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.