Nalin 소개

모델이 읽는 것

2022년 2월 서울에서 설립

국내 커머스 앱에서 이메일 템플릿은 개발 책임자의 몫입니다. 2026년 10월부터는 동의 없이 보낸 쿠폰 안내 때문에 매출액에 비례한 과징금을 낼 수 있습니다. 정보통신망법의 과징금은 위반행위와 관련된 매출액의 6%⁠까지이고, 한국인터넷진흥원의 2026년 3월 안내서는 요청하지 않은 쿠폰⁠·포인트 안내를 광고로 봅니다.

Nalin은 서울에서 운영하는 국내 앱용 이메일 API입니다. 지정된 사람이 승인하기 전에 Nalin의 자체 모델이 모든 템플릿을 읽습니다. 분류 모델은 정보성인지 광고성인지 제안합니다. 초안 작성 모델은 이벤트의 필드로 한국어⁠·영어 템플릿을 쓰고, 도달 예측 모델은 네이버 메일⁠·다음 메일⁠·Gmail에서 받은편지함과 스팸함 중 어디로 갈지 예측합니다. 광고성 메일에는 ‘(광고)’⁠와 한글⁠·영문 수신거부 안내가 붙고, 날짜가 기록된 수신동의가 있는 사람에게만 갑니다.

템플릿이 정보성인지 광고성인지 규칙으로 가를 수 있는 것은 분명한 경우뿐이고, 그 사이의 애매한 경우를 Nalin의 분류 모델이 맡습니다. 비밀번호 재설정이나 세그먼트 대상 일괄 발송은 규칙으로 정해지지만, 포인트 안내는 누가 요청했는지, 포인트가 어디서 왔는지에 따라 달라집니다. 분류 모델은 제목, 두 언어의 본문, 이벤트의 필드를 읽고 분류와 그 근거가 된 문장을 돌려줍니다.

새로 만들거나 고친 템플릿 버전은 담당자로 지정된 사람이 승인해야 Nalin에서 나가며, API 키로는 승인할 수 없습니다. 신뢰도가 90%⁠에 못 미치거나 두 분류가 섞인 템플릿이면 분류 모델은 분류를 제안하지 않고 담당자가 정합니다. 학습 활용에 동의한 고객사의 결정은 Nalin이 보관하는 라벨링 데이터가 됩니다. 결정을 가른 문장과 분류를 한 쌍으로 묶고, 변수 값은 지웁니다.

Nalin의 GPU가 바빠지는 때는 두 가지입니다. 새 고객사의 템플릿을 한꺼번에 읽을 때, 그리고 규제 기관의 안내서가 바뀌어 모든 고객사의 템플릿을 다시 읽을 때입니다. 한 달에 200만 통을 보내는 앱이라면 템플릿이 140개 안팎이고, 몇 시간 안에 분류가 끝납니다. 해외의 모델 API를 쓰면 공개해야 할 국외 이전이 하나 더 늘어납니다. 그래서 분류 모델과 초안 작성 모델은 서울에서 직접 관리하는 클라우드 GPU에서, 서울의 클라우드 인프라에 있는 메일 서버와 나란히 돌아갑니다.

Nalin의 분류 모델과 초안 작성 모델은 직접 파인튜닝한 오픈 웨이트 모델이며, 지금은 서울에서 시간 단위로 빌린 GPU에서 돌아갑니다. 분류 모델은 두 가지로 학습합니다. 하나는 사내 개인정보 팀이 직접 쓰고 라벨링한 데이터셋으로, 한국인터넷진흥원 안내서와 정보통신망법 시행령 별표 6이 바탕입니다. 다른 하나는 학습 활용에 동의한 담당자의 결정 쌍입니다. 2027년 4월에는 시간 단위 임대를 서울의 12개월 GPU 약정으로 바꾸고, 이 결정 쌍으로 분기마다 다시 학습합니다. 작은 도달 예측 모델은 지금처럼 일반 서버에서 돌립니다.

주식회사 날인은 국내 앱의 정보성 메일을 국내 서버에서 보내려고 2022년 2월 서울에서 설립되었습니다. 처음 두 해는 네이버 메일과 다음 메일의 도달률 문제에 매달렸습니다. 도달 예측 모델은 네이버의 2024년 7월 발신자 정책을 계기로, 분류 모델은 한국인터넷진흥원의 2026년 3월 안내서를 계기로 만들었습니다.