KR102224500B1 - System and method for providing interactive customer response service using virtual host character based on artificial intelligence - Google Patents

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KR102224500B1 KR1020180144057A KR20180144057A KR102224500B1 KR 102224500 B1 KR102224500 B1 KR 102224500B1 KR 1020180144057 A KR1020180144057 A KR 1020180144057A KR 20180144057 A KR20180144057 A KR 20180144057A KR 102224500 B1 KR102224500 B1 KR 102224500B1
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Abstract

본 발명은 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템은, 고객으로부터 걸려오는 전화를 수신하는 일반 전화기; 일반 전화기에 전화가 걸려오면 자동 수신하여 발신자의 전화번호를 추출하고, 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성하여, 생성된 언어형태 정보를 발신자 전화번호와 함께 외부의 인공지능 서버로 전송하고, 생성된 언어형태 정보를 바탕으로 가상 호스트 캐릭터를 이용하여 전화 수신 이후의 대화 서비스를 제공하는 통화 감지장치; 및 통화 감지장치로부터 전송된 발신자 전화번호 및 고객의 언어형태 정보를 수신하고 이를 바탕으로 신규 고객정보를 등록하며, 주어진 언어 모델을 바탕으로 기계적 학습을 수행하여 학습결과를 통화 감지장치에 반영하는 인공지능 서버를 포함한다.
이와 같은 본 발명에 의하면, 가상 호스트 캐릭터가 인공지능으로 생성된 가상 목소리를 통해 고객과 자연스럽게 대화를 함으로써, 고객 입장에서는 친절한 응대에 만족감을 얻을 수 있고 업소 호스트 입장에서는 고객의 전화에 효율적으로 응대하면서 다른 업무를 수행할 수 있는 장점이 있다.
The present invention relates to a system and method for providing an interactive customer service service using a virtual host character based on artificial intelligence.
The system for providing an interactive customer response service using an artificial intelligence-based virtual host character according to the present invention comprises: a general telephone for receiving an incoming call from a customer; When an incoming call is made to a regular phone, it automatically receives the caller's phone number, extracts the caller's phone number, analyzes the caller's voice sound data, generates the customer's language type information, and sends the generated language type information together with the caller's phone number. A call detection device that transmits to an artificial intelligence server and provides a conversation service after a call is received using a virtual host character based on the generated language type information; And receiving the caller's phone number and the customer's language type information transmitted from the call detection device, registering new customer information based on this, and reflecting the learning result to the call detection device by performing mechanical learning based on the given language model. Includes an intelligent server.
According to the present invention, the virtual host character naturally communicates with the customer through the virtual voice generated by artificial intelligence, so that the customer can get a sense of satisfaction with the friendly response, and the business host can efficiently respond to the customer's phone call. It has the advantage of being able to perform other tasks.

Description

인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템 및 방법{System and method for providing interactive customer response service using virtual host character based on artificial intelligence}System and method for providing interactive customer response service using virtual host character based on artificial intelligence

본 발명은 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 가상의 호스트 캐릭터가 인공지능으로 생성된 가상 목소리를 통해 고객과 자연스럽게 대화를 함으로써, 고객 입장에서는 친절한 응대에 만족감을 얻을 수 있고 업소 호스트 입장에서는 고객의 전화에 효율적으로 응대하면서 다른 업무를 수행할 수 있는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for providing an interactive customer service service, and in more detail, a virtual host character naturally communicates with a customer through a virtual voice generated by artificial intelligence, thereby obtaining a satisfaction from the customer's point of view. From the standpoint of a business host, it relates to a system and method for providing an interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character that can efficiently respond to a customer's phone while performing other tasks.

오늘날 정보통신 기술의 발달과 함께 사회는 한층 더 복잡해지고, 일상 생활 자체가 통신 생활이라 해도 과언이 아닐 정도로 현대인은 통신 사회의 환경하에서 끊임없이 통신을 하면서 일상 생활을 영위하고 있다. Today, with the development of information and communication technology, society is becoming more complex, and it is not an exaggeration to say that everyday life itself is a communication life. Modern people are living their daily lives by constantly communicating under the environment of a communication society.

특히, 금융기관, 음식점, 병원, 미용실, 호텔, 펜션, 항공 등의 업체를 운영하는 운영자(업주) 입장에서는 고객으로부터 끊임없이 걸려오는 전화에 일일이 제대로 응대하기가 매우 어렵다.In particular, it is very difficult for operators (business owners) who operate businesses such as financial institutions, restaurants, hospitals, beauty salons, hotels, pensions, and airlines to properly respond to the constantly incoming calls from customers.

따라서, 이러한 고객들로부터의 전화에 대해 업주가 일일이 응대하는 대신 다른 응대 수단에 의해 응대할 수 있다면, 업주 입장에서는 고객으로부터의 전화 응대에 얽매임 없이 다른 본연의 업무를 수행할 수 있어 스트레스도 덜 받고 그로 인한 매출 증대(수익 증대)에도 도움이 될 것이다.Therefore, if the owner can respond to calls from customers through other means of response instead of responding to the calls from customers individually, the business owner can perform other natural tasks without being constrained by the phone response from customers, resulting in less stress and less stress. This will also help increase sales (increase profits).

한편, 한국 공개특허공보 제10-2002-0032257호(특허문헌 1)에는 "인터넷에서 캐릭터를 이용한 실시간 고객응대 시스템 및 그 운영 방법"이 개시되어 있는 바, 이에 따른 인터넷에서 캐릭터를 이용한 실시간 고객응대 시스템은 인터넷 환경에서 웹 서비스 운영자가 캐릭터를 이용하여 웹 사이트를 방문한 서비스 이용자를 실시간으로 응대하여 상담, 동행 쇼핑 등의 서비스를 제공하는 것을 특징으로 한다.Meanwhile, Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2002-0032257 (Patent Document 1) discloses a "real-time customer response system using characters on the Internet and its operation method", and accordingly, real-time customer response using characters on the Internet. The system is characterized in that a web service operator responds in real time to a service user who visits a web site using a character in an Internet environment to provide services such as counseling and companion shopping.

이상과 같은 특허문헌 1의 경우, 클라이언트/서버 환경에서 캐릭터를 이용하여 두 사람 이상(제1, 제2 사용자, 혹은 사용자와 서비스 운영자)이 동행하여 인터넷 쇼핑을 할 수 있도록 함으로써, 사용자가 제품 구매 의사 결정을 한층 쉽게 할 수 있는 효과가 있을지는 모르겠으나, 이는 단지 인터넷 쇼핑 환경에서 캐릭터를 이용하여 사용자의 물품(또는 서비스) 구매에 도움을 주는 정도의 서비스를 제공하는 것으로서, 사용자가 음식점, 병원, 미용실, 호텔, 펜션, 항공 업체 등에 전화를 걸어 필요한 사항을 문의하거나 예약 등을 할 때와 같은 인터넷 환경이 아닌 경우에는 전혀 대응할 수 없는 문제가 있다.In the case of Patent Document 1 as described above, by using a character in a client/server environment, two or more people (the first or second user, or the user and the service operator) can go together to shop on the Internet, so that the user purchases a product. I don't know if there will be an effect that makes decision-making easier, but this only provides a service that helps users purchase goods (or services) by using characters in an internet shopping environment. , There is a problem that cannot be responded at all in the case of non-internet environment such as when making a reservation or making a phone call to a beauty salon, hotel, pension, airline company, etc.

한국 공개특허공보 제10-2002-0032257호(2002.05.03. 공개)Korean Patent Application Publication No. 10-2002-0032257 (published on May 3, 2002)

본 발명은 상기와 같은 사항을 감안하여 창출된 것으로서, 가상의 호스트 캐릭터가 인공지능으로 생성된 가상 목소리를 통해 고객과 자연스럽게 대화를 함으로써, 고객 입장에서는 친절한 응대에 만족감을 얻을 수 있고 업소 호스트 입장에서는 고객의 전화에 효율적으로 응대하면서 다른 업무를 수행할 수 있는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.The present invention was created in consideration of the above, and a virtual host character naturally communicates with the customer through a virtual voice generated by artificial intelligence, so that the customer can get a feeling of satisfaction with the friendly response, and the business host can get a sense of satisfaction. Its purpose is to provide a system and method for providing an interactive customer response service using artificial intelligence-based virtual host characters that can efficiently respond to customer calls and perform other tasks.

상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템은,In order to achieve the above object, the system for providing an interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character according to the present invention,

업소 내에 설치되며, 고객으로부터 걸려오는 전화를 수신하는 일반 전화기;A general telephone installed in a business and receiving an incoming call from a customer;

업소 내에 설치되어 상기 업소의 일반 전화기와 전기적으로 연결되며, 일반 전화기에 전화가 걸려오면 자동 수신하여 발신자의 전화번호를 추출하고, 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성하여, 생성된 언어형태 정보를 발신자 전화번호와 함께 외부의 인공지능 서버로 전송하고, 생성된 언어형태 정보를 바탕으로 가상 호스트 캐릭터를 이용하여 전화 수신 이후의 대화 서비스를 제공하는 통화 감지장치; 및It is installed in the business and is electrically connected to the general telephone of the business. When a call is received from the general telephone, it automatically receives and extracts the caller's phone number, and automatically analyzes the caller's voice and sound data to generate the customer's language form information. Thus, a call detection device that transmits the generated language type information together with the caller's phone number to an external artificial intelligence server, and provides a conversation service after a call is received using a virtual host character based on the generated language type information; And

상기 통화 감지장치와 유/무선 인터넷으로 연결되며, 상기 통화 감지장치로부터 전송된 발신자 전화번호 및 고객의 언어형태 정보를 수신하고 이를 바탕으로 고객정보를 등록하며, 주어진 언어 모델을 바탕으로 기계적 학습을 수행하여 학습결과를 상기 통화 감지장치에 반영하는 인공지능 서버를 포함하는 점에 그 특징이 있다.The call detection device is connected to the wired/wireless Internet, receives the caller's phone number and the customer's language type information transmitted from the call detection device, registers customer information based on this, and performs mechanical learning based on a given language model. It is characterized in that it includes an artificial intelligence server that performs and reflects the learning result to the call detection device.

여기서, 바람직하게는 인사말, 안내 멘트, 부재중 설정, 서비스가 실행되고 있는 업소의 언어 모델 설정, 고객 조회 및 수정, 단골 고객 설정, 예약 관리, 순번 관리, 음성 녹음 설정, SMS/MMS 발신 설정, 가상 호스트 캐릭터 설정, 업소 WiFi 설정, 챗봇 설정, 이벤트/쿠폰 설정 등의 기능을 수행하는 관리자 콘솔을 더 포함할 수 있다.Here, preferably, greeting, announcement, out of office setting, language model setting of the business where the service is running, customer inquiry and modification, frequent customer setting, reservation management, order management, voice recording setting, SMS/MMS sending setting, virtual It may further include an administrator console that performs functions such as host character setting, business WiFi setting, chatbot setting, event/coupon setting, and the like.

이때, 관리자 콘솔은 업소의 고유단어, 축약어, 특수용어 등을 수시로 입력 및 설정할 수 있다.At this time, the administrator console can enter and set the business's own words, abbreviations, and special terms at any time.

또한, 말뭉치, 추임새, 무음, 예약, 녹음, 고객정보 등이 저장되어 있는 데이터베이스를 더 포함할 수 있다.In addition, it may further include a database in which corpus, chuimsae, silence, reservations, recordings, customer information, and the like are stored.

또한, 상기 통화 감지장치는 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성함에 있어서, 성별, 연령대별, 언어종류별로 구분하여 언어형태 정보를 생성할 수 있다. In addition, the call detection device may generate language type information by dividing it by gender, age group, and language type in generating language type information of a customer by analyzing the caller's voice sound data by itself.

