KR102311296B1 - 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템 및 그 방법을 개시한다. 즉, 본 발명은 콜센터로의 인입량 분석을 통해 적정 투입 인력을 계산하고, 계산된 적정 투입 인력의 상담원에 대해서 요일 및 근무 형태별로 스케줄링을 수행하고, 콜센터에 배정된 상담원을 관리하고, 상담원 관리에 의한 후처리 예측을 통해 상담원의 업무를 자동화하고 콜센터 QA를 제공함으로써, 콜센터 관리 효율을 높이고, 높은 생산성을 제공하고, 서비스 만족도 및 상담 품질을 개선할 수 있다.

Description

인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템 및 그 방법{System for robotic process automation in call center using artificial intelligence and method thereof}
본 발명은 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 특히 콜센터로의 인입량 분석을 통해 적정 투입 인력을 계산하고, 계산된 적정 투입 인력의 상담원에 대해서 요일 및 근무 형태별로 스케줄링을 수행하고, 콜센터에 배정된 상담원을 관리하고, 상담원 관리에 의한 후처리 예측을 통해 상담원의 업무를 자동화하고 콜센터 QA를 제공하는 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
전화를 이용해 마케팅을 펼치는 행위를 텔레마케팅(TeleMarketing)이라 하며, 상담원과 관련 설비를 갖춘 곳을 콜센터(Call Center)라 한다. 전화뿐 아니라 이메일과 인터넷 등을 통해 상담한다는 차원에서 컨택센터(Contact Center)라고도 한다.
이중 텔레마케팅 시 모바일 단말을 이용해서 영업 전화를 하는 경우도 많으며, 외부로 이동 중에 걸려오는 전화도 중요한 영업 전화들이 많은 상태이지만, 이동 중에는 상세한 영업에 어려움이 있는 상태이다.
또한, 이러한 모바일 단말을 이용한 영업 시, 녹음 이외에는 기록할 수단이 없고, 녹음을 하더라도 어떤 통화가 어떤 내용이었는지를 확인하기 위해서는 녹음된 내용을 다시 들어봐야만 한다.
한국공개특허 제10-2011-0048675호 [제목: 음성인식과 태깅을 이용한 콜센터 상담 방법 및 상담 시스템]
본 발명의 목적은 콜센터로의 인입량 분석을 통해 적정 투입 인력을 계산하고, 계산된 적정 투입 인력의 상담원에 대해서 요일 및 근무 형태별로 스케줄링을 수행하고, 콜센터에 배정된 상담원을 관리하고, 상담원 관리에 의한 후처리 예측을 통해 상담원의 업무를 자동화하고 콜센터 QA를 제공하는 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 상담원과 관련한 기존 정보와 현재 상담원의 음성 데이터를 입력값으로 학습 기능을 수행하고, 학습 기능 결과를 근거로 현재 상담 중인 상담원에게 자동화 정보를 제공하는 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 상담 중인 상담원의 음성 데이터, 통화 중 대기 시간 등을 분석하여, 분석 결과에 따른 후처리 과정에서의 콜센터 QA를 제공하는 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템은 업무량 분석 기능 및 콜 추이 분석 기능을 통해 인입량을 예측하고, 상기 예측된 인입량을 근거로 필요인력을 계산하고, 상기 서버에 등록된 복수의 상담원을 배정하여 상담일정 스케줄링을 구성하는 서버; 및 상기 구성된 상담일정 스케줄링에 따라 상담근무 일정을 배정받는 단말을 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 서버는, 전월 시간대별 인입량 및 전월 요일별 인입량에 대한 업무량 분석 기능을 통해 업무량 분석 기능 결과를 생성하고, 월별-시간대별 증감률 및 월별-요일별 증감률에 대한 콜 추이 분석 기능을 통해 콜 추이 분석 기능 결과를 생성하고, 상기 생성된 업무량 분석 기능 결과 및 상기 생성된 콜 추이 분석 기능 결과를 근거로 요일별 인입량 및 월별 인입량을 예측할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 서버는, 미리 설정된 기간 동안의 평균 인입량 및 요일별 평균 인입량을 근거로 요일별 인입량 및 월별 인입량을 예측할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 단말은, 상기 상담일정 스케줄링에 따라 상담원이 소지한 단말에서 다른 단말과의 콜 이벤트가 발생할 때, 상기 서버로부터 전송되는 상기 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 표시할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 방법은 서버에 의해, 업무량 분석 기능 및 콜 추이 분석 기능을 통해 인입량을 예측하는 단계; 상기 서버에 의해, 상기 예측된 인입량을 근거로 필요인력을 계산하는 단계; 및 상기 서버에 의해, 상기 서버에 등록된 복수의 상담원을 배정하여 상담일정 스케줄링을 구성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 필요인력을 계산하는 단계는, 상기 서버에 등록된 복수의 상담원과 관련한 상담 통화 정보를 근거로 1시간당 상담원이 처리한 평균통화 콜 수를 계산하는 과정; 관리자 입력에 따라 서비스 수준을 설정하는 과정; 및 상기 예측된 인입량에 상기 계산된 평균통화 콜 수와 상기 설정된 서비스 수준을 적용하여 필요인력을 계산하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 상담일정 스케줄링을 구성하는 단계는, 실제 근무 일정에 따라 주 5일 근무, 휴가 일정 및 점심시간 중 적어도 하나를 고려하여 요일 및 시간대별 적정투입인력을 계산하는 과정; 상기 서버에 의해, 상기 계산된 요일 및 시간대별 적정투입입력을 근거로 채용에 필요한 요일 및 근무 타입별 필요인력을 계산하는 과정; 및 상기 서버에 의해, 상기 계산된 요일 및 근무 타입별 필요인력에 따라 상기 서버에 등록된 복수의 상담원을 배정하여 상담일정 스케줄링을 구성하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 상담일정 스케줄링에 따라 상담원이 소지한 단말에서 다른 단말과의 콜 이벤트가 발생할 때, 상기 서버에 의해, 통화에 대한 정보 및 안내 정보에 대해서 고객이 상기 다른 단말에서 번호 입력을 통해 선택한 카테고리 정보를 자동으로 획득하는 단계; 상기 서버에 의해, 상기 획득되는 통화에 대한 정보에 포함된 녹음 파일에 대해 딥 러닝을 통해 화자를 분리하여, 상기 녹음 파일로부터 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일을 생성하는 단계; 상기 서버에 의해, 상기 생성된 복수의 서브 음원 녹음 파일에 대해 딥러닝을 통해 음성 인식 기능을 수행하는 단계; 상기 서버에 의해, 상기 음성 인식 기능 수행에 따라 상기 서브 음원 녹음 파일에 포함된 음성을 텍스트 스크립트로 변환하는 단계; 상기 서버에 의해, 상기 변환된 복수의 텍스트 스크립트에 대해 자연어 처리를 수행하여 키워드를 추출하는 단계; 상기 서버에 의해, 상기 추출된 키워드 및, 상기 안내 정보에 대해서 고객이 번호 입력을 통해 선택한 카테고리 정보에 대응하는 키워드 중 적어도 하나를 근거로 기계 학습을 수행하여, 기계 학습 결과를 근거로 상기 키워드와 관련해서 상기 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 생성하는 단계; 상기 서버에 의해, 상기 생성된 상기 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 상담 중인 상기 단말에 전송하는 단계; 및 상기 단말에 의해, 상기 서버로부터 전송되는 상기 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 복수의 서브 음원 녹음 파일을 생성하는 단계는, 상기 녹음된 파일에서 문장(sentence) 또는 청크(chunk) 단위로 대화를 진행한 복수의 화자를 분리하는 과정; 및 분리된 복수의 화자 각각에 대해서 상기 녹음 파일로부터 상기 복수의 서브 음원 녹음 파일을 생성하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 서버에 의해, 상기 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일에 포함된 상담원 음성 데이터를 근거로 상기 상담원이 미리 설정된 규칙을 지키는지 여부를 판단하는 단계; 상기 판단 결과, 상기 상담원이 미리 설정된 규칙을 지키지 않은 상태로 판단될 때, 상기 서버에 의해, 상기 규칙에 대응하여 미리 설정된 대응 방안을 확인하는 단계; 및 상기 서버에 의해, 상기 확인된 상기 규칙에 대응하여 미리 설정된 대응 방안에 따라, 즉시 팝업 형태로 또는 상담 종료 시점에 팝업 형태로, 고객에게 안내 사항을 전달하도록 콜센터 QA를 상기 단말에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명은 콜센터로의 인입량 분석을 통해 적정 투입 인력을 계산하고, 계산된 적정 투입 인력의 상담원에 대해서 요일 및 근무 형태별로 스케줄링을 수행하고, 콜센터에 배정된 상담원을 관리하고, 상담원 관리에 의한 후처리 예측을 통해 상담원의 업무를 자동화하고 콜센터 QA를 제공함으로써, 콜센터 관리 효율을 높이고, 높은 생산성을 제공하고, 서비스 만족도 및 상담 품질을 개선할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 상담원과 관련한 기존 정보와 현재 상담원의 음성 데이터를 입력값으로 학습 기능을 수행하고, 학습 기능 결과를 근거로 현재 상담 중인 상담원에게 자동화 정보를 제공함으로써, 반복적으로 수행되는 업무에 대해서 업무 자동화를 통해 상담자의 실수를 줄이고, 사용자의 만족도를 높일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 상담 중인 상담원의 음성 데이터, 통화 중 대기 시간 등을 분석하여, 분석 결과에 따른 후처리 과정에서의 콜센터 QA를 제공함으로써, 상담원에 대한 평가를 자동화하고, 개선 프로세스를 구축할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2 내지 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 단말의 화면 예를 나타낸 도이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서 "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성 요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성 요소는 제 2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성 요소도 제 1 구성 요소로 명명될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템(10)의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템(10)은 단말(100) 및 서버(200)로 구성된다. 도 1에 도시된 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템(10)의 구성 요소 모두가 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도 1에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템(10)이 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성 요소에 의해서도 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템(10)이 구현될 수도 있다.
