TRUSTBANK, AI 에이전트로 후루사토 노제이 선물 개인화

후루사토 노제이로 알려진 일본의 고향세 기부 제도는 납세자가 기부를 통해 자신이 응원하고 싶은 지방자치단체를 지원할 수 있도록 한 제도입니다. 도쿄와 같은 대도시로 인구가 이동하면서 지방의 세원이 줄어들자, 납세자가 세금의 일부를 자신이 지원하고 싶은 지역으로 돌릴 수 있도록 하기 위해 이 제도가 마련되었습니다. 이 제도는 세액 공제 방식으로 운영되며, 소득에 따른 한도 내에서 기부금의 대부분이 다음 해 소득세와 주민세에서 공제됩니다. 지방자치단체는 이에 대한 감사의 의미로 기부자에게 지역 특산품 등을 보내며, 기부자는 지역에 기여하는 동시에 해당 지역의 특산물을 경험할 수 있습니다.

하지만 지방자치단체 수가 워낙 많고 감사 선물의 종류도 방대해 많은 기부자들이 제도를 이용하는 데 어려움을 느낍니다. 이 과정을 간소화하고 지역이나 테마별로 선택지를 비교할 수 있도록 돕기 위해 전용 플랫폼들이 등장했습니다. TRUSTBANK가 운영하는 Furusato Choice는 약 76만 개의 감사 선물이 등록된 일본 최대 규모의 후루사토 노제이 플랫폼 중 하나입니다. 직관적인 인터페이스를 통해 지방자치단체와 기부자를 연결해 왔으며, 특히 처음 참여하는 사용자들에게 큰 도움이 되고 있습니다.

사용자 경험을 더욱 개선하기 위해 TRUSTBANK는 선택지가 너무 많아 결정이 어려울 때 AI가 도움을 줄 수 있다는 점에 주목했습니다. 회사는 OpenAI API를 사용해 사용자의 선호에 맞는 감사 선물을 찾는 데 도움을 주는 Choice AI 기능을 개발했습니다.

후루사토 노제이가 도입된 지 15년이 넘었지만, 여전히 많은 납세자들이 이를 제대로 활용하지 못하고 있습니다. Choice Business HQ의 제품 총괄 매니저인 Yuki Tateyama는 “많은 사람들이 고향세 기부 제도를 복잡하거나 부담스럽게 느낍니다”라고 설명합니다. “이를 해결하기 위해 Furusato Choice 앱에 AI 기반 기능을 도입해 이용 과정을 더 쉽게 만들었습니다.” TRUSTBANK는 먼저 사용자가 감사 선물을 더 쉽게 찾을 수 있도록 AI 기반 검색 기능을 도입했습니다.

Tateyama는 이어서 “후루사토 노제이에서는 일반 이커머스처럼 당장 필요한 제품을 구매하는 것이 아닙니다”라고 말합니다. “대신 사람들은 기부 한도를 어떻게 가장 잘 활용할지에 초점을 둡니다.” 대형 온라인 마켓플레이스에 맞먹는 규모의 선물 목록 속에서 적절한 선택을 찾는 것은 항상 어려운 일이었습니다.

사용자의 정보와 의도를 바탕으로 감사 선물을 개인화해 추천하는 영역은 AI가 특히 효과를 발휘할 수 있는 분야입니다. 하지만 TRUSTBANK 내부에는 AI 전문 인력이 부족했기 때문에 외부 지원이 필요했습니다. 이를 해결하기 위해 TRUSTBANK는 현재 공식 OpenAI 서비스 파트너인 Recursive와 협력했습니다.

제품 부문 플랫폼 프로모션 총괄인 Issei Hirano는 “Recursive를 파트너로 선택한 이유는 뛰어난 AI 전문성과 글로벌 경험 때문입니다”라고 설명합니다.

그는 두 팀이 어떻게 협력했는지에 대해서도 설명합니다. "Recursive는 기획 단계부터 기술 지원을 제공하고, 대화형 AI 에이전트를 설계 및 구현했으며, RAG 시스템을 구축했습니다. 저희는 감사 선물 데이터베이스를 구축하고 기능 요구사항을 정의한 뒤, 이를 앱에 통합했습니다. 이 협업을 통해 Choice AI를 원활하게 구축하고 출시할 수 있었으며, 사용자는 Furusato Choice 앱 내에서 대화형 인터랙션을 통해 추천 상품을 찾을 수 있게 되었습니다."