또한, 상기 통화 감지장치는, 입력된 언어의 음향신호 데이터를 분석하여 화자의 정보를 자동 감별하는 언어 감별기와; 입력된 음성데이터의 무음 데이터 여부를 "음향신호 패턴"으로 감별하고 처리하는 무음 처리기와; 입력된 음성데이터를 텍스트로 변환하는 내장형 STT(speech-to-text); 및 입력된 언어의 추임새 단어 (Filler words) 여부를 "언어 모델 패턴"으로 감별하여 고객 응답이 지연될 경우 대기 시간을 조절(연장)하거나 추임새로 자동 응답하는 추임새 처리기를 포함하여 구성될 수 있다.In addition, the call detection device includes: a language discriminator for automatically discriminating information of a speaker by analyzing sound signal data of an input language; A silence processor for discriminating and processing whether the input voice data is silent data or not as a "sound signal pattern"; A built-in speech-to-text (STT) that converts input voice data into text; And a chuimsae processor that discriminates whether or not filler words of the input language are "language model patterns" and adjusts (extends) a waiting time or automatically responds with a chuimsae when a customer response is delayed.

또한, 상기 통화 감지장치는, 상기 추임새 처리기에 의한 추임새 단어 감별에 의해 사전에 설정된 발화종료 시점의 한계값(Threshold of end-of-speech; EOS)을 동적으로 변경(연장)하는데 관여하는 발화종료 타이머와; 상기 무음 처리기를 거친 음성 데이터를 부호화하여 음성 패킷을 생성하고, 생성된 음성 패킷을 상기 인공 지능 서버로 전송하는 인코더(encoder)를 더 포함할 수 있다.In addition, the call detection device is involved in dynamically changing (extending) a threshold of end-of-speech (EOS) set in advance by discrimination of words of the pendulum by the pendulum processor. With a timer; It may further include an encoder for generating a voice packet by encoding the voice data passed through the silence processor, and transmitting the generated voice packet to the artificial intelligence server.

여기서, 상기 무음 처리기는 발신자의 대화 내용 중에서 자체적으로 무음 음향신호를 감별하여 처리하는 무음 음소추정 어쿠스틱(acoustic) 모델과, 대화 내용 중의 노이즈 요소를 추정하여 처리하는 노이즈 추정 어쿠스틱 모델을 구비할 수 있다.Here, the silent processor may include a silent phoneme estimation acoustic model for discriminating and processing a silent sound signal from the caller's conversation content, and a noise estimation acoustic model for estimating and processing a noise factor in the conversation content. .

또한, 상기 추임새 처리기는 고객의 대화 내용을 실시간으로 전달받아 추임새 단어 포함 여부를 분석하고, 지정된 추임새 단어가 존재할 경우 사전에 설정된 발화 종료시점의 한계값(Threshold of end-of-speech; EOS)을 동적으로 변경(연장)하며, 응답 추임새를 생성하여 고객에게 응답하고 다음 대화를 기다리도록 구성될 수 있다.In addition, the chuimsae processor receives the customer's conversation in real time and analyzes whether or not the chuimsae word is included, and if the specified chuimsae word is present, the threshold of end-of-speech (EOS) set in advance is determined. It dynamically changes (extends) and can be configured to respond to customers by creating a response reminder and wait for the next conversation.

또한, 상기 통화 감지장치는, 자연어 대화 흐름과 상황을 고려하고 의도를 분석하여 최선의 대화 전략을 결정하여 자연어로 고객 응대를 하는 대화 관리자와;상기 대화 관리자로부터 발신자의 대화 내용을 실시간으로 전달받아 특정 대화 구문에 대한 화자의 의도를 최종적으로 판단하고, 추가적인 추론 작업을 실행 후 결과를 상기 대화 관리자에게 전달하는 의도 추론기와; 상기 대화 관리자로부터 제안내용을 요청받아 특정 고객의 현재 시점의 성향을 종합적으로 추론하고, 고객에게 제안할 물품이나 서비스 등의 내용을 생성한 후 상기 대화 관리자에 전달하는 개인화 매니저를 더 포함할 수 있다.In addition, the call detection device includes a conversation manager who considers the natural language conversation flow and situation and analyzes the intention to determine the best conversation strategy to respond to customers in natural language; and receives the caller's conversation contents in real time from the conversation manager. An intention reasoning unit for finally determining a speaker's intention for a specific dialogue phrase, and transmitting a result to the dialogue manager after executing an additional reasoning task; The personalization manager may further include a personalization manager that receives a request from the conversation manager, comprehensively infers the propensity of a specific customer at a current point in time, generates the content of a product or service, etc. to be suggested to the customer, and delivers the content to the conversation manager. .

이때, 상기 대화 관리자는 대화 내용 중 오인식 여지가 있는 정보를 대화로 교정하는 정보 교정 기능과, 확정이 필요한 정보인 경우 교정을 위한 대화를 생성 및 진행하는 확정 기능을 구비할 수 있다.In this case, the conversation manager may have an information correction function for correcting information that may be misrecognized among the conversation contents through a conversation, and a confirmation function for generating and proceeding with a conversation for correction if the information needs to be confirmed.

또한, 상기 인공지능 서버에 의해 제공되는 상기 대화 서비스는 가상 호스트 캐릭터가 인공지능으로 생성된 가상 목소리를 통해 고객(발신자)과 대화하는 서비스 형태일 수 있다.In addition, the conversation service provided by the artificial intelligence server may be in the form of a service in which a virtual host character communicates with a customer (caller) through a virtual voice generated by artificial intelligence.

또한, 상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법은,In addition, in order to achieve the above object, the method of providing an interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character according to the present invention,

일반 전화기, 통화 감지장치, 인공지능 서버를 포함하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템을 바탕으로 한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법으로서,As a method of providing an interactive customer response service based on a system for providing an interactive customer response service using an artificial intelligence-based virtual host character including a general telephone, a call detection device, and an artificial intelligence server,

a) 업소 내의 상기 일반 전화기에 의해 고객으로부터 걸려오는 전화를 수신하는 단계;a) receiving an incoming call from a customer by the general telephone in the establishment;

b) 상기 일반 전화기에 전화가 걸려오면, 상기 통화 감지장치에 의해 자동 수신하여 발신자의 전화번호를 추출하는 단계; b) when a call is received from the general telephone, automatically receiving it by the call detection device and extracting the caller's telephone number;

c) 상기 통화 감지장치에 의해 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성하고, 생성된 언어형태 정보를 발신자 전화번호와 함께 상기 인공지능 서버로 전송하는 단계; c) automatically analyzing the caller's voice sound data by the call detection device to generate the customer's language type information, and transmitting the generated language type information together with the caller's phone number to the artificial intelligence server;

d) 상기 인공지능 서버에 의해 상기 통화 감지장치로부터 전송된 발신자 전화번호 및 고객의 언어형태 정보를 수신하여 고객정보를 등록하는 단계;d) registering customer information by receiving the caller's phone number and the language type information of the customer transmitted from the call detection device by the artificial intelligence server;

e) 상기 인공지능 서버에 의해 주어진 언어모델을 바탕으로 기계적 학습을 수행하여 학습결과를 상기 통화 감지장치에 반영하는 단계; 및e) performing mechanical learning based on the language model given by the artificial intelligence server and reflecting the learning result to the call detection device; And

f) 상기 통화 감지장치에 의해 생성된 언어형태 정보를 바탕으로 가상 호스트 캐릭터를 이용하여 전화 수신 이후의 대화 서비스를 제공하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.f) It is characterized in that it includes the step of providing a conversation service after a call is received using a virtual host character based on the language type information generated by the call detection device.

여기서, 바람직하게는 상기 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템은 관리자 콘솔을 더 포함하고, 상기 관리자 콘솔에 의해 인사말, 안내 멘트, 부재중 설정, 업소 언어 모델 설정, 고객 조회 및 수정, 단골 고객 설정, 예약 관리, 순번 관리, 음성 녹음 설정, SMS/MMS 발신 설정 등을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, preferably, the system for providing interactive customer service using the artificial intelligence-based virtual host character further includes an administrator console, and a greeting, announcement, absence setting, business language model setting, customer inquiry by the administrator console And performing correction, frequent customer setting, reservation management, order management, voice recording setting, SMS/MMS sending setting, and the like.

또한, 상기 단계 c)에서 상기 통화 감지장치는 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성함에 있어서, 성별, 연령대별, 언어종류별로 구분하여 언어형태 정보를 생성할 수 있다. In addition, in step c), the call detection device may generate language type information by dividing it by gender, age group, and language type in generating the customer's language type information by analyzing the caller's voice sound data by itself. .

또한, 상기 단계 c)에서 상기 통화 감지장치에 의해 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성하는 과정은, 언어 감별기에 의해 입력된 언어의 음향신호 데이터를 분석하여 화자의 정보를 자동 감별하는 단계와; 무음 처리기에 의해 입력된 음성데이터의 무음 데이터 여부를 "음향신호 패턴"으로 감별하고 처리하는 단계와; 내장형 STT(speech-to-text)에 의해 입력된 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 단계; 및 추임새 처리기에 의해 입력된 언어의 추임새 단어(Filler words) 여부를 "언어 모델 패턴"으로 감별하여 고객 응답이 지연될 경우 대기 시간을 조절(연장)하거나 추임새로 자동 응답하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다.In addition, in step c), the process of generating the customer's language form information by analyzing the caller's voice sound data by the call detection device itself is performed by analyzing the sound signal data of the language inputted by the language discriminator. Automatically discriminating information; Discriminating and processing whether the voice data input by the silence processor is silent data or not as a "sound signal pattern"; Converting voice data input by built-in speech-to-text (STT) into text; And discriminating whether or not filler words of the language input by the chuimsae processor are determined by the "language model pattern", and adjusting (extending) the waiting time or automatically responding with the chuimsae in case the customer response is delayed. I can.

이때, 상기 통화 감지장치는 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성함에 있어서, 발화종료 타이머를 이용하여 상기 추임새 처리기에 의한 추임새 단어 감별에 의해 사전에 설정된 발화종료 시점의 한계값(Threshold of end-of-speech; EOS)을 동적으로 변경(연장)하는 단계와; 인코더에 의해 상기 무음 처리기를 거친 음성 데이터를 부호화하여 음성 패킷을 생성하고, 생성된 음성 패킷을 상기 인공 지능 서버로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.At this time, the call detection device automatically analyzes the caller's voice and sound data to generate the customer's language type information. Dynamically changing (extending) a threshold of end-of-speech (EOS); It may further include the step of generating a voice packet by encoding the voice data passed through the silencer by an encoder, and transmitting the generated voice packet to the artificial intelligence server.

여기서, 상기 무음 처리기는 발신자의 대화 내용 중에서 자체적으로 무음 음향신호를 감별하여 처리하는 무음 음소추정 어쿠스틱(acoustic) 모델과, 대화 내용 중의 노이즈 요소를 추정하여 처리하는 노이즈 추정 어쿠스틱 모델을 구비할 수 있다.Here, the silent processor may include a silent phoneme estimation acoustic model for discriminating and processing a silent sound signal from the caller's conversation content, and a noise estimation acoustic model for estimating and processing a noise factor in the conversation content. .

또한, 상기 추임새 처리기는 고객의 대화 내용을 실시간으로 전달받아 추임새 단어 포함 여부를 분석하고, 지정된 추임새 단어가 존재할 경우 사전에 설정된 발화 종료시점의 한계값(Threshold of end-of-speech; EOS)을 동적으로 변경(연장)하며, 응답 추임새를 생성하여 고객에게 응답하고 다음 대화를 기다리도록 구성될 수 있다.In addition, the chuimsae processor receives the customer's conversation in real time and analyzes whether or not the chuimsae word is included, and if the specified chuimsae word is present, the threshold of end-of-speech (EOS) set in advance is determined. It dynamically changes (extends) and can be configured to respond to customers by creating a response reminder and wait for the next conversation.

