Before · 도입 전
필요한 조건을
자료마다 찾아 대조합니다
요청 사항과 후보 정보가 문서와 목록에 나뉘어 있으면, 담당자가 자료를 하나씩 열어봅니다. 어떤 조건이 맞고 무엇을 더 확인해야 하는지 직접 정리합니다.
AI 추천·매칭
지원자·상품·교육 콘텐츠를 찾을 때 필요한 조건에 맞춰 후보를 추립니다. 후보별로 맞는 조건과 더 확인할 정보를 보여주고, 운영자가 결과를 살펴 추천 기준을 조정할 수 있게 만듭니다.
솔루션 소개
요구 조건과 후보 정보를 비교해 선택을 돕습니다.
필수 조건은 먼저 확인하고, 선호와 미확인 정보는 구분해 보여줍니다.
Before · 도입 전
요청 사항과 후보 정보가 문서와 목록에 나뉘어 있으면, 담당자가 자료를 하나씩 열어봅니다. 어떤 조건이 맞고 무엇을 더 확인해야 하는지 직접 정리합니다.
After · 도입 후
필수·선호·제외 조건으로 후보를 비교하고, 충족한 조건과 추천 이유, 추가로 확인할 정보를 함께 보여줍니다. 담당자는 근거를 살펴보고 선택합니다.
활용 예시
제품 사양이나 지원 자격처럼 꼭 맞아야 할 조건과 선호 조건을 나눠 후보를 비교합니다. 보유한 정보로 확인할 수 없는 항목은 따로 표시하고, 이용자의 선택 결과는 추천 기준을 검토할 때 참고할 수 있도록 기록합니다.
관련 프로젝트
채용 정보 관리, 대화 중 제품 추천, 학습 설문과 강의 안내를 다룬 프로젝트입니다. 프로젝트별 참여 범위는 아래 설명에서 확인할 수 있습니다.
채용공고와 인재정보, 지원 현황을 관리하는 수의사·병원 플랫폼을 개발했습니다.
프로젝트 자세히 보기 ↗
제품 카탈로그를 참고해 답하고 추천 제품 카드를 보여주는 AI 상담 채팅을 개발했습니다.
프로젝트 자세히 보기 ↗
학습 설문과 강의 추천, 진도 화면을 다루는 교육 서비스의 기획과 일정 관리에 참여했습니다.
프로젝트 자세히 보기 ↗이런 업무에 필요합니다
필수 조건에 맞는 후보를 추리고, 왜 추천했는지 설명합니다. 이용자가 선택하거나 제외한 이유는 운영자가 추천 기준을 검토할 때 참고합니다.
채용 자격이나 제품 사양처럼 반드시 맞아야 할 조건을 먼저 적용합니다. 선호 조건은 별도로 비교하고, 정보가 부족한 후보는 확인할 항목을 표시해 담당자가 검토하도록 구성합니다.
후보마다 요청 조건과 맞는 항목, 추천에 사용한 자료를 함께 보여줍니다. 제품 사양은 카탈로그와 대조하고, 일정이나 납기처럼 확인이 필요한 정보는 구분해 선택을 돕습니다.
저장·문의·거절 기록과 그 이유를 모아 운영자가 추천 결과를 살펴보게 합니다. 후보가 없으면 필수 조건은 유지하고 조정할 수 있는 선호 조건을 안내하며, 검토한 기준을 다음 추천에 반영합니다.
해결 방식
조건을 정리하고 후보를 비교한 뒤, 추천 이유를 함께 확인합니다.
정보가 부족하거나 맞는 후보가 없을 때 안내할 내용도 정합니다.
필수·선호·제외 조건 구분
후보 정보와 조건 대조
충족한 조건과 미확인 정보
선택 결과와 그 이유 기록
반드시 충족해야 할 조건과 선호 조건, 제외할 조건을 나눕니다. 요청이 모호하거나 빠진 정보가 있으면 먼저 확인할 항목으로 남깁니다.
추천·매칭의 업무 흐름을 설명하는 개념 예시
필수 조건을 충족한 후보부터 추린 뒤 선호 조건과 비교합니다. 확인된 정보와 비어 있는 항목을 구분하고, 조건에 맞는 후보가 없을 때의 안내도 준비합니다.
