통신 분야 Next Best Action 참조 아키텍처 - 복제됨

대규모로 실시간 Next Best Action을 지원하는 통신 아키텍처 구축

데이터 및 플랫폼 흐름:

Next Best Action (NBA), Next Best Experience (NBX)

1. 통신사 운영 시스템의 데이터 수집
   고객 행동, 요금 청구, CDRs(통화/데이터/SMS 기록), CRM, 충전 및 핀테크 거래 데이터는 BSS/OSS 통합 인터페이스 또는 Informatica 및 Lakeflow와 같은 서드 파티 데이터 커넥터를 통해 하이브리드/온프레미스 시스템에서 수집됩니다. 이러한 데이터 스트림은 실시간에 가깝게 또는 배치 방식으로 스트리밍 수집 레이어(예: Kafka, Azure Event Hub)로 전송되며, 여기에서 가벼운 전처리(예: PII 필터링, 프로토콜 변환)가 수행됩니다.
2. 통합 레이크하우스 스토리지 및 원시 데이터 스테이징
   수집된 데이터는 OpCos, 사이트 ID 또는 채널과 같은 속성별로 파티션되어 Delta Lake 브론즈 테이블에 저장됩니다. 이 단계에서는 스키마 강제 적용 및 PII 마스킹과 같은 작업이 수행될 수 있습니다. 거기에서 데이터는 실버 테이블로 이동하여 중복 제거, 조인 및 보강 단계를 거쳐 Customer 360 프로필, 사용 요약 및 이탈 지표를 생성함으로써 조화롭고 분석 준비가 된 기반을 구축합니다.
3. 피처 엔지니어링 및 모델 학습
   정제된 실버 데이터는 레이크하우스 파이프라인을 사용하는 고급 변환 파이프라인으로 입력됩니다. 이 단계에는 다음이 포함됩니다:
   • 채널 또는 지역/국가별 로직과 분리된 중앙 집중식 피처 스토어에 의도 피처를 도출하고 등록합니다.
   • 시점 기준 보강 및 오디언스 식별자 결합을 지원합니다.
   • 이탈 예측, 제안 수락 점수 산정, 동적 제안 최적화를 위한 강화 학습과 같은 유스케이스를 포함하여 Databricks를 사용해 NBA 모델을 학습시킵니다.
   • 모델은 Unity Catalog를 통해 리니지, 관측 가능성 및 거버넌스를 갖춘 통합 플랫폼 내에서 학습 및 관리됩니다.
   • 이 아키텍처에서 중요한 피드백 루프는 A/B 테스트입니다:
     1. 모델은 비즈니스 영향(예: 업리프트, 유지율, 전환율)을 측정하는 CICD 프로세스에 내장된 배치 리프트 테스트를 통해 지속적으로 평가됩니다.
     2. 이러한 인사이트는 현재 모델이 기준선보다 우수한 성능을 보이고 있는지 여부를 알려주어 배포 또는 재학습에 대한 객관적인 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
4. 비즈니스 인사이트 및 CX 활성화
   ML 파이프라인의 점수화된 출력은 골드 테이블에 저장되어 BI 및 실시간 CX 애플리케이션에 사용할 준비를 마칩니다:
   • Databricks SQL 을 통해 실시간 KPIs, 가입자 행동 분석 및 NBA 캠페인의 ROI 측정이 가능합니다.
   • 임원 및 마케팅 팀은 Power BI, Tableau, Looker와 같이 친숙한 도구를 통해 이 데이터에 액세스합니다.
   • 레이크하우스 앱을 통해 CX 팀은 오디언스 세분화, 캠페인 시뮬레이션 및 교차 판매/업셀링 타겟팅을 수행할 수 있습니다.
5. 모델 배포 및 실시간 추론
   학습된 NBA 모델은 다음을 통해 실시간 활성화를 위해 노출됩니다:
   • 하이브리드 배포를 지원하는 Databricks 또는 Databricks Model Serving에서 호스팅되는 모델 서빙 APIs.
   • SMS 시스템, 콜센터, 모바일 앱 또는 IVRs와의 직접적인 통합을 위해 APIs가 클라우드 기반 및/또는 온프레미스 운영 환경에 배포되거나 프록시 처리됩니다.
   • 관련성을 보장하고 드리프트를 최소화하기 위해 대시보드, A/B 테스트 결과 및 모델 성능 추적을 통해 NBA 결과가 지속적으로 모니터링됩니다.