PTD: AImpact 프레임워크의 문제-데이터 연결 방법론
PTD(Problem-to-Data)는 AImpact의 핵심 방법론 중 하나로, 문제를 기술적으로 세분화하여 데이터와 연결하는 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 아래는 PTD의 주요 특징과 절차입니다:
- 문제 정의 및 세분화: 복잡한 비즈니스 문제를 주 문제와 연관 문제로 나누고, 이를 해결하기 위한 기술 태스크로 세분화합니다. 예를 들어, 고객 문의 처리 지연 문제를 실시간 분류, 자동 응답 생성 등의 태스크로 나눌 수 있습니다.
- 데이터 활용 및 시각적 검토: 내부 보유 데이터(예: 문의 기록, 고객 프로필)와 외부 데이터(예: 소셜 피드백, 경쟁사 동향)를 나열하고, 이를 시각적으로 검토하여 각 기술 태스크와의 연결 가능성을 확인합니다.
- 효율적 매핑: 데이터와 기술 태스크 간의 연계를 매핑하며, 동일 데이터가 여러 태스크에 중복 활용될 수 있는지 파악하여 자원 낭비를 최소화합니다. 이를 통해 문제 해결 속도를 높입니다.
- 격차 해결: 필요한 데이터가 부족하거나 없는 경우, 데이터 획득 방안(예: 설문, 외부 툴 사용) 또는 추정 방법(예: 기존 데이터 기반 예측)을 제안하여 데이터 격차를 메웁니다.
- 시각적 도구 활용: 시각적 매핑을 통해 팀원 간의 이해를 돕고, 문제 해결 과정에서 발생할 수 있는 비효율을 줄입니다. 이는 특히 복잡한 프로젝트에서 협업 효율성을 높이는 데 유용합니다.
- 효율성 극대화: PTD는 데이터와 기술 태스크 간의 연계를 명확히 하여, AI 프로젝트에서 흔히 발생하는 데이터 부족 문제나 비효율적인 태스크 설계를 방지하고, 문제 해결의 효율성을 극대화합니다.
PTD 다이어그램 예시
PTD 예제에 대한 세부 설명
위 다이어그램은 PTD 방법론을 고객 문의 처리 문제에 적용한 예제입니다. 아래는 주요 내용을 간략히 정리한 설명입니다.
- 문제 정의: 주 문제는 고객 문의 처리 지연이며, 연관 문제로 고객 불만 증가와 이탈률 상승이 있습니다.
- 기술 태스크: TD1(실시간 문의 분류), TD2(자동 응답 생성), TD3(고객 불만 예측), TD4(이탈 패턴 분석)로 문제를 세분화했습니다.
- 데이터 활용: 내부 데이터(문의 기록 50만 건, 고객 프로필, 거래 데이터)와 외부 데이터(소셜 피드백, 경쟁사 동향)를 매핑했습니다.
- 격차 해결: 부족한 데이터(고객 감정 데이터, 이탈 이유 피드백)는 CRM 툴, 설문, 또는 추정(소셜 분석, 거래 패턴)으로 해결합니다.
- 효율성: 문의 기록과 고객 프로필 데이터를 TD1, TD2, TD3에 중복 활용하여 효율성을 높였습니다.