상기 단말(100)은 스마트폰(Smart Phone), 휴대 단말기(Portable Terminal), 이동 단말기(Mobile Terminal), 폴더블 단말기(Foldable Terminal), 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant: PDA), PMP(Portable Multimedia Player) 단말기, 텔레매틱스(Telematics) 단말기, 내비게이션(Navigation) 단말기, 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 슬레이트 PC(Slate PC), 태블릿 PC(Tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(Wearable Device, 예를 들어, 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display) 등 포함), 와이브로(Wibro) 단말기, IPTV(Internet Protocol Television) 단말기, 스마트 TV, 디지털방송용 단말기, AVN(Audio Video Navigation) 단말기, A/V(Audio/Video) 시스템, 플렉시블 단말기(Flexible Terminal), 디지털 사이니지 장치 등과 같은 다양한 단말기에 적용될 수 있다.
상기 서버(200)는 웹 서버, 데이터베이스 서버, 프록시 서버 등의 형태로 구현될 수 있다. 또한, 상기 서버(200)에는 네트워크 부하 분산 메커니즘, 내지 해당 서버(200)가 인터넷 또는 다른 네트워크상에서 동작할 수 있도록 하는 다양한 소프트웨어 중 하나 이상이 설치될 수 있으며, 이를 통해 컴퓨터화된 시스템으로 구현될 수 있다. 또한, 네트워크는 http 네트워크일 수 있으며, 전용 회선(private line), 인트라넷 또는 임의의 다른 네트워크일 수 있다. 나아가, 단말(100) 및 서버(200) 간의 연결은 데이터가 임의의 해커 또는 다른 제3자에 의한 공격을 받지 않도록 보안 네트워크로 연결될 수 있다. 또한, 상기 서버(200)는 복수의 데이터베이스 서버를 포함할 수 있으며, 이러한 데이터베이스 서버가 분산 데이터베이스 서버 아키텍처를 비롯한 임의의 유형의 네트워크 연결을 통해 상기 서버(200)와 별도로 연결되는 방식으로 구현될 수 있다.
상기 단말(100) 및 상기 서버(200) 각각은 다른 단말들과의 통신 기능을 수행하기 위한 통신부(미도시), 다양한 정보 및 프로그램(또는 애플리케이션)을 저장하기 위한 저장부(미도시), 다양한 정보 및 프로그램 실행 결과를 표시하기 위한 표시부(미도시), 상기 다양한 정보 및 프로그램 실행 결과에 대응하는 음성 정보를 출력하기 위한 음성 출력부(미도시), 각 단말의 다양한 구성 요소 및 기능을 제어하기 위한 제어부(미도시) 등을 포함할 수 있다.
상기 단말(100)은 상기 서버(200), 다른 단말(미도시) 등과 통신한다. 여기서, 상기 단말(100)은 콜센터에서 상담 기능을 수행하는 상담원(또는 상담자)이 소지한 단말일 수 있다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 서버(200)와의 연동에 의해, 상기 서버(200)에서 제공하는 전용 앱 및/또는 웹 사이트를 통해 콜 기능, 콜 수행에 따른 통화 내용/문자 내용 관리 기능, 업무 자동화 기능 등을 제공받기 위한 사용자로 회원 가입하며, 개인 정보 등을 상기 서버(200)에 등록한다. 이때, 상기 개인 정보는 아이디, 이메일 주소, 패스워드(또는 비밀번호), 이름, 성별, 생년월일, 연락처, 주소지 등을 포함한다.
또한, 상기 단말(100)은 해당 단말(100)의 사용자가 가입한 SNS 계정 정보 또는 모바일 메신저 계정 정보를 이용하여 상기 서버(200)에 사용자로 회원 가입할 수도 있다. 여기서, 상기 SNS 계정은 페이스북, 트위터, 카카오 스토리, 네이버, 페이코(PAYCO) 등과 관련한 정보일 수 있다. 또한, 상기 모바일 메신저 계정은 카카오톡(KakaoTalk), 라인(line), 바이버(viber), 위챗(wechat), 와츠앱(whatsapp), 텔레그램(Telegram), 스냅챗(snapchat) 등과 관련한 정보일 수 있다. 이때, 상기 서버(200)는 콜 기능, 콜 수행에 따른 통화 내용/문자 내용 관리 기능, 업무 자동화 기능 등을 이용하고자 하는 상담원(또는 사용자/상담자)과, 관리 기능을 수행하는 관리자에 따라 서로 다른 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
또한, 회원 가입 절차 수행 시, 상기 단말(100)은 본인 인증 수단(예를 들어 이동 전화, 신용카드, 아이핀 등 포함)을 통한 인증 기능을 완료해야 상기 서버(200)에 대한 회원 가입 절차를 정상적으로 완료할 수 있다.
또한, 회원 가입이 완료된 후, 상기 단말(100)은 상기 서버(200)에서 제공하는 서비스를 이용하기 위해서, 상기 서버(200)로부터 제공되는 전용 앱(또는 애플리케이션/응용 프로그램/특정 앱)을 해당 단말(100)에 설치한다. 이때, 상기 전용 앱은 콜 기능, 콜 수행에 따른 통화 내용/문자 내용 관리 기능, 업무 자동화 기능 등을 수행하기 위한 앱일 수 있다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 서버(200)의 제어에 의해 구성된 상담일정 스케줄링에 따라 요일 및 근무 타입별로 근무 일정(또는 상담근무 일정)이 배정된다.