또한, 상기 단계 c)에서 상기 통화 감지장치는 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성함에 있어서, 대화 관리자에 의해 자연어 대화 흐름과 상황을 고려하고 의도를 분석하여 최선의 대화 전략을 결정하여 자연어로 고객 응대를 하는 단계와; 의도 추론기에 의해 상기 대화 관리자로부터 발신자의 대화 내용을 실시간으로 전달받아 특정 대화 구문에 대한 화자의 의도를 최종적으로 판단하고, 추가적인 추론 작업을 실행 후 결과를 상기 대화 관리자에게 전달하는 단계와; 개인화 매니저에 의해 상기 대화 관리자로부터 제안내용을 요청받아 특정 고객의 현재 시점의 성향을 종합적으로 추론하고, 고객에게 제안할 물품이나 서비스 등의 내용을 생성한 후 상기 대화 관리자에 전달하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, in step c), the call detection device automatically analyzes the caller's voice and sound data to generate the customer's language form information. Determining a conversation strategy and responding to customers in natural language; Receiving conversation contents of a sender from the conversation manager in real time by an intention inferring device, finally determining the speaker's intention for a specific conversation phrase, and delivering the result to the conversation manager after executing an additional reasoning task; Further comprising the step of receiving a request from the conversation manager by the personalization manager, comprehensively inferring the propensity of a specific customer at the current point of time, generating the content of the product or service to be proposed to the customer, and transmitting the content to the conversation manager. can do.

이때, 상기 대화 관리자는 대화 내용 중 오인식 여지가 있는 정보를 대화로 교정하는 정보 교정 기능과, 확정이 필요한 정보인 경우 교정을 위한 대화를 생성 및 진행하는 확정 기능을 구비할 수 있다.In this case, the conversation manager may have an information correction function for correcting information that may be misrecognized among the conversation contents through a conversation, and a confirmation function for generating and proceeding with a conversation for correction if the information needs to be confirmed.

또한, 상기 단계 f)에서 상기 통화 감지장치에 의해 제공되는 상기 대화 서비스는 가상 호스트 캐릭터가 인공지능으로 생성된 가상 목소리를 통해 고객(발신자)과 대화하는 서비스 형태일 수 있다.In addition, the conversation service provided by the call detection device in step f) may be in the form of a service in which a virtual host character communicates with a customer (caller) through a virtual voice generated by artificial intelligence.

이와 같은 본 발명에 의하면, 가상 호스트 캐릭터가 인공지능으로 생성된 가상 목소리를 통해 고객과 자연스럽게 대화를 함으로써, 고객 입장에서는 친절한 응대에 만족감을 얻을 수 있고 업소 호스트 입장에서는 고객의 전화에 효율적으로 응대하면서 다른 업무를 수행할 수 있는 장점이 있다.According to the present invention, the virtual host character naturally communicates with the customer through the virtual voice generated by artificial intelligence, so that the customer can get a sense of satisfaction with the friendly response, and the business host can efficiently respond to the customer's phone call. It has the advantage of being able to perform other tasks.

도 1은 본 발명에 따른 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템의 통화 감지장치의 내부 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법의 실행 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 추임새 처리기를 통한 발화 종료시점의 동적 변경을 도식적으로 나타낸 도면이다.
도 5는 발화종료 처리 방식을 비교하여 나타낸 도면이다.
도 6은 발화 종료 시점의 기존 처리방식과 동적변경 방식을 시스템 구성으로 나타낸 도면이다.
도 7은 추임새 처리기의 추임새 응답 기능을 도식적으로 나타낸 도면이다.
도 8은 무음 처리기의 무음 처리 기능을 도식적으로 나타낸 도면이다.
도 9는 대화 관리자와 의도 추론기에 의한 의도 추론 기능을 도식적으로 나타낸 도면이다.
도 10은 대화 관리자의 정보 교정 및 확정 기능을 도식적으로 나타낸 도면이다.
도 11은 대화 관리자의 정보 교정 대화 프로세스를 나타낸 도면이다.
도 12는 대화 관리자의 고객 맞춤형 제안 기능을 도식적으로 나타낸 도면이다.
도 13은 인공지능 서버에 의해 학습되는 언어 모델을 시스템 구성적으로 나타낸 도면이다.
도 14는 인공지능 서버에 의한 언어모델 데이터의 학습, 정제 방법을 나타낸 도면이다.
1 is a diagram schematically showing the configuration of a system for providing an interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating an internal configuration of a call detection device of the system for providing an interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character shown in FIG. 1.
3 is a flowchart showing an execution process of a method for providing an interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character according to the present invention.
4 is a diagram schematically showing a dynamic change of an end point of an utterance through a chuimsae processor.
5 is a view showing a comparison of utterance end processing methods.
6 is a diagram showing an existing processing method and a dynamic change method at the end of an utterance in a system configuration.
7 is a diagram schematically showing a response function of a chuimsae processor.
8 is a diagram schematically illustrating a silent processing function of a silent processor.
9 is a diagram schematically showing an intention reasoning function by a conversation manager and an intention reasoning machine.
10 is a diagram schematically showing information correction and confirmation functions of a conversation manager.
11 is a diagram showing an information correction dialogue process of a dialogue manager.
12 is a diagram schematically illustrating a customer-customized proposal function of a conversation manager.
13 is a diagram showing a system configuration of a language model learned by an artificial intelligence server.
14 is a diagram showing a method of learning and refining language model data by an artificial intelligence server.

본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정되어 해석되지 말아야 하며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.Terms or words used in this specification and claims are limited to their usual or dictionary meanings and should not be interpreted, and that the inventor can appropriately define the concept of terms in order to describe his own invention in the best way. Based on the principle, it should be interpreted as a meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈", "장치" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Throughout the specification, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary. In addition, terms such as "...unit", "...group", "module", and "device" described in the specification mean units that process at least one function or operation, which is hardware or software, or a combination of hardware and software. It can be implemented as

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system for providing an interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템(100)은 일반 전화기(110), 통화 감지장치(120), 인공지능 서버(130)를 포함하여 구성된다.Referring to FIG. 1, an interactive customer service providing system 100 using an artificial intelligence-based virtual host character according to the present invention includes a general phone 110, a call detection device 120, and an artificial intelligence server 130. It consists of including.

일반 전화기(110)는 업소 내에 설치되며, 고객으로부터 걸려오는 전화를 수신한다. 여기서, 업소란 본 발명이 제공하는 대화형 인공지능 서비스에 가입한 업소를 말한다. 또한, 일반 전화기(110)는 업소가 사용하는 전화기로서 유선전화, 인터넷 전화, 이동 전화 등을 모두 포함할 수 있다.The general telephone 110 is installed in the business and receives an incoming call from a customer. Here, the business refers to a business that has subscribed to the interactive artificial intelligence service provided by the present invention. In addition, the general telephone 110 is a telephone used by a business and may include all of a landline telephone, an Internet telephone, and a mobile telephone.

통화 감지장치(120)는 업소 내에 설치되어 업소의 일반 전화기(110)와 전기적으로 연결되며, 일반 전화기(110)에 전화가 걸려오면 자동 수신하여 발신자의 전화번호를 추출하고, 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성하여, 생성된 언어형태 정보를 발신자 전화번호와 함께 외부의 인공지능 서버(130)로 전송하고, 생성된 언어형태 정보를 바탕으로 가상 호스트 캐릭터를 이용하여 전화 수신 이후의 대화 서비스를 제공한다. 여기서, 상기 가상 호스트 캐릭터는 고객과 전화상으로 응대하는 인공지능 가상 호스트를 의미한다. The call detection device 120 is installed in the business and is electrically connected to the general telephone 110 of the business, and when a call is received from the general telephone 110, it automatically receives and extracts the caller's telephone number, and the caller's voice and sound data By self-analyzing and generating customer's language type information, the generated language type information is transmitted to the external artificial intelligence server 130 along with the caller's phone number, and a virtual host character is used based on the generated language type information. Thus, it provides a conversation service after receiving a call. Here, the virtual host character means an artificial intelligence virtual host that responds to a customer over the phone.

인공지능 서버(130)는 상기 통화 감지장치(120)와 유/무선 인터넷으로 연결되며, 상기 통화 감지장치(120)로부터 전송된 발신자 전화번호 및 고객의 언어형태 정보를 수신하고 이를 바탕으로 고객정보를 등록하며, 주어진 언어 모델을 바탕으로 기계적 학습을 수행하여 학습결과를 상기 통화 감지장치(120)에 반영한다.The artificial intelligence server 130 is connected to the call detection device 120 through wired/wireless Internet, receives the caller's phone number and the language type information of the customer transmitted from the call detection device 120, and based on this, customer information Is registered, and the learning result is reflected in the call detection device 120 by performing mechanical learning based on the given language model.

여기서, 이상과 같은 본 발명의 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템(100)은 바람직하게는 인사말, 안내 멘트, 부재중 설정, 서비스가 실행되고 있는 업소의 언어 모델 설정, 고객 조회 및 수정, 단골 고객 설정, 예약 관리, 순번 관리, 음성 녹음 설정, SMS/MMS 발신 설정, 가상 호스트 캐릭터 설정, 업소 WiFi 설정, 챗봇 설정, 이벤트/쿠폰 설정 등의 기능을 수행하는 관리자 콘솔(140)을 더 포함할 수 있다. 이때, 이와 같은 관리자 콘솔(140)은 업소의 고유단어, 축약어, 특수용어 등을 수시로 입력 및 설정할 수 있다.Here, the interactive customer service providing system 100 using the artificial intelligence-based virtual host character of the present invention as described above is preferably a greeting, an announcement, an absence setting, a language model setting of the business where the service is running, Administrator console that performs functions such as customer inquiry and modification, frequent customer setting, reservation management, order management, voice recording setting, SMS/MMS sending setting, virtual host character setting, business WiFi setting, chatbot setting, event/coupon setting, etc. 140) may be further included. In this case, the administrator console 140 may input and set the unique word, abbreviation, and special term of the business at any time.

여기서, 이상과 같은 관리자 콘솔(140)과, 관리자 콘솔(140)에 의한 업소 언어 모델 설정 및 가상 호스트 캐릭터 설정에 대해 설명을 부가해 보기로 한다.Here, a description will be added to the administrator console 140 and the business language model setting and the virtual host character setting by the administrator console 140 as described above.

먼저, 관리자 콘솔(140) 접속에 대해 설명하면, 업소 내 PC 또는 POS(Point of Sales)의 웹 브라우저(인터넷 익스플로러, 크롬 등)를 실행한다. 그런 후, 서비스 제공자의 관리자 홈페이지 URL(예: http://smartoffice.posicube.com)에 접속한다. 그런 다음, 업소의 전화번호와 비밀번호를 입력하여 로그인을 한다. 그런 후, "관리자 콘솔" 기능을 선택한다. 이후에는 관리자 콘솔을 통해 위에서 설명한 바와 같은 다양한 기능의 설정이 가능해진다. First, when explaining access to the manager console 140, a web browser (Internet Explorer, Chrome, etc.) of a PC or Point of Sales (POS) in the business is executed. Then, access the URL of the administrator's homepage of the service provider (eg, http://smartoffice.posicube.com). Then, log in by entering the business's phone number and password. Then select the "Administrator Console" function. After that, it is possible to set various functions as described above through the administrator console.

