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CONSUMER DECISION AGENT

소비 의사결정 에이전트가 고품질 의사결정을 함께합니다

한 줄의 자연어 요청에서 시작해 테이스트 의도를 이해하고, 후보를 비교하고, 추천 이유를 설명하며, 실제 소비 상황에서 발견부터 의사결정까지의 고리를 완성합니다.

테이스트 검색 진입점설명 가능한 결정문화 적합
에이전트

검색만이 아니라, 의사결정을 대신 함께합니다

검색 엔진은 수많은 링크를 주고 추천 피드는 '좋아할 만한 것'을 내놓지만, 둘 다 의사결정의 책임을 지지 않습니다.

소비 의사결정 에이전트는 테이스트 검색 엔진을 진입점으로, 테이스트 지식 그래프를 추론 기반으로 삼아 의사결정의 마지막 한 걸음을 목표로 합니다. 제약 조건 안에서 비교되고 설명될 수 있는 명확한 제안을 내놓습니다.

  • 이해: 대화에서 장면·심미 지향·예산·숨은 제약을 복원
  • 비교: 그래프 관계로 후보를 조직하고 판매량이 아닌 테이스트 적합도로 정렬
  • 설명: 이유·트레이드오프·대안을 제시하고 최종 판단은 사용자에게
  • 실행: 리스트·가격 비교·리마인더·구매 경로로 연결해 고리를 완성
역량 구성

에이전트가 좋은 결정을 만드는 방식

테이스트 의도 이해

'출퇴근용, 트렌치코트에 맞춤, 로고 안 튀는 것'처럼 심미와 장면을 담은 복합 의도를 인식.

다안 구조화 비교

서로 다른 가격대·브랜드·스타일의 후보를 하나의 테이스트 좌표계에서 비교.

문화 맥락 적합

선물·명절·직장·지역 문화가 소비 선택에 요구하는 암묵적 조건을 이해.

설명 가능한 추천

모든 제안에 이유와 근거를 동반. 블랙박스 '좋아할 만한 것'은 거부합니다.

의사결정 경로 계획

복잡한 결정을 명확화·필터링·비교·결정의 추적 가능한 단계로 분해.

장기 테이스트 기억

사용자 동의 아래 취향을 축적. 매번 0부터가 아니라 쓸수록 정교해집니다.

의사결정 흐름

고품질 의사결정이 일어나는 과정

표현과 명확화

자연어로 요구를 말하면 에이전트가 핵심 제약과 테이스트 지향을 능동적으로 확인합니다.

테이스트 추론

지식 그래프로 후보를 확장하고 문화 맥락을 읽어 다차원 비교합니다.

결정과 실행

명확한 제안·이유·대안을 제시하고 후속 행동으로 연결하며 피드백으로 보정합니다.

테이스트 검색 엔진

테이스트 검색: 키워드가 아니라 테이스트로 검색

'프렌치 빈티지, 작은 집에 맞춤, 예산 3000위안' 같은 요구가 키워드 검색으로 이해되지 않을 때, 테이스트 검색이 새 진입점이 됩니다.

자연어 속 심미와 장면 표현을 테이스트 지식 그래프로 매핑해, 웹 링크가 아니라 이해된 제품·브랜드·안의 집합을 돌려주고 에이전트가 계속 추론하게 합니다.

  • 장면 기반 표현: 구어적·복합적·언어를 가로지르는 요청 지원
  • 의미 기반 결과: 키워드 매칭이 아닌 테이스트 적합도로 결과 제공
  • 에이전트 네이티브: 검색 결과가 곧 에이전트가 추론할 수 있는 구조화 객체
자주 묻는 질문

소비 의사결정 에이전트에 대해

범용 챗봇과 무엇이 다른가요?
범용 챗은 파라미터화된 언어 지식에 의존해 구체적인 상품에서 오류가 잦습니다. 이 에이전트는 테이스트 지식 그래프를 사실 기반으로 삼아 후보와 관계를 추적할 수 있고, '답변 생성'이 아니라 '의사결정 완수'를 목표로 합니다.
에이전트가 자동으로 주문하나요?
아닙니다. 제안·이유·대안을 제공할 뿐 최종 결정권은 사용자에게 있습니다. 거래와 관련된 작업은 모두 사용자의 명시적 확인 후에만 실행됩니다.
내 취향과 프라이버시는 어떻게 보호되나요?
테이스트 기억은 사용자 동의 아래에서만 켜지며 언제든 조회·내보내기·삭제할 수 있습니다. 개인 데이터는 브랜드 측 인사이트와 엄격히 분리되고, 브랜드에는 집계·비식별화된 트렌드 정보만 전달됩니다.
어떤 소비 품목과 시장을 지원하나요?
의류·뷰티·홈·식음료·디지털·라이프스타일을 우선 커버하고, 중국 본토·홍콩마카오대만·일본·한국·동남아 여러 시장의 로컬화된 의사결정을 지원합니다.

다음 소비 의사결정을 테이스트에 맡기세요

한 줄 요청에서 시작해, 비교되고 설명된 고품질 선택을 얻으세요.