데이터 수집
사용자가 앱에서 간단한 설문에 응답하면 소득 수준, 나이, 관심 분야, 기존 금융 지식 정도를 파악합니다. 이 정보는 익명화되어 처리되며 외부로 유출되지 않도록 암호화됩니다.
AI 분석
수집된 응답을 머신러닝 모델에 입력하면 학습 스타일과 지식 격차를 자동으로 분류합니다. 시각형 학습자에게는 인포그래픽 중심 콘텐츠를, 분석형 학습자에게는 사례 중심 자료를 매칭합니다.
콘텐츠 생성
분석 결과를 바탕으로 금융 개념을 사용자의 일상 언어로 재구성합니다. 복잡한 용어는 단계별로 풀어 설명하고 실제 생활 사례를 덧붙여 이해를 돕습니다.
지속 최적화
사용자의 콘텐츠 소비 패턴과 피드백을 학습하여 다음 주 추천 콘텐츠를 조정합니다. 시간이 지날수록 개인화 정확도가 높아지는 구조입니다.