다음에, 업소 언어 모델 설정에 대해 설명해 보면, 먼저 관리자 콘솔(140)에서 "업소 언어 모델 설정"기능을 선택한다. 그런 후, 등록할 신규 단어의 목적에 따라 "고유명사(메뉴 등)", "추임새 단어", "특수 기호", "축약어/변형어" 중 메뉴를 선택한다. 그런 다음, 신규 단어와 변환 결과를 함께 입력한 후, "저장"을 선택한다. 그런 후, "언어모델 학습" 버튼을 누르면 인공지능 서버(130)가 기계학습을 시작한다. 그리고 학습이 끝나면 인공지능 서버(130)는 도 2에 도시된 바와 같이, 자동적으로 결과를 반영한다.Next, referring to the setting of the business language model, first, the “business language model setting” function is selected from the administrator console 140. Then, according to the purpose of the new word to be registered, a menu is selected from among "unique nouns (menu, etc.)", "chuimsae word", "special symbol", and "abbreviation/variant word". Then, after entering the new word and conversion result together, select "Save". Then, when the "Language Model Learning" button is pressed, the artificial intelligence server 130 starts machine learning. And when the learning is finished, the artificial intelligence server 130 automatically reflects the result, as shown in FIG. 2.

다음으로, 가상 호스트 캐릭터 설정에 대해 설명해 보면, 먼저 관리자 콘솔(140)에서 "가상 호스트 캐릭터 설정" 기능을 선택한다. 그런 후, 사전에 설정된 호스트 캐릭터(예를 들면, "친절한 김대리", "까칠한 백종원", "미식가 황교익", "빅마마 이혜정", "삼시세끼 이서진", "먹방 하정우") 중 한 가지를 선택하거나, "신규 캐릭터 생성"을 선택한다. 그런 다음, "응대 언어"를 선택한다. 예를 들면, 한국어, 중국어, 일본어, 영어 중 1개 이상을 선택한다. 그런 후, "응대 고객형태"를 입력한다. 예를 들면, 연령대별, 성별, 단골 여부 등을 입력한다. 이후, 더 이상 변경 사항이 없다면, "완료" 버튼을 선택한다.Next, referring to the virtual host character setting, first, the “virtual host character setting” function is selected from the administrator console 140. Then, select one of the pre-set host characters (for example, "Kim Dae-ri", "Bak Jong-won", "Gourmet Hwang Gyo-ik", "Big Mama Lee Hye-jung", "Three Sis and Three Kids Lee Seo-jin", "Mokbang Ha Jung-woo"). Or, select "Create a new character". Then, select "Available Languages". For example, select one or more of Korean, Chinese, Japanese, and English. Then, enter "Responsive Customer Type". For example, enter the age group, gender, and whether you are a regular member. After that, if there are no more changes, select the "Done" button.

한편, 본 발명의 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템(100)은 바람직하게는 말뭉치, 추임새, 무음, 예약, 녹음, 고객정보 등이 저장되어 있는 데이터베이스(150)를 더 포함할 수 있다. 여기서, 말뭉치는 자연어 처리를 위해 특정 목적으로 분류되어 있는 텍스트 데이터 집합을 의미한다.On the other hand, the interactive customer service providing system 100 using an artificial intelligence-based virtual host character of the present invention preferably includes a database 150 in which corpus, chuimsae, silence, reservations, recordings, customer information, etc. are stored. It may contain more. Here, the corpus refers to a text data set classified for a specific purpose for processing natural language.

또한, 상기 통화 감지장치(120)는 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성함에 있어서, 성별, 연령대별, 언어종류별(예를 들면, "여성", "20대", "영어")로 구분하여 언어형태 정보를 생성할 수 있다. In addition, the call detection device 120, in generating the language form information of the customer by analyzing the caller's voice sound data by itself, by gender, age group, language type (for example, "female", "20s" , "English") can be used to generate language type information.

또한, 상기 통화 감지장치(120)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 입력된 언어의 음향신호 데이터를 분석하여 화자의 정보를 자동 감별하는 언어 감별기(121)와; 입력된 음성데이터의 무음 데이터 여부를 "음향신호 패턴"으로 감별하고 처리하는 무음 처리기(122)와; 입력된 음성데이터를 텍스트로 변환하는 내장형 STT(speech-to-text)(123); 및 입력된 언어의 추임새 단어(Filler words) 여부를 "언어 모델 패턴"으로 감별하여 고객 응답이 지연될 경우 대기 시간을 조절(연장)하거나 추임새로 자동 응답하는 추임새 처리기(124)를 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, 이상과 같은 언어 감별기(121), 무음 처리기(122), 입력된 음성데이터를 텍스트로 변환하는 내장형 STT(speech-to-text)(123), 추임새 처리기(124) 등은 소프트웨어 또는 하드웨어로 구성될 수 있다.In addition, the call detection device 120, as shown in Fig. 2, the language discriminator 121 for automatically discriminating information of the speaker by analyzing the audio signal data of the input language; A silence processor 122 for discriminating and processing whether the input voice data is silent data or not as a "sound signal pattern"; A built-in speech-to-text (STT) 123 for converting the input voice data into text; And a chuimsae processor 124 that discriminates whether or not filler words of the input language by "language model pattern" and adjusts (extends) the waiting time or automatically responds with a chuimsae when customer response is delayed. I can. Here, the language discriminator 121, the silence processor 122, the built-in speech-to-text (STT) 123 that converts the input voice data into text, the chuimsae processor 124, and the like are software or hardware. It can be composed of.

또한, 상기 통화 감지장치(120)는, 상기 추임새 처리기(124)에 의한 추임새 단어 감별에 의해 사전에 설정된 발화종료 시점의 한계값(Threshold of end-of-speech; EOS)을 동적으로 변경(연장)하는데 관여하는 발화종료 타이머(126)와; 상기 무음 처리기(122)를 거친 음성 데이터를 부호화하여 음성 패킷을 생성하고, 생성된 음성 패킷을 상기 인공 지능 서버(130)로 전송하는 인코더(encoder)를 더 포함할 수 있다.In addition, the call detection device 120 dynamically changes (extends) a threshold of end-of-speech (EOS) set in advance by discrimination of words by the pendulum processor 124. The utterance end timer 126 involved in ); It may further include an encoder for generating a voice packet by encoding the voice data passed through the silence processor 122 and transmitting the generated voice packet to the artificial intelligence server 130.

여기서, 상기 무음 처리기(122)는 발신자의 대화 내용 중에서 자체적으로 무음 음향신호를 감별하여 처리하는 무음 음소추정 어쿠스틱(acoustic) 모델(122a) (도 8 참조)과, 대화 내용 중의 노이즈 요소를 추정하여 처리하는 노이즈 추정 어쿠스틱 모델(122b)을 구비할 수 있다. Here, the silence processor 122 estimates a silent phoneme estimation acoustic model 122a (refer to FIG. 8) for discriminating and processing a silent sound signal from the caller's conversation content, and a noise factor in the conversation content. A noise estimation acoustic model 122b to be processed may be provided.

또한, 상기 추임새 처리기(124)는 고객의 대화 내용을 실시간으로 전달받아 추임새 단어 포함 여부를 분석하고, 지정된 추임새 단어가 존재할 경우 사전에 설정된 발화 종료시점의 한계값(Threshold of end-of-speech; EOS)을 동적으로 변경(연장)하며, 응답 추임새를 생성하여 고객에게 응답하고 다음 대화를 기다리도록 구성될 수 있다.In addition, the chuimsae processor 124 receives the conversation contents of the customer in real time, analyzes whether or not the words are included, and if a specified word is present, a threshold of end-of-speech set in advance; EOS) dynamically changes (extends) and can be configured to respond to customers by creating a response message and wait for the next conversation.

또한, 상기 통화 감지장치(120)는, 자연어 대화 흐름과 상황을 고려하고 의도를 분석하여 최선의 대화 전략을 결정하여 자연어로 고객 응대를 하는 대화 관리자(901)(도 9 참조)와; 상기 대화 관리자(901)로부터 발신자의 대화 내용을 실시간으로 전달받아 특정 대화 구문에 대한 화자의 의도를 최종적으로 판단하고, 추가적인 추론 작업을 실행 후 결과를 상기 대화 관리자(901)에게 전달하는 의도 추론기(902)와; 상기 대화 관리자(901)로부터 제안내용을 요청받아 특정 고객의 현재 시점의 성향을 종합적으로 추론하고, 고객에게 제안할 물품이나 서비스 등의 내용을 생성한 후 상기 대화 관리자(901)에 전달하는 개인화 매니저(903)(도 12 참조)를 더 포함할 수 있다. 이때, 상기 대화 관리자(901)는 대화 내용 중 오인식 여지가 있는 정보를 대화로 교정하는 정보 교정 기능과, 확정이 필요한 정보인 경우 교정을 위한 대화를 생성 및 진행하는 확정 기능을 구비할 수 있다. 여기서, 이상과 같은 대화 관리자(901), 의도 추론기(902), 개인화 매니저(903)는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구성될 수 있다.In addition, the call detection device 120 includes a conversation manager 901 (refer to FIG. 9) that considers a natural language conversation flow and situation and analyzes an intention to determine the best conversation strategy to respond to customers in natural language; An intention inferring device that receives the caller's conversation content from the conversation manager 901 in real time, finally determines the speaker's intention for a specific conversation phrase, and delivers the result to the conversation manager 901 after executing an additional reasoning task (902) and; Personalization manager that receives proposal content from the conversation manager 901, comprehensively infers the propensity of a specific customer at the current point of time, creates content, such as a product or service to be proposed to the customer, and delivers it to the conversation manager 901 It may further include 903 (see FIG. 12). In this case, the conversation manager 901 may include an information correction function for correcting information that may be misrecognized among the conversation contents into a conversation, and a confirmation function for generating and proceeding with a conversation for correction when the information needs to be confirmed. Here, the conversation manager 901, the intention inferring device 902, and the personalization manager 903 as described above may be formed of software or hardware.

또한, 상기 인공지능 서버(130)에 의해 제공되는 상기 대화 서비스는 가상 호스트 캐릭터가 인공지능으로 생성된 가상 목소리를 통해 고객(발신자)과 대화하는 서비스 형태일 수 있다.In addition, the conversation service provided by the artificial intelligence server 130 may be in the form of a service in which a virtual host character communicates with a customer (caller) through a virtual voice generated by artificial intelligence.

이상의 설명과 같이, 본 발명의 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템(100)은 인공지능 서버(130)와 통화 감지장치(120)에 의해 가상 호스트 캐릭터가 고객의 전화에 대해 응대하는 서비스를 제공하는 것으로 설명하였으나, 반드시 이러한 형태로 서비스를 제공하는 것으로 한정되는 것은 아니며, 경우에 따라서는 일반적인 콜센터처럼 업소의 호스트나 직원이 직접 전화로 고객의 전화에 응대하는 서비스를 제공할 수도 있다. 이러한 경우에는 물론 업소의 호스트나 직원이 업소 내 일반 전화기(110)와 통화 감지장치(120) 및 인공지능 서버(130)와의 연결을 간단한 스위치 조작에 의해 차단한 상태에서 그와 같은 직접 응대 서비스가 이루어진다.As described above, the interactive customer service providing system 100 using the artificial intelligence-based virtual host character of the present invention uses the artificial intelligence server 130 and the call detection device 120 to enable the virtual host character to Although it has been described as providing a service to respond to customers, it is not necessarily limited to providing services in this form, and in some cases, a service in which the host or employee of the business directly responds to the customer's phone call, like a general call center, is provided. You can also provide. In this case, of course, in a state in which the host or employee of the business cuts off the connection between the general telephone 110 and the call detection device 120 and the artificial intelligence server 130 in the business by a simple switch operation, such a direct response service is available. Done.

