KR101883185B1 - 머신러닝을 활용한 정해진 시나리오로 고객과 상담하는 로봇 자동 상담 방법 및 시스템 - Google Patents

머신러닝을 활용한 정해진 시나리오로 고객과 상담하는 로봇 자동 상담 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

머신러닝을 활용한 정해진 시나리오로 고객과 상담하는 로봇 자동 상담 방법 및 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 상담 서비스에 가입한 고객이 소지한 고객 단말과 채팅 형식으로 상담을 진행하는 로봇 상담 시스템은, 상기 고객 단말과의 채팅 형식으로 대화 내용을 주고 받는 채팅 서버; 및 상기 채팅 서버에서 수신한 대화 내용을 머신러닝 기법으로 분석하고 분석 결과에 기초하여 대응되는 인트로노드가 존재하는 경우 정해진 상담 시나리오를 재생하여 상기 고객 단말과 시나리오 상담을 수행하고 대응되는 인트로노드가 존재하지 않는 경우 일반 상담을 수행하는 상담 서버를 포함할 수 있다.

Description

머신러닝을 활용한 정해진 시나리오로 고객과 상담하는 로봇 자동 상담 방법 및 시스템{Robot automatic counselling method and system with determined scenario using machine-learning}
본 발명은 머신러닝을 활용한 정해진 시나리오로 고객과 상담하는 로봇 자동 상담 방법 및 시스템에 관한 것이다.
금융권 등에서 일반적으로 고객 상담을 위한 방법으로는 전화통화를 이용한 방법이 주로 사용되고 있다. 고객 상담의 효율적인 상담 처리 및 고객 관리를 위해 콜센터 시스템을 구축하여 운영하고 있다.
하지만, 콜센터 시스템의 경우 상담 시스템 구축, 전화망 개통, 상담원 운영 등이 요구되고, 상담전화가 다량 발생하는 경우에는 동시 접속을 위한 대량 전화회선 개통, 전화상담 처리가 가능한 상담원 운용 등과 같이 상담업무를 위한 전화통신설비와 상담인력 운영 등으로 막대한 비용의 고정비가 발생한다. 또한, 상담이용자는 상담전화 연결을 위해 장시간 대기해야 하는 경우가 자주 발생하고 있다.
또한, 콜센터 시스템의 경우 상담원의 근무시간에 맞춰 상담이 이루어지기에 지정된 상담시간이 아닌 경우에는 직접적인 상담이 불가능하여 상담이용자의 불편함이 가중되기도 한다.
이러한 불편함을 극복하기 위해 휴대 단말 간의 채팅 혹은 메시지 전송을 이용하여 상담을 진행하는 상담 시스템도 개발되고 있으나, 고객 질의에 대한 답변을 위해서는 여전히 상담원이 일일이 응대해야 하는 한계가 있다.
한국등록특허 제10-1339838호 (등록일 2013년12월4일) - 휴대 단말을 이용한 금융 상담 시스템 및 방법
본 발명은 서버에 기반을 둔 로봇 채팅 방식으로 고객과 자동 상담을 진행함에 있어 정해진 시나리오가 있을 경우 머신러닝 기술을 활용하여 시나리오 진입이 이루어지게 하여 정해진 시나리오로 상담이 이루어지게 함으로써 보다 자연스럽게 고객과의 로봇 상담이 가능하게 하는 머신러닝을 활용한 정해진 시나리오로 고객과 상담하는 로봇 자동 상담 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.
본 발명은 정해진 시나리오로 자동 상담을 진행하면서 고객 입장에서 궁금할 수 있는 사항들에 대해 별도의 표시창에서 질의-응답 형식으로 출력하여 현재의 고객 상담이 보다 원활하면서도 효율적으로 이루어지도록 하는 머신러닝을 활용한 정해진 시나리오로 고객과 상담하는 로봇 자동 상담 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 바람직한 실시예를 통하여 보다 명확해질 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 로봇 상담 서비스에 가입한 고객이 소지한 고객 단말과 채팅 형식으로 상담을 진행하는 로봇 상담 시스템으로, 상기 고객 단말과의 채팅 형식으로 대화 내용을 주고 받는 채팅 서버; 및 상기 채팅 서버에서 수신한 대화 내용을 머신러닝 기법으로 분석하고 분석 결과에 기초하여 대응되는 인트로노드가 존재하는 경우 정해진 상담 시나리오를 재생하여 상기 고객 단말과 시나리오 상담을 수행하고 대응되는 인트로노드가 존재하지 않는 경우 일반 상담을 수행하는 상담 서버를 포함하는 로봇 상담 시스템이 제공된다.
상기 상담 서버는, 상기 로봇 상담 서비스에 가입한 고객을 관리하기 위한 고객 관리 모듈과; 로봇 상담을 위한 하나 이상의 상담 시나리오, 하나 이상의 상기 상담 시나리오 중 하나로 진입하기 위한 학습데이터를 데이터베이스 단위로 관리하는 상담 DB 관리 모듈과; 상기 채팅 서버에서 수신한 대화 내용을 머신러닝 기법으로 분석하고 분석 결과에 기초하여 상기 각종 상담 시나리오 중에서 정해진 상담 시나리오를 선택하여 채팅이 이루어지게 하는 채팅 관리 모듈을 포함할 수 있다.
상기 상담 DB 관리 모듈은 하나 이상의 상기 상담 시나리오를 저장하는 상담 시나리오 DB를 관리하되, 상기 상담 시나리오는 최초 진입을 위한 인트로 노드와, 상기 인트로 노드로 진입 시 활용되는 인트로 학습데이터와, 상기 인트로 노드에 연결된 계층 구조의 하위 노드로 시나리오를 구성하는 하나 이상의 시나리오 노드를 포함할 수 있다.
상기 인트로 노드는, 상기 인트로 노드를 식별할 수 있는 ID인 노드 ID와, 상기 인트로 노드에서 상기 고객 단말로 전송할 질의문과, 상기 질의문에 대한 답변으로 발생 가능한 여러 경우의 수를 감안하여 지정된 이동 노드 ID와, 상기 이동 노드 ID에 대해 매칭되어 있는 객관식 항목 혹은 주관식 학습데이터를 포함할 수 있다.
