2017. 7. 13. 09:00ㆍ4차 산업혁명 보고서
[ ITReport World ]
4차 산업혁명 인공지능 콜센터를 파악하기 위한 해당 자료는 금융산업 인공지능을 위한 NVIDIA Deep Learning 세미나에서 발표 된 마인즈랩사의 Contact Center의 Deep Learning Solution 적용 사례 자료입니다.
지난번 사라질 직업으로 콜센터 상담원을 뽑았습니다.
그렇지만 왜? 무엇 때문에 콜센터 상담원이 사라질 직업인지에 대하여 기술적인 부분을 소개하지 못하였는데요.
이번에 인공지능 콜센터를 개발하여 서비스하고 있는 마인즈랩사의 Contact Center의 Deep Learning Solution적용 사례 발표자료가 있어 공유합니다.
내용의 핵심은 현재의 솔루션에서 학습을 통해 85% 이상의 음성인식률(STT : Speech to Text)을 제공하고 있다는 내용입니다.
물론, 사투리가 들어갈 경우 그리고 사투리의 악센트가 들어갈 경우에는 해당 인식률이 더 떨어질 것이라 생각됩니다. (사견입니다.)
그러나 음식인식 콜센터가 음성인식을 분석하여 해당 분류를 찾지 못할 경우 전문 인력에게 넘기는 구조로 되어 있는 상태입니다.
지금의 콜센터는 콜센터 상담인력이 콜센터를 하며 음성녹취를 하고 해당 주요 내용을 키보드를 치며 요약을 하는 구조입니다. 그리고 관리자가 상담원의 대응을 보며 중간에 끼어드는 구조이죠.
인공인식 콜센터는 그 콜센터 상담인력이 없는 구조라 할 수 있습니다. 주요 관리자 또는 숙련된 소수의 콜센터 인력만이 남아 인공지능 콜센터가 처리하지 못한 부분을 받아 대응하고 이를 인공지능 콜센터에게 학습시키는 방식이라 할 수 있습니다.
현재 콜센터의 인력 중 대다수가 일반 콜센터 인력이고 일부 크레임이 강한 고객에 대한 콜센터 대응 인력 또는 관리인력이 있는 상태입니다. 일반 콜센터 인력이 이제는 없어질 수 있다는 이야기가 됩니다.
또한, 고객의 불만 정도를 불만 문장을 파악하여 고객의 불만 정도를 판단 할 수도 있는 구조입니다. 고객의 감정상태 정도까지 파악하면서 상담을 진행 할 수 있다는 것이죠.
게다가 불만원인에 대한 인공지능 콜센터가 업무유형에 맞추어 대응하는 정답률은 97.2%로 매우 높은 산출도를 보이고 있는 상태입니다.
Contact Center 일반적 현황 (콜센터 / 채팅 / 이메일, 단순 문의 상담, 반복적인 질문)
Contact Center의 일반적 현황
- 비대면 고객 커뮤니케이션(상담)채널
- Contextual 커뮤니케이션 채널
인공지능 콜센터는 어떻게 VoC를 받아들이나?
딥러닝 콜센터 제조사의 서비스 프로세스
인공지능 콜센터와 일반 콜센터의 차이
인공지능 딥러닝 콜센터의 탐지와 분류
인공지능 딥러닝 콜센터의 분석 방식의 차이
딥러닝 콜센터 활용사례-리스크 및 고객 감성 탐지
딥러닝 콜센터 활용사례-고객불만분석 방안
딥러닝 콜센터 구성도 및 서비스 프로세스
딥러닝 콜센터 활용 시나리오-웹/모바일 텍스트 채팅 상담
딥러닝 콜센터 활용 시나리오-인공지능 솔루션이 응대 안한 문의일 경우
인공지능 딥러닝 콜센터 도입 기대효과
- 목차 -
Contact Center의 Deep Learning Solution 적용 사례
마인즈랩
금융산업 인공지능을 위한 NVIDIA Deep Learning 세미나 자료입니다.
1. About MindsLab
2. MindsLab의 AI 기술 및 솔루션
3. Contact Center의 일반적 현황
4. MINDs VOC 활용 사례
5. MINDs VA 활용 사례
6. Contact Center 효율화를 위한 제안
관련 첨부파일 :
Contact Center의 Deep Learning Solution 적용 사례-마인즈랩.pdf
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