그러면, 이하에서는 이상과 같은 구성을 가지는 본 발명에 따른 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템을 바탕으로 한 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법에 대해 설명해 보기로 한다.Then, hereinafter, a method of providing an interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character based on the system for providing an interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character according to the present invention having the above configuration. Let's explain.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법의 실행 과정을 나타낸 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating an execution process of a method for providing an interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법은, 전술한 바와 같은 일반 전화기(110), 통화 감지장치(120), 인공지능 서버(130)를 포함하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템을 바탕으로 한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법으로서, 먼저 업소 내의 상기 일반 전화기(110)에 의해 고객으로부터 걸려오는 전화를 수신한다(단계 S301).Referring to FIG. 3, a method for providing an interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character according to the present invention includes a general phone 110, a call detection device 120, and an artificial intelligence server 130 as described above. A method for providing an interactive customer service service based on a system for providing an interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character including, first, an incoming call from a customer through the general phone 110 in a business establishment. Receive (step S301).

그리고 상기 일반 전화기(110)에 전화가 걸려오면, 상기 통화 감지장치(120에 의해 자동 수신하여 발신자의 전화번호를 추출한다(단계 S302). Then, when a call comes in to the general telephone 110, the call detection device 120 automatically receives the call and extracts the caller's telephone number (step S302).

그런 다음, 상기 통화 감지장치(120)에 의해 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성하고, 생성된 언어형태 정보를 발신자 전화번호와 함께 상기 인공지능 서버(130)로 전송한다(단계 S303). Then, the caller's voice sound data is analyzed by the caller's voice and sound data by itself to generate the customer's language type information, and the generated language type information is sent to the artificial intelligence server 130 together with the caller's phone number. Transfer (step S303).

그러면, 인공지능 서버(130)는 상기 통화 감지장치(120)로부터 전송된 발신자 전화번호 및 고객의 언어형태 정보를 수신하고, 이를 바탕으로 신규 고객정보를 등록한다(단계 S304). 즉, 인공지능 서버(130)는 발신자 전화번호를 기반으로 고객의 과거 이력 정보를 조회하고, 결과를 통화감지 장치(120)로 전송한다. 이때, 만약 발신자의 과거 이력 정보가 존재하지 않을 경우, 통화감지 장치(120)는 신규 고객으로 인식하고 새로운 이력 정보를 생성하여 인공지능 서버(130)로 전송하고, 인공지능 서버(130)는 그 새로운 이력 정보를 바탕으로 신규 고객정보를 등록하는 것이다.Then, the artificial intelligence server 130 receives the caller's phone number and the language type information of the customer transmitted from the call detection device 120, and registers new customer information based on this (step S304). That is, the artificial intelligence server 130 inquires the customer's past history information based on the caller's phone number, and transmits the result to the call detection device 120. At this time, if the caller's past history information does not exist, the call detection device 120 recognizes as a new customer, generates new history information, and transmits it to the artificial intelligence server 130, and the artificial intelligence server 130 It is to register new customer information based on new history information.

또한, 상기 인공지능 서버(130)에 의해 주어진 언어모델을 바탕으로 기계적 학습을 수행하여 학습결과를 상기 통화 감지장치(120)에 반영한다(단계 S305).Further, mechanical learning is performed based on the language model given by the artificial intelligence server 130 and the learning result is reflected in the call detection device 120 (step S305).

그런 후, 통화 감지장치(120)에 의해 생성된 언어형태 정보를 바탕으로 가상 호스트 캐릭터를 이용하여 전화 수신 이후의 대화 서비스를 제공한다(단계 S306). 이때, 발신자와의 최초 대화가 시작되면, 통화감지 장치(120)는 대화 관리자(901) 등 다양한 기능(애플리케이션)을 사용하여, 고객 맞춤형 대화 응대 서비스를 제공한다. 그리고 대화 관리자(901)는 대화 내용을 지속적으로 관찰, 분석한다.Thereafter, a conversation service after receiving a call is provided using a virtual host character based on the language type information generated by the call detection device 120 (step S306). At this time, when the initial conversation with the caller starts, the call detection device 120 provides a customized conversation response service by using various functions (applications) such as the conversation manager 901. In addition, the conversation manager 901 continuously observes and analyzes the conversation contents.

여기서, 이상과 같은 일련의 과정에 있어서, 바람직하게는 상기 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템(100)은 관리자 콘솔(140)을 더 포함하고, 그 관리자 콘솔(140)에 의해 인사말, 안내 멘트, 부재중 설정, 업소 언어 모델 설정, 고객 조회 및 수정, 단골 고객 설정, 예약 관리, 순번 관리, 음성 녹음 설정, SMS/MMS 발신 설정 등을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, in the series of processes as described above, preferably, the interactive customer service providing system 100 using the artificial intelligence-based virtual host character further includes a manager console 140, and the manager console 140 ) By: greeting, announcement, absent setting, business language model setting, customer inquiry and modification, frequent customer setting, reservation management, order management, voice recording setting, SMS/MMS sending setting, etc. have.

또한, 상기 단계 S303에서 상기 통화 감지장치(120)는 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성함에 있어서, 성별, 연령대별, 언어종류별로 구분하여 언어형태 정보를 생성할 수 있다. In addition, in step S303, the call detection device 120 may generate language type information by dividing it by gender, age group, and language type in generating the customer's language type information by analyzing the caller's voice sound data by itself. I can.

또한, 상기 단계 S303에서 상기 통화 감지장치(120)에 의해 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성하는 과정은, 언어 감별기(121)에 의해 입력된 언어의 음향신호 데이터를 분석하여 화자의 정보를 자동 감별하는 단계와; 무음 처리기(122)에 의해 입력된 음성데이터의 무음 데이터 여부를 "음향신호 패턴"으로 감별하고 처리하는 단계와; 내장형 STT(speech-to-text)(123)에 의해 입력된 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 단계; 및 추임새 처리기(124)에 의해 입력된 언어의 추임새 단어(Filler words) 여부를 "언어 모델 패턴"으로 감별하여 고객 응답이 지연될 경우 대기 시간을 조절(연장)하거나 추임새로 자동 응답하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다.In addition, the process of generating the customer's language form information by analyzing the caller's voice sound data by the call detection device 120 in step S303, the sound signal of the language input by the language discriminator 121 Analyzing the data and automatically discriminating information of a speaker; Discriminating and processing whether the voice data input by the silence processor 122 is silent data or not as a "sound signal pattern"; Converting voice data input by the built-in speech-to-text (STT) 123 into text; And discriminating whether or not filler words of the language input by the chuimsae processor 124 by "language model pattern", and adjusting (extending) the waiting time or automatically responding to the chuimsae when the customer response is delayed. It can be configured.

이때, 상기 통화 감지장치(120)는 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성함에 있어서, 발화종료 타이머(126)를 이용하여 상기 추임새 처리기(124)에 의한 추임새 단어 감별에 의해 사전에 설정된 발화종료 시점의 한계값(Threshold of end-of-speech; EOS)을 동적으로 변경(연장)하는 단계와; 인코더(125)에 의해 상기 무음 처리기(122)를 거친 음성 데이터를 부호화하여 음성 패킷을 생성하고, 생성된 음성 패킷을 상기 인공 지능 서버(130)로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.At this time, the call detection device 120, in generating the language form information of the customer by analyzing the caller's voice sound data by itself, using the utterance end timer 126, the chuimsae word discrimination by the chuimsae processor 124 Dynamically changing (extending) a threshold of end-of-speech (EOS) set in advance by; The encoder 125 may further include encoding the voice data passed through the silent processor 122 to generate a voice packet, and transmitting the generated voice packet to the artificial intelligence server 130.

여기서, 상기 무음 처리기(122)는 발신자의 대화 내용 중에서 자체적으로 무음 음향신호를 감별하여 처리하는 무음 음소추정 어쿠스틱(acoustic) 모델(122a)과, 대화 내용 중의 노이즈 요소를 추정하여 처리하는 노이즈 추정 어쿠스틱 모델(122b)을 구비할 수 있다.Here, the silent processor 122 includes a silent phoneme estimation acoustic model 122a for discriminating and processing a silent sound signal from the caller's conversation content, and a noise estimation acoustic for estimating and processing a noise element in the conversation content. A model 122b may be provided.

또한, 상기 추임새 처리기(124)는 고객의 대화 내용을 실시간으로 전달받아 추임새 단어 포함 여부를 분석하고, 지정된 추임새 단어가 존재할 경우 사전에 설정된 발화 종료시점의 한계값(Threshold of end-of-speech; EOS)을 동적으로 변경(연장)하며, 응답 추임새를 생성하여 고객에게 응답하고 다음 대화를 기다리도록 구성될 수 있다.In addition, the chuimsae processor 124 receives the conversation contents of the customer in real time, analyzes whether or not the words are included, and if a specified word is present, a threshold of end-of-speech set in advance; EOS) dynamically changes (extends) and can be configured to respond to customers by creating a response message and wait for the next conversation.

또한, 상기 단계 S303에서 상기 통화 감지장치(120)는 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성함에 있어서, 대화 관리자(901)에 의해 자연어 대화 흐름과 상황을 고려하고 의도를 분석하여 최선의 대화 전략을 결정하여 자연어로 고객 응대를 하는 단계와; 의도 추론기(902)에 의해 상기 대화 관리자(901)로부터 발신자의 대화 내용을 실시간으로 전달받아 특정 대화 구문에 대한 화자의 의도를 최종적으로 판단하고, 추가적인 추론 작업을 실행 후 결과를 상기 대화 관리자(901)에게 전달하는 단계와; 개인화 매니저(903)에 의해 상기 대화 관리자(901)로부터 제안내용을 요청받아 특정 고객의 현재 시점의 성향을 종합적으로 추론하고, 고객에게 제안할 물품이나 서비스 등의 내용을 생성한 후 상기 대화 관리자(901)에 전달하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, in the step S303, the call detection device 120 automatically analyzes the caller's voice and sound data to generate the customer's language form information, taking into account the natural language conversation flow and situation by the conversation manager 901, and Analyzing and determining the best conversation strategy to respond to customers in natural language; The intention inferring device 902 receives the caller's conversation content from the conversation manager 901 in real time, finally determines the speaker's intention for a specific conversation phrase, executes an additional reasoning task, and returns the result to the conversation manager ( 901); The personalization manager 903 receives a request for proposal content from the conversation manager 901, comprehensively infers the propensity of a specific customer at the current point of time, and creates the content of the product or service to be offered to the customer, and then the conversation manager ( 901).

이때, 상기 대화 관리자(901)는 대화 내용 중 오인식 여지가 있는 정보를 대화로 교정하는 정보 교정 기능과, 확정이 필요한 정보인 경우 교정을 위한 대화를 생성 및 진행하는 확정 기능을 구비할 수 있다.In this case, the conversation manager 901 may include an information correction function for correcting information that may be misrecognized among the conversation contents into a conversation, and a confirmation function for generating and proceeding with a conversation for correction when the information needs to be confirmed.

또한, 상기 단계 S306에서 상기 통화 감지장치(120)에 의해 제공되는 상기 대화 서비스는 가상 호스트 캐릭터가 인공지능으로 생성된 가상 목소리를 통해 고객(발신자)과 대화하는 서비스 형태일 수 있다.In addition, the conversation service provided by the call detection device 120 in step S306 may be in the form of a service in which a virtual host character communicates with a customer (caller) through a virtual voice generated by artificial intelligence.

이하에서는 이상과 같은 본 발명에 따른 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템 및 방법과 관련하여 부연 설명을 해보기로 한다.Hereinafter, a further description will be given in relation to the system and method for providing an interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character according to the present invention as described above.

도 4는 추임새 처리기를 통한 발화 종료시점의 동적 변경을 도식적으로 나타낸 도면이다.4 is a diagram schematically showing a dynamic change of an end point of an utterance through a chuimsae processor.

