헤지펀드·자산운용사 계정별 사용 로그와 현장 고객 의견을 받아 어떤 워크플로에서 도입이 막혔는지 진단하고 다음 실행안과 로드맵 반영안을 근거와 함께 뽑아 콘솔에 띄우는 APAC 계정 도입 진단 콘솔

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[
  {
    "input_ref": "acc_003 (미팅 인텔리전스 미활성)",
    "output": {
      "account_id": "acc_003",
      "stage": "activating",
      "blockers": [
        "not_activated_core"
      ],
      "evidence": [
        {
          "signal": "meeting_intel_sessions",
          "value": "0"
        },
        {
          "signal": "seats",
          "value": "6"
        }
      ],
      "next_actions": [
        "온보딩 재교육 세션을 잡아 미팅 인텔리전스 첫 사용을 유도합니다(voc_003 반복 교육 요청 연계)",
        "짧은 기능 가이드 영상을 공유해 새 팀원 진입 장벽을 낮춥니다"
      ],
      "voc_refs": [
        "voc_003"
      ],
      "hedge": "핵심 기능 하나가 미활성이라 도입 초기 단계로 봅니다"
    }
  },
  {
    "input_ref": "acc_004 (30일 이상 미접속)",
    "output": {
      "account_id": "acc_004",
      "stage": "at_risk",
      "blockers": [
        "dormant"
      ],
      "evidence": [
        {
          "signal": "last_active_days",
          "value": "41"
        }
      ],
      "next_actions": [
        "이탈 위험 계정으로 분류해 현장 재방문을 우선 배정합니다(voc_004 Bloomberg 대체 이유 부재 반응 연계)",
        "기존 Bloomberg 워크플로 대비 링크알파 활용 사례를 준비해 재도입 동기를 만듭니다"
      ],
      "voc_refs": [
        "voc_004"
      ],
      "hedge": "30일 이상 미접속이라 이탈 위험으로 봅니다"
    }
  },
  {
    "input_ref": "acc_007 (미매핑 계정)",
    "output": {
      "account_id": "acc_007",
      "stage": "review",
      "blockers": [
        "unmapped_account"
      ],
      "evidence": [
        {
          "signal": "firm_id",
          "value": "null"
        }
      ],
      "next_actions": [
        "계정이 어느 회사에 매핑되는지 확인 전까지 자동 진단을 보류하고 사람 검토로 돌립니다"
      ],
      "voc_refs": [],
      "hedge": "회사 매핑이 없어 도입 단계를 확정하지 않고 검토로 둡니다"
    }
  }
]

[자동 검증] 1. JSON Schema parse 로 출력 형식(필드·enum)이 스키마를 통과하는지 확인합니다. 2. stage 가 사용 신호 규칙(firm_id null 또는 계측 결측→review·30일 초과 미접속→at_risk·핵심 기능 미활성→activating·확장 기능 미사용→expanding·그 외→adopting)과 일치하는지 봅니다. 3. evidence 의 signal·value 가 입력 계정의 실제 필드·값 인용인지 토큰 매칭으로 확인하고, 근거 없는 next_actions 는 걸러 냅니다. 4. stage 를 심은 정답 label 과 비교해 정확도를 계산합니다. [수동 검증] 1. 상담사 2명이 비동기로 도입 단계를 라벨링해 정확도와 bootstrap Cohen's κ(두 사람 일치가 우연 이상인 정도, 0~1) 하한 0.6 이상을 봅니다. 2. 현장 의견 분류(voc_notes 의 제품 영역)를 사람이 검수해 정밀도·재현율을 재고, 전체의 5% 를 직접 점검합니다.