소프트웨어학과

• 관련 기술 및 서비스(시스템)

삼성생명 (https://www.seoulfn.com/news/articleView.html?idxno=489845)

- 음성인식, 합성 (STT, TTS)과 AI 기술을 적용

- 상담사는 실시간으로 기록되는 대화 내용을 토대로 고객의 요청사항을 확인

- AI를 통해 상담에 유용한 정보를 찾아볼 수 있음

KT AI 콜센터 (KT AICC) (https://enterprise.kt.com/pd/P_PD_AI_CC_SM.do)

- 구독형 인공지능 컨택센터(AICC)

- AI와 상담원이 상담 업무를 나눠서 맡음

- 즉, 전화 연결 시 AI 보이스봇이 고객의 요구사항을 듣고 그에 맞는 상담사에게 전화 연결을 해주는 형태

- AI는 단순 예약, 안내, 고장 접수 업무 등만 맡아서 대응

• 기존 기술 및 서비스(시스템)의 문제점

- 기존의 서비스 및 시스템은 기본적인 고객 응대와 정보 제공의 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있음

- 기존에 만들어진 AI 모델을 사용하기에 대화의 맥락을 제대로 파악하지 못하는 경우, 부정확한 정보를 제공하거나 고객의 의도를 오해할 수 있음

- 모든 사용자에게 동일한 방식으로 응대하는 경우, 개인의 요구사항이나 선호도를 충분히 반영하지 못할 수 있음

- 시스템이 최신 정보로 지속적으로 업데이트되고 학습하는 데 한계가 있을 수 있음

• 차별점

1. 상호작용 시뮬레이션
   : GPT를 활용하여 상담 상황을 시뮬레이션할 수 있는 능력을 제공

: 상담사가 다양한 고객 상황에 대한 대응연습 및 실시간 상담 중 가능한 해결 방안을 제시

2. 대화 내용 분석 및 정리
   : 단순히 정보를 추출하는 것이 아닌,대화 내용을 분석 및 정리하여 상담사와 고객에게 제공
   : 고객의 문제를 보다 정확하게 이해하고 해결하는 데 도움이 됨
   : 즉, 심층적인 분석 및 요약이 가능하여 핵심 내용과 결과를 명확하게 제공 가능

3. 역할 기반 분석
   : 대화에서 상담사와 고객의 발화를 구분하고 각각의 입장에서 필요한 정보를 제공
   : 상담 과정에서 맞춤형 조언이나 해결책 및 피드백을 제공할 수 있음

4. 특화된 분야의 전문성
   : ChatGPT에게 특정 분야에 대한 깊은 전문 지식을 제공
   : 즉, ChatGPT를 여러 분야에 대해 학습시키되, 고도의 깊은 전문 지식을 제공
   : 또한, 지속적인 학습과 자가 개선을 통해 서비스 개선 가능

5. 기업의 AI 및 챗봇을 위한 데이터 생성
   - ChatGPT의 경우, 특정 요구사항에 맞춰 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있음

- 즉, AI나 챗봇 시스템 개발에 필요한 대화 데이터 생성이 가능

: 상황 기반 대화 생성, 역할 기반 대화 생성, 다양한 스타일과 톤 적용,
문제 해결 시나리오 생성

번외. 상담 내용의 기록 및 분석