또한, 상기 단말(100)에서 다른 단말(미도시)과의 콜 이벤트가 발생하는 경우, 상기 단말(100)은 상기 서버(200)와 연동하여, 통화에 대한 정보, 안내 정보에 대해서 고객이 해당 다른 단말에서 번호 입력을 통해 선택한 카테고리 정보 등을 상기 서버(200)에 제공한다. 여기서, 상기 통화에 대한 정보(또는 통화 정보)는 메타 정보로서, 발신자 정보, 수신자 정보, 녹음 파일(또는 음성/음원 형태의 녹음 파일), 총 통화 길이(또는 총 통화 시간), 위치 정보, 상담원이 직접 수기로 입력한 메모(또는 상담원 입력에 따른 메모) 등을 포함한다. 또한, 상기 카테고리 정보는 안내 음성 또는 안내 정보에 대해서 고객이 상기 다른 단말을 통해 입력한 특정 번호(또는 특정 텍스트)에 대응하는 카테고리 정보일 수 있다. 이때, 상기 단말(100)은 해당 단말(100)에 구성된 GPS 수신기(미도시)를 통해 해당 단말(100)의 실시간 위치 정보를 산출(또는 생성)할 수 있다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 서버(200)로부터 전송되는 현재 통화 중인 고객과 해당 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 수신한다. 여기서, 상기 하나 이상의 업무에 대한 정보는 현재 통화 중인 고객과 상담원 간의 통화에 대한 정보에 따라 추출된 키워드와 관련해서 해당 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무와 관련한 정보 등을 포함하며, 선행해서 진행해야 하는 안내 사항 또는 후행해서 진행해야 하는 안내 사항을 포함하거나 또는, 필수적인 안내 사항 또는 선택적인 안내 사항을 포함한다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 수신된 해당 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 표시한다. 이때, 상기 단말(100)은 상담원의 업무에 대한 방해를 줄일 수 있도록, 상담원이 보고 있는 화면의 일측에, 상기 수신된 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 팝업 형태 또는 오버레이 형태로 표시할 수 있다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 서버(200)로부터 전송되는 실시간 또는 상담 종료 시점에 제공되는 콜센터 QA(또는 상담원 스크립트 피드백)를 수신한다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 콜센터 QA에 따라, 상담 중인 고객에게 안내 사항을 전달(또는 제공)한다.
예를 들어, 상기 단말(100)의 상담원이 무의식적으로 자료를 찾다가 미리 설정된 시간인 3초 이상 별도의 안내없이 고객을 기다리게 하는 경우, 상기 단말(100)은 상기 서버(200)로부터 즉시 팝업 등으로 제공되는 '고객에게 대기 요청을 하세요'에 따라, 해당 고객에게 안내를 하거나 또는, 상기 서버(200)로부터 상담 종료 후 제공되는 '별도 안내 없이 고객의 3초 이상 대기가 있었습니다. 앞으로는 미리 이렇게 안내하세요' 등을 표시한다.
다른 예를 들어, 상기 단말(100)의 상담원이 고객의 필수 사항(일 예로 요금제 변경을 중간에 진행하려는 경우)을 누락한 경우, 상기 단말(100)은 상기 서버(200)로부터 제공되는 '기존 요금제에 대해서는 사용량을 일할 계산하여 청구될 수 있습니다' 또는 '연결되어 있던 무료 부가서비스가 자동으로 해지되어 3일후부터는 이용할 수 없습니다'를 포함하는 안내 멘트(또는 안내 정보)를 팝업 형태로 표시한다.
이때, 상기 단말(100)은 해당 안내 멘트를 팝업 형태로 표시하는 것이 아니라, 특정한 후처리(액션: action)를 수행하기 이전에 필수적으로 해당 팝업에 체크(또는 확인 절차)를 해야만 다음 단계로 넘어갈 수 있도록 구성(또는 구현)할 수도 있다.
즉, 상기 단말(100)은 '1. (필수) 고객의 개인정보 확인하셨나요? 2. (필수) 요금제 일할 계산 청구에 대해서 확인하셨나요? 3. (필수) 부가 서비스 가입/해지에 대해서 확인하셨나요? 4. (선택) 추가 부가서비스 가입 안내 및 업셀링이 완료되었나요'와 같은 안내 멘트를 표시하고, 상담원 입력에 따라 1번 항목 내지 3번 항목(또는 1번 항목 내지 4번 항목)에 대해서 각각 확인 절차가 정상적으로 완료된 후, 다음 과정을 수행할 수 있다.
또한, 상담원의 후처리 과정에는 첫째로 선행해서 진행해야 하는 안내 사항과, 둘째로 후행해서 진행해야 하는 안내 사항이 있을 수 있다. 이때, 이러한 안내 사항은 필수적인 것과 선택적인 안내 사항으로 구분할 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 단말(100)의 프로그램 상(또는 전용 앱 상)에서 특정 액션을 수행하기 전/후에 안내 사항들을 팝업 형태로 자동으로 띄워주거나(또는 표시하거나) 또는 안내 사항을 안내하기 이전에는 클릭이 불가하도록 자동으로 설정할 수도 있다.
또한, 상담원의 실수 등으로 필수 안내 사항 및/또는 선택 안내 사항에 대해서 안내하지 못한 경우에는, 상담이 종료된 후, 상기 단말(100)은 상기 서버(200)로부터 제공되는 상담 보고서를 자동으로 표시하고, 이를 정략적으로 점수화하여 표시한다.
예를 들어, 상기 단말(100)은 상담 종료 후, 상기 서버(200)로부터 제공되는 '소속과 이름을 정확하게 밝히고 밝은 목소리로 인사했습니다 (5점/5점), 고객 정보 인증을 잘 수행했습니다(주소지 또는 자동결제 은행으로 체크) (5점/5점), 장기 대기 시에는 미리 안내해야 합니다 (0점/3점) 다시 듣기(1:56~2:07)' 등을 포함하는 제 1 상담 보고서를 수신하고, 상기 수신된 제 1 상담 보고서를 표시한다.
또한, 상기 단말(100)은 앞서 전송된 통화에 대한 정보 등에 응답하여 상기 서버(200)로부터 전송되는 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일, 복수의 텍스트 스크립트(text script), 상기 추출된 키워드, 상기 생성된 해시태그 등을 수신한다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 수신된 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일, 복수의 텍스트 스크립트, 상기 추출된 키워드, 상기 생성된 해시태그 등을 출력(또는 표시)한다. 이때, 상기 단말(100)은 상기 통화에 대한 정보에 포함된 녹음 파일에 대응하는 복수의 텍스트 스크립트를 화자가 구분된 눈으로 보이는 통화 형태(또는 대화 형태)의 메신저 화면으로 표시한다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 전용 앱을 통해서, 특정 키워드로 검색, 특정 태그들만 검색, 특정 사용자 선택 등의 기능을 포함하는 홈 기능(또는 summary 기능)을 수행할 수도 있다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 전용 앱을 통해서, 전체 통화 내역, 전체 문자 내역 등에 대한 시간 순서에 따른 기록(또는 정보)을 저장하거나 표시하는 히스토리 기능을 수행할 수도 있다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 전용 앱을 통해서, 개별 콜을 문자처럼 펼쳐볼 수 있는 기능, 콜(call) 안에 포함된 전체 음원, 개별 청크(chunk)에 대한 음원(예를 들어 다시 듣기, 저장, 공유 기능 등 포함), 개별 청크를 대화창 형태로 표시하는 기능, 콜/청크 단위에서 메모를 기록하는 기능, 개별 콜에 대해서 개별 음원을 공유하거나 게시하고 다시 듣거나 인식된 텍스트를 수정하는 기능 등을 포함하는 콜 상세 정보 기능(call detail function)을 수행할 수도 있다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 전용 앱을 통해서, 1명의 수신자는 발신자와 통화한 다수의 콜/문자 내역이 있으므로 이를 한눈에 보여주는 기능, 1명의 고객에 대한 영업 히스토리를 보여주는 기능, 시스템 주소록 등의 정보(예를 들어 구글 계정에 있는 주소록, 외부 시스템 계정에 있는 주소록 등 포함)와 연동하는 기능 등을 포함하는 수신자 상세 정보 기능(receiver detail)을 수행할 수도 있다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 다른 단말과의 통화 도중에, 상기 서버(200)로부터 전송되는 해당 서버(200)에서의 실시간 통화 내용 분석에 따라 추출된 통화 내용에 따른 주요 키워드와 관련한 상세 정보를 수신하고, 상기 수신된 주요 키워드와 관련한 상세 정보를 해당 단말(100)의 사용자(또는 영업자)가 소지한 단말(100)의 일측에 표시하여, 상담원이 해당 상세 정보를 확인하여서 해당 다른 단말의 고객과의 영업 기능을 수행하도록 구성할 수도 있다. 이때, 상기 단말(100)은 해당 단말(100)과 연동하는 다른 디스플레이 장치(미도시)에 상기 주요 키워드와 관련한 상세 정보를 표시할 수도 있다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 서버(200)의 제어에 의해, 해당 단말(100)의 사용자가 보유한 복수의 단말(100)과 해당 사용자와 관련한 개인 정보 등을 통해서 동기화하여, 상기 사용자가 보유한 복수의 단말의 내역들에 대해 모두 관리가 가능하도록 구성할 수도 있다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 서버(200)와 연동하여 백업 기능, 복구 기능 등을 수행할 수도 있다.
