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적용사례

인공지능 상담 시스템 구축 사례

상담사 및 대고객 질의응답 서비스 - NH농협은행

최근 금융 분야에서는 모바일을 비롯한 다양한 고객 서비스 채널이 확대되고 있고, 최신 인공지능 기반의 기술 트렌드에 대응하는 서비스 요구가 증가하고 있습니다. NH농협은행에서도 여러 디지털 채널을 통한 인공지능 상담 서비스의 필요성이 대두되고 있습니다. NH농협은행 고객행복센터는 상담사와 고객, 온라인과 오프라인 등 인공지능 상담 서비스가 필요한 모든 환경을 수용하여 서비스 채널을 확대해 나갈 수 있도록 시스템 인프라를 구축하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 고객행복센터가 인공지능 서비스의 중추적 역할을 담당하고, 전체 금융 분야를 선도할 것으로 기대하고 있습니다.

< NH농협은행 인공지능 상담시스템 개요 >

① 사업의 내용

  1. (고객상담 질의응답 서비스 구축) 고객 상담 지식에 대한 질의응답 서비스 제공. 모바일앱을 통한 채팅상담 서비스를 통해 사용자 질문을 입력 받아 해당하는 답변을 찾아 텍스트로 제공하거나 계좌 조회나 이체 등의 서비스로 연결
  2. (실시간 전화상담 지원 서비스 구축) 상담사와 고객의 전화상담 내용을 실시간으로 텍스트로 변환하여, 질문에 대한 답변을 제공. 상담사가 직접 질의하는 것과는 달리, 상담 중에 인공지능 시스템에 의해 제시되는 내용을 참고로 하여 빠른 고객대응이 가능
  3. (인공지능 가상 상담 서비스 ‘콜봇’ 구축) 고객의 상담 전화를 인공지능 시스템이 먼저 수신하여 간단한 질문에 대한 답변을 하거나 전문 상담사로 연결. 대화 모델을 통해 대화형 상담을 제공하고, 일반 질문은 질의응답 시스템으로 답변을 제공
  4. (안내 로봇 상담 서비스) 안내 로봇으로 농협은행 인공지능 시스템에서 제공하는 API를 연계하여 고객 상담 및 안내 서비스 제공. 상담 내용에 대한 대화모델 구축과 질의응답 시스템 연계를 통한 고객 상담 제공

< 실시간 전화상담 지원 및 고객 상담 서비스 >

< 가상상담 콜봇 서비스 및 로봇 상담 서비스 >

② 적용 기술 및 솔루션

  1. AI Suite 제품 적용
    상담 서비스 제공 시, 서비스 시나리오에 따른 대화 흐름 처리와 질의응답 제공을 위해 AI Suite의 자연어이해 엔진, 심층QA 엔진, 대화처리 엔진, 기계독해 엔진 적용

③ 주요 성과

  1. 인공지능 상담 시스템을 활용하여 직원과 고객을 대상으로 모든 채널에서 서비스를 확장할 수 있는 시스템 인프라 구축
  2. 심층QA 엔진과 대화처리 엔진의 연계를 통해 대화형 상담 서비스 제공. 대화를 통해 고객의 질문 의도를 파악하여 답변함으로써, 질문 의도가 불분명한 단순질의에 대한 답변역량을 향상할 수 있고, 추가 질문으로 연속적인 상담을 이어 나갈 수 있어 의도하는 서비스를 원활하게 제공 가능
  3. 콜센터 상담원의 업무 보조 역할을 하는 상담도우미 운영을 통한 상담 품질 향상 및 상담원 업무 전문성 강화
  4. 농협은행 모바일앱인 올원뱅크 및 스마트뱅킹 앱 내에 상담톡 서비스를 탑재하여 일반 사용자들에게 서비스를 확대
  5. 국내 최초 인공지능 전화 상담 서비스 콜봇(Call Bot) 개발 및 상용화. 기존 ARS 안내에 대비하여 보다 빠른 대응이 가능하고, 상담사도 전문 상담에 집중 가능. 안내로봇 Pilot 시스템 구축으로 영업점과 같은 오프라인 채널에서 안내로봇 운영을 통한 대화형 상담 및 지식 서비스 제공 가능성 확인