상기 인트로 학습데이터는 상기 상담 시나리오로 진입이 가능할 것으로 예상되는 하나 이상의 질의문을 포함하되, 상기 채팅 관리 모듈은 하나 이상의 상기 질의문에 대해 키워드, 명사, 어절, 형태소 중 하나 이상을 자연어 처리 방식으로 분석하여 머신러닝 기법으로 유사성이 높은 대표질의에 매칭시키는 머신러닝부를 더 포함할 수 있다.
상기 시나리오 노드는 현재 노드를 구분하기 위한 노드 ID와, 질의를 하기 위한 질의문과, 상기 질의문에 대한 답변으로 발생할 수 있는 여러 경우의 수를 지정한 이동 노드 ID와, 상기 이동 노드 ID에 대해 매칭되어 있는 객관식 항목 혹은 주관식 학습데이터를 포함할 수 있다.
상기 상담 DB 관리 모듈은 상담 과정에서 자주 발생되는 질의 및 답변(FAQ) 데이터를 저장하는 FAQ DB를 추가적으로 관리하되, 상기 채팅 관리 모듈은 상기 상담 시나리오를 재생하기 위한 메인 채팅창과, 상기 상담 시나리오와 관련하여 상기 FAQ DB에서 검색된 질의 및 답변 데이터를 재생하기 위한 서브 채팅창을 함께 관리할 수 있다.
상기 채팅 서버는, 상기 고객 단말과 상기 상담 서버 사이에 메신저 타입의 채팅창이 개설되어 서로 대화를 주고 받을 수 있도록 하는 메신저 모듈과, 양방향 대화가 가능한 웹 채팅 페이지를 생성하여 상기 고객 단말을 초대하여 맞춤형 상담을 진행하게 하는 웹 채팅 모듈 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 채팅 관리 모듈은, 고객 입력 문장에서 어휘의 가치를 산출하여 상대적으로 높은 가치를 가지는 어휘를 특징으로 추출하는 특징 추출부와; 상기 특징에 기초하여 머신러닝을 수행하여 데이터베이스에 기 등록된 고객 예상 질의 중에서 가장 유사한 문장을 유추하고, 유추한 문장에 상응하는 상기 인트로 노드의 존부를 판단하는 머신러닝부를 포함할 수 있다.
한편 본 발명의 다른 측면에 따르면, 로봇 상담 서비스에 가입한 고객이 소지한 고객 단말과 채팅 형식으로 상담을 진행하는 로봇 상담 시스템에서의 로봇 상담 방법으로, 상기 고객 단말이 참여하는 채팅창을 활성화하는 단계; 상기 고객 단말로부터 최초 질의를 수신하는 단계; 상기 최초 질의를 분석한 결과에 따라 머신러닝 기법으로 학습된 학습데이터에 기초한 인트로 노드의 존부를 판단하는 단계; 상기 인트로 노드가 존재하는 경우 상기 인트로 노드에 상응하는 상담 시나리오를 상기 채팅창에 재생하고, 상기 인트로 노드가 존재하지 않는 경우 일반 상담을 수행하는 단계를 포함하는 로봇 상담 방법이 제공된다.
상기 상담 시나리오를 재생할 때, 상기 상담 시나리오에 관련된 FAQ 데이터를 서브 채팅창에 재생하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 상담 시나리오의 재생이 완료되면, 상기 고객 단말로 피드백을 요청하여 응답받는 단계; 및 상기 응답에 기초하여 상기 학습데이터를 머신러닝 기법으로 학습하는 단계를 더 포함할 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명에 따르면, 서버에 기반을 둔 로봇 채팅 방식으로 고객과 자동 상담을 진행함에 있어 정해진 시나리오가 있을 경우 머신러닝 기술을 활용하여 시나리오 진입이 이루어지게 하여 정해진 시나리오로 상담이 이루어지게 함으로써 보다 자연스럽게 고객과의 로봇 상담이 가능하게 하는 효과가 있다.
또한, 정해진 시나리오로 자동 상담을 진행하면서 고객 입장에서 궁금할 수 있는 사항들에 대해 별도의 표시창에서 질의-응답 형식으로 출력하여 현재의 고객 상담이 보다 원활하면서도 효율적으로 이루어지도록 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 상담 시스템 및 연계 시스템을 나타낸 도면,
도 2는 상담 DB 관리 모듈의 상세 구성을 나타낸 블록도,
도 3은 머신러닝 특징 추출을 설명하기 위한 예시도,
도 4는 어휘 가치 측정을 설명하기 위한 예시도,
도 5는 특징 거리 측정을 설명하기 위한 예시도,
도 6는 오타 거리 측정을 설명하기 위한 예시도,
도 7은 띄어쓰기 거리 측정을 설명하기 위한 예시도,
도 8은 상담 시나리오의 구조를 나타낸 도면,
도 9은 시나리오 노드의 구성에 대한 예시도,
도 10는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 상담 방법의 순서도,
도 11은 채팅창의 구조 및 예시화면을 나타낸 도면.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 각 도면을 참조하여 설명하는 실시예의 구성 요소가 해당 실시예에만 제한적으로 적용되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상이 유지되는 범위 내에서 다른 실시예에 포함되도록 구현될 수 있으며, 또한 별도의 설명이 생략될지라도 복수의 실시예가 통합된 하나의 실시예로 다시 구현될 수도 있음은 당연하다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일하거나 관련된 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 상담 시스템 및 연계 시스템을 나타낸 도면이고, 도 2는 상담 DB 관리 모듈의 상세 구성을 나타낸 블록도이며, 도 3은 머신러닝 특징 추출을 설명하기 위한 예시도이고, 도 4는 어휘 가치 측정을 설명하기 위한 예시도이며, 도 5는 특징 거리 측정을 설명하기 위한 예시도이고, 도 6는 오타 거리 측정을 설명하기 위한 예시도이며, 도 7은 띄어쓰기 거리 측정을 설명하기 위한 예시도이고, 도 8은 상담 시나리오의 구조를 나타낸 도면이며, 도 9은 시나리오 노드의 구성에 대한 예시도이고, 도 10는 본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 상담 방법의 순서도이며, 도 11은 채팅창의 구조 및 예시화면을 나타낸 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 상담 시스템(로보 어드바이저를 통한 상담 시스템)은 고객 단말과 메신저 혹은 웹 채팅 방식으로 채팅을 통해 상담을 수행하되, 고객 단말에서 입력된 질문에 따라 일반 상담이 진행되도록 하거나 혹은 케이스별 시나리오(질문과 답변이 매칭되는 대화 구조)가 구축된 데이터베이스를 기초로 자연어 처리를 통해 로보 채팅을 기반으로 하는 로봇 상담이 이루어지도록 한다. 또한, 금융 관련 상담에 대해서는 금융기관의 기간계 시스템과 API 연동을 통해 필요한 정보를 획득하여 고객 단말로 제공할 수도 있다.
