Evidence, methods, and operating insight for decisions that must work in the field.
이 글은 [BA02.베이지안 추론] 영업의 보이지 않는 손: 60일의 도박의 2번째 시리즈 글이다. 지난 [제1부 베이지안 엔진: 불확실성을 관리하는 수학적 연금술]에서는 컬레사전분포와 해석해의 우아함을 다뤘다면 제2부에서는 증거 데이터인 우도(likelihood)의 계산과 비즈니스 현장에서 가장 위협적인 유령, '침묵(Silence)'을 수학적으로 어떻게 처리하는를 검토한다.
이 아티클은[BA02 에피소드]에서 다뤘던 베이지안 엔진의 수학적 원리와 그 효과성을 설명한다. 불확실한 비즈니스 환경에서 영업 성공 확률을 정교하게 예측하기 위함이다. 핵심적으로 과거의 경험을 수치화하는 베타 분포와 현장의 실시간 신호를 포착하는 이항 분포를 결합하여 최적의 의사결정 지표를 도출하는 과정을 다룬다. 특히 복잡한 연산 없이도 즉각적인 업데이트가 가능한 켤레 사전 분포를 활용함으로써 시스템의 실시간성과 연산 효율성을 극대화하는 점을 강조한다. 또한, 이 모델은 데이터가 발생할 때마다 즉시 판단을 내리는 재귀적 추정 방식을 채택하여 현대 비즈니스에 최적화된 기술적 타당성을 확보한다. 결과적으로 본 자료는 정교한 수학적 모델링이 어떻게 막연한 직관을 신뢰할 수 있는 데이터 기반의 통찰로 변환시키는지를 명확하게 보여준다.
영업 현장의 관찰과 고객 반응을 베이지안 증거로 갱신해 60일 동안 수주 확률을 추적하고, 한정된 영업 자원을 더 나은 고객과 행동에 배분하는 ExaWin+ 의사결정 사례입니다.
강화학습(Reinforecemnt Learning: RL)을 본 블로그의 첫 주제로 선택한 이유는 최근 급격히 발전하고 주목받는 딥러닝과 LLM AI 에이전트들과는 다른 궤도에서, 전통적인 이론을 바탕으로 현실세계에 지속적인 영향을 끼치며 발전해온 강화학습에 대한 개인적인 관심과 Exavion의 확장된 ERP, AI 통합 기업 어플리케이션 Exa-Solution에 강화학습이 통합되는 것 또한 주된 이유 중의 하나이다
강화학습을 처음 접하는 학습자들 가운데 상당수는 MDP(Markov Decision Process)와 강화학습(Reinforcement Learning) 간의 개념적 차이와 관계를 명확히 이해하지 못해 학습 초기 단계에서 진입장벽을 경험하곤 한다. 이러한 혼란을 줄이기 위해서는 두 개념의 관계를 먼저 정리해볼 필요가 있다.