지능형 지식관리 시스템 구축 사례

지능형 지식관리 시스템 - NH농협은행

고객콜센터 및 전 영업점에서 고객상담에 필요한 업무 지식을 관리하고 공유하는 지식관리 시스템을 인공지능 시스템에서 활용 가능한 형태로 개선하였습니다. 지식 생성, 관리, 검색 등의 사용 편의성을 높이고, 지식 콘텐츠 생성 시, 업무 분야와 속성에 따라 구체적으로 관리되도록 하여 Knowledge-Graph 기반의 지식베이스로 변환 저장합니다. 이는 자연어 콘텐츠를 시스템이 이해 가능한 형태(machine readable)의 지식 데이터로 자동 변환을 시도하는 것이며, 이 과정은 인공지능 기반 지식자동추출을 통해 지식 데이터를 추출하고 시맨틱 복합추론을 통해 지식베이스로 변환 및 저장되도록 적용하였습니다.

< 지능형 지식관리 시스템 개요 >

① 사업의 내용

  1. (지식 콘텐츠 생성 관리) 지식 추출 및 지식그래프 형태의 변환을 고려하여 계층 구조로 업무 카테고리를 정의하고, 각 카테고리 별 단위 지식 콘텐츠 생성 관리할 수 있도록 세분화된 콘텐츠 관리도구 구축
  2. (지식 데이터 자동 추출) 비정형 텍스트로 작성된 지식 콘텐츠를 분석하여 지식 데이터 후보를 자동으로 추출. 콘텐츠 내용에서 자연어이해 처리를 통해 대상 지식을 식별하고, 딥러닝 기반 학습 모델을 통해 데이터를 추출하는 지식자동추출 과정이 적용. 추출된 지식 데이터는 지식그래프 기반으로 저장할 수 있도록 트리플(triple) 형태로 변환
  3. (지식학습 검증 및 관리) 자동 추출된 지식 데이터를 검증하고 편집할 수 있는 품질 관리 환경 구축. 지식자동추출의 품질과 성능을 지속적으로 개선

< 지능형 지식관리 시스템을 통한 지식자동추출 및 관리 >

② 적용 기술 및 솔루션

  1. AI Suite 제품 적용
    지식 콘텐츠로부터 지식 추출 및 저장 관리를 위해 AI Suite의 자연어이해 엔진, 지식학습 엔진, 복합추론 엔진 적용

③ 주요 성과

  1. 지식자동추출 및 지식 추출은 아직까지 많은 연구 개발의 노력이 필요한 기술 분야입니다. 품질 향상을 위해 언어처리와 기계학습을 포함한 다양한 방안들을 연구하였고, 해당 도메인의 콘텐츠로부터 필요한 지식을 추출하는 범위에서는 만족할 만한 수준의 성과를 보였습니다. 지식자동추출을 실제 서비스에 적용한 성공 사례로 볼 수 있습니다.
  2. 지식관리 시스템에서 관리되는 지식 콘텐츠가 인공지능 시스템에서 활용될 수 있어 지식 활용성이 높아지고, 각각 관리되던 지식정보를 일원화하여 지식 유지 관리에 대한 비용이 절감하고 편의성이 증대되었습니다.

챗봇 서비스 구축 사례

내부 업무 지원을 위한 챗봇 서비스 도입 사업 – 한전 KDN

본 사업은 한전 KDN의 챗봇 서비스 도입 사업으로 고성능의 자연어처리, 인텐트/엔티티 맵핑 기술, 대화모델링 등 기본적인 대화처리 엔진의 적용과 향후 다양한 지식에 대한 효과적인 질의-답변 제공이 가능한 시스템으로 확장하기 위한 지식그래프 연계 등의 업무를 수행했습니다. 한전 내부 직원들의 편의를 위해 접근성이 용이한 메신저 플랫폼 기반으로 실지 업무에서 직면하는 출장업무와 ICT 장비대여, 업무담당자 연계 등의 분야에 관한 단순지식 제공을 넘어 맞춤형 답변 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다.

