스템을 실제로 연결하고 운영하는 위치에 있고, 그래서 모델을 '현업이 쓰는 도구'로 만들 기회가 큽니다.
그래서 데이터 정합성, 동의와 보안, 가드레일, 효과 검증과 같은 운영요소를 처음부터 함께 설계하겠습니다.

롯데 이노베이트 AICRM 직무에 지원한 이유는 무엇입니까
모델이 현업에 안쓰이는 이유는 무엇이며 어떻게 해결하겠습니까
MLOps 관점에서 AICRM 운영의 핵심은 무엇입니까
입 사후 6개월 동안 만들고 싶은 가시적 결과는 무엇입니까
모델이 틀려서 고객 불만이 폭증하면 누구 책임입니까
AICRM은 단순히 클릭률을 올리는 기술이 아니라, 고객이 어느 채널에서 접점하더라도 같은 맥락으로 대화하게 만드는 운영체계에 가깝습니다.
AICRM은 고객 데이터를 기반으로 '누구에게, 언제, 무엇을, 어떤 채널로' 제공할지를 예측·결정하여 고객 가치와 기업성과를 동시에 높이는 체계라고 정의합니다.
반면 AICRM은 고객의 행동·반응을 바탕으로 분류 자체를 유동적으로 바꾸고, 고객별로 다른 '다음 최선의 행동'을 추천하거나 예측을 통해 우선순위를 정합니다.
저는 데이터의 양보다 정합성과 연결성을 우선해 기반부터 튼 튼히 만들겠습니다.
세그먼테이션은 비슷한 고객을 묶어 공통 전략을 적용하는 방법이고, 개인화는 고객 단위로 맥락을 반영해 다른 액션을 주는 방법입니다.
저는 운영 초기에는 세그먼테이션을 우선하고, 점진적으로 개인화로 확장하는 접근이 현실적이라고 생각합니다.
이유는 개인화가 데이터·검증·운영 부담이 크기 때문입니다.
현업이 납득하지 못하면 운영에 반영되지 않습니다.
모델 자체 평가는 AUC, PR-AUC, 캘리브레이션 등으로 기본 품질을 보고, 운영평가는 전환율·클릭률 같은 반응지표를 보되, 반드시 증분 효과(uplift)와 장기지표(재구매, 이탈, LTV 변화)를 함께 봅니다.
그리고 운영규칙을 분리합니다.
저는 데이터 품질을 개발자의 책임으로만두지 않고, 데이터 계약(스키마/품 질 기준)과 모니터링을 운영체계로 만들겠습니다.
AICRM은 고객 접점에 직접 영향을 주므로, 장애나 이상 탐지 시 자동으로 안전모드로 전환되는 설계가 중요합니다.
AICRM의 목적은 더 많이 보내는 것이 아니라, 덜 보내고도 더 높은 만족과 성과를 만드는 것입니다. 고객에게 필요하지 않은 메시지는 어떤 모델로 도 장기적으로는 불만과 이탈을 키웁니다.
다만 그 시스템을 설계하고 운영한 팀이 책임을 지는 구조여야 합니다.
민감 고객군에는 보수적 정책, 특정 조건에서는 발송 차단, 휴먼리뷰가 필요한 구간을 정의하는 방식입니다.만약 문제가 발생했다면 즉시 확산을 멈추고, 영향 범위를 파악해 고객 대응 메시지와 내부 커뮤니케이션을 우선하겠습니다.
데이터가 완벽해야만 AI를 시작할 수 있다는 생각이 가장 큰 장애물입니다.
AICRM은 모델로 시작하는 게 아니라, 데이터 품질을 끌어올리는 운영으로 성장합니다.
롯데 이노베이트는 그룹의 데이터·시스템을 실제로 연결하고 운영하는 위치에 있고, 그래서 모델을 '현업이 쓰는 도구'로 만들 기회가 큽니다.
롯데 이노베이트는 그룹의 다양한 채널과 사업을 연결해 AI를 실제 성과로 만들 수 있는 조직이라 고 이해하고 있습니다.

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