AI 가상상담을 위한 콜봇 시나리오 구축

개요

• 산업 분류: 금융
• 세부 Task: 대화 설계, 콜봇 구축
• 데이터 출처: 고객사 제공 상담 데이터
• 작업량: Confidential
• 활용 서비스: 콜봇

문제

일반 콜센터 상담의 일부를 AI 가상상담으로 전환하여 상담 업무 효율을 높이는 프로젝트였습니다. TEXTNET은 콜봇 구축팀의 일원으로서 프로젝트에 참여했습니다.

해결 방안

• '고객상담'이라는 서비스 목적에 맞춰 최대한 친절하고 자연스럽지만 고객이 의도하는 정확한 상담이 가능할 수 있도록 시나리오를 설계했습니다.
• 특히 콜봇은 STT(Speech-to-text), TTS(Text-to-speech) 기술을 활용하는 것이 특징으로 사용자의 발음과 억양에 따라 시나리오 설계자가 의도한 바와 다르게 대화가 흘러갈 가능성이 있습니다.
• 이에 TEXTNET은 사용자의 발화 특성을 파악한 후 문장의 어순 변경 또는 유성음, 무성음을 활용한 단어 교체 등의 방법으로 시나리오 윤문 작업을 진행했습니다.

이 프로젝트의 데이터 기획은 아래 Project Manager가 담당했습니다.
김수정, 정미영, 김선효

TEXTNET 소개

지금의 딥러닝을 있게 한 AI Guru 제프리 힌튼의 데이터셋 'ImageNet'에 어원을 둔 TEXTNET은 (주)스피링크가 운영하는 AI/챗봇을 위한 텍스트 데이터 설계 및 구축 서비스입니다.

TEXTNET은 언어학, 심리학, 전산언어학 석·박사를 포함한 전문 인력으로 구성된 언어전문가 그룹으로서, 고객사의 니즈에 부합하는 텍스트 데이터를 설계·가공·구축하고 내부 R&D를 통해 설계 방식을 지속적으로 개선하여 최적의 데이터 설계 방법을 제안합니다. 프로젝트 목적에 따라 적합한 숙련 작업자를 선별하여 투입하고, 체계적이고 효율적으로 고품질의 학습데이터를 생산합니다.

TEXTNET은 삼성, LG, KT, SK 등 유수 대기업의 데이터 구축 파트너로 함께하며 금융, 마케팅, 콘텐츠, 메타버스, 서비스 기획, CS 등 다양한 도메인을 다루고 있습니다.