본 발명의 실시예에서는 상기 단말(100)에서 전용 앱 형태 또는 웹 사이트 형태로 상기 서버(200)에서 제공하는 다양한 기능(예를 들어 콜 기능, 콜 수행에 따른 통화 내용/문자 내용 관리 기능, 업무 자동화 기능 등 포함)을 수행할 수 있다.
상기 서버(200)는 상기 단말(100), 상기 다른 단말 등과 통신한다. 여기서, 상기 서버(200)는 콜센터를 운영하고, 해당 콜센터에 소속된 상담원을 관리하고, 업무 자동화 기능을 제공하는 서버일 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 단말(100) 등의 사용자에 대한 회원 가입 절차 등을 수행한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 단말(100) 등의 사용자와 관련한 개인 정보를 등록한다. 이때, 상기 서버(200)는 해당 개인 정보 등을 DB 서버(미도시)에 등록(또는 관리)할 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 단말(100) 등의 사용자에 대한 회원 관리 기능을 수행한다.
또한, 상기 서버(200)는 콜 기능, 콜 수행에 따른 통화 내용/문자 내용 관리 기능 등을 제공하는 전용 앱 및/또는 웹 사이트를 상기 단말(100) 등에 제공한다. 이때, 상기 전용 앱은 콜 기능, 콜 수행에 따른 통화 내용/문자 내용 관리 기능, 업무 자동화 기능 등을 이용하고자 하는 상담원(또는 상담자/사용자)과, 관리 기능을 수행하는 관리자에 따라 서로 다른 사용자 인터페이스(UI)를 제공할 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는 공지사항, 이벤트 등을 위한 게시판 기능을 제공한다.
또한, 상기 서버(200)는 업무량 분석 기능 및 콜 추이 분석 기능을 통해 인입량(또는 예측호)을 예측(또는 계산/산출/연산)한다. 여기서, 상기 업무량 분석 기능은 전월 시간대별 인입량, 전월 요일별 인입량 등에 대한 분석 기능 등을 포함한다. 또한, 상기 콜 추이 분석 기능은 미리 설정된 과거 데이터를 통해 월별-시간대별 증감율, 월별-요일별 증감율 등에 대한 분석 기능 등을 포함한다.
즉, 상기 서버(200)는 전월 시간대별 인입량, 전월 요일별 인입량 등에 대한 업무량 분석 기능을 통해 업무량 분석 기능 결과를 생성하고, 월별-시간대별 증감률, 월별-요일별 증감률 등에 대한 콜 추이 분석 기능을 통해 콜 추이 분석 기능 결과를 생성하고, 상기 생성된 업무량 분석 기능 결과 및 상기 생성된 콜 추이 분석 기능 결과를 근거로 요일별 인입량, 월별 인입량 등을 예측한다. 이때, 상기 서버(200)는 미리 설정된 기간(예를 들어 최근 2주) 동안의 평균 인입량(또는 요일별 평균 인입량)을 근거로 상기 요일별 인입량, 상기 월별 인입량 등을 예측할 수도 있다.
또한, 상기 서버(200)는 업무와 관련해서 수집된 빅데이터(예를 들어 업무와 관련한 내용의 뉴스, SNS 게시물 등 포함)를 상기 생성된 업무량 분석 기능 결과 및 상기 생성된 콜 추이 분석 기능 결과와 함께 고려하여 요일별 인입량, 월별 인입량 등을 예측할 수도 있다.
예를 들어, 상기 서버(200)는 뺑소니 사고 뉴스, 전동 킥보드 사고 뉴스 등에 따른 보험과 관련해서, 업무량 분석 기능 결과 및 콜 추이 분석 기능 결과에 전일 뉴스 정보를 반영(또는 적용)해서, 다음 근무일(또는 다음주)의 인입량을 예측할 수도 있다.
다른 예를 들어, 상기 서버(200)는 상기 생성된 업무량 분석 기능 결과 및 상기 생성된 콜 추이 분석 기능 결과를 근거로 요일별 인입량, 월별 인입량 등을 예측한 상태에서, 실시간으로 수집되는 뺑소니 사고 뉴스, 전동 킥보드 사고 뉴스 등에 따른 보험과 관련해서 상기 예측된 요일별 인입량(일 예로 다음날인 화요일의 예측 인입량 1,500건)에 상기 수집된 전일 뉴스 정보를 반영해서 해당 예측된 요일별 인입량을 업데이트(일 예로 다음날인 화요일의 예측 인입량을 1,500건에서 2,100건으로 업데이트)할 수도 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 예측된(또는 계산된/산출된/연산된) 인입량(또는 예측호)을 근거로 필요인력(또는 상담인력/상담원수)을 계산(또는 산출)한다. 여기서, 상기 필요인력은 미리 설정된 근무 타입별(예를 들어 주간, 야간 등 포함)로 각각 계산할 수 있다.
즉, 상기 서버(200)는 해당 서버(200)에 등록된 복수의 상담원과 관련한 상담 통화 정보를 근거로 1시간당 상담원이 처리한 평균통화 콜 수(Call Per Hour: CPH)를 계산한다. 이때, 상기 서버(200)는 하루의 콜(Call per Day: CPD)(또는 콜수), 콜당 평균 통화 시간(Talk Time: TT), 후처리 시간 등을 반영(또는 적용)하여 상기 평균통화 콜 수를 계산할 수도 있다.
또한, 상기 서버(200)는 관리자 입력(또는 관리자 선택/터치/제어)에 따라 서비스 수준(또는 서비스 레벨)(service level: SL)을 설정한다. 여기서, 상기 서버(200)는 다음의 수학식인 '목표시간 내에 상담원과 연결된 콜 / 총 인입콜 수 * 100' 으로 상기 서비스 수준을 설정(또는 계산)할 수도 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 예측된(또는 계산된/산출된/연산된) 인입량(또는 예측호)에 상기 계산된 평균통화 콜 수(또는 상기 계산된 하루의 콜, 콜당 평균 통화 시간, 후처리 시간 등 포함)와 상기 설정된 서비스 수준을 적용하여 필요인력을 계산한다. 이때, 상기 서버(200)는 결손율(Rosted Staff Factor: RSF)을 계산할 수도 있다. 여기서, 상기 결손율은 비용은 지급되지만 전화업무에 투입하지 못하는 비율로, 다음의 수학식인 '스케줄 대상 상담원수 / 투입된 상담원수' 로 계산하며, 이전 누적 데이터가 없는 경우에는 콜센터 적정인력 산출시 약 10%로 산정(또는 설정)할 수 있다.
즉, 상기 서버(200)는 상기 예측된 인입량과 상기 설정된 서비스 수준(SL)을 곱하여 목표 응대호를 계산하고, 상기 계산된 목표 응대호를 1시간당 상담원이 처리한 평균통화 콜 수(CPH)로 나눠서 적정 인원을 계산하고, 상기 계산된 적정 인원에 주 7일 환산에 따른 값(또는 7/5)을 곱하여 필요 인력(또는 주7일 환산 필요 인력)을 계산하고, 상기 계산된 필요 인력에 상기 결손율(RSF)(예를 들어 미리 설정된 결손율인 10%)을 곱하여 필요가용인력으로 실제 최종 필요인력을 계산한다.
또한, 상기 서버(200)는 실제 근무 일정(또는 실제 스케줄)에 따라 주 5일 근무, 휴가 일정, 점심시간 등을 고려하여 요일 및 시간대별 적정투입인력을 계산(또는 산출)한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 계산된(또는 산출된) 요일 및 시간대별 적정투입입력을 근거로 채용에 필요한 요일 및 근무 타입별 필요인력을 계산(또는 산출)한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 계산된(또는 산출된) 요일 및 근무 타입별 필요인력에 따라 해당 서버(200)에 등록된 복수의 상담원을 배정(또는 배분)하여 상담일정 스케줄링을 구성(또는 생성/수행)한다.
