KB증권, 머신러닝으로 트레이딩시스템 투자정보 정확도 높였다
KB증권, 머신러닝으로 트레이딩시스템 투자정보 정확도 높였다
  • 정한영 기자
  • 승인 2019.10.15 17:55
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하루 평균 8천여 건, 과거 6개월의 뉴스 기사를 머신러닝을 통해 학습...시범 테스트에서 97% 수준의 정확도로 광고성 뉴스를 걸렀다

KB증권이 마블 랜드 트라이브(M-able Land Tribe)에서 자체 개발한 머신러닝을 적용한 광고성 뉴스 필터링시스템을 홈페이지와 홈트레이딩시스템(HTS) ‘헤이블(H-able)', 모바일트레이딩시스템(MTS) ‘마블(M-able)'에 적용했다고 15일 밝혔다.

KB증권은 넘쳐나는 광고성 뉴스로 정보 선별에 시간이 많이 걸렸던 고객들의 불편함을 해소하기 위해 이번 시스템을 준비했다고 설명했으며, 일반적으로 광고성 뉴스는 일부 단어의 교체만으로도 많은 광고성 뉴스를 다시 생성하지만 이 시스템은 시범 테스트에서 97% 수준의 정확도로 광고성 뉴스를 걸렀다고 한다.

일반적인 광고성 뉴스 필터링 기법은 특정 단어 몇 개만으로 광고성 뉴스를 판별하며 다시 생성된 광고성 뉴스를 탐지하지 못하는 과제가 있었지만 이번에 개발된 KB증권의 시스템은 이런 한계점을 극복하기 위해 하루 평균 8천여 건, 과거 6개월의 뉴스 기사를 머신러닝을 통해 학습했다.

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]

 


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