비주얼 자산관리 플랫폼 클립을 서비스하는 텐큐브가 포항공과대학교 데이터마이닝 연구실과 공동 연구를 추진한다고 밝혔다.
양측은 이번 연구를 토대로 머신러닝에 기반을 둔 분류 정확도 개선 시스템, 소비 예측 알고리즘, 추천 알고리즘을 개발하게 된다. 텐큐브는 현재 서비스 중인 자산관리 플랫폼에 이러한 알고리즘을 적용할 예정이다.
유환조 포항공과대학교 교수는 “머신러닝을 통해 사용자 소비 분석 정확도를 개선하고, 향후 소비를 예측하는 알고리즘을 개발할 계획”이라고 밝혔다.
텐큐브는 기존 자산관리 시장이 소비분석과 재무설계가 아닌 자사 상품 판매에만 집중하고 있었던 점을 지적하며, 데이터 분석 기술을 통해 이러한 문제를 해결해 나간다는 전략이다.
텐큐브는 카이스트, 성균관대, 홍익대 등과 함께 활발한 학술연구활동을 진행하고 있으며, 지난 7월에는 이러한 연구결과가 SCI급 국제저널에 등재된 바 있다.
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