추천·매칭의 업무 흐름을 설명하는 개념 예시
후보마다 어떤 조건이 맞는지 원본 자료와 함께 보여줍니다. 이용자가 확인하고 선택한 결과는 다음 추천을 검토할 수 있도록 기록합니다.
추천·매칭의 업무 흐름을 설명하는 개념 예시구축 범위와 제공 기능
후보를 고를 조건과 추천 이유를 보여주는 방식을 정합니다. 정보가 부족할 때의 안내와 운영자가 결과를 확인하고 기준을 수정하는 화면도 설계합니다.
반드시 충족해야 하는 자격·경력·사양을 먼저 정의합니다. 선호·제외 조건을 구분하고, 보유한 후보 데이터로 각 조건을 판단할 수 있는지 확인합니다.
후보별로 요청 조건과 맞는 항목과 근거를 보여주도록 설계합니다. 정보가 부족하면 확인할 질문을 남기고, 후보가 없으면 필수 조건을 유지하면서 조정할 수 있는 선호 조건을 안내합니다.
저장·문의·거절 같은 선택과 그 이유를 기록합니다. 운영자가 조건별 후보 수와 편중을 살펴보고, 검토한 기준을 수정해 다음 추천에 반영하도록 구성합니다.
대상 데이터, 기존 시스템과의 연동, 운영 기능을 확인해 구축 범위를 정합니다.
구축 과정
추천 대상 한 종류와 필수·선호·제외 조건을 정하고, 실제 샘플로 만든 후보 목록과 추천 이유를 담당자가 평가합니다. 후보가 없거나 조건이 맞지 않는 경우의 처리도 함께 확인합니다.
누구에게 어떤 후보를 추천할지, 사용자가 어디서 선택하는지 정합니다.
필수·선호·제외 조건을 표로 만들고 보유 후보 데이터와 대조합니다.
실제 데이터로 만든 후보 목록과 추천 이유를 담당자가 검토합니다. 조건에 맞는 후보가 없을 때의 안내도 확인합니다.
선택·거절 기록과 운영자 조정 화면을 기존 서비스에 연결하고 점검 지표를 정합니다.
행동 데이터 없이 후보 정보와 조건만으로 시작하는 규칙 기반 추천부터 검토합니다. 상품 수, 방문 수, 거래 수를 보고 어느 방식이 맞는지 정하고, 데이터가 쌓이면 모델로 넘어갈 시점을 함께 잡습니다.
담당자나 사용자가 후보 목록을 어디까지 직접 검토하는지 봅니다. 조건이 적고 후보가 적으면 필터로 충분합니다. 조건이 많고 선호가 섞여 있어 사람이 대조하고 있다면 추천 범위를 검토합니다.
후보별로 어떤 필수 조건을 충족했고 어떤 선호 조건이 반영됐는지 보여줍니다. 확인하지 못한 정보도 따로 표시합니다. 이용자와 담당자가 이해하기 쉬운 설명인지 함께 검토합니다.
성별·연령 같은 항목이 추천에 부당한 영향을 주지 않도록 조건을 검토하고, 결과 분포를 정기적으로 확인합니다. AI 사용 안내와 점검 기록을 관리하는 기능도 구축 범위에 포함합니다.
추천을 클릭해 발생한 매출만 보면 추천 없이도 샀을 경우가 섞입니다. 추천을 보인 그룹과 안 보인 그룹을 비교하는 방식과, 필수 조건 위반 건수·담당자 적합도 평가 같은 품질 지표를 함께 봅니다.
후보 정보가 바뀌거나 인기 항목에 편중되는 문제는 운영 중에 생깁니다. 담당자가 결과를 확인하고 조건을 조정하는 화면을 두고, 규칙 변경과 모델 갱신의 담당을 정합니다.
추천할 대상과 꼭 맞아야 할 조건, 현재 보유한 후보 정보를 알려주세요. 단순한 필터로 충분한지, 여러 조건과 선호를 함께 비교해야 하는지 살펴봅니다.