본 실시예에 따른 로봇 상담 시스템(100)은 고객 단말(10)과 네트워크를 통해 연결된다.
고객 단말(10)은 상담 메신저 라이브러리(14)를 구비한 로봇 상담 애플리케이션(12)이 설치 가능한 전자 단말기로서, 예를 들어 운영체제가 탑재된 스마트폰, 이동통신단말기, PDA, 태블릿 PC, 일반 PC 중 하나일 수 있다.
로봇 상담 애플리케이션(12)이 설치된 고객 단말(10)은 각종 분야별로 상담을 위한 전담 로봇 상담원(전담 로보 어드바이저)을 별도 지정할 수 있어, 언제든지 상담하고자 하는 분야에 관하여 채팅 방식의 상담이 가능하도록 지원할 수 있다.
로봇 상담 시스템(100)은 고객 단말(10)과 채팅 형식으로 상담을 진행하기 위한 채팅 서버(110)와, 고객 단말(10)에서 입력된 대화 내용을 머신러닝 기법으로 분석하고 정해진 상담 시나리오를 재생하거나 일반 상담을 진행하여 적절한 상담이 이루어지도록 하는 상담 서버(120)를 포함한다.
채팅 서버(110)는 고객 단말(10)과 상담 서버(120) 사이에 메신저 타입의 채팅창이 개설되어 서로 대화를 주고 받을 수 있도록 하는 메신저 모듈(112)을 포함한다. 메신저 모듈(112)은 채팅 주체인 고객과 로봇 상담원(이하 '로보 어드바이저'라고도 칭함)이 참여하는 채팅창을 개설하고, 채팅창 내에서 고객 단말(10)이 입력한 고객 메시지를 상담 서버(120)에 전달하고, 상담 서버(120)에서 제공하는 상담 메시지를 고객 단말(10)로 전달한다.
여기서, 고객 메시지는 고객이 입력한 질문 혹은 상담 서버(120)에서 요청한 사항에 대한 응답일 수 있다. 상담 메시지는 고객이 입력한 질문에 대한 답변 혹은 고객으로부터 제공받아야 하는 사항에 대한 요청일 수 있다.
채팅 서버(110)는 채팅창이 개설되지 않은 상태에서 양방향 대화가 가능한 웹 페이지(웹 채팅 페이지)를 생성하여 고객 단말(10)을 초대하여 맞춤형 상담을 진행할 수 있게 하는 웹 채팅 모듈(114)을 포함할 수도 있다.
웹 채팅 모듈(114)의 경우, 고객 단말(10)에서 미리 지정된 번호로 문자를 전송한 경우, 해당 고객이 로봇 상담 서비스에 가입한 고객일 때 전송된 문자 내용이 로봇 상담이 가능한 질문인 경우로 판단되면 해당 고객 전용의 웹 채팅 페이지를 생성하고, 고객 단말(10)로 해당 웹 채팅 페이지로 접속 가능한 URL을 전송한다. 고객 단말(10)에서는 수신한 URL로 접속하여 로봇 상담 서비스를 제공받을 수 있게 된다.
여기서, 웹 채팅 페이지는 본인인증이 요구되도록 구현될 수 있으며, 본인인증에 성공한 사용자에 한해 해당 웹페이지에서 표출되는 내용의 확인이 가능하게 할 수 있다.
웹 채팅 모듈(114)은 고객 단말(10)에서 웹 채팅 페이지로 접근하는 과정 중에 광고 컨텐츠가 표출되도록 할 수 있다. 이 경우 광고 컨텐츠를 확인한 고객 단말(10)에 한하여 웹 채팅 페이지로 접근권을 허용함으로써 로봇 상담 서비스를 제공함에 있어 광고 수익을 얻을 수 있게 된다.
또한, 채팅 서버(110)는 상담 서버(120)에서 제공하는 아웃바운드(outbound) 상담을 위해 고객 단말(10)과의 사이에서 채팅창이 개설되어 있지 않은 경우에도 아웃바운드 상담에 관련된 각종 메시지를 푸시(push)하는 푸시 서버(미도시)를 더 포함할 수도 있다. 혹은 푸시 서버는 고객 단말(10)과의 사이에서 채팅창이 개설된 경우 고객 단말(10)로부터의 고객 메시지가 전송되지 않더라도 해당 채팅창을 통해 혹은 별도의 푸시 메시지로 아웃바운드 상담에 관련된 메시지를 푸시할 수도 있다.
상담 서버(120)는 로봇 상담 서비스에 가입한 고객을 관리하기 위한 고객 관리 모듈(122)과, 로봇 상담을 위한 다양한 상담 시나리오, 각종 상담 시나리오로 진입하기 위한 학습데이터 및/또는 상담 과정에서 자주 발생되는 질의 및 답변 데이터(FAQ 데이터)를 데이터베이스 단위로 관리하는 상담 DB 관리 모듈(124)과, 채팅 서버(110)에서 전달받은 고객 메시지를 머신러닝 기법으로 분석한 결과에 따라 일반 상담 혹은 시나리오 상담으로 구분하고, 시나리오 상담으로 구분된 경우에는 적합한 상담 시나리오를 결정하고 정해진 상담 시나리오에 따라 채팅이 이루어지게 하는 채팅 관리 모듈(126)을 포함한다.
