챗봇 고도화 및 사내 챗봇, 콜봇 구축

개요

• 산업 분류: IT/공학
• 세부 Task: 챗봇 기획 및 운영
• 데이터 출처: 고객사 제공 사내 문서
• 작업량: Confidential
• 활용 서비스: 챗봇, 콜봇

문제

기존 챗봇 서비스의 시나리오 분석 및 현행화, 봇응답 기획, 이슈 대응, 데이터 빌딩 등을 통해 챗봇의 정확도를 향상시키고 오류를 개선하는 것을 목표로 하는 프로젝트였습니다. 

더불어 사내 챗봇, 콜봇 등을 구축해봄으로써 빌더 등 리소스를 활용하여 효율을 검증하는 과정도 함께했습니다.

해결 방안

시나리오 분석 및 컨버팅 작업, Test case 작성 및 QA 진행, Report 작성과 분석 등 챗봇 정확도를 향상시키고 고도화하는 작업을 진행했습니다. 그 외 챗봇 운영에서 발생하는 다양한 이슈를 분석하고 대응함으로써 체계적인 관리를 수행하였습니다. 

또한 챗봇 신규 시나리오 상용 오픈을 대비해 시나리오 기획 단계부터 사전 검증과 분석 업무를 진행해 효율적인 개발업무가 수행될 수 있도록 서포트했습니다.

이 프로젝트의 데이터 기획은 아래 Project Manager가 담당했습니다.
김예슬, 박동채

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.