핵심 요약
카카오페이가 FDS에서 급변하는 사고를 막기 위해 지속 성장하는 ML 모델을 도입한 경험을 공유합니다.
주요 경험
- 사고 사례를 바탕으로 ML 도입의 필요성과 목표를 정의했습니다.
- FDS 시스템과의 연동 및 데이터 파이프라인 재설계에 대한 도전과 대응 방법을 공유했습니다.
- 모델 운영의 지속성을 위한 모니터링 및 업데이트 전략의 중요성을 확인했습니다.
얻은 인사이트
- 데이터 품질 관리와 파이프라인 신뢰성이 ML 효과의 핵심임을 확인했습니다.
- 사례 중심의 접근이 운영 팀의 ML 도입 실행력을 높임을 시사합니다.
- 향후 확장성 고려와 재현성 확보가 지속 필요합니다.