또한, 정해진 상담 시나리오에 따른 채팅 과정에서 금융에 관련된 각종 정보가 요구되는 경우, 금융기관의 기간계 시스템과 연동하여 상담 메시지 생성을 위한 정보를 요청하여 획득하는 정보 요청 모듈(128)을 더 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 채팅 관리 모듈(126)은 메신저 API를 통해 채팅 서버(110)에서 전달된 고객 입력 문장(고객 메시지)을 분석하여 키워드, 명사, 어절 등을 분석하는 자연어 처리를 통해 획득한 결과를 토대로 머신러닝(machine learning)을 수행하여 데이터베이스에 저장되어 있는 가장 근접한 질의를 찾아내기 위한 문장 추론 엔진(210)을 포함할 수 있다.
문장 추론 엔진(210)은 머신러닝 툴(220)에서 획득한 머신러닝 결과물을 이용하여 고객 입력 문장에 대해 추론을 수행한다.
머신러닝 툴(220)은 특징 추출부(230)와 머신러닝부(240)를 포함할 수 있다.
특징 추출부(230)는 고객 단말(10)에서 전송된 고객 입력 문장에서 특징을 추출한다. 예컨대, 자연어 처리 방식에 의할 경우 특징이라 함은 핵심 키워드일 수 있다.
특징 추출부(230)는 고객 입력 문장에서 어휘의 가치를 산출하여, 상대적으로 높은 가치를 가지는 어휘를 핵심 키워드, 즉 특징으로 추출할 수 있다. 어휘의 가치는 각각의 어휘가 실제 해당 문장에서 질문의 의도에 미치는 영향을 분석하여 산출될 수 있고, 유의미한 어휘와 무의미한 어휘로 자동 분석될 수 있다.
도 3을 참조하면, 예시 문장에서 어휘별 가치가 산출되어 있으며, 상대적으로 높은 2개의 어휘는 카드(83%)와 분실(96.7%)로서, '카드'와 '분실'이라는 어휘가 해당 고객 입력 문장에서 특징으로 추출될 수 있다.
어휘별 가치는 해당 어휘가 질문 ID에 미치는 영향력을 측정함으로써 판단될 수 있다. 여기서, 질문 ID는 고객에게 적절한 답변을 제공하기 위해 미리 준비한 식별코드를 의미한다. 예를 들어, 1000개 종류의 고객 입력 문장에 대해 답변을 준비한 경우 질문 ID의 수는 1000개가 될 것이다.
어휘별 가치는 머신러닝 과정에서 각각의 키워드 혹은 어휘가 질문 ID를 선정하는데 어떤 영향을 미치는지 판단한 결과에 기초하여 산출될 수 있다. 동일한 키워드 혹은 어휘가 여러가지 질문 ID에 사용된다면 가치가 상대적으로 낮아지게 되며, 특정 질문 ID에 대해서만 영향을 미친다면 가치가 상대적으로 높아질 수 있다.
예컨대, 도 4을 참조하면, '분실'이라는 어휘는 '카드분실신고', '통장분실신고', '지갑분실신고'와 같은 질문 ID에 대응되어 가중치가 높은 키워드에 해당한다. 이에 비해 '무엇'이라는 어휘는 '카드발급서류무엇', '통장분실신고서류무엇', '연회비무엇'과 같은 질문 ID에 대응되어 가중치가 낮은 키워드에 해당한다.
특징 추출부(230)는 특징 거리 추출부(231), 동의어 매핑부(232), 키워드 매핑부(233), 명사 매핑부(234), 어절 매핑부(235), 오타 거리 측정부(236), 띄어쓰기 거리 측정부(237) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
특징 거리 추출부(231)는 고객 입력 문장에서 추출된 두 개의 특징 간의 거리(오차)를 산출한다. 도 5를 참조하면, 다수 어휘들의 유사도에 따라 생성된 맵에서 도 3의 문장에서 추출된 두 개의 특징인 '카드'와 '분실' 사이의 거리(Distance)가 특징 거리로 추출될 수 있다.
어휘의 유사도에 따른 맵 생성 시 같은 질문 ID에 등장하는 어휘들은 거리 맵에서 상대적으로 가까운 곳에 위치하게 되고, 같은 질문 ID에 사용되지 않는 어휘들은 거리 맵에서 상대적으로 먼 곳에 위치하게 될 수 있다.
동의어 매핑부(232)는 유의어 사전을 통해 문장에서 구분된 어휘에 대해 동의어 혹은 유의어를 찾아 매핑해 준다.
키워드 매핑부(233), 명사 매핑부(234), 어절 매핑부(235)는 각각 형태소 분석기를 통해 분석된 키워드, 명사, 어절을 찾아 매핑해 준다.
오타 거리 측정부(236)는 고객 입력 문장에서 오타가 존재하는 경우 오타 거리를 측정하여 원래 의도했던 어휘(혹은 문장)를 유추해 준다.
도 6를 참조하면, 고객 입력 문장에 대해서 자판 단위 분석(자음과 모음의 분리, 이중모음의 단모음으로의 분리 등)을 통해 자음과 모음, 받침 수준으로 분리한 후 키보드 상에서의 거리 분석, 타이핑 습성 분석 처리를 통해 오타의 거리를 측정할 수 있다. 측정된 오타의 거리가 미리 지정된 임계거리 이내에 해당하는 경우 자주 오타가 발생하는 특징에 기초하여 산출되는 어휘 후보 순위를 만들어 낼 수 있다. 예컨대, "개좌고회"라고 입력된 경우 데이터베이스에 등록된 어휘들 중에서 "계좌조회"라는 문구가 가장 유사성이 있어 해당 문구의 오타에 해당하는 것으로 판단할 수 있다.
