디딤 AI 매칭 — 어떻게 내 조건에 맞는 지원사업을 찾는가

매칭 5단계

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   프로필 입력 (1분)

   사용자 유형(소상공인·예비창업자·복지수급자 등 12종), 지역(시도·시군구), 업종, 매출, 창업일, 종업원 수, 가구 정보를 입력합니다.

   • 사용자 유형 12종 중 1개 선택 — 매칭 알고리즘이 hard-skip 기준으로 사용
   • 지역은 시도·시군구·동까지 입력 가능 — 지자체별 공고가 정확히 필터링됨
   • 복지 신청자는 가구원 수·소득 분위·자녀 연령 추가 입력
   • 사업자등록번호는 절대 저장하지 않음 — 익명 매칭 보장

   💡 프로필 항목이 많을수록 매칭 정확도 ↑. 빈 칸은 '제약 없음' 으로 처리되어 부적격 공고도 통과.

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   Hard-Skip 11 룰 자동 적용

   엔진이 사용자 조건과 공고 facts(추출된 자격 요건) 를 비교해 명확히 부적격인 공고를 제외합니다. 11개 룰: 지역·성별·나이·신청대상·매출조건·대상기업유형·제외대상·업종·생애주기·소득·가구.

   • 지역 — 사용자 시도와 공고 region_restriction 불일치 시 제외 (단, 전국 공고는 통과)
   • 성별 — 여성기업·남성 한정 공고에 반대 성별 자동 제외
   • 나이 — 청년(만 19~34세)·시니어(만 50세 이상) 등 연령 한정 공고
   • 신청대상 — userType vs target_type 충돌 (예: 자영업자가 직장인 한정 공고)
   • 매출 — 소상공인 한도(연 10억) 등 매출 상한 초과 시 제외

   💡 Hard-skip 으로 90%+ 부적격 공고가 1초 안에 제거됨. 남은 ~10% 만 임베딩 비교 대상.

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   pgvector 임베딩 유사도 비교

   사용자 프로필 텍스트와 공고 텍스트를 OpenAI text-embedding-3-small (1536차원) 으로 벡터화 → 코사인 유사도 계산 → 상위 N개 추출.

   • 사용자 프로필 → 'IT/소프트웨어업, 서울 강남구, 자영업자, 매출 3억, 직원 3명, 2020년 창업' 같은 자연어 변환
   • 공고 텍스트 → 제목 + 지원내용 + 자격조건 + 카테고리 결합
   • 벡터 cosine similarity 0.0~1.0 점수 → 0.7+ 매우 적합 / 0.5~0.7 적합 / 0.3~0.5 일부 적합
   • Hard-skip 통과 + 임베딩 0.5+ → 매칭 결과에 노출

   💡 키워드만 일치하지 않아도 의미가 비슷하면 매칭됨 (예: '음식점' 프로필 → '외식업·식자재' 공고).

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   매칭 결과 해석

   각 공고 카드에 적합도 점수(%) + AI 요약 + 마감일 + 지원 금액 표시. 카드 클릭 시 AI 자격분석 (자격 통과·부족·서류 항목별 진단).

   • 적합도 90%+ — 자격 명확히 통과, 즉시 신청 추천
   • 적합도 70~90% — 일부 조건 확인 필요, AI 자격분석 권장
   • 적합도 50~70% — 우대 조건 일부 해당, 신청 가능하나 경쟁력 ↓
   • 적합도 < 50% — 노출 안 됨 (소프트 필터)

   💡 의심되는 매칭은 '왜 매칭됐나요?' 클릭 → AI가 매칭 근거 (어떤 조건이 일치했는지) 설명.

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   결과 개선 (피드백 루프)

   부적합한 공고는 '숨기기' 버튼으로 제외. 마음에 드는 공고는 '저장'. 디딤은 사용자 행동을 학습해 다음 매칭 정확도를 자동 개선.

   • 숨기기 — '내 업종 아님' / '지역 안 맞음' / '이미 신청함' 사유 선택
   • 저장 — 마감 D-7·D-1 자동 알림 (이메일 + PWA Push)
   • 신청 완료 → 파이프라인 (관심·검토·서류준비·신청완료·결과) 추적
   • 선정 결과 입력 → 익명 통계로 다른 사용자에게 '비슷한 조건 선정율' 데이터 제공

   💡 주 1회 30초 투자로 매칭 정확도 ~10% 추가 개선 가능. 피드백이 모일수록 본인에게 최적화됨.