베네피아, 자체 개발 AI 도입…리뷰 데이터를 정보로 바꾸다

선택적 복지 플랫폼 '베네피아'는 고객 리뷰에 자체게발한 AI 요약 기술을 도입했다. 사진=SK엠앤서비스 SK엠앤서비스(대표 임동찬)는 자사가 운영하는 선택적 임직원 복지몰 베네피아에 AI 모델을 활용해 직접 개발한 기능을 처음으로 적용했다. 이번에 선보인 'AI 요약 서비스'는 축적된 리뷰 데이터를 대규모 언어모델(LLM)로 분석해 새로운 리뷰 탐색 경험을 구현한 자체 개발 프로젝트라는 점에서 업계의 이목을 끈다. 핵심 기능은 크게 두 가지다. 먼저 'AI 자연어 문단 요약'은 단순 문장 발췌가 아니라 10건 이상의 유효 리뷰를 종합 분석해 150자~300자 분량의 자연스러운 요약 문단을 생성하는 방식으로 구현됐으며, 신규 리뷰가 누적됨에 따라 주기적으로 업데이트된다. 두 번째로 'AI 키워드 태그'는 리뷰 전반에서 자주 언급된 키워드를 자동 추출해 태그(Chip) 형태로 제시하고, 태그 선택 시 관련 리뷰만 필터링되며 해당 문장에는 형광펜 표시가 적용되는 인터랙션까지 구현했다. 이 두 기능을 요약문, 키워드 태그, 근거 리뷰가 자연스럽게 이어지는 하나의 흐름으로 연결한 것이 이번 개발의 기술적 포인트다. 기존 리뷰 시스템이 개별 리뷰를 시간순·평점순으로 나열하는 데 그쳤다면, 이번 서비스는 리뷰 전체를 하나의 데이터셋으로 취급해 의미 단위로 재구성했다는 점에서 접근 방식 자체가 다르다. 기획부터 모델 학습, 실제 서비스 적용까지 전 과정을 자체적으로 수행했다는 점에서 기술 내재화 사례로도 평가된다. 외부 솔루션을 붙이는 방식이 아니라 내부적으로 데이터 파이프라인과 프롬프트 설계, 후처리 로직까지 직접 구축했다는 점에서, 향후 유사한 AI 프로젝트를 자체적으로 추진할 수 있는 기반을 마련했다는 해석도 나온다. 특히 요약문 생성 과정에서는 단순히 모델이 산출한 텍스트를 그대로 노출하지 않고, 긍정·부정 비중이 한쪽으로 치우치지 않도록 후처리 단계를 거치는 것으로 알려졌다. 사이즈·재질·배송 상태 같은 세부 속성이 요약문에 고르게 반영되도록 설계된 점도 눈에 띄는 대목이다. 이는 생성형 AI 서비스에서 흔히 지적되는 '두루뭉술한 요약' 문제를 보완하기 위한 시도로 풀이된다. 베네피아는 향후 운영 데이터를 기반으로 AI 요약 정책과 UX를 지속적으로 고도화하고, 다른 서비스 영역으로도 자체 AI 기술 적용을 확대해 나갈 계획이라고 밝혔다. 베네피아는 또한 이번 프로젝트를 통해 축적한 데이터 처리 및 모델 운영 노하...