띄어쓰기 거리 측정부(237)는 고객 입력 문장에서 띄어쓰기 오류가 존재하는 경우 띄어쓰기 거리를 측정하여 원래 의도했던 어휘(혹은 문장)를 유추해 준다.
도 7을 참조하면, 고객 입력 문장에 대해 음절 단위 분석을 수행하고, 음절간 띄어쓰기 거리가 존재하는 경우 적절한 띄어쓰기인지 여부를 판단한다. 만약 띄어쓰기가 제대로 되지 않은 경우에는 형태소 분석이 불가능하다. 따라서, 형태소 분석이 가능할 때까지 띄어쓰기의 다양한 경우의 수를 입력하여 변경해 가면서 최적의 띄어쓰기를 유추하고, 그 변형에 따른 띄어쓰기 거리를 구한다. 예컨대, "계_좌조_회"와 같이 입력된 경우 "계좌조회"와 비교할 때 '2' 만큼의 띄어쓰기 거리가 측정될 수 있다.
이처럼 특징 추출부(230)에 의해 고객 입력 문장에 대해 분석을 수행하여 특징을 추출할 수 있게 된다.
머신러닝부(240)는 추출된 특징에 기초하여 머신러닝을 수행하여 데이터베이스에 등록되어 있던 고객 예상 질의(질문 ID로 식별되는 문장들) 중에서 가장 유사한 문장을 유추한다.
유추된 문장에 기초하여 이에 상응하는 인트로노드가 존재하는지를 판단함으로써 상담 시나리오가 존재하는지 여부를 확인하고, 상담 시나리오가 존재하는 경우에는 정해진 시나리오에 기초하여 상담 서버에서 질문하고 고객 단말이 답변하도록 하는 시나리오 상담이 이루어지게 한다. 상담 시나리오가 존재하지 않는 일반 상담인 경우에는 고객 단말을 통해 입력된 질문에 대해 적절한 답변을 상담 서버가 제공하게 될 것이다.
다시 도 1을 참조하면, 고객 관리 모듈(122)에서는 로봇 상담 서비스에 가입한 고객에 대하여 고객 데이터베이스를 구축하여 고객 현황 및 개별적인 고객 정보를 관리한다.
상담 DB 관리 모듈(124)은 상담 시나리오 DB(22), 인트로노드 학습 DB(24)를 포함하는 상담 데이터베이스를 관리한다.
상담 시나리오 DB(22)에는 각종 질문과 답변이 매칭되는 구조를 가지는 다수의 상담 시나리오가 저장된다.
도 8에는 상담 시나리오의 구조가 도시되어 있고, 도 9에는 시나리오 노드의 구성이 도시되어 있다.
상담 시나리오는 해당 시나리오로 진입하기 위한 인트로(intro) 노드, 인트로 노드로 진입하기 위해 활용되는 인트로 학습데이터, 인트로 노드에 연결된 계층 구조의 하위 노드로 시나리오를 구성하는 시나리오 노드를 포함한다.
인트로 노드는 해당 노드를 식별할 수 있는 ID인 노드 ID와, 노드에서 고객 단말(10)로 전송할 질의문과, 질의문에 대한 답변으로 발생 가능한 여러 경우의 수를 감안하여 지정된 이동 노드 ID와, 이동 노드 ID에 대해 매칭되어 있는 객관식 항목 혹은 주관식 학습데이터를 포함한다.
인트로 학습데이터는 인트로 노드로 진입하기 위한 데이터로서, 해당 시나리오로 진입이 가능하다고 예상되는 하나 이상의 질의문을 포함한다.
예컨대, "카드분실"에 해당하는 인트로 노드가 있다고 가정하면, "카드를 분실했어요", "지갑을 잃어버렸어요", "카드를 잃어버렸는데, 어떻게 하면 좋을까요" 등과 같이 카드분실을 암시하는 다수의 질의문을 머신러닝하여 유사성이 높은 대표질의에 매칭시키도록 인트로 학습데이터로 구축하면, 이후 고객이 유사한 문의를 하더라도 머신러닝 결과에 의하여 카드분실을 의미하는 문구라고 판단되면 "카드분실"이라는 인트로 노드로 연결하게 된다.
시나리오 노드는 인트로 노드의 하위에 연결되어 시나리오를 구성하는 노드이다. 시나리오 노드는 현재 노드를 구분하기 위한 노드 ID와, 질의를 하기 위한 질의문과, 질의문에 대한 답변으로 발생할 수 있는 여러 경우의 수를 지정한 이동 노드 ID와, 이동 노드 ID에 대해 매칭되어 있는 객관식 항목 혹은 주관식 학습데이터를 포함한다.
사니리오 노드는 최상위 계층에 인트로 노드가 배치되어 있는 계층 구조를 가진다. 하위 계층으로 진행함에 따라 상담 대상 고객의 요구사항을 보다 세분화하여 상세하게 파악할 수 있어 고객별 맞춤 상담이 가능하게 된다.
상담 DB 관리 모듈(124)은 각종 상담 시나리오에 대한 인트로 노드로 진입하기 위한 인트로 학습데이터를 학습하기 위한 머신러닝부를 포함할 수 있다.
머신러닝부는 해당 인트로 노드로 진입 가능한 것으로 예상되는 하나 이상의 질의에 대해서 키워드, 명사, 어절 혹은 형태소 등을 분석한 결과를 토대로 가장 가까운 질의에 찾아내는 머신러닝을 수행한다. 머신러닝 결과 해당 인트로 노드에 대해 미리 지정된 기준 이상으로 빈번하게 사용되는 키워드, 명사, 어절 혹은 형태소 등을 찾아내고 이들 사이의 상관관계(예컨대, 어순, 출현비율 등)를 인트로 학습데이터로 인트로노드 학습 DB(24)에 저장할 수 있다.
머신러닝부는 인트로 학습데이터 이외에 주관식 학습데이터에 대해서도 머신러닝을 통한 학습을 수행할 수 있다.