< 한전 KDN 챗봇 서비스 구성도 >

① 사업의 내용

  1. (도메인 사전 구축) 내부 직원들로부터 자주 문의되는 질의 수집 및 용어사전 구축
  2. (업무 프로세스 대화모델 구성) 각 업무 프로세스에 따라 챗봇이 동작할 수 있도록 대화모델 구성
  3. (문장 분석) 컨설팅을 통해 도출된 다양한 인텐트를 적용하고, 인텐트 추출 적중률을 높이기 위해 상담내용 문장 분리하여 인텐트 분석에 활용
  4. (안내 서비스 구현) 출장여비제도 안내 및 ICT 장비대여 업무 안내 서비스 구축

< 한전 KDN 챗봇 서비스 >

② 적용 기술 및 솔루션

  1. AI Suite의 대화처리 엔진 및 심층QA 기술 선별적 적용

③ 주요 성과

  1. 지식 기반 업무지원으로, 단순 지원업무를 위한 인적자원 소비 감소로 주요 업무에 대한 업무효율성 향상
  2. 복잡한 논리흐름도(Logical flow chart)를 자체 생성하여 다양한 작업 상황에 대해 구체적 조치 가능
  3. 업무 절차에 대한 질의응답 뿐만 아니라 그룹웨어 연동을 통한 업무 신청, 예약 등을 하나의 메신저 플랫폼 상에서 가능

추천 서비스 구축 사례

방송 콘텐츠 추천 시스템 구축 – KBS (한국방송공사)

개방형 기술 환경과 방송/통신 융합과 같은 서비스 환경, 그리고 진화된 콘텐츠 소비 구조로 인해, 필요한 콘텐츠를 손쉽게 발견하고 소비할 수 있는 환경의 필요성이 점점 부각됨에 따라, 사용자의 특성과 상황에 따른 맞춤형 콘텐츠 추천 기술을 개발하게 되었습니다. 본 사례에서는 언어분석, 검색, 마이닝, 시맨틱기술 등 다양한 기술들을 이용하여 방송 영상 콘텐츠 및 관련 콘텐츠들에 대한 사용자 맞춤형 방송 콘텐츠 추천 검색을 연구 개발하였습니다. 방송 콘텐츠 추천 검색 시스템은 크게 데이터 수집, 콘텐츠 검색, 콘텐츠 추천, API 서버, 4개의 시스템으로 구성되고, 이를 각각의 독립된 시스템으로 나눌 수 있으며, 독립된 시스템은 데이터 수집, 콘텐츠 색인, 콘텐츠 분석, 콘텐츠 탐색, 콘텐츠 검색, 사용자 분석, 콘텐츠 추천으로 구분되어집니다.

< 방송 콘텐츠 추천 시스템 구성도 >

① 사업의 내용

  1. (콘텐츠 및 선호데이터 플랫폼) 콘텐츠 분석을 위한 KBS 내의 방송 메타 데이터와 관련 정보, 사용자 분석을 위한 사용자 프로파일 정보와 방송 서비스 이력 및 사용자 피드백 정보 등에 대한 수집 및 저장 관리.
  2. (추천 검색 플랫폼) 사용자의 콘텐츠 소비 이력 데이터를 분석하여 콘텐츠를 소비한 사용자의 패턴이 다른 콘텐츠의 소비 사용자들과 얼마나 비슷한 지 유사 정도를 도출하고 이를 기반으로 콘텐츠 추천 검색 결과를 제공.
  3. (추천 검색 알고리즘 개발) 수집된 콘텐츠 메타데이터의 특성을 기반으로 콘텐츠 간의 유사성 또는 연관성을 분석하여 사용자의 입력(검색어, 메뉴, 콘텐츠)에 따라 콘텐츠를 추천하는 콘텐츠 기반 알고리즘과, 사용자 개인의 선호 정보, 프로파일(Profile)을 기반으로 사용자 기반 협업 필터링 기법과 아이템 기반 협업 필터링 기법을 활용한 사용자 기반 추천 알고리즘 구현.
  4. (추천 검색 관리) 수집 관리, 색인 관리, 기획 관리, API 관리, 콘텐츠 관리 등 추천 시스템에 필요한 데이터 및 서비스 관리 기능 구현.
  5. (추천 검색 활용 서비스) 추천 검색 인터페이스 개발 및 이를 활용한 프로그램 관련 메뉴 및 관련 추천 페이지, 콘텐츠/키워드/인물 기반 추천 검색, 맞춤 추천 작품, 최근 추천 작품 등 활용 서비스 구현.