도 4를 참조하면, 통화감지 장치(120)와 연결되어 있는 업소 내 전화기(110)에 전화가 걸려오면, 통화감지 장치(120)는 전화를 자동 수신하고 이어 발신자와 대화 서비스를 시작한다. 이때, 추임새 처리기(124)는 고객의 대화내용을 실시간으로 전달받아, 대화 내용 중에 추임새 단어(Filler words)가 포함되어 있는지를 분석한다. 분석 결과, 지정된 추임새 단어(예를 들면, "어...", "가만 있어보자...", "음..." 등)가 존재할 경우, 사전 설정된 발화 종료시점의 한계값(EOS: Threshold of end-of-speech) 를 동적으로 변경(연장)한다. 그런 후, 추임새 처리기(124)는 응답 추임새를 생성하여 고객에게 응답하고(예를 들어, "네에", "기다리겠습니다." 등), 다음 대화를 기다린다.Referring to FIG. 4, when a call is made to the phone 110 in the business that is connected to the call detection device 120, the call detection device 120 automatically receives the call and then starts a conversation service with the caller. At this time, the chuimsae processor 124 receives the customer's conversation content in real time and analyzes whether Filler words are included in the conversation content. As a result of the analysis, if there are specified words (eg, "Uh...", "Let's stay still...", "Well...", etc.), the preset threshold for the end of the utterance (EOS: Threshold of end-of-speech) is dynamically changed (extended). Then, the chuimsae processor 124 responds to the customer by generating a response chuimsae (eg, "Yes", "I will wait", etc.), and waits for the next conversation.

(A)는 한계값이 짧을 경우(예: 1초)로서, 고객 답변이 1초이상 중간에 멈출 경우, 발화종료로 처리되어 자연어 오인식이 발생한다. (B)는 한계값이 길 경우(예: 2초)로서, 고객이 끊김 없이 답변을 하더라도 AI(인공지능)는 무조건 2초간 기다리기 때문에 불편함이 발생한다. (C)는 동적 변경 기능 적용 경우(기존 한계값 1초)로서, 최초에는 발화 종료시점을 1초로 유지하나, 대화가 정상적으로 끝나지 않거나 고객의 추임새 단어가 있을 경우, 발화 종료시점을 동적으로 변경하고 자동으로 추임새 응답을 하도록 한다.(A) is a case where the limit value is short (e.g. 1 second), and if the customer's response stops in the middle of more than 1 second, it is treated as utterance end and natural language misrecognition occurs. (B) is a case where the limit value is long (e.g. 2 seconds), and even if the customer responds without interruption, AI (artificial intelligence) unconditionally waits for 2 seconds, causing inconvenience. (C) is the case of applying the dynamic change function (existing limit value of 1 second). Initially, the utterance end point is maintained at 1 second, but if the conversation does not end normally or there is a word of the customer, the utterance end point is dynamically changed. Automatically responds to memorial service.

도 5는 발화종료 처리 방식을 비교하여 나타낸 도면이다.5 is a view showing a comparison of utterance end processing methods.

도 5를 참조하면, 좌측의 대화 내용과 관련하여 우측의 발화종료 처리 시점및 인식 결과를 보면, 기존 방식에서는 추임새 처리기가 없어 인식 결과로서 예약이 "다음주"로 발화종료 처리되나, 동적변경 방식에서는 추임새 처리기(124)의 작동으로 대화내용 중의 추임새를 분석하여, 발화 종료 시점을 연장하고 자동으로 추임새 응답을 한다. 그 결과, 최종 인식 결과는 다음주, 금요일, 1시로 발화종료 처리된다. Referring to FIG. 5, when looking at the speech end processing timing and recognition results on the right in relation to the conversation content on the left, there is no additional processing in the existing method, so the reservation is processed as "next week" as a recognition result, but in the dynamic change method The chuimsae processing unit 124 analyzes the chuimsae in the conversation contents, extends the utterance end point, and automatically responds to the chuimsae. As a result, the final recognition result is processed for utterances to end next week, Friday, and 1 o'clock.

도 6은 발화 종료 시점의 기존 처리방식과 동적변경 방식을 시스템 구성으로 나타낸 도면이다.6 is a diagram showing an existing processing method and a dynamic change method at the end of an utterance in a system configuration.

도 6을 참조하면, (A)는 기존 처리방식으로서 통화 감지장치에서 대화 내용중의 추임새를 처리함 없이 발화종료 플래그와 음성 패킷을 인공지능 서버로 전송한다.Referring to FIG. 6, (A) is an existing processing method, in which the call detection device transmits the utterance end flag and the voice packet to the artificial intelligence server without processing the content of the conversation.

(B)는 동적 변경방식으로서, 통화 감지장치(120)의 추임새 처리기(124)에 의해 대화 내용 중의 추임새를 처리하여 발화종료 타이머(126) 값을 변경하고, 그것을 바탕으로 발화종료 플래그 및 음성 패킷을 인공지능 서버(130)로 전송한다.(B) is a dynamic change method, in which the utterance end timer 126 is changed by processing the utterance end timer 126 by processing the utterance in the conversation by the utterance processor 124 of the call detection device 120, and based on the utterance end flag and voice packet Is transmitted to the artificial intelligence server 130.

도 7은 추임새 처리기의 추임새 응답 기능을 도식적으로 나타낸 도면이다.7 is a diagram schematically showing a response function of a chuimsae processor.

도 7을 참조하면, 고객 답변이 늦어지거나 발화 종료시점이 연장될 경우, 통화 감지장치(120)의 추임새 처리기(124)에 의해 적절한 추임새 문장으로 고객에게 자동 답변하고, 대화를 계속 이어 나갈 수 있도록 유도한다. 이에 따라 끊어지지 않는 대화 진행이 가능해진다.Referring to FIG. 7, when the customer's answer is delayed or the end of the speech is extended, the call detection device 120 automatically responds to the customer with an appropriate sentence, so that the conversation can be continued. To induce. Accordingly, it is possible to proceed with an uninterrupted conversation.

도 8은 무음 처리기의 무음 처리 기능을 도식적으로 나타낸 도면이다.8 is a diagram schematically illustrating a silent processing function of a silent processor.

도 8을 참조하면, 통화감지 장치 내부에서 무음 처리기(122)에 의해 무음 패턴별 "Acoustic model"을 적용하여 자체적으로 무음 음향신호를 감별 및 처리함으로써, 서버 기반 기술과 대비하여 빠른 처리속도와 피드백 제공이 가능하다. 또한,인코더(125)와 서버로 전달되는 음성데이터 크기를 줄이고 전체 반응속도를 향상시킬 수 있다.Referring to FIG. 8, by applying a "Acoustic model" for each silent pattern by the silent processor 122 inside the call detection device, by itself discriminating and processing silent sound signals, faster processing speed and feedback compared to server-based technology Can be provided. In addition, it is possible to reduce the size of voice data transmitted to the encoder 125 and the server and improve the overall response speed.

도 9는 대화 관리자와 의도 추론기에 의한 의도 추론 기능을 도식적으로 나타낸 도면이다.9 is a diagram schematically showing an intention reasoning function by a conversation manager and an intention reasoning machine.

도 9를 참조하면, 통화 감지장치(120) 내의 대화 관리자(901)는 발신자의 대화 내용을 실시간으로 의도 추론기(902)에 전달한다. 발신자의 의도가 명확하지 않아 의도 추론을 위해 추가 작업이 필요한 경우, 대화 관리자(901)는 추론 작업을 고객에게 제안하고 승인을 받는다. 의도 추론기(902)는 추가적인 추론 작업을 실행 후, 결과를 도출하여 대화 관리자(901)에게 전달한다. 그러면, 대화 관리자(901)는 추론 결과를 고객에게 전달한다.Referring to FIG. 9, the conversation manager 901 in the call detection device 120 transmits the caller's conversation content to the intention inferring device 902 in real time. When the sender's intention is unclear and additional work is required for inference inference, the conversation manager 901 proposes the inference work to the customer and receives approval. The intention inferring device 902 derives the result after executing the additional inference task and transmits the result to the conversation manager 901. Then, the conversation manager 901 delivers the inference result to the customer.

도 10은 대화 관리자의 정보 교정 및 확정 기능을 도식적으로 나타낸 도면이다.10 is a diagram schematically showing information correction and confirmation functions of a conversation manager.

도 10을 참조하면, 대화 관리자(901)는 발신자의 대화 내용을 실시간으로 분석한다. 이때, 고객의 대화내용 중 확정이 필요한 중요정보의 포함 여부를 감별한다. 확정이 필요한 정보인 경우, 교정을 위한 대화를 생성하여 진행한다. 최종 교정 결과를 고객에게 승인받게 되면, 다음 작업을 진행한다.Referring to FIG. 10, the conversation manager 901 analyzes the content of the caller's conversation in real time. At this time, it is discriminated whether important information that needs to be confirmed is included in the conversation contents of the customer. In the case of information that needs to be confirmed, a dialog for correction is created and proceeded. When the final calibration result is approved by the customer, the next operation is carried out.

도 11은 대화 관리자의 정보 교정 대화 프로세스를 나타낸 도면이다.11 is a diagram showing an information correction dialogue process of a dialogue manager.

도 11을 참조하면, 정보 교정이 한 번에 완료되지 않을 경우, 대화 관리자(901)는 교정질의를 반복 생성, 실행하여 정확한 정보를 생성하고 고객의 승인을 최종적으로 받는다.Referring to FIG. 11, when information correction is not completed at once, the conversation manager 901 repeatedly generates and executes a correction query to generate accurate information and finally receive approval from the customer.

도 12는 대화 관리자의 고객 맞춤형 제안 기능을 도식적으로 나타낸 도면이다.12 is a diagram schematically illustrating a customer-customized proposal function of a conversation manager.

도 12를 참조하면, 대화 관리자(901)는 고객의 대화내용 중, "제안 필요" 상황을 감별할 수 있다. 이와 관련하여 대화 관리자(901)는 개인화 매니저(903)에게 제안내용을 요청한다. 개인화 매니저(903)는 고객이력 / 실시간 정보 / 데이터베이스를 활용하여, 고객이 구매할 물품이나 서비스에 대해 제안할 내용을 생성 후 대화 관리자(901)에게 전달한다. 그러면, 대화 관리자(901)는 물품이나 서비스에 대해 제안할 내용을 고객에게 전달한다.Referring to FIG. 12, the conversation manager 901 may discriminate a "suggest required" situation among conversation contents of a customer. In this regard, the conversation manager 901 requests the personalization manager 903 for suggestions. Personalization manager 903 uses customer history / real-time information / database to create contents to be suggested for goods or services to be purchased by customers, and then delivers them to conversation manager 901. Then, the conversation manager 901 delivers the content to be proposed for the product or service to the customer.

도 13은 인공지능 서버에 의해 학습되는 언어 모델을 시스템 구성적으로 나타낸 도면이다.13 is a diagram showing a system configuration of a language model learned by an artificial intelligence server.

도 13을 참조하면, 인공지능 서버(130)에 의해 학습되는 언어 모델(업소 언어모델)은 크게 업종별 언어모델(Industry Language Model;ILM)과 업소별 언어모델(Business Language Model; BLM)로 구성된다. 이와 같은 언어모델 설정은 관리자 콘솔(140)에 의해 이루어지며, 관리자 콘솔(140)에서 언어모델 학습 버튼을 누르면 인공지능 서버(130)가 기계적 학습을 시작하고, 학습이 끝나면 자동으로 결과를 반영한다.13, the language model (business language model) learned by the artificial intelligence server 130 is largely composed of an industry language model (ILM) and a business language model (BLM). . Such language model setting is made by the administrator console 140, and when the language model learning button is pressed in the administrator console 140, the artificial intelligence server 130 starts mechanical learning, and automatically reflects the result when the learning is finished. .