이 때 FAQ DB(미도시)에는 상담 과정에서 자주 발생되는 질의 및 답변 데이터(FAQ 데이터)가 저장될 수 있다.
정해진 상담 시나리오에 따른 채팅 진행 시에 고객은 시나리오 상에서의 제공되는 질의문에 대한 답변을 제공하게 된다. 이 경우 고객은 수동적으로 시나리오에서 정한 방향으로 채팅을 하게 되는데, 이 과정에서 고객이 질의하고 싶은 사항이 발생될 수 있다.
따라서, 본 실시예에서는 메인 채팅창 이외에 서브 채팅창을 두어 현재 메인 채팅창에서 재생되는 상담 시나리오와 연관된 FAQ 데이터를 채팅 형식으로 재생함으로써, 고객의 궁금증을 미연에 해소해 줄 수 있게 된다.
채팅 관리 모듈(126)은 고객 단말(10)로부터 로봇 상담 요청이 접수되면 채팅창을 활성화한다(단계 S300). 채팅창은 메신저 타입 혹은 웹 채팅 타입으로 구현될 수 있다.
활성화된 채팅창을 통해 고객으로부터 최초 질의(고객 입력 문장)를 수신하면(단계 S305), 해당하는 인트로노드가 있는지 여부를 판단한다(단계 S310). 인트로노드의 존부 판단은 앞서 설명한 인트로 학습데이터에 기초하여 가장 근접한 대표질의를 찾고, 대표질의에 상응하는 인트로 노드의 선정이 가능한지 여부에 따라 이루어질 수 있다.
만약 해당하는 인트로노드가 없는 경우에는 정해진 상담 시나리오가 존재하지 않는 경우로, 이 경우에는 일반 상담을 진행하게 된다(단계 S315). 고객 질의에 대해 일반 상담의 경우 데이터베이스에 등록된 답변을 검색하여 제공하는 방식으로 수행된다.
만약 해당하는 인트로노드가 있는 경우, 채팅 관리 모듈(126)은 선정된 인트로 노드에 상응하여 정해진 상담 시나리오를 재생한다(단계 S320). 상담 시나리오의 재생 시 인트로노드부터 재생될 수 있다.
여기서, 정해진 상담 시나리오의 재생을 위해 채팅 관리 모듈(126)은 고객 질의에 대한 적합한 상담 시나리오를 찾아 채팅창에서 재생하는 시나리오 플레이어(미도시)를 포함할 수 있다.
시나리오 플레이어는 많은 노드로 구성된 상담 시나리오를 구성하는 노드 간의 관계를 이해하고, 상담 서버(120)에서 전송한 질문에 대해 고객 단말(10)에서 전송한 고객의 응답에 따라 정해진 다음 노드로 이동하게 되는 플레이어 역할을 한다.
시나리오 노드는 다음 노드 ID로 이동하기 위해 객관식 형태의 항목이 존재할 수도 있고, 주관식 형태의 항목이 존재할 수도 있다.
도 9에 예시된 것과 같이 객관식 형태로 존재하는 경우에는 각각의 답변에 대응하는 항목이 정해져 있어, 특정 답변이 선택되면 이동 노드 ID가 정해지게 된다. 주관식 형태로 존재하는 경우에는 예상 가능한 답변이 하나 이상으로 정리되어 머신러닝을 통해 다음에 이동할 노드를 정하게 된다.
채팅 관리 모듈(126)은 정해진 상담 시나리오뿐만 아니라 FAQ 데이터도 재생할 수 있다(단계 S330). 이 경우 채팅 관리 모듈(126)은 FAQ 데이터 재생을 위한 FAQ 플레이어(미도시)를 더 포함할 수 있다.
도 11을 참조하면, 메인 채팅창(410)에서 재생되는 상담 시나리오가 결정된 경우, 이에 상응하여 해당 상담 시나리오에 따른 상담을 진행했었던 고객들로부터 자주 문의받은 질의에 대한 답변이 FAQ 데이터로 정리되어 있으면, 상담 시나리오에 상응하는 FAQ 데이터를 찾아 서브 채팅창(420)에 재생할 수 있다.
예컨대, 메인 채팅창(410)에서는 고객이 대출 상담을 받고자 하는 경우 정해진 상담 시나리오에 따라 고객의 연간 소득 등에 대해 질문하면서 상담을 시작할 수 있다. 이 때 대출 상담을 받는 고객의 입장에서 궁금할 수 있는 사항인 신용대출 자격요건에 대한 FAQ가 서브 채팅창(420) 상에서 채팅 형식으로 표현됨으로써 고객은 대출 상담 진행과 함께 이에 관련되어 놓칠 수 있는 사항들에 대해서도 확인할 수 있어, 1회 상담으로도 충분한 정보를 획득할 수 있게 된다.
다시 도 10를 참조하면, 정해진 상담 시나리오에 따라 로봇 상담을 진행하면서 고객 단말(10)을 통해 고객으로부터 현재 진행 중인 로봇 상담에 대한 피드백을 받을 수 있다(단계 S340). 고객에게 요청하는 피드백으로는 예를 들어 고객 최초 질의에 대한 상담 시나리오로 적합하였는지, 상담 내용 중에 추가적으로 알고 싶었던 사항이 있었는지 등이 될 수 있다.
머신러닝부는 고객 피드백에 기초하여 인트로 학습데이터 및 주관식 학습데이터에 대해 머신러닝을 수행하여 학습데이터를 업데이트할 수 있다(단계 S345). 예컨대, 고객이 현재 상담 시나리오에 대해 만족을 표시하고 있는 경우, 해당 고객이 전송한 질의가 해당 상담 시나리오에 적합한 키워드, 어절, 형태소 등을 가지고 있는 것으로 보고, 인트로 학습데이터에 대한 추가적인 학습을 수행할 수 있을 것이다.
