머신러닝을 이용한 소비자 분쟁 조정 시스템 구상

Abstract

머신러닝알고리즘은 그동안 기존의 프로그램으로는 할 수 없었던 많은 일을 가능케 하였다. 한국소비자원의 홈페이지에서 소비자가 소비자분쟁결정 사례를 통해서 필요한 정보를 얻기는 쉽지 않음을 보여 주었다. 본 논문에서는 무엇이 문제인지를 사례를 통하여 보여 주었다. 이러한 문제점을 개선하는 방식으로 기존의 시스템을 보완하는 방식으로 문제를 해결하는 것 보다는 새로운 파라다임인 머신러닝을 적용하는 것이 필요함을 보여 주었다. 머신러닝 방식이 왜 소비자 분쟁 시스템에 적합한지를 보여 주었다. 또한 머신러닝을 적용하는 전반적인 과정을 scikit-learning에서 제공하는 python programming method을 사용하여 디자인 과정을 보여주었다. 이러한 디자인 과정 안에는 러닝알고리즘이 스스로 패턴을 찾아서 새로운 방식으로 문제를 해결한다. 구체적인 구현은 분쟁조정 전문가와 소프트웨어 프로그래머가 함께 해야 할 앞으로의 문제이다.BR 소비자 분쟁은 해마다 증가하고, 새로운 많은 문제가 생성되어 새로운 분야가 증가한다.BR 지금까지 축척해온 많은 데이터를 유용하게 사용하고 앞으로 생성되는 많은 데이터를 지혜롭게 이용하여 소비자가 과거의 소비자 분쟁결정 사례로부터 쉽게 다가갈수 있는 머신러닝시스템으로 전환하는 것이 바람직함을 보여 주었다.