도 14는 인공지능 서버에 의한 언어모델 데이터의 학습, 정제 방법을 나타낸 도면이다.14 is a diagram showing a method of learning and refining language model data by an artificial intelligence server.

도 14를 참조하면, 전술한 바와 같이 관리자 콘솔(140)에서 언어모델 학습 버튼을 누르면 인공지능 서버(130)가 기계적 학습을 시작한다. 이때, 인공지능 서버(130)는 언어모델 데이터, 채팅 로그 데이터, 음성 로그 데이터를 전송받아 추임새/특수기호 분류, 축약어/변형어 분류 및 기타 텍스트 분류 작업을 하고, 주어진 업종별 언어모델(ILM) 및 업소별 언어모델(BLM)을 바탕으로 형태소를 분석한다. 그런 후, 인식단위 세그멘테이션, 패턴 및 음소 정보, 발음 사전을 갱신하여 최종적으로 학습, 정제된 언어 모델을 도출한다. Referring to FIG. 14, as described above, when the language model learning button is pressed in the administrator console 140, the artificial intelligence server 130 starts mechanical learning. At this time, the artificial intelligence server 130 receives the language model data, chat log data, and voice log data, and performs the task of classifying chuimsae/special symbols, classifying abbreviations/variants and other texts, Morphology is analyzed based on the language model (BLM) for each business. After that, the recognition unit segmentation, pattern and phoneme information, and pronunciation dictionary are updated to finally derive a learning and refined language model.

이상의 설명과 같이, 본 발명에 따른 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템 및 방법은 가상 호스트 캐릭터가 인공지능으로 생성된 가상 목소리를 통해 고객과 자연스럽게 대화를 함으로써, 고객 입장에서는 친절한 응대에 만족감을 얻을 수 있고 업소 호스트 입장에서는 고객의 전화에 효율적으로 응대하면서 다른 업무를 수행할 수 있는 장점이 있다.As described above, in the system and method for providing an interactive customer service using an artificial intelligence-based virtual host character according to the present invention, the virtual host character naturally communicates with the customer through a virtual voice generated by artificial intelligence, thereby allowing the customer's position. At the same time, you can get a sense of satisfaction with the kind response, and the business host has the advantage of being able to perform other tasks while responding efficiently to the customer's phone call.

이상, 바람직한 실시예를 통하여 본 발명에 관하여 상세히 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변경, 응용될 수 있음은 당해 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호 범위는 다음의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.As described above, the present invention has been described in detail through preferred embodiments, but the present invention is not limited thereto, and various changes and applications can be made without departing from the technical spirit of the present invention. It is self-explanatory to the technician. Therefore, the true scope of protection of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present invention.

100: (본 발명)인공지능 기반의...대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템
110: 일반 전화기 120: 통화 감지장치
121: 언어 감별기 122: 무음 처리기
123: 내장형 STT 124: 추임새 처리기
125: 인코더 126: 발화종료 타이머
130: 인공지능 서버 140: 관리자 콘솔
150: 데이터베이스 122a: 무음 음소추정 어쿠스틱 모델
122b: 노이즈 추정 어쿠스틱 모델 901: 대화 관리자
902: 의도 추론기 903: 개인화 매니저
100: (Invention) Artificial intelligence-based...Interactive customer service providing system
110: desk phone 120: call detection device
121: language differentiator 122: silent processor
123: built-in STT 124: Chuimsae processor
125: encoder 126: utterance end timer
130: artificial intelligence server 140: administrator console
150: Database 122a: Silent Phoneme Estimation Acoustic Model
122b: noise estimation acoustic model 901: dialog manager
902: Intent Reasoner 903: Personalization Manager

Claims (22)