본 실시예에 따른 로봇 상담 시스템(100)은 채팅 서버(110)를 통해 고객 단말(10)과 상담 서버(120) 사이에 채팅창을 개설하여 메신저 혹은 웹 채팅 형식으로 자유로운 상담이 이루어지도록 한다. 또한, 고객 단말(10)에서 입력된 고객 메시지에 대해서는 자연어 처리(문장 인지 기능(sentence recognition))를 통해 자동으로 상담 DB에서 적절한 상담 시나리오를 찾아 재생해 줌으로써 상담인력이 직접적으로 관여하지 않더라도 원활한 상담이 이루어지게 하여 고객에게 차별화된 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 상담 시나리오의 재생과는 별도로 FAQ 데이터도 재생해 주어 고객이 상담 과정에서 놓칠 수 있는 사항들에 대한 정보도 함께 제공해 줄 수 있다.
상술한 본 실시예에 따른 로봇 상담 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10: 고객 단말 12: 로봇 상담 애플리케이션
14: 상담 메신저 라이브러리 22: 상담 시나리오 DB
24: FAQ DB 100: 로봇 상담 시스템
110: 채팅 서버 112: 메신저 모듈
114: 웹 채팅 모듈 120: 상담 서버
122: 고객 관리 모듈 124: 상담 DB 관리 모듈
126: 채팅 관리 모듈 128: 정보 요처 모듈

Claims (12)

  1. 로봇 상담 서비스에 가입한 고객이 소지한 고객 단말과 채팅 형식으로 상담을 진행하는 로봇 상담 시스템으로,
    상기 고객 단말과의 채팅 형식으로 대화 내용을 주고 받는 채팅 서버; 및
    상기 채팅 서버에서 수신한 대화 내용을 머신러닝 기법으로 분석하고 분석 결과에 기초하여 대응되는 인트로노드가 존재하는 경우 정해진 상담 시나리오를 재생하여 상기 고객 단말과 시나리오 상담을 수행하고 대응되는 인트로노드가 존재하지 않는 경우 일반 상담을 수행하는 상담 서버를 포함하되,
    상기 상담 서버는,
    상기 로봇 상담 서비스에 가입한 고객을 관리하기 위한 고객 관리 모듈과;
    로봇 상담을 위한 하나 이상의 상담 시나리오, 하나 이상의 상기 상담 시나리오 중 하나로 진입하기 위한 학습데이터를 데이터베이스 단위로 관리하는 상담 DB 관리 모듈과;
    상기 채팅 서버에서 수신한 대화 내용을 머신러닝 기법으로 분석하고 분석 결과에 기초하여 상기 각종 상담 시나리오 중에서 정해진 상담 시나리오를 선택하여 채팅이 이루어지게 하는 채팅 관리 모듈을 포함하며,
    상기 상담 DB 관리 모듈은 상담 과정에서 자주 발생되는 질의 및 답변(FAQ) 데이터를 저장하는 FAQ DB를 추가적으로 관리하되,
    상기 채팅 관리 모듈은 상기 상담 시나리오를 재생하기 위한 메인 채팅창과, 상기 메인 채팅창에서 재생되는 상기 상담 시나리오와 관련하여 상기 FAQ DB에서 검색된 질의 및 답변 데이터를 채팅 형식으로 재생하기 위한 서브 채팅창을 함께 관리하며,
    상기 채팅 서버는 양방향 대화가 가능한 웹 채팅 페이지를 생성하여 상기 고객 단말을 초대하여 맞춤형 상담을 진행하게 하는 웹 채팅 모듈을 포함하되,
    상기 웹 채팅 모듈은 상기 고객 단말에서 미리 지정된 번호로 문자를 전송한 경우 상기 문자를 전송한 고객이 상기 로봇 상담 서비스에 가입한 고객일 때 상기 웹 채팅 페이지를 상기 고객 전용으로 생성하고, 상기 웹 채팅 페이지로 접속 가능한 URL을 상기 고객 단말로 전송하고,
    상기 웹 채팅 페이지는 본인인증이 요구되도록 구현되어 본인인증에 성공한 사용자에 한해 상기 웹 채팅 페이지에서 표출되는 내용의 확인이 가능하며,
    상기 웹 채팅 모듈은 상기 고객 단말이 상기 웹 채팅 페이지로 접근하는 과정 중에 광고 컨텐츠가 표출되도록 하여 상기 고객 단말이 상기 광고 컨텐츠를 확인한 경우에 한하여 상기 웹 채팅 페이지로의 접근권을 허용하며,
    상기 채팅 관리 모듈은, 고객 입력 문장에서 어휘의 가치를 산출하여 상대적으로 높은 가치를 가지는 어휘를 특징으로 추출하는 특징 추출부와; 상기 특징에 기초하여 머신러닝을 수행하여 데이터베이스에 기 등록된 고객 예상 질의 중에서 가장 유사한 문장을 유추하고, 유추한 문장에 상응하는 상기 인트로 노드의 존부를 판단하는 머신러닝부를 포함하되,
    상기 어휘의 가치는 상기 어휘가 질문ID에 미치는 영향력을 측정함으로써 판단되되, 다수의 질문ID에 대하여 상기 어휘가 활용되는 정도가 낮아 특정 질문ID에 대해서만 영향을 미칠 경우 상기 가치가 상대적으로 높아지는 것을 특징으로 하는 로봇 상담 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 상담 DB 관리 모듈은 하나 이상의 상기 상담 시나리오를 저장하는 상담 시나리오 DB를 관리하되,
    상기 상담 시나리오는 최초 진입을 위한 인트로 노드와, 상기 인트로 노드로 진입 시 활용되는 인트로 학습데이터와, 상기 인트로 노드에 연결된 계층 구조의 하위 노드로 시나리오를 구성하는 하나 이상의 시나리오 노드를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 상담 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 인트로 노드는, 상기 인트로 노드를 식별할 수 있는 ID인 노드 ID와, 상기 인트로 노드에서 상기 고객 단말로 전송할 질의문과, 상기 질의문에 대한 답변으로 발생 가능한 여러 경우의 수를 감안하여 지정된 이동 노드 ID와, 상기 이동 노드 ID에 대해 매칭되어 있는 객관식 항목 혹은 주관식 학습데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 상담 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 인트로 학습데이터는 상기 상담 시나리오로 진입이 가능할 것으로 예상되는 하나 이상의 질의문을 포함하되,
