데이터의 패턴으로 통신의 정체를 읽는 지능형 추론 엔진
CAT(Category Inference AI)는 전화를 받기 전, 해당 전화의 목적과 정체를 파악하기 위해 3단계 분석 과정을 거칩니다.
전 세계 사용자들이 직접 등록한 전화번호의 정체와 태그 정보를 실시간 데이터베이스화합니다.
LightGBM 기반 AI가 발신 번호의 수신 시각, 통화 성공률, 통화 시간 등의 행동 패턴을 학습합니다.
새로운 수신 발생 시, 학습된 모델이 90% 이상의 적중률로 100여 개의 카테고리 중 하나를 매칭합니다.
| 데이터 항목 | 설명 |
|---|---|
| 수신 전화번호 / 사용자 ID | 고유 식별자를 통한 발신 패턴 추적 |
| 수신 시각 / 주소록 여부 | 통화 발생 환경 및 지인 여부 판단 |
| 통화 성공 여부 / 통화 시간 | 실제 교신 성사율 및 대화 지속 패턴 분석 |
| 패턴 변화 추적 | 각 패턴의 월별·요일별·시간대별 변화 추적 및 분석 |
트리 기반의 고성능 학습 알고리즘을 사용하여 월 1회 정기 갱신을 통해 모델을 고도화합니다. 현재 일일 추가 데이터 처리를 위한 R&D가 진행 중입니다.
미국, 유럽, 인도의 국제 특허를 보유하고 있으며, 미국 시장 실증을 통해 90% 이상의 적중률을 입증받았습니다.