< 방송 콘텐츠 추천 서비스 화면 >

② 적용 기술 및 솔루션

  1. AI Suite의 자연어이해 엔진 및 복합추론 엔진

③ 주요 성과

  1. 방송 콘텐츠 추천 서비스를 위해 추천 검색 연구 동향을 파악하고 기존 추천 시스템 사례를 바탕으로 추천 시스템의 구성요소와 추천 알고리즘, 목표 기능과 서비스를 기획, 연구 개발.
  2. 방송 메타데이터 표준에 따른 모델링을 기반으로 방송 콘텐츠 데이터 및 메타데이터, 사용자 이력 정보를 수집. 사용자 이력정보는 각 추천 알고리즘에 따른 추천 모델을, 방송 콘텐츠 데이터와 메타데이터는 텍스트 마이닝과 통계 기법으로 추천 모델을 구현.
  3. 콘텐츠 추천 검색을 적용하여 OHTV 추천 서비스 정합에 사용하고, 추천검색 웹 페이지에 적용하여 추천검색 시스템의 활용 서비스를 구축.
  4. 추천검색 엔진 활용 방안의 연구로 KBS 통합 CMS에 적용하여 소비 이력 기반 추천, 선호 인물 추천, 선호 장르 추천, 그룹/성별/연령 추천, 복합 추천으로 총 5가지 추천 기능을 제공하는 사용자기반 추천검색 서비스를 개발.

인공지능 스마트 뉴스 추천 앱 서비스 구축 – 지니뉴스 (Ziny News)

뉴스와 소셜 콘텐츠는 인공지능을 통해 분석할 수 있는 빅데이터의 핵심입니다. 솔트룩스는 1,200여개 이상의 국내 온/오프라인 뉴스 및 소셜 미디어를 인공지능 엔진이 실시간으로 분석하여 30만명에 달하는 개인 사용자에게 맞춤형 정보를 추천하고 제공하는 스마트 뉴스 앱 ‘지니뉴스’ 서비스를 구축하였습니다.

지니뉴스 인공지능 엔진은 하루 700만건의 뉴스와 블로그를 사람처럼 읽어내고, 500여 카테고리로 자동 분류할 뿐 아니라 떠오르는 이슈들을 자동 인지해 맞춤 서비스를 제공합니다. 특히, 맞춤 뉴스 기능은 등록된 관심 키워드 뉴스 뿐만 아니라 딥러닝 기술을 사용해 각 사용자가 읽은 콘텐츠의 내용을 학습하고, 학습된 결과에 기반을 둬 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 자동 예측, 추천해줍니다. 일종의 각 사용자 별 인공지능 페르소나와 각 개인별 맞춤형 인공신경망을 생성해 콘텐츠 추천을 진행하는 것으로, 사용자의 개인 정보를 수집하지 않고 인공지능 엔진이 익명화 된 인공신경망을 통해 개인 맞춤형 뉴스 추천 서비스를 진행한다는 점이 특징입니다.

< 지니뉴스 서비스 소개 화면 >

① 사업의 내용

  1. 딥러닝 기반 사용자 맞춤 콘텐츠 추천
    딥러닝 기반의 사이코그래피(Psychography) 학습과 데모그래피(Demography) 기반 융합 추천 기술 연구 및 이를 활용한 뉴스 추천 서비스 개발
  2. 심층 뉴스와 소셜 콘텐츠의 지능적 큐레이션
    대규모 콘텐츠 실시간 분석을 통한 핵심 콘텐츠 및 주요 이슈(주제) 도출.
    카테고리 별 콘텐츠 분류 및 시맨틱기술 기반 연관/유사 콘텐츠 분석 제공.
  3. 보다 진화된 사용자 경험(UX) 제공
    사용자 편의성과 콘텐츠의 가독성을 높이는 UI/UX 구현.
    관심 콘텐츠의 개인화 및 소셜 공유 기능 구현.