또한, 상기 서버(200)는 복수의 단말(100)에서 각각 백그라운드에서 동작하는 전용 앱(또는 프로그램/매크로/브라우저 확장 프로그램 등 포함)을 이용해서, 상기 복수의 단말(100)에서 상담원별로 단말 사용 내역(또는 PC 사용 내역)을 트래킹(또는 수집/획득)한다. 이때, 트래킹하는 사용 내역은 단말(100)(또는 PC)의 키보드 입력, 단말(100)의 마우스 움직임(또는 터치 움직임), 웹 브라우저 상에서의 URL 히스토리, 웹 브라우저 상에서의 특정한 엘리먼트(element) 요소를 클릭, 웹 브라우저 상에서 특정한 폼(form)에 특정한 텍스트 입력(text input) 등을 포함한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 트래킹한(또는 수집한/획득한) 상담원별 단말 사용 내역(또는 PC 사용 내역)을 업무자동화 프로그램의 지속적인 기계학습(또는 딥러닝)의 데이터로 활용한다. 여기서, 상기 기계학습을 위한 입력 데이터세트는 추후에도 고객으로부터 들어오는 요청 데이터로, 통화 음성 분석 결과(예를 들어 고객 음성 데이터, 상담원 음성 데이터, 고객이 번호 입력을 통해 선택한 카테고리 등 포함) 등을 포함한다. 또한, 상기 기계학습을 위한 출력 데이터세트는 예측하고 싶은 부분으로, 상담원의 액션(예를 들어 키보드 입력, 마우스 움직임, 터치 입력, 브라우저 히스토리 등 포함)을 학습하고, 추후에 이를 예측하여 미리 제안하기 위한 정보 등을 포함한다.
즉, 상기 서버(200)는 미리 설정된 학습용 데이터를 통해 후처리 예측 모델에 대해서 특정 로우 데이터와 관련해서 특정 키워드에 대해서 상담원의 후속 액션을 위한 학습 기능을 수행한다. 이때, 상기 서버(200)는 로우 데이터를 병렬 및 분산하여 저장하고, 저장된 로우 데이터(또는 학습용 데이터 등 포함) 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터, 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시하고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시하고 적어도 하나의 종류의 기계학습에 기반하여 학습, 훈련 및 테스트를 진행하여 빅데이터를 구축할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 종류의 기계학습은 지도 학습(Supervised Learning), 반지도 학습(Semi-Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 및 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning) 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합으로 이루어질 수 있다.
이와 같이, 상기 서버(200)는 상기 학습용 데이터 등을 통해서 뉴럴 네트워크(Neural Networks) 형태의 상기 후처리 예측 모델에 대해 학습 기능을 수행한다.
예를 들어, 고객이 '요금제 문의'를 선택하고 통화 연결이 되는 경우, 상기 서버(200)는 상담원이 수기로(또는 클릭 등을 통해) 웹 브라우저 또는 관리자 페이지 등에서 '매뉴얼 -> 요금제' 또는 '사용자 페이지 -> 요금제' 등으로 들어가는 내용을 수집하고, 수집된 정보를 근거로 해당 요금제 문의와 관련해서 상담원의 액션과 관련해서 학습 기능을 수행한다.
추후, 다른 고객이 '요금제 문의'를 선택하고 통화 연결이 되는 경우, 상기 서버(200)는 동일 상담원과 관련해서 학습된 정보를 근거로 해당 상담원이 수기로 특정한 액션(또는 페이지 접속)을 수행하는 것이 아니라, 업무 자동화 기능 수행에 따라 몇 가지 선택지를 해당 사용자가 소지한 단말(100)에 제공(또는 제안)한다. 여기서, 상기 몇 가지 선택지는 "프로그램 팝업 형태로 '요금제 상담입니다.', '1) 매뉴얼 -> 보험금 조회 바로 접속 항목', '2) 사용자 페이지 -> 보험금 조회 바로 접속 항목', '3) 수기로 진행을 하시겠습니까 항목'" 등을 포함한다.
이와 같이, 상기 서버(200)는 임의의 고객과 특정 상담원 간의 상담 기능 수행에 따라, 특정 키워드와 관련해서 해당 특정 상담원의 다음 액션에 대한 지속적인 학습 기능 수행에 의해서, 다른 임의의 고객과 상담 진행 중 미리 설정된 특정 키워드가 추출(또는 확인)되면, 해당 특정 키워드와 관련해서 해당 특정 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 해당 특정 상담원이 소지한 단말(100)에 제공할 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 구성된 상담일정 스케줄링에 따라 배정된 상담원이 요일 및 근무 타입에 의해서 근무를 수행하는 중에, 해당 상담원이 소지한 단말(100)에서 해당 고객이 소지한 다른 단말(미도시)과의 콜 이벤트 발생 시, 통화에 대한 정보, 안내 정보에 대해서 고객이 해당 다른 단말에서 번호 입력을 통해 선택한 카테고리 정보 등을 자동으로 저장(또는 획득)한다. 이때, 상기 서버(200)는 사전에 녹음 권한을 획득한 상태일 수 있다. 여기서, 상기 통화에 대한 정보(또는 통화 정보)는 메타 정보로서, 발신자 정보, 수신자 정보, 녹음 파일(또는 음성/음원 형태의 녹음 파일), 총 통화 길이(또는 총 통화 시간), 위치 정보, 상담원이 직접 수기로 입력한 메모(또는 상담원 입력에 따른 메모) 등을 포함한다. 또한, 상기 카테고리 정보는 안내 음성 또는 안내 정보에 대해서 고객이 상기 다른 단말을 통해 입력한 특정 번호(또는 특정 텍스트)에 대응하는 카테고리 정보일 수 있다.
즉, 상기 단말(100)에서 다른 단말(미도시)과의 콜 이벤트가 발생하는 경우, 상기 서버(200)는 콜 히스토리(call history) 권한을 바탕으로 상기 단말(100)과 상기 다른 단말과의 통화에 대한 정보를 저장한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 실시간으로 저장되는(또는 획득되는) 통화에 대한 정보에 포함된 녹음 파일에 대해 딥러닝을 통해 화자를 분리(source/signal/speech separation)하여, 상기 녹음 파일로부터 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일을 생성한다. 이때, 상기 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일은 상호 간에 싱크(또는 동기화)가 설정된 상태(또는 시각 정보가 포함된 상태)이며, 고객 음성 데이터, 상담원 음성 데이터 등을 포함한다.
즉, 상기 서버(200)는 상기 실시간으로 저장되는(또는 획득되는) 통화에 대한 정보에 포함된 녹음 파일을 대상으로 딥 러닝을 통해 학습된 상기 단말(100)의 상담원과 관련한 음성 정보를 기반으로 상기 녹음된 파일에서 문장(sentence) 또는 청크(chunk) 단위로 대화를 진행한 복수의 화자를 분리하고, 분리된 복수의 화자 각각에 대해서 상기 녹음 파일로부터 상기 복수의 서브 음원 녹음 파일을 생성한다. 이때, 수신자인 상기 단말(100)의 상담원과 관련해서는 사전에 해당 단말(100)의 상담원과 관련한 음성 정보를 기반으로 딥 러닝을 통해 해당 수신자에 대한 학습이 진행된 상태로, 상기 통화에 대한 정보에서 상가 수신자를 확인하고, 다른 대화 상대인 발신자에 대한 서브 음원 녹음 파일을 용이하게 생성할 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 상담원과 상기 고객 간의 상담 진행 중에 실시간으로 획득되는 통화에 대한 정보를 근거로 상기 화자 분리 기능을 계속 수행하며, 상담원의 음성 정보 및 고객의 음성 정보를 트래킹(tracking)할 수도 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 생성된 복수의 서브 음원 녹음 파일에 대해 딥러닝을 통해 음성 인식 기능(automatic speech recognition function)을 수행한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 음성 인식 기능 수행에 따라 상기 서브 음원 녹음 파일에 포함된 음성을 텍스트 스크립트(또는 텍스트)로 변환(또는 생성)한다.
즉, 상기 서버(200)는 상기 음성 인식 기능 수행에 따라 상기 서브 음원 녹음 파일과 매칭되는 텍스트 스크립트(또는 음원을 텍스트로 인식한 결과)를 변환(또는 생성)한다. 이때, 상기 서버(200)는 상기 서브 음원 녹음 파일과 매칭되는 텍스트 스크립트를 포함하는 텍스트 파일을 생성할 수도 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 변환된(또는 생성된) 복수의 텍스트 스크립트(또는 복수의 텍스트/복수의 텍스트 파일)에 대해 자연어 처리(Natural Language Processing: NLP)를 수행하여 키워드(또는 태그/요약된 결과)를 추출(keyword extraction)한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 추출된 키워드를 이용해서 해시태그를 생성한다.
