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深層学習に基づく説明可能な次善製品推薦システムを構築することで、銀行機関は顧客が次に必要とする製品を予測できます。銀行は、取引履歴、製品所有記録、人口統計プロファイル、行動パターンなど、膨大な顧客データを保有しています。このデータを行動可能なパーソナライズされた製品推薦に変換することは大きな課題です。従来のルールベースのシステムや協調フィルタリングアプローチは、顧客の製品採用の旅における複雑な時間的パターンを捉えることができません。この投稿では、Amazon SageMaker AIとPyTorchを使用した次善製品（NBP）推薦システムのアーキテクチャと設計決定について説明します。マルチタワーのニューラルネットワークアーキテクチャの背後にある理由、学習された注意メカニズムがどのように顧客ごとの説明可能性を提供するか、AWSサービスがどのように連携してこのソリューションを研究から生産に移行させるかを解説します。これはアーキテクチャの概要であり、ステップバイステップの展開ガイドではありません。金融サービスや他の異種顧客データを持つドメイン向けの推薦システムを構築している場合、ここで説明するアーキテクチャパターンは、より正確で解釈可能なモデルの設計に役立ちます。