사내 업무 지원 챗봇 관리 운영

개요

• 산업 분류: IT/공학
• 세부 Task: 챗봇 운영, 대화 설계, 챗봇 서비스 대화 품질 개선, 서비스 품질 관리
• 작업량: Confidential
• 활용 서비스: 챗봇

문제

오픈 직후의 업무 지원 챗봇이 이슈 없이 운영될 수 있도록 지원하는 역할이 필요했습니다. 운영 초기였기 때문에 품질 향상을 위한 체계적이고 효율적인 운영 방안이 필요한 상황이었습니다. 

전반적인 개선 작업을 통해 더 많은 유저들이 챗봇을 사용할 수 있도록 만드는 것이 목적이었습니다.

해결 방안

TEXTNET은 우선 실사용자 로그 분석을 제안하였고, 이를 통해 운영 기준과 품질 향상 방안 수립을 지원했습니다.

또한 2주에 한 번씩 답변 정확도 산출을 진행했습니다. 답변 오류 상황을 5가지의 기준으로 나누어 카테고리화하고, 분석한 오답 데이터를 바탕으로 대화 품질 개선 작업에 착수하여 정확도를 높였습니다.

아직 파악하지 못한 신규 인텐트가 있는지 파악하기 위해 데이터를 수집함과 더불어 콘텐츠 강화를 위해 사용자 정보를 분석하고 이를 콘텐츠에 반영했습니다.

지속적인 시스템 연계 기술 지원과 장애 대응을 통해 챗봇 운영에 이슈가 발생하지 않도록 작업했습니다.

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

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.