이와 같이, 상기 서버(200)는 상기 수신된 통화에 대한 정보에 포함된 녹음 파일을 근거로 자동으로 내용을 분석하여 해시태그를 생성하거나 또는, 카테고리화할 수 있다.
또한, 이와 같이, 상기 통화에 대한 정보에 대해서 수신자는 상기 단말(100)의 상담원으로 고정되어 있으며, 1명(또는 한 명 이상)의 발신자는 1개의 콜(call)을 가진다
또한, 1개의 콜은 1개의 음원 파일, 1개의 메타 정보와 다수의 청크(또는 문장 단위)를 가진다.
또한, 1개의 청크는 독립된 1개의 서브 음원 파일과 이에 음성을 인식한 결과인 텍스트 스크립트를 가진다.
또한, 1개의 텍스트 스크립트는 이에 해당하는 태그(tag)를 자동으로 인식하거나 수동으로 추가하여 가진다.
또한, 확장성을 위해서 자동으로 추가되는 정보들은 CRUD(Create/Retrieve/Update/Destroy)가 가능할 수 있다.
이외에도, 콜/텍스트 단위에서 각각의 엘리먼트들에 대해 메모 등의 정보를 추가(또는 삽입/기재)할 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 추출된 키워드, 상기 안내 정보에 대해서 고객이 번호 입력을 통해 선택한 카테고리 정보에 대응하는 키워드 등을 근거로 기계 학습을 수행하여, 기계 학습 결과를 근거로 상기 키워드와 관련해서 해당 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 생성(또는 예측/구성)한다. 여기서, 상기 하나 이상의 업무에 대한 정보는 해당 키워드에 따라서 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무와 관련한 정보 등을 포함한다.
즉, 상기 서버(200)는 상기 추출된 키워드, 상기 안내 정보에 대해서 고객이 번호 입력을 통해 선택한 카테고리 정보에 대응하는 키워드 등을 미리 설정된 후처리 예측 모델의 입력값으로 하여 기계 학습(또는 인공지능/딥 러닝)을 수행하고, 기계 학습 결과(또는 인공지능 결과/딥 러닝 결과)를 근거로 상기 키워드와 관련해서 해당 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 생성한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 생성된 해당 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 상담 중인 상기 단말(100)에 전송(또는 제공)한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일에 포함된 상담원 음성 데이터(또는 상담원 음성 데이터 및 고객 음성 데이터)를 근거로 해당 상담원이 미리 설정된 규칙(또는 대응 규칙)을 지키는지 여부를 판단(또는 확인)한다. 여기서, 상기 미리 설정된 규칙은 고객과의 통화 시 일정 시간 이상 별도의 안내 없이 고객을 기다리게(또는 대기하게) 하는 경우, 고객의 필수 사항을 누락하는 경우 등을 포함한다.
즉, 상기 서버(200)는 상기 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일에 포함된 상담원 음성 데이터에 대한 실시간 모니터링(또는 모니터링 기능)을 통해서 해당 상담원이 미리 설정된 규칙을 지키는지 여부를 판단한다.
상기 판단 결과(또는 상기 확인 결과), 해당 상담원이 미리 설정된 규칙을 지키는 상태로 판단하는 경우, 상기 서버(200)는 상기 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일에 포함된 상담원 음성 데이터에 대한 실시간 모니터링 기능을 통화 종료 시점까지 계속하여 수행한다.
또한, 상기 판단 결과(또는 상기 확인 결과), 해당 상담원이 미리 설정된 규칙을 지키지 않은 상태로 판단하는 경우, 상기 서버(200)는 해당 규칙에 대응하여 미리 설정된 대응 방안을 확인한다. 여기서, 상기 대응 방안은 상기 규칙을 지키지 않은 상태에 대해서 상기 상담원이 취해야할 행동, 안내 멘트 등을 포함한다.
예를 들어, 상기 서버(200)는 상기 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일에 포함된 상담원 음성 데이터에 대한 실시간 모니터링을 통해서, 인사말, 소속, 상담사명을 미리 설정된 톤 이상으로 분명하게 구사하는지 여부, 올바른 언어를 구사하는지 여부, 예의바른 언어(예를 들어 비속어, 낮춤말 등 사용 여부 등 포함)를 구사하는지 여부, 고객의 말을 끝까지 경청한 후 반응하는지 여부, 미리 설정된 시간(일 예로 5초) 이상 대기 상황 발생시 정중한 대기표현과 복귀표현을 모두 구사하는지 여부(일 예로, 대기 양해 시, '잠시만 기다려 주시겠습니까?', 복귀 시, '기다려 주셔서 감사합니다' 등 포함), 본인 확인 프로세스에 맞게 진행하는지 여부 등을 포함하는 규칙을 지키는지 여부를 판단한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 확인된 해당 규칙에 대응하여 미리 설정된 대응 방안에 따라, 즉시 팝업 형태로 또는 상담 종료 시점에 팝업 형태로, 고객에게 안내 사항을 전달하도록 콜센터 QA를 상기 단말(100)에 제공한다. 여기서, 상기 콜센터 QA(Quality Assurance)(또는 상담원 스크립트 피드백)는 상담원의 상담 효율/성과를 개선하기 위한 전반적인 정량적/정성적 피드백에 대한 정보를 포함한다. 이때, 상기 서버(200)는 인사/상담 태도에 대해서 가점/감점 항목으로 진단 항목을 설정하며, 근무자를 대상으로 직원별 내선번호와 근무 시간을 매칭하여 1분 이상 5분 이상 녹취 콜로 진단을 수행하며, 수행된 진단 결과에 대한 분석 결과(또는 정량적/정성적 피드백에 대한 정보)를 포함하는 상기 콜센터 QA를 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에서는, 상기 서버(200)에서 상기 통화에 대한 정보에 포함된 녹음 파일에 대해 딥 러닝을 통해 화자를 분리하여, 상기 녹음 파일로부터 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일을 생성하는 기능, 상기 복수의 서브 음원 녹음 파일에 대해 딥러닝을 통해 음성 인식 기능, 상기 서브 음원 녹음 파일에 포함된 음성을 텍스트 스크립트로 변환하는 기능, 상기 변환된 복수의 텍스트 스크립트에 대해 자연어 처리를 수행하여 키워드를 추출하는 기능, 상기 추출된 키워드를 이용해서 해시태그를 생성하는 기능, 상기 추출된 키워드를 이용해서 후처리 예측에 따른 업무 정보를 제공하는 기능 등을 수행하는 것을 설명하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 경량화된 상기 단말(100)에서 모바일 딥러닝 SDK를 통해서 상기 서버(200)에서 딥 러닝에 의해 수행되는 상기 통화에 대한 정보에 포함된 녹음 파일에 대해 딥 러닝을 통해 화자를 분리하여, 상기 녹음 파일로부터 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일을 생성하는 기능, 상기 복수의 서브 음원 녹음 파일에 대해 딥러닝을 통해 음성 인식 기능, 상기 서브 음원 녹음 파일에 포함된 음성을 텍스트 스크립트로 변환하는 기능, 상기 변환된 복수의 텍스트 스크립트에 대해 자연어 처리를 수행하여 키워드를 추출하는 기능, 상기 추출된 키워드를 이용해서 해시태그를 생성하는 기능, 상기 추출된 키워드를 이용해서 후처리 예측에 따른 업무 정보를 제공하는 기능 등을 직접 수행하도록 구성할 수도 있다.
또한, 상기 서버(200)는 데이터베이스(미도시)와 연동하여, 상기 수신된 통화에 대한 정보, 상기 생성된 복수의 서브 음원 녹음 파일, 상기 변환된(또는 생성된) 복수의 텍스트 스크립트, 상기 추출된 키워드, 상기 생성된 해시태그 등을 상기 데이터베이스에 저장(또는 관리)한다. 이때, 상기 서버(200)는 상기 단말(100)의 사용자와 관련한 통화 내용뿐만 아니라, 해당 사용자와 관련한 통화 내용(또는 통화 내역), 문자 내역 등을 전체적으로 불러와서(또는 로딩하여) 해당 사용자에 대한 영업 히스토리를 확인(또는 관리)할 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는 딥러닝 프로세스에 의해 획득된 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일, 복수의 텍스트 스크립트, 상기 추출된 키워드, 상기 생성된 해시태그 등을 상기 단말(100)에 전송한다. 이때, 상기 서버(200)는 API call을 통해서 상기 정보들을 상기 단말(100)에 전송할 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는 CRM(customer relationship management: 고객 관계 관리)에서 모든 데이터베이스(또는 리드)들을 관리하며, 수집한 다양한 기준들에 의해서 필터링(예를 들어 키워드 필터, 통화 내용 필터 등 포함)할 수 있다.
