Case Study. 유플러스에서 출시한 <스포키> AI 승부예측 by ixi

1. 서비스 개요

스포키(SpoKey)는 유플러스에서 출시한 스포츠 통합 플랫폼으로, 특히 AI를 활용한 승부 예측 시스템이 눈에 띕니다. 스포키는 축구, 야구 등 다양한 스포츠의 경기 정보를 제공하고, 이를 바탕으로 승부를 예측할 수 있는 AI 기반 모델을 활용하여 사용자들에게 승부 예측 결과를 제시합니다. 이를 통해 팬들이 더 몰입하여 경기를 즐길 수 있도록 돕는 것이 목적입니다. 그러나 현재 예측 정확성과 사용자 경험의 개선이 필요하며, 이를 통해 더 매력적인 서비스로 발전시키는 것이 과제라고 생각됩니다.

 

주요 서비스 기능:

• 실시간 경기 중계 및 하이라이트: 경기의 주요 장면과 실시간 중계를 쉽게 볼 수 있음
• 팬 커뮤니티: 스포츠 팬들이 모여 소통할 수 있는 커뮤니티 기능
• AI 승부 예측: 다양한 경기 데이터를 바탕으로 한 AI 예측 결과 제공
• 통계 및 분석: 경기 관련 통계 정보 제공, 예측 모델의 신뢰성을 강화

2. AI 기술 활용 방안

스포키의 AI 기술은 과거 경기 데이터와 실시간 데이터를 종합적으로 분석하는 데 중점을 두고 있습니다. 지난 7년간의 경기 결과, 선수 개별 성적, 그리고 실시간 경기 데이터를 수집하고 분석하는 시스템을 구축하여, AI가 경기 패턴을 학습하고 특정 상황에서 발생할 가능성이 높은 결과를 예측합니다. 이러한 AI 예측 시스템은 팬들이 경기에 더욱 몰입하도록 유도하며, 이로 인해 서비스 사용 시간과 이용률이 증가할 가능성을 향상시킵니다.

AI 기술 활용 분야	필요 데이터	일고리즘 및 모델
경기 결과 예측	선수 기록, 팀 통계, 실시간 경기 데이터	머신러딩 모델(랜덤 포레스트, SVM), 딥러닝 CNN
사용자 맞춤형 콘텐츠 추천	사용자 행동 데이터, 시청 패턴, 관심사	협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 강화 학습 알고리즘
실시간 경기 데이터 분석	실시간 경기 통계, 특점 변화, 선수 상태	시계열 분석, 딥러닝 LSTM 모델
스포츠 뉴스 및 리뷰 분석	뉴스 기사, 사용자 리뷰, 경기 리포트 텍스트 데이터	자연어 처리 모델, 텍스트 마이닝, 감정분

 

3. 서비스 분석

강점 (Strengths)

• AI 기반의 승부 예측: 다양한 스포츠 데이터를 바탕으로 AI 모델을 학습시켜 경기 결과를 예측한다는 점은 기존의 스포츠 관련 서비스와 차별화되는 요소입니다.
• 사용자 친화적인 인터페이스: 스포츠 팬들이 쉽게 접근할 수 있도록 설계된 UI/UX와 직관적인 디자인이 돋보입니다.
• 커뮤니티 기능: 팬들이 소통할 수 있는 커뮤니티는 팬덤을 강화하고 사용자 참여를 유도하는 강점이 있습니다.

약점 (Weaknesses)

• AI 예측의 신뢰성 문제: AI 모델이 경기 결과를 예측할 때 예상치 못한 변수를 반영하지 못할 수 있어, 예측 정확도에 대한 신뢰성을 높일 필요가 있습니다.
• 초기 사용자 확보의 어려움: 새로운 서비스에 대한 인식 부족으로 인해 초기 사용자 확보에 어려움이 있을 수 있습니다.

기회 (Opportunities)

• 스포츠 데이터 분석에 대한 관심 증가: 팬들 사이에서 데이터 기반 분석에 대한 관심이 높아지고 있어, AI 승부 예측에 대한 수요는 지속적으로 증가할 가능성이 큽니다.
• 협업 기회: 다양한 스포츠 리그 및 미디어와의 제휴를 통해 콘텐츠를 강화하고 서비스 확장의 기회를 얻을 수 있습니다.

위협 (Threats)

• 경쟁사 서비스와의 경쟁: AI 기반의 예측 서비스는 다른 통신사나 글로벌 스포츠 플랫폼에서도 도입하고 있어, 차별화된 요소를 확보하는 것이 중요합니다.
• AI 모델의 부정확성: AI의 예측이 틀릴 경우 사용자 신뢰도에 악영향을 미칠 수 있으며, 이에 대한 대비책을 마련할 필요가 있습니다.

4. 제안 및 개선 방안

• 파트너십 강화 : 결국 사랑받는 스포츠 OTT의 이유는 다양한 리그와 종목을 다루는 폭넓은 콘텐츠라고 생각합니다. 따라서 스포츠 리그나 관련 기관과의 파트너십을 통해 더욱 풍부한 데이터를 확보하고, 독점적인 콘텐츠를 제공할 수 있는 기회를 만들어야 합니다.
• AI 모델 고도화 : 그리고 현재 AI 모델의 예측 정확도를 높여 독보적으로 흥미로운 서비스를 제공하기 위해서는 더 다양한 데이터를 반영하고, 모델을 지속적으로 업데이트하는 것이 필요합니다. 특히, 선수의 심리적 상태나 팀의 분위기와 같은 정성적 요소도 포함할 수 있는 AI 모델로의 발전이 이루어 지면 좋을 것 같습니다.
• 사용자 피드백 반영 : 이때 예측 결과에 대한 사용자 피드백을 수집하고, 이를 AI 모델 개선에 활용할 수 있는 구조를 마련한다면 더욱 좋을 것 같습니다. 특히 AI의 예측과 팬들의 예측을 비교 분석해서 보여주는 스포키의 서비스를 활용하여 피드백을 반영한다면 지속적으로 사용자 만족도를 높일 수 있습니다.
• 실시간 데이터 시각화 활용 : 현재 AI 기반 승부 예측 기능은 주로 경기 결과를 예측하는 재미 요소로 활용되고 있다고 생각됩니다. 하지만 이를 확장하여 우승자 예측 데이터를 실시간으로 활용하는 방안을 모색함으로써, 팬들이 OTT 플랫폼에서 더욱 몰입할 수 있는 새로운 경험을 제공할 수 있을 것이라고 생각합니다. 예를 들어, AI가 우승자를 실시간으로 예측함에 따라 OTT 서비스 내에서 해당 팀이나 선수에 대한 응원 메시지를 자동으로 송출하는 기능을 도입할 수 있습니다.

5. 마무리 하며

아직 국내에서는 AI 기술을 활용해 팬들에게 재미를 주는 서비스는 스포키가 독보적이라고 생각합니다. 스포키는 스포츠 팬들을 위한 AI 기반의 혁신적인 서비스로, 기존 스포츠 관람 경험을 한 단계 업그레이드하고 있습니다. 그러나 팬들의 예측 결과와 다른 모습을 보인다는 점에서 AI 모델의 신뢰성 확보를 위한 지속적인 개선이 필요하다고 생각됩니다. AI 모델을 단순한 승부 예측에만 활용하는 것이 아니라, 이를 통해 다양한 인사이트를 제공한다면 스포키는 스포츠 팬들 사이에서 없어서는 안 될 필수 플랫폼으로 자리 잡을 수 있을 것이라고 생각합니다.