Article: Beyond Relevance: A Governance-First Architecture for Enterprise Personalization

개인화 시스템의 한계를 극복하기 위한 거버넌스 우선 아키텍처를 제안합니다.

이 기사에서는 기존 개인화 시스템의 한계를 분석하고 거버넌스 중심의 아키텍처의 필요성을 강조합니다. 관련성과 거버넌스를 분리하여 추천이 맥락 인식 가능하고 감사 가능하며 준수할 수 있도록 합니다. 이 아키텍처는 상태 기억(stateful memory), 정책 기반 AI 오케스트레이션 및 설명 가능한 점수를 통합하여 개인화 시스템을 향상시킵니다.

A governance-first architecture is proposed to overcome limitations of conventional personalization systems.

This article examines the limitations of conventional personalization systems and highlights the need for a governance-first architecture. It emphasizes the separation of relevance from governance to ensure that recommendations are context-aware, auditable, and compliant. The architecture integrates stateful memory, policy-driven AI orchestration, and explainable scoring to enhance personalization systems.