Behavioral Intelligence Platforms: From Event Streams to Autonomous Insight via Probabilistic Journey Graphs, Behavioral Knowledge Extraction, and Grounded Language Generation

Wed, 29 Apr 2026 08:53:38 GMT

### 저자

Arun Patra, Bhushan Vadgave

### 💡 개요

기존 제품 분석 시스템은 사용자가 직접 쿼리를 작성해야만 인사이트를 얻을 수 있는 한계가 있습니다. 본 논문은 이러한 수동적인 방식을 넘어, 실시간 이벤트 스트림을 분석하여 자동으로 행동 현상을 감지하고 설명하는 능동적인 시스템인 Behavioral Intelligence Platform(BIP)을 제안합니다. BIP는 정규화 및 상태 도출, 행동 그래프 엔진, 행동 지식 그래프 및 탐지기 시스템, 그리고 언어 생성 계층을 통해 사용자 여정을 확률적 그래프로 모델링하고, 이를 기반으로 자동화된 인사이트를 생성합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- **능동적 인사이트 발견:** 사용자가 명시적인 쿼리를 작성할 필요 없이, 시스템이 능동적으로 중요한 행동 현상을 감지하고 설명하여 인사이트 도출의 병목 현상을 해결합니다.

- **이벤트 스트림의 효과적 활용:** 복잡한 이벤트 스트림 데이터를 확률적 그래프 모델과 지식 그래프를 통해 구조화하고 분석하여 사용자 행동에 대한 깊이 있는 이해를 제공합니다.

- **신뢰할 수 있는 자동화된 설명:** 대규모 언어 모델(LLM)을 사실 검증을 통해 제약함으로써, 생성된 인사이트의 신뢰성을 높여 실제 업무에 활용 가능하도록 합니다.

- **한계점:** 현재 제안된 시스템의 확장성, 다양한 비정형 데이터에 대한 적용 가능성, 그리고 탐지기의 정확도 향상 및 오탐지 관리 등에 대한 추가적인 연구가 필요할 수 있습니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2604.22762)