    상기 채팅 관리 모듈은 하나 이상의 상기 질의문에 대해 키워드, 명사, 어절, 형태소 중 하나 이상을 자연어 처리 방식으로 분석하여 머신러닝 기법으로 유사성이 높은 대표질의에 매칭시키는 머신러닝부를 더 포함하는 로봇 상담 시스템.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 시나리오 노드는 현재 노드를 구분하기 위한 노드 ID와, 질의를 하기 위한 질의문과, 상기 질의문에 대한 답변으로 발생할 수 있는 여러 경우의 수를 지정한 이동 노드 ID와, 상기 이동 노드 ID에 대해 매칭되어 있는 객관식 항목 혹은 주관식 학습데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 로봇 상담 시스템.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210017807A (ko) * 2019-08-09 2021-02-17 주식회사 타키온홀딩스 프라이빗 블록체인 및 ai 챗봇 기반의 국경 간 거래 플랫폼
KR102307288B1 (ko) * 2020-06-29 2021-09-30 주식회사 카카오뱅크 영상통화인증의 품질 관리 방법

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110196862B (zh) * 2018-02-27 2023-07-11 财付通支付科技有限公司 一种数据场景构造方法、装置、服务器与系统
KR102199423B1 (ko) * 2018-04-27 2021-01-06 아토머스 주식회사 심리 상담 데이터를 기계 학습한 자동 대화 장치 및 그 방법
CN108805694B (zh) * 2018-05-24 2023-11-17 广州金翰网络科技有限公司 信贷咨询服务方法、装置、设备及计算机可读存储介质
KR102217457B1 (ko) * 2018-10-31 2021-02-19 박해유 채팅로봇이 탑재되어 고객의 니즈에 따라 의료상담이 가능한 채팅 서비스 제공 시스템
CN109212975B (zh) * 2018-11-13 2021-05-28 北方工业大学 一种具有发育机制的感知行动认知学习方法
KR102221126B1 (ko) * 2018-11-23 2021-02-25 박해유 딥러닝기술기반 챗봇을 이용한 의료서비스 제공시스템
CN111444309B (zh) * 2019-01-16 2023-04-14 阿里巴巴集团控股有限公司 用于对图进行学习的系统
CN110321414B (zh) * 2019-04-19 2023-04-28 四川政资汇智能科技有限公司 一种基于深度学习的人工智能咨询服务方法及系统
KR102100214B1 (ko) * 2019-07-16 2020-04-13 주식회사 제이케이엘컴퍼니 음성 인식 기반의 세일즈 대화 분석 방법 및 장치
KR102356989B1 (ko) * 2019-10-11 2022-01-27 주식회사 엘지유플러스 인공지능 대화 서비스 생성 방법 및 장치
CN110955762B (zh) * 2019-11-01 2023-10-31 上海百事通信息技术股份有限公司 一种智能问答平台
KR102317120B1 (ko) * 2020-04-01 2021-10-22 주식회사 컴홈 서비스 플랫폼에서 인공지능 처리를 위한 머시닝 시스템
KR102466947B1 (ko) * 2020-09-22 2022-11-14 에스케이플래닛 주식회사 슬롯 필링 기반의 챗봇 서비스 제공 방법 및 장치
KR102236424B1 (ko) * 2020-10-23 2021-04-07 주식회사 넥스프론 인공지능 기반의 콜 센터 상담사 지원 장치, 방법 및 프로그램
CN112394816B (zh) * 2020-11-26 2023-06-16 浙江连信科技有限公司 基于人机交互的心理服务方法和机器人
CN113762451B (zh) * 2021-08-27 2024-02-27 康旭科技有限公司 基于场景和关键词规则的任务型问答机器人
KR102562810B1 (ko) * 2022-10-06 2023-08-02 주식회사 빅거츠 Ai 기반 온라인 코칭 서비스 제공 시스템, 이의 실행 방법 및 기록 매체
KR102599828B1 (ko) * 2023-03-28 2023-11-08 (주)와이즈에이아이 웹 콘텐츠 제공 방식의 아웃바운드 ai 콜 시스템
KR102686596B1 (ko) 2024-04-23 2024-07-19 (주)와이즈에이아이 웹 콘텐츠 제공 방식의 인바운드 ai 콜 시스템

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100571443B1 (ko) * 2003-10-20 2006-04-14 주식회사 다이퀘스트 Ｃｃａ 구조를 이용한 다매체 정보제공 대화 에이전트시스템 및 방법
KR20100125630A (ko) * 2009-05-21 2010-12-01 주식회사 엔씨소프트 온라인 서비스를 위한 질문/답변 처리 시스템, 및 질문/답변 처리를 위한 카테고리 정보 획득 방법
KR20130104569A (ko) * 2012-03-14 2013-09-25 (주)네오위즈게임즈 온라인 게임의 고객 지원 방법 및 장치
KR20140054493A (ko) * 2012-10-26 2014-05-09 심심이(주) 대화 서비스 제공 방법 및 장치
KR101339838B1 (ko) 2012-11-14 2013-12-11 주식회사 케이비데이타시스템 휴대 단말을 이용한 금융 상담 시스템 및 방법
KR101719196B1 (ko) * 2014-06-09 2017-03-23 삼성생명보험주식회사 고객 상담 의도를 예측하여 대응하기 위한 장치 및 컴퓨터-판독가능 매체

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210017807A (ko) * 2019-08-09 2021-02-17 주식회사 타키온홀딩스 프라이빗 블록체인 및 ai 챗봇 기반의 국경 간 거래 플랫폼
KR102247407B1 (ko) * 2019-08-09 2021-05-20 주식회사 타키온비앤티 프라이빗 블록체인 및 ai 챗봇 기반의 국경 간 거래 플랫폼
KR102307288B1 (ko) * 2020-06-29 2021-09-30 주식회사 카카오뱅크 영상통화인증의 품질 관리 방법

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