이와 같이, 상기 서버(200)는 CRM 솔루션을 통해 복수의 단말(100)로부터 전송되는 복수의 통화에 대한 정보(또는 통화 정보)를 관리하고, 필터링하며, 영업 성과를 측정할 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는 고객에 대한 리즈(leads) 정보(또는 예비 고객 명단 정보/TM 대상 리스트 정보), 오더스(orders) 정보, 팀(team) 정보, 애널리틱스(analytics) 정보, 기타 정보 등을 데이터베이스(미도시)에 저장(또는 관리)한다. 이때, 상기 서버(200)는 API 게이트웨이(미도시)를 통해서 상기 데이터베이스에 접속할 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 단말(100)의 사용자(또는 영업자)에 따른 영업 시, 관리자 용도의 웹 기반의 통합 대시보드(dashboard)를 제공할 수도 있다.
여기서, 상기 통합 대시보드는 상기 관리자의 제어에 의해, 팀/조직도 관리 기능(예를 들어 영업자 생성 기능, 권한 관리 기능 등 포함), 리즈 관리 기능(예를 들어 개별 영업자들에게 리즈를 분배하고 회수하는 기능 등 포함), 오더스 관리 기능(예를 들어 개별 영업자 또는 전체의 매출/전환을 파악하고, 계약서를 발송하거나 계약 정보를 수정하는 기능 등 포함), 애널리스틱 관리 기능(예를 들어 개별 영업자, 기간 또는 전체, 특정 조건에 따른 지표들을 관리하는 기능 등 포함) 등을 수행하기 위한 정보를 포함한다.
이와 같이, 상기 서버(200)는 사용하는 CRM(예를 들어 SalesForce, HubSpot, Google Spreadsheet, 엑셀 등의 다수의 플랫폼) 플랫폼과 무관하게(또는 연동되는 애플리케이션을 통해) 상기 API 게이트웨이를 통해 상기 데이터베이스에 접속할 수 있다.
또한, 상기 단말(100)에서도 해당 단말(100)에서 사용하는 CRM 플랫폼과 무관하게(또는 연동되는 애플리케이션을 통해) 상기 API 게이트웨이를 통해 상기 데이터베이스에 접속하거나 또는 상기 서버(200)에 접속할 수 있다. 이때, 상기 단말(100)은 접속 정보(예를 들어 URL, 아이디, 패스워드 등 포함)를 이용해서 상기 CRM에 접속할 수 있다.
또한, 상기 리즈(leads) 정보(또는 예비 고객 명단 정보/TM 대상 리스트 정보)는 고객에 대한 DB 정보로, 유니크한 정보(예를 들어 휴대폰 번호)를 기준으로 한 폼을 입력했을 때 쌓이는 1개의 로우(row) 단위이다.
또한, 상기 영업 프로세스(opportunity)는 세일즈의 단위로, 개별 리드에 대해서 영업한 모든 내역을 나타낸다.
예를 들어 010-1234-5678 번호에 대해서 1) 전화, 2) 전화하였으나 부재, 3) 문자 보냄, 4) 인바운드로 먼저 전화온 이후, 5) 마지막 계약에 대해 문자로 안내 등과 같이 5 opportunity가 기록될 수 있다.
또한, 상기 영업 프로세스는 여러 카테고리로 구분(예를 들어 문자, 전화, 대면(미팅), 전화 내에서도 부재중, 결번, 유료 가망, 유료 전환, 거절 등 포함)될 수 있다.
이때, 상기 리드와 상기 영업 프로세스는 1:N(여기서, N은 자연수) 관계일 수 있다.
상기 오더스(orders) 정보(또는 세일즈(sales) 정보)는 개별적으로 들어온 리드에 대해서 여러 영업 프로세스를 통하여 최종적으로 sales/order/주문으로 전환된 건(예를 들어 매출, 주문, 계약 등 포함)을 나타낸다.
상기 팀(team) 정보는 영업자가 소속된 팀을 위한 협업 도구(예를 들어 채팅, 게시판 등 포함)를 제공하기 위한 정보를 나타낸다.
또한, 상기 애널리틱스(analytics) 정보는 영업을 위한 통계 기능(예를 들어 총 전환, 기간별 전환, 전환율, 정산액, 급여 계산, 위촉계약 정보 확인 등 포함)을 제공하기 위한 정보를 나타낸다.
또한, 상기 싱크(sync) 정보는 영업 관리를 위해서 모든 정보가 항상 상기 서버(200)와 API를 통해서 싱크(또는 동기화)된다.
즉, 모바일 앱에서 볼 수 있는 정보는 언제나 웹 애플리케이션(또는 웹 사이트)으로도 접속하여 볼 수(또는 확인할 수) 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 수집된(또는 수신된) 다른 단말과의 통화에 대한 정보(또는 통화 정보)를 근거로 복수의 콘텐츠 관리 서버(미도시)에 저장된 복수의 콘텐츠 중에서 해당 다른 단말에 대응하는 고객과 관련한 하나 이상의 부가 정보(또는 부가 콘텐츠//데이터) 등을 크롤링 방식(crawling) 등을 통해 수집한다. 이때, 상기 부가 정보는 텍스트(또는 상기 콘텐츠 관리 서버에 등록된 게시물), 이미지(예를 들어 png, gif, jpg 등의 형태/포맷), 동영상(예를 들어 asf, avi, mpeg, wmv 등의 형태/포맷), 상기 부가 정보의 업로드 날짜 및 시각 정보, 해당 콘텐츠가 포스팅된 링크 정보, 썸네일 정보 제공을 위한 해당 부가 정보에 포함된 이미지/동영상의 링크 정보, 포스팅 계정 아이디의 팔로워 수/구독자 수, 해당 부가 정보의 포스팅 좋아요 수/싫어요 수/공유 수, 해당 부가 정보의 포스팅 댓글 내용, 부가 정보 정렬을 위한 해당 부가 정보와 관련한 포스팅 해시태그 등을 포함한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 수집된 부가 정보에 대해서 전처리를 수행할 수 있다. 이때, 상기 전처리는 정제(cleaning) 과정 등을 포함한다. 여기서, 상기 정제 과정(또는 노이즈 제거(de-noising) 과정)은 상기 수집된 하나 이상의 콘텐츠 중에서 미리 설정된 노이즈에 해당하는 노이즈 콘텐츠(또는 노이즈 데이터)를 제거하는 과정일 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 수집된 부가 정보(또는 전처리된 부가 정보)와 상기 수집된 고객 정보를 이용해서, 해당 고객에게 특화된 맞춤형 상품 정보 및/또는 맞춤형 서비스 정보를 해당 고객에 대응하는 다른 단말에 추천(또는 제공)할 수도 있다. 이때, 상기 다른 단말은 고객 정보 활용(또는 마케팅 정보 활용)에 동의한 상태일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템(10)은 상기 서버(200)의 제어에 의해, 상기 서버(200)에서 수집된 다양한 정보, 상기 서버(200)에서 수행한 다양한 기능 수행 결과 등을 저장하는 데이터베이스(미도시), 상기 데이터베이스와의 연결 기능을 제공하는 API 게이트웨이(미도시) 등을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 데이터베이스는 상기 서버(200)의 제어에 의해, 아웃바운드 콜 기능 또는 인바운트 콜 기능을 수행하기 위해서 필요한 다양한 정보(또는 데이터)를 저장(또는 관리)한다.
또한, 상기 데이터베이스는 SalesForce, HubSpot 등과 같은 세일즈와 관련된 프로그램, MySQL, Oracel, Postgresql 등과 같은 DBMS(DataBase Management System), 구글의 스프레드시트(SpreadSheet), MS 오피스(Office)의 엑셀 등으로 구성한다.
또한, 상기 API 게이트웨이(API gateway)는 다양한 플랫폼에 연동하여 단일 API로 만들어주는 데이터베이스 커넥터(DB connector)일 수 있다. 이때, 각 플랫폼별로 해당 플랫폼과 관련한 데이터베이스를 연결하기 위한 API 커넥터를 구성할 수 있다.
