기계 학습 자격 증명 확인의 작동 방식

이 주제에서는 자격 증명 확인이 자동 프로필 매칭을 수행하는 방법과 설정된 경우 유사한 프로필을 자동으로 병합하는 방법에 대해 설명합니다.

자동 프로필 매칭

자격 증명 확인은 유사한 프로필을 식별하기 위해 기계 학습을 사용하여 각 프로필의 다음과 같은 개인 식별 정보(PII) 속성을 검토합니다.

• 이름: 이름, 중간 이름, 성을 포함하여 모든 이름의 유사성을 검토합니다.

• 이메일: 개인 이메일과 비즈니스 이메일을 포함한 모든 이메일 주소의 유사성을 검토합니다. 이메일은 대소문자를 구분하지 않습니다.

• 전화번호: 집 전화, 휴대폰, 업무용 전화 등 모든 전화번호 및 형식이 유사한지 검토합니다.

• 주소: 회사 주소, 우편 주소, 배송 주소, 청구서 수신 주소 등 모든 주소 유형 및 형식이 유사한지 검토합니다.

• 생년월일: 모든 생년월일 및 형식이 유사한지 검토합니다.

이 정보를 사용하여 비슷한 프로필로 구성된 매칭 그룹을 생성합니다.

매칭 그룹

매칭 그룹은 고객을 나타내는 모든 유사한 프로필로 구성됩니다. 각 매칭 그룹에는 다음 정보가 포함되어 있습니다.

• 고객 응대를 나타내는 두 개 이상의 유사한 프로필로 구성된 그룹을 고유하게 식별하는 매칭 ID

• 매칭 그룹의 프로필 ID 수

• 매칭 그룹과 관련된 신뢰도 점수

신뢰도 점수

자동 매칭 프로세스가 실행된 후 S3 버킷을 쿼리하거나 GetMatchesAPI를 사용하여 신뢰도 점수를 기준으로 결과를 필터링할 수 있습니다. 예를 들어, 추가 검토를 위해 신뢰도가 높은 매칭 항목을 필터링할 수 있습니다.

신뢰도 점수는 0에서 1 사이의 숫자로, 매칭 그룹에 프로필을 할당할 때의 신뢰 수준을 나타냅니다. 점수가 1이면 정확히 매칭된다는 의미일 수 있습니다.

유사한 프로필 자동 병합

프로필이 매칭되면 자격 증명 확인 작업에서 기준에 따라 유사한 프로필을 선택적으로 병합할 수 있습니다. 기준을 삭제하거나 업데이트하면 업데이트된 기준이 다음 실행 시 유사한 프로필에 적용됩니다.

중요

통합 프로세스는 취소할 수 없습니다. ID 확인 작업을 실행하기 전에 GetAutoMergingPreviewAPI를 사용하여 자동 병합 프로세스를 시험해 보는 것이 좋습니다.

자동 병합 프로세스 작동 방식

• 통합 기준에서 선택한 모든 속성은 병합 전에 정확한 값 비교를 통해 AND 기준으로 연결됩니다.

  • 예를 들어, email address 및 phone number와 같이 기준에 여러 속성을 지정하면 매칭 그룹에서 동일한 email address 값과 phone number 값을 가진 모든 유사한 프로필이 병합됩니다.

  • 매칭 그룹에서 하나 이상의 유사 프로필에 기준에 있는 하나 이상의 속성에 대해 값이 다르거나 누락된 경우 유사한 프로필이 병합됩니다.

    예를 들어, 한 매칭 그룹에 다섯 개의 유사한 프로필이 있는데 그중 세 개의 프로필이 기준을 충족하기 때문에 통합될 수 있습니다. 나머지 두 프로필은 기준을 충족하지 않으므로 병합되지 않습니다.

• 여러 기준은 기준 1부터 우선 순위에 따라 평가됩니다.

  • 통합 기준이 적용되는 순서입니다. 우선 순위가 가장 높은 기준 1부터 시작하여 기준 10이 가장 낮은 우선 순위를 갖습니다.

  • 자격 증명 확인 작업은 한 가지 기준을 적용한 후 통합 프로필과 매칭 그룹의 나머지 유사 프로필에 다음 기준을 적용합니다.

  • 최대 10개의 통합 기준을 설정할 수 있습니다.

• 각 기준은 독립적으로 실행되며 다른 기준과 OR로 작동됩니다..

  • 기준이 여러 개인 경우 자격 증명 확인이 다음 기준으로 넘어가기 전에 각 기준이 개별적으로 우선 순위에 따라 적용됩니다.

  • 모든 기준은 나열한 순서대로 적용됩니다. 기준이 실패했든, 매칭 그룹에서 유사한 프로필을 성공적으로 통합했든 상관없습니다.

• 기본적으로 프로필 충돌은 최신성을 기준으로 관리됩니다.

  • 매칭 그룹에 있는 두 개 이상의 유사한 프로필이 통합 기준을 충족하는 경우, 유사한 프로필을 구성하는 프로필 속성의 각 값을 비교하여 통합 프로필이 생성됩니다.

  • 각 속성의 값이 정확히 일치할 수 있습니다. 이 경우 해당 속성에 대해 임의의 값을 선택할 수 있습니다.

  • 두 개 이상의 구성 유사 프로필의 값이 충돌하는 경우 가장 최근에 업데이트된 속성이 선택됩니다.

    예를 들어 Jane Doe가 유사한 프로필을 구성하는 Address 속성에 서로 다른 세 가지 값을 가지고 있는 경우, 자격 증명 확인은 가장 최근 주소를 선택하여 통합 프로필을 생성합니다.

  • 기본적으로 최근 업데이트된 타임스탬프는 가장 최근에 업데이트된 레코드를 확인하는 데 사용됩니다.

• 프로필 충돌은 소스 객체 유형 및 최신성에 따라 관리됩니다.

  • 특정 소스를 충돌 해결에 반영하기 위한 정보원으로 하여 구성이 비슷한 프로필을 선택하도록 충돌 해결의 기본 동작을 변경할 수도 있습니다.

  • 프로필 충돌에 사용할 데이터 소스를 지정하려는 경우, 마지막으로 업데이트된 타임스탬프가 있는 소스를 선택하면 객체 유형 중 하나를 데이터 소스로 선택할 수 있습니다.

  • 지정된 객체 유형에서 가장 최근에 업데이트된 레코드가 프로필 충돌을 해결하는 데 사용됩니다.

• 마지막으로 업데이트된 타임스탬프는 가장 최근에 업데이트된 레코드를 식별합니다.

  • 소스 레코드의 객체 유형과 관련된 타임스탬프 속성은 가장 최근에 업데이트된 레코드를 식별하는 데 사용됩니다.

  • 객체 유형에 타임스탬프 속성을 사용할 수 없는 경우 Customer Profiles 도메인에 레코드가 수집된 타임스탬프가 사용됩니다.

  • 사용자 지정 객체 유형이 있는 경우 타임스탬프를 추가해야 합니다. 자세한 정보는 프로필 충돌의 타임스탬프 누락을 참조하세요

• 통합은 단방향 프로세스이므로 취소할 수 없습니다.

  • 통합 프로세스를 시작하기 전에 기준을 신중하게 선택하세요. 자세한 설명은 강력한 기준을 만들기 위한 팁 섹션을 참조하세요.

  • GetAutoMergingPreviewAPI를 사용하여 데이터를 병합하지 않고 ID 확인의 자동 병합 설정을 테스트할 수 있습니다.

기준 적용 방법을 보여 주는 예제는 예: 샘플 기준이 적용되는 방법 섹션을 참조하세요.