Choice AI의 핵심은 멀티 에이전트 아키텍처입니다. 라우팅 모델이 사용자 입력을 분석해 의도를 파악하고 적절한 에이전트에 작업을 할당합니다. 이 라우팅 레이어 아래에는 검색 에이전트, 추천 에이전트, 인사 에이전트와 같은 전문 에이전트가 동작합니다. 각 에이전트는 추가적인 서브 에이전트와 툴을 호출할 수 있어 유기적인 오케스트레이션과 의도 기반의 정확한 결과를 제공합니다.

프롬프트 설계에도 개인화가 반영되어 있습니다. 에이전트 개발을 이끈 Recursive의 소프트웨어 엔지니어 Matthew Whalley는 “사용자별 정보에 따라 에이전트를 동적으로 조합합니다”라고 설명합니다. "예를 들어 기존 사용자와 신규 사용자는 서로 다른 상호작용 경로를 따릅니다. 이러한 상호작용 경로를 관리하기 위해 프롬프트를 동적으로 생성합니다.”

현재 Choice AI는 GPT‑4.1 시리즈를 기반으로 운영되고 있습니다. Whalley는 “기본적으로 GPT‑4.1 mini를 사용하지만, 테스트 과정에서 지연 시간과 정확도에 따라 나노 버전이나 더 큰 모델로 동적으로 전환하는 실험도 진행하고 있습니다”라고 설명합니다.

Whalley는 실제 사용자 행동 분석을 통해 새로운 인사이트를 얻었다고 덧붙입니다. “분석 결과 많은 사용자가 검색 엔진을 사용하듯 앱과 상호작용한다는 점을 확인했습니다.” “사용자는 LLM에 상세한 제품 정보를 입력하고 즉각적인 추천을 기대합니다.” “또한 대화를 시작하기 위해 설계된 짧은 기본 프롬프트가 자주 사용된다는 점도 확인했습니다.” 이러한 분석을 바탕으로 팀은 Choice AI에 다양한 개선 사항을 반영했습니다. 예를 들어 추천 결과가 더 빨리 노출되도록 흐름을 조정하고, 추천 상품의 다양성을 확대해 더 폭넓은 선택지를 제공하도록 했습니다.

Choice AI는 후루사토 노제이 경험에서 발생하는 두 가지 문제를 해결합니다.

• 대화형 인터랙션을 통한 개인화 추천으로 방대한 선물 수로 인한 사용자 혼란을 줄이고,
• 맞춤형 추천을 통해 특정 지역이나 인기 상품에 사용자가 몰리는 현상을 줄이며, 더 다양한 지역과 선물을 발견할 수 있도록 돕습니다.

Choice AI의 멀티 에이전트 아키텍처를 통해 사용자는 검색 기술이나 상세한 제품 지식이 없어도 적절한 감사 선물을 찾을 수 있습니다. 자연스러운 대화나 '부모님 선물'과 같은 모호한 요청만으로도 적합한 추천을 받을 수 있습니다.

Choice AI는 검색 결과에 통제된 랜덤성을 도입해 특정 지역이나 상품에 대한 편향을 줄입니다. Whalley는 “사용자가 명확한 선호를 제시하지 않는 한, 기부 데이터를 기반으로 지역별 추천을 다양하게 조정하고 랜덤성을 추가해 공정성과 지역 다양성을 확보합니다”라고 설명합니다. 이를 통해 사용자는 소규모 지방자치단체와 틈새 상품을 발견할 수 있으며, 보다 다양하고 흥미로운 경험을 하게 됩니다.

그 결과 Choice AI를 사용한 이용자는 기존 사이트 검색을 사용한 이용자보다 더 높은 전환율을 보였습니다. Hirano는 그 이유에 대해 “AI가 사용자가 말로 표현하기 어려운 선호나 예산과 같은 모호한 니즈를 끌어내고, 이에 맞는 구체적인 선물까지 추천할 수 있었기 때문입니다”라고 설명합니다.

현재 Furusato Choice는 주로 감사 선물 검색 경험을 개선하는 데 AI를 활용하며, 사용자가 자신의 필요에 맞는 옵션을 빠르게 찾을 수 있도록 돕고 있습니다. 앞으로는 AI 활용 범위를 더 넓히고 서비스 전반의 가치를 더욱 강화할 계획입니다.

Tateyama는 Furusato Choice가 단순한 경제적 이익을 넘어 진정성 있는 마음을 바탕으로 사용자와 지방자치단체를 연결하는 플랫폼이 되기를 기대하고 있습니다. 이를 위해 AI 기반 추천의 품질을 더욱 높이고, 사용자 경험 전반을 개인화하여, 궁극적으로는 각 사용자에게 맞춘 컨시어지형 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.