업소 내에 설치되며, 고객으로부터 걸려오는 전화를 수신하는 일반 전화기;
업소 내에 설치되어 상기 업소의 일반 전화기와 전기적으로 연결되며, 일반 전화기에 전화가 걸려오면 자동 수신하여 발신자의 전화번호를 추출하고, 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성하여, 생성된 언어형태 정보를 발신자 전화번호와 함께 외부의 인공지능 서버로 전송하고, 생성된 언어형태 정보를 바탕으로 가상 호스트 캐릭터를 이용하여 전화 수신 이후의 대화 서비스를 제공하는 통화 감지장치; 및
상기 통화 감지장치와 유/무선 인터넷으로 연결되며, 상기 통화 감지장치로부터 전송된 발신자 전화번호 및 고객의 언어형태 정보를 수신하고 이를 바탕으로 고객정보를 등록하며, 주어진 언어 모델을 바탕으로 기계적 학습을 수행하여 학습결과를 상기 통화 감지장치에 반영하는 인공지능 서버를 포함하고,
인사말, 안내 멘트, 부재중 설정, 서비스가 실행되고 있는 업소의 언어 모델 설정, 고객 조회 및 수정, 단골 고객 설정, 예약 관리, 순번 관리, 음성 녹음 설정, SMS/MMS 발신 설정, 가상 호스트 캐릭터 설정, 업소 WiFi 설정, 챗봇 설정, 이벤트/쿠폰 설정의 기능을 수행하는 관리자 콘솔을 더 포함하며,
상기 관리자 콘솔은 업소의 고유단어, 축약어, 특수용어 중 적어도 하나를 수시로 입력 및 설정하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템.
A general telephone installed in a business and receiving an incoming call from a customer;
It is installed in the business and is electrically connected to the general telephone of the business. When a call is received from the general telephone, it automatically receives and extracts the caller's phone number, and automatically analyzes the caller's voice and sound data to generate the customer's language form information. Thus, a call detection device that transmits the generated language type information together with the caller's phone number to an external artificial intelligence server, and provides a conversation service after a call is received using a virtual host character based on the generated language type information; And
The call detection device is connected to the wired/wireless Internet, receives the caller's phone number and the customer's language type information transmitted from the call detection device, registers customer information based on this, and performs mechanical learning based on a given language model. It includes an artificial intelligence server that performs and reflects the learning result to the call detection device,
Greetings, announcements, absent settings, language model setting of the business where the service is running, customer inquiry and modification, frequent customer setting, reservation management, order management, voice recording setting, SMS/MMS sending setting, virtual host character setting, business It further includes an administrator console that performs functions of WiFi setting, chatbot setting, and event/coupon setting,
The administrator console is a system for providing an interactive customer response service using a virtual host character based on artificial intelligence that frequently inputs and sets at least one of a business's own words, abbreviations, and special terms.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
말뭉치, 추임새, 무음, 예약, 녹음, 고객정보 등이 저장되어 있는 데이터베이스를 더 포함하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템.
The method of claim 1,
A system for providing interactive customer service using artificial intelligence-based virtual host characters, which further includes a database storing corpus, chuimsae, silence, reservations, recordings, and customer information.
제1항에 있어서,
상기 통화 감지장치는 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성함에 있어서, 성별, 연령대별, 언어종류별로 구분하여 언어형태 정보를 생성하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템.
The method of claim 1,
The call detection device uses a virtual host character based on artificial intelligence that generates language type information by analyzing the caller's voice and sound data by itself and generating the language type information of the customer, by gender, age group, and language type. Interactive customer service delivery system.
제1항에 있어서,
상기 통화 감지장치는,
입력된 언어의 음향신호 데이터를 분석하여 화자의 정보를 자동 감별하는 언어 감별기와;
입력된 음성데이터의 무음 데이터 여부를 "음향신호 패턴"으로 감별하고 처리하는 무음 처리기와;
입력된 음성데이터를 텍스트로 변환하는 내장형 STT(speech-to-text); 및
입력된 언어의 추임새 단어(Filler words) 여부를 "언어 모델 패턴"으로 감별하여 고객 응답이 지연될 경우 대기 시간을 조절(연장)하거나 추임새로 자동 응답하는 추임새 처리기를 포함하여 구성되는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템.
The method of claim 1,
The call detection device,
A language discriminator for automatically discriminating information of a speaker by analyzing the audio signal data of the input language;
A silence processor for discriminating and processing whether the input voice data is silent data or not as a "sound signal pattern";
A built-in speech-to-text (STT) that converts input voice data into text; And
Artificial intelligence-based AI-based system that includes a filler word processor that determines whether or not filler words of the input language are "language model pattern" and adjusts (extends) the waiting time when customer response is delayed, or automatically responds with a flurry. Interactive customer service providing system using virtual host characters.
제6항에 있어서,
상기 통화 감지장치는,
상기 추임새 처리기에 의한 추임새 단어 감별에 의해 사전에 설정된 발화종료 시점의 한계값(Threshold of end-of-speech; EOS)을 동적으로 변경(연장)하는데 관여하는 발화종료 타이머와;
상기 무음 처리기를 거친 음성 데이터를 부호화하여 음성 패킷을 생성하고, 생성된 음성 패킷을 상기 인공 지능 서버로 전송하는 인코더(encoder)를 더 포함하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템.
The method of claim 6,
The call detection device,
An utterance end timer that dynamically changes (extends) a threshold of end-of-speech (EOS) set in advance by discriminating a vocabulary word by the choo-me-sae processor;
An interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character further comprising an encoder for generating a voice packet by encoding the voice data passed through the silent processor, and transmitting the generated voice packet to the artificial intelligence server. Delivery system.
제6항에 있어서,
상기 무음 처리기는 발신자의 대화 내용 중에서 자체적으로 무음 음향신호를 감별하여 처리하는 무음 음소추정 어쿠스틱(acoustic) 모델과, 대화 내용 중의 노이즈 요소를 추정하여 처리하는 노이즈 추정 어쿠스틱 모델을 구비하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템.
The method of claim 6,
The silent processor has an artificial intelligence-based acoustic model including a silent phoneme estimation acoustic model for discriminating and processing a silent sound signal from the caller's conversation content, and a noise estimation acoustic model for estimating and processing noise elements in the conversation content. Interactive customer service providing system using virtual host characters.
제6항에 있어서,
상기 추임새 처리기는 고객의 대화 내용을 실시간으로 전달받아 추임새 단어 포함 여부를 분석하고, 지정된 추임새 단어가 존재할 경우 사전에 설정된 발화 종료시점의 한계값(Threshold of end-of-speech; EOS)을 동적으로 변경(연장)하며, 응답 추임새를 생성하여 고객에게 응답하고 다음 대화를 기다리도록 구성된 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템.
The method of claim 6,
The Chuimsae processor receives the customer's conversation in real time and analyzes whether or not the words are included, and if there is a specified word, the threshold of end-of-speech (EOS) set in advance is dynamically determined. A system for providing interactive customer response services using artificial intelligence-based virtual host characters configured to change (extend), respond to customers by generating a response message, and wait for the next conversation.
제1항에 있어서,
상기 통화 감지장치는,
자연어 대화 흐름과 상황을 고려하고 의도를 분석하여 최선의 대화 전략을 결정하여 자연어로 고객 응대를 하는 대화 관리자와;
상기 대화 관리자로부터 발신자의 대화 내용을 실시간으로 전달받아 특정 대화 구문에 대한 화자의 의도를 최종적으로 판단하고, 추가적인 추론 작업을 실행 후 결과를 상기 대화 관리자에게 전달하는 의도 추론기와;
상기 대화 관리자로부터 제안내용을 요청받아 특정 고객의 현재 시점의 성향을 종합적으로 추론하고, 고객에게 제안할 물품이나 서비스 등의 내용을 생성한 후 상기 대화 관리자에 전달하는 개인화 매니저를 더 포함하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템.
The method of claim 1,
The call detection device,
A conversation manager who considers the natural language conversation flow and situation, analyzes intentions, determines the best conversation strategy, and responds to customers in natural language;
An intention inference unit for receiving conversation contents of a sender from the conversation manager in real time, finally determining a speaker's intention for a specific conversation phrase, and delivering a result to the conversation manager after executing an additional reasoning task;
Artificial intelligence further comprising a personalization manager that receives proposal contents from the dialogue manager, comprehensively infers the propensity of a specific customer at the present time, creates contents or services, etc. to be proposed to the customer, and delivers the contents to the dialogue manager. An interactive customer service provision system using a virtual host character based.
제10항에 있어서,
상기 대화 관리자는 대화 내용 중 오인식 여지가 있는 정보를 대화로 교정하는 정보 교정 기능과, 확정이 필요한 정보인 경우 교정을 위한 대화를 생성 및 진행하는 확정 기능을 구비하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템.
The method of claim 10,
The conversation manager creates an artificial intelligence-based virtual host character that has an information correction function for correcting information that may be misrecognized among conversation contents into a conversation, and a confirmation function for generating and proceeding with a conversation for correction if information needs to be confirmed. Interactive customer service provision system using.
제1항에 있어서,
상기 인공지능 서버에 의해 제공되는 상기 대화 서비스는 가상 호스트 캐릭터가 인공지능으로 생성된 가상 목소리를 통해 고객(발신자)과 대화하는 서비스 형태인 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템.
The method of claim 1,
The conversation service provided by the artificial intelligence server provides an interactive customer response service using an artificial intelligence-based virtual host character, which is a service in which a virtual host character communicates with a customer (caller) through a virtual voice generated by artificial intelligence. system.
일반 전화기, 통화 감지장치, 인공지능 서버를 포함하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템을 바탕으로 한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법으로서,
a) 업소 내의 상기 일반 전화기에 의해 고객으로부터 걸려오는 전화를 수신하는 단계;
b) 상기 일반 전화기에 전화가 걸려오면, 상기 통화 감지장치에 의해 자동 수신하여 발신자의 전화번호를 추출하는 단계;
c) 상기 통화 감지장치에 의해 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성하고, 생성된 언어형태 정보를 발신자 전화번호와 함께 상기 인공지능 서버로 전송하는 단계;
d) 상기 인공지능 서버에 의해 상기 통화 감지장치로부터 전송된 발신자 전화번호 및 고객의 언어형태 정보를 수신하여 고객정보를 등록하는 단계;
e) 상기 인공지능 서버에 의해 주어진 언어모델을 바탕으로 기계적 학습을 수행하여 학습결과를 상기 통화 감지장치에 반영하는 단계; 및
f) 상기 통화 감지장치에 의해 생성된 언어형태 정보를 바탕으로 가상 호스트 캐릭터를 이용하여 전화 수신 이후의 대화 서비스를 제공하는 단계를 포함하고,
상기 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 시스템은 관리자 콘솔을 더 포함하고, 상기 관리자 콘솔에 의해 인사말, 안내 멘트, 부재중 설정, 업소 언어 모델 설정, 고객 조회 및 수정, 단골 고객 설정, 예약 관리, 순번 관리, 음성 녹음 설정, SMS/MMS 발신 설정을 수행하는 단계를 더 포함하며,
상기 관리자 콘솔에 의해 업소의 고유단어, 축약어, 특수용어 중 적어도 하나를 수시로 입력 및 설정하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법.
As a method of providing an interactive customer response service based on a system for providing an interactive customer response service using an artificial intelligence-based virtual host character including a general telephone, a call detection device, and an artificial intelligence server,
a) receiving an incoming call from a customer by the general telephone in the establishment;
b) when a call is received from the general telephone, automatically receiving it by the call detection device and extracting the caller's telephone number;
c) automatically analyzing the caller's voice sound data by the call detection device to generate the customer's language type information, and transmitting the generated language type information together with the caller's phone number to the artificial intelligence server;
d) registering customer information by receiving the caller's phone number and the language type information of the customer transmitted from the call detection device by the artificial intelligence server;
e) performing mechanical learning based on the language model given by the artificial intelligence server and reflecting the learning result to the call detection device; And
f) providing a conversation service after a call is received using a virtual host character based on the language type information generated by the call detection device,
The system for providing interactive customer service using the artificial intelligence-based virtual host character further includes an administrator console, and a greeting, announcement, absent setting, business language model setting, customer inquiry and modification, regular customers by the administrator console Further comprising the step of performing setting, reservation management, order management, voice recording setting, SMS/MMS sending setting,
A method of providing an interactive customer response service using an artificial intelligence-based virtual host character that frequently inputs and sets at least one of a business's unique word, abbreviation, and special term by the administrator console.
삭제delete 제13항에 있어서,
상기 단계 c)에서 상기 통화 감지장치는 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성함에 있어서, 성별, 연령대별, 언어종류별로 구분하여 언어형태 정보를 생성하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법.
The method of claim 13,
In the step c), the call detection device automatically analyzes the voice and sound data of the caller to generate the language type information of the customer.In the case of generating language type information by gender, age group, and language type, the call detection device generates language type information based on artificial intelligence. A method of providing interactive customer service using virtual host characters.
제13항에 있어서,
상기 단계 c)에서 상기 통화 감지장치에 의해 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성하는 과정은,
언어 감별기에 의해 입력된 언어의 음향신호 데이터를 분석하여 화자의 정보를 자동 감별하는 단계와;
무음 처리기에 의해 입력된 음성데이터의 무음 데이터 여부를 "음향신호 패턴"으로 감별하고 처리하는 단계와;
내장형 STT(speech-to-text)에 의해 입력된 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 단계; 및
추임새 처리기에 의해 입력된 언어의 추임새 단어(Filler words) 여부를 "언어 모델 패턴"으로 감별하여 고객 응답이 지연될 경우 대기 시간을 조절(연장)하거나 추임새로 자동 응답하는 단계를 포함하여 구성되는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법.
The method of claim 13,
In the step c), the process of generating the customer's language form information by analyzing the caller's voice sound data by the call detection device by itself,
Automatically discriminating information of a speaker by analyzing sound signal data of a language input by a language discriminator;
Discriminating and processing whether the voice data input by the silence processor is silent data or not as a "sound signal pattern";
Converting voice data input by built-in speech-to-text (STT) into text; And
An artificial composition comprising the step of discriminating whether or not Filler words of the language input by the Chuimsae processor are "language model patterns" and adjusting (extending) the waiting time or automatically responding with the Chuimsae in case the customer response is delayed. A method of providing an interactive customer service service using an intelligence-based virtual host character.
제16항에 있어서,
상기 통화 감지장치는 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성함에 있어서, 발화종료 타이머를 이용하여 상기 추임새 처리기에 의한 추임새 단어 감별에 의해 사전에 설정된 발화종료 시점의 한계값(Threshold of end-of-speech; EOS)을 동적으로 변경(연장)하는 단계와;
인코더에 의해 상기 무음 처리기를 거친 음성 데이터를 부호화하여 음성 패킷을 생성하고, 생성된 음성 패킷을 상기 인공 지능 서버로 전송하는 단계를 더 포함하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법.
The method of claim 16,
The call detection device automatically analyzes the caller's voice and sound data to generate the customer's language form information, using a utterance end timer, the threshold value of the utterance end time set in advance by discrimination of the words of the chuimsae by the chuimsae processor Dynamically changing (extending) (Threshold of end-of-speech; EOS);
An interactive customer service service using an artificial intelligence-based virtual host character further comprising the step of generating a speech packet by encoding the speech data passed through the silencer by an encoder, and transmitting the generated speech packet to the artificial intelligence server. Delivery method.
제16항에 있어서,
상기 무음 처리기는 발신자의 대화 내용 중에서 자체적으로 무음 음향신호를 감별하여 처리하는 무음 음소추정 어쿠스틱(acoustic) 모델과, 대화 내용 중의 노이즈 요소를 추정하여 처리하는 노이즈 추정 어쿠스틱 모델을 구비하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법.
The method of claim 16,
The silent processor has an artificial intelligence-based acoustic model including a silent phoneme estimation acoustic model for discriminating and processing a silent sound signal from the caller's conversation content, and a noise estimation acoustic model for estimating and processing noise elements in the conversation content. A method of providing interactive customer service using virtual host characters.
제16항에 있어서,
상기 추임새 처리기는 고객의 대화 내용을 실시간으로 전달받아 추임새 단어 포함 여부를 분석하고, 지정된 추임새 단어가 존재할 경우 사전에 설정된 발화 종료시점의 한계값(Threshold of end-of-speech; EOS)을 동적으로 변경(연장)하며, 응답 추임새를 생성하여 고객에게 응답하고 다음 대화를 기다리도록 구성된 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법.
The method of claim 16,
The Chuimsae processor receives the customer's conversation in real time, analyzes whether the words are included in the Chuimsae, and if there is a designated Chuimsae word, the threshold of end-of-speech (EOS) set in advance is dynamically determined. A method of providing an interactive customer response service using an artificial intelligence-based virtual host character configured to change (extend), respond to the customer by generating a response message, and wait for the next conversation.
제13항에 있어서,
상기 단계 c)에서 상기 통화 감지장치는 발신자의 목소리 음향 데이터를 자체적으로 분석하여 고객의 언어형태 정보를 생성함에 있어서,
대화 관리자에 의해 자연어 대화 흐름과 상황을 고려하고 의도를 분석하여 최선의 대화 전략을 결정하여 자연어로 고객 응대를 하는 단계와;
의도 추론기에 의해 상기 대화 관리자로부터 발신자의 대화 내용을 실시간으로 전달받아 특정 대화 구문에 대한 화자의 의도를 최종적으로 판단하고, 추가적인 추론 작업을 실행 후 결과를 상기 대화 관리자에게 전달하는 단계와;
개인화 매니저에 의해 상기 대화 관리자로부터 제안내용을 요청받아 특정 고객의 현재 시점의 성향을 종합적으로 추론하고, 고객에게 제안할 물품이나 서비스 등의 내용을 생성한 후 상기 대화 관리자에 전달하는 단계를 더 포함하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법.
The method of claim 13,
In the step c), the call detection device automatically analyzes the caller's voice and sound data to generate the customer's language form information,
A step of responding to customers in natural language by determining the best conversation strategy by considering the natural language conversation flow and situation and analyzing the intention by the conversation manager;
Receiving conversation contents of a sender from the conversation manager in real time by an intention inferring device, finally determining the speaker's intention for a specific conversation phrase, and delivering the result to the conversation manager after executing an additional reasoning task;
Further comprising the step of receiving a request from the conversation manager by the personalization manager, comprehensively inferring the propensity of a specific customer at the current point of time, generating the content of the product or service to be proposed to the customer, and transmitting the content to the conversation manager. A method of providing an interactive customer service service using a virtual host character based on artificial intelligence.
제20항에 있어서,
상기 대화 관리자는 대화 내용 중 오인식 여지가 있는 정보를 대화로 교정하는 정보 교정 기능과, 확정이 필요한 정보인 경우 교정을 위한 대화를 생성 및 진행하는 확정 기능을 구비하는 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법.
The method of claim 20,
The conversation manager creates an artificial intelligence-based virtual host character that has an information correction function for correcting information that may be misrecognized among conversation contents into a conversation, and a confirmation function for generating and proceeding with a conversation for correction if information needs to be confirmed. How to provide interactive customer service using.
제13항에 있어서,
상기 단계 f)에서 상기 통화 감지장치에 의해 제공되는 상기 대화 서비스는 가상 호스트 캐릭터가 인공지능으로 생성된 가상 목소리를 통해 고객(발신자)과 대화하는 서비스 형태인 인공지능 기반의 가상 호스트 캐릭터를 이용한 대화형 고객 응대 서비스 제공 방법.
The method of claim 13,
The conversation service provided by the call detection device in step f) is a conversation using an artificial intelligence-based virtual host character, which is a service form in which a virtual host character communicates with a customer (caller) through a virtual voice generated by artificial intelligence. How to provide customer service.
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