② 적용 기술 및 솔루션

  1. AI Suite의 자연어이해 엔진 및 복합추론 엔진

③ 주요 성과

  1. (커버스토리) 놓치지 말아야 할 오늘의 이슈들을 실시간으로 제공. 중복 뉴스 제거, 랭킹 뉴스, 속보, 3분 브리핑 등 다양한 스타일의 카드 뉴스 제공으로 오늘의 핫이슈 확인.
  2. (뉴스/소셜 스트림) 국내 언론사 뉴스와 소셜미디어 콘텐츠 실시간 수집하여 주요 뉴스, 재미 있는 볼거리 등 다양한 콘텐츠 제공. 사용자가 관심 있는 분야별/주제별 카테고리만 선택하여 뉴스와 소셜미디어 콘텐츠 제공.

    < 지니뉴스 콘텐츠 큐레이션 서비스 >

  3. (맞춤 뉴스) 등록된 관심 키워드를 기반으로 뉴스, 소셜미디어 구분 없이 해당 주제의 보고 싶은 콘텐츠를 선별하여 제공.
  4. (3분 브리핑) 매일 정치, 경제, 세계, IT, 스포츠 등 중요한 뉴스만을 골라 요약된 정보로 브리핑 제공.
  5. (지니 추천) 사용자 개개인을 연구하고, 분석하여 개인이 선호할 만한 재미 있는 콘텐츠를 선별하여 제공. 자체 추천 알고리즘을 통해 주제별, 연령별, 성별 등 다양한 콘텐츠를 제공.

    < 지니뉴스 콘텐츠 추천 서비스 >

  6. (아티클 뷰어) 사용자의 편의성과 가독성을 고려하여 광고 없는 스마트뷰를 제공.
  7. (뉴스 연대기 / 연관 뉴스) 기사가 담고 있는 토픽일 분석하여 시간순으로 자동 구성되며 기사의 흐름을 한눈에 확인할 수 있도록 제공. 그 외 연관된 토픽 기사들을 추천하여 다양한 볼거리 제공.

    < 지니뉴스의 사용자 편의 기능 >

해외 사례

[일본] 인공지능 상담 시스템

솔트룩스는 일본 금융과 항공 산업에 인공지능 상담 시스템, 가상 상담 비서 서비스를 도입했고 기계학습, 지식추론 및 심층 질의응답과 같은 인공지능 기술을 상용화했습니다. 인공지능 상담 시스템 도입을 통해 고객 이탈방지, 시스템 스스로 해결, 고객만족도 향상 등의 효과를 보았고 기업 이미지 및 영업이익 증가와 실질적인 고객 만족도 상승에 기여했습니다.

< 일본 인공지능 상담 시스템 도입 사례 >

① 사업의 내용

  1. (미즈호 은행 가상상담) 사람이 질문하는 말의 의도를 이해하고 적절한 내용과 답변을 찾아 실제 상담원(사람)처럼 대답을 제공하는 컨시어지(Concierge) 개념의 서비스 구축. 미즈호 은행 고객의 문제 해결을 위해 비즈니스 웹사이트에서 Push Type의 네비게이터 미나(Mi-na) 서비스를 제공.
  2. (마넥스 증권) 마넥스(Monex) 증권 홈페이지에서의 상담 서비스 구축.
  3. (손해보험재팬 주식회사) 손해보험재팬日本興亜주식회사 공식 홈페이지에서 고객의 궁금사항 해결을 도와주는 ‘날마다 지킴이(日々乃まもり)’ 서비스 구축.
  4. (전일본공수 주식회사) 전일본공수 주식회사(ANA, All Nippon Airways)의 ANA SKY WEB에 아미(Amy) 서비스 구축

< AI Suite 해외 적용 사례 >

② 적용 기술 및 솔루션

  1. AI Suite 제품 적용
    상담 서비스 제공을 위해 AI Suite의 자연어이해 엔진, 심층QA 엔진 적용

③ 주요 성과

  1. 고객 이탈 방지
    문의 진행중 고객에게 필요한 정보를 적절히 제공함으로써 고객이 서비스 페이지에서 문제 해결 도중 이탈을 방지함
  2. 상담 횟수 감소
    고객 상담센터 문의 내용을 컨시어지 서비스가 대신함으로써 상담 전화 횟수 및 문의 메일 건수의 감소
  3. 고객만족도 향상
    서비스 모니터링을 통해 부족한 지식을 보완하여 품질 향상. 서비스 사용자의 평가율이 지속적으로 증가하여 실제 고객 만족도 상승 확인