MUSINSA techblog — 무신사 테크 블로그 - Medium · 2026. 11. 03.

예측을 넘어 결정과 발견으로: DeciML과 NeXA를 만든 이유

AI 엔지니어링 브리핑

개인화 서비스가 단순히 반응 가능성이 높은 대상을 찾는 단계를 넘어, 제한된 자원을 어디에 쓸지 결정하고 새로운 기회를 발견하도록 DeciML과 NeXA라는 두 플랫폼을 만든 배경을 설명하는 글입니다.

문제 & 배경

문제 & 배경: 추천·광고·푸시·쿠폰처럼 개인화할 영역이 늘어나면서 높은 반응 점수만으로는 제한된 슬롯과 예산을 누구에게 배분할지, 개입이 실제 행동 변화를 만들었는지, 여러 지면을 어떻게 함께 운영할지 답하기 어려워졌습니다.

기술 & 해결책

기술 & 해결책: DeciML은 제한된 자원 배분과 같은 ‘결정’ 문제를, NeXA는 새로운 개인화 기회를 빠르게 찾아 적용하는 ‘발견’ 문제를 다루며, 각 문제에 맞는 모델을 학습해 결과를 실제 서비스까지 전달하도록 설계했습니다.

교훈 & 주의점

교훈 & 주의점: 클릭률 같은 반응 확률을 높이는 것만으로는 사업 성과를 보장할 수 없으므로, 자원 제약과 개입이 만든 실제 변화, 여러 채널 간 영향을 함께 고려해야 합니다.

내용이 비슷해요

내용이 비슷한 글을 먼저 보여드려요. 같은 문제나 해결책을 다룬다는 뜻은 아니에요.