[컨슈머타임스 전은정 기자] KB증권은 자체 개발한 머신러닝 기법의 광고성 뉴스 필터링 시스템을 홈페이지, 홈트레이딩시스템(HTS), 모바일트레이딩시스템(MTS)에 적용했다.
뉴스 본문을 구성하는 전체 단어 조합을 계산하고 그 구성이 학습을 통해 습득된 광고 뉴스의 단어 분포와 유사하면 광고 뉴스로 판별하는 게 주요 알고리즘이다.
특정 단어 몇 개만으로 광고성 뉴스를 판별하도록 설계된 기존 필터링 기법의 한계를 극복하고자 일평균 8천여건의 6개월 치 뉴스를 머신러닝으로 학습시켰다.
이에 따라 광고성 뉴스의 일부 단어가 유사한 형태로 바뀌어도 시스템이 이를 광고성 뉴스로 판별할 수 있다고 회사 측은 설명했다.
이 시스템은 시범 테스트에서 약 97%의 정확도를 보였다.
하우성 KB증권 마블(M-able) 랜드 트라이브장은 "고객에게 유용한 뉴스만을 제공하기 위해 시스템을 개발했다"며 "향후 고객이 관심 가질 만한 뉴스를 개인별로 추천하고 주요 뉴스를 요약 제공하는 고차원 서비스로 발전시킬 계획"이라고 말했다.
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