즉, 상기 API 게이트웨이는 다수의 플랫폼들(미도시)이 3자 애플리케이션(3rd party application) 개발할 수 있도록 제공하는 오픈 API를 통해서 이종의 데이터베이스를 연결한다.
이와 같이, 상기 API 게이트웨이는 해당 상기 서버(200) 자체에서 운영 및 관리하는 CRM뿐만 아니라, 많은 업체에서 사용 중인 SalesForce, HubSpot, Google Spreadsheet, 엑셀 등의 자료와도 연동할 수 있도록 구성할 수 있다.
또한, 상기 API 게이트웨이를 통해서 모두 일관성 있는(또는 동일한) Restful API를 제공하기 때문에, 플랫폼과 무관하게 단일 모바일 애플리케이션 코드로 모든 플랫폼을 지원할 수 있다.
이와 같이, 상기 서버(200)는 솔루션에 직접 연동하거나 추가 개발이 아니라, API를 통해 매크로 또는 브라우저 확장을 통해서 백그라운드에서 동작하는 솔루션을 제공할 수 있다.
또한, 이와 같이, 상기 서버(200)는 상기 고객 음성 데이터를 이용해서 상담원의 후처리(또는 액션)를 자동화하고, 상담 카테고리 분류를 자동화하고, 고객 정보 가져오기를 자동화할 수 있다.
또한, 이와 같이, 상기 서버(200)는 상기 상담원 음성 데이터를 이용해서 Q&A를 자동화하고, 상담원에 대한 실시간 피드백을 제공하고, 필수안내사항의 누락 여부를 실시간으로 확인할 수 있다.
또한, 이와 같이, 콜센터로의 인입량 분석을 통해 적정 투입 인력을 계산하고, 계산된 적정 투입 인력의 상담원에 대해서 요일 및 근무 형태별로 스케줄링을 수행하고, 콜센터에 배정된 상담원을 관리하고, 상담원 관리에 의한 후처리 예측을 통해 상담원의 업무를 자동화하고 콜센터 QA를 제공할 수 있다.
또한, 이와 같이, 상담원과 관련한 기존 정보와 현재 상담원의 음성 데이터를 입력값으로 학습 기능을 수행하고, 학습 기능 결과를 근거로 현재 상담 중인 상담원에게 자동화 정보를 제공할 수 있다.
또한, 이와 같이, 상담 중인 상담원의 음성 데이터, 통화 중 대기 시간 등을 분석하여, 분석 결과에 따른 후처리 과정에서의 콜센터 QA를 제공할 수 있다.
이하에서는, 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 방법을 도 1 내지 도 7을 참조하여 상세히 설명한다.
도 2 내지 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 방법을 나타낸 흐름도이다.
먼저, 서버(200)는 업무량 분석 기능 및 콜 추이 분석 기능을 통해 인입량(또는 예측호)을 예측(또는 계산/산출/연산)한다. 여기서, 상기 업무량 분석 기능은 전월 시간대별 인입량, 전월 요일별 인입량 등에 대한 분석 기능 등을 포함한다. 또한, 상기 콜 추이 분석 기능은 미리 설정된 과거 데이터를 통해 월별-시간대별 증감율, 월별-요일별 증감율 등에 대한 분석 기능 등을 포함한다.
즉, 상기 서버(200)는 전월 시간대별 인입량, 전월 요일별 인입량 등에 대한 업무량 분석 기능을 통해 업무량 분석 기능 결과를 생성하고, 월별-시간대별 증감률, 월별-요일별 증감률 등에 대한 콜 추이 분석 기능을 통해 콜 추이 분석 기능 결과를 생성하고, 상기 생성된 업무량 분석 기능 결과 및 상기 생성된 콜 추이 분석 기능 결과를 근거로 요일별 인입량, 월별 인입량 등을 예측한다. 이때, 상기 서버(200)는 미리 설정된 기간(예를 들어 최근 2주) 동안의 평균 인입량(또는 요일별 평균 인입량)을 근거로 상기 요일별 인입량, 상기 월별 인입량 등을 예측할 수도 있다.
또한, 상기 서버(200)는 업무와 관련해서 수집된 빅데이터(예를 들어 업무와 관련한 내용의 뉴스, SNS 게시물 등 포함)를 상기 생성된 업무량 분석 기능 결과 및 상기 생성된 콜 추이 분석 기능 결과와 함께 고려하여 요일별 인입량, 월별 인입량 등을 예측할 수도 있다.
일 예로, 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 서버(200)는 미리 설정된 최근 2주 동안의 평균 인입량(예를 들어 2021년 02월 01일 ~ 2021년 02월 14일 동안의 평균 인입량)을 근거로 다음 한 주(예를 들어 2021년 02월 15일 ~ 2021년 02월 21일) 동안의 요일별 인입량을 예측한다. 여기서, 야간조의 근무시간은 17:30 ~ 09:00 으로, 야간격일근무 형태에 따라 14시간 근무 중 1시간 30분의 휴게 시간이 있는 근무 형태일 수 있다(S210).
이후, 상기 서버(200)는 상기 예측된(또는 계산된/산출된/연산된) 인입량(또는 예측호)을 근거로 필요인력(또는 상담인력/상담원수)을 계산(또는 산출)한다. 여기서, 상기 필요인력은 미리 설정된 근무 타입별(예를 들어 주간, 야간 등 포함)로 각각 계산할 수 있다.
즉, 상기 서버(200)는 해당 서버(200)에 등록된 복수의 상담원과 관련한 상담 통화 정보를 근거로 1시간당 상담원이 처리한 평균통화 콜 수(Call Per Hour: CPH)를 계산한다. 이때, 상기 서버(200)는 하루의 콜(Call per Day: CPD)(또는 콜수), 콜당 평균 통화 시간(Talk Time: TT), 후처리 시간 등을 반영(또는 적용)하여 상기 평균통화 콜 수를 계산할 수도 있다.
또한, 상기 서버(200)는 관리자 입력(또는 관리자 선택/터치/제어)에 따라 서비스 수준(또는 서비스 레벨)(service level: SL)을 설정한다. 여기서, 상기 서버(200)는 다음의 수학식인 '목표시간 내에 상담원과 연결된 콜 / 총 인입콜 수 * 100' 으로 상기 서비스 수준을 설정(또는 계산)할 수도 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 예측된(또는 계산된/산출된/연산된) 인입량(또는 예측호)에 상기 계산된 평균통화 콜 수(또는 상기 계산된 하루의 콜, 콜당 평균 통화 시간, 후처리 시간 등 포함)와 상기 설정된 서비스 수준을 적용하여 필요인력을 계산한다. 이때, 상기 서버(200)는 결손율(Rosted Staff Factor: RSF)을 계산할 수도 있다. 여기서, 상기 결손율은 비용은 지급되지만 전화업무에 투입하지 못하는 비율로, 다음의 수학식인 '스케줄 대상 상담원수 / 투입된 상담원수' 로 계산하며, 이전 누적 데이터가 없는 경우에는 콜센터 적정인력 산출시 약 10%로 산정(또는 설정)할 수 있다.
일 예로, 상기 서버(200)는 해당 서버(200)에 등록된 복수의 상담원과 관련한 상담 통화 정보를 근거로 1시간당 상담원이 처리한 평균통화 콜 수(예를 들어 10)를 계산한다.
또한, 상기 서버(200)는 관리자 입력에 따라 서비스 수준을 설정한다.
또한, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 서버(200)는 상기 예측된 인입량에 상기 계산된 평균통화 콜 수 및 상기 설정된 서비스 수준을 적용하여 근무 타입별 필요인력을 각각 계산한다(S220).
이후, 상기 서버(200)는 실제 근무 일정(또는 실제 스케줄)에 따라 주 5일 근무, 휴가 일정, 점심시간 등을 고려하여 요일 및 시간대별 적정투입인력을 계산(또는 산출)한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 계산된(또는 산출된) 요일 및 시간대별 적정투입입력을 근거로 채용에 필요한 요일 및 근무 타입별 필요인력을 계산(또는 산출)한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 계산된(또는 산출된) 요일 및 근무 타입별 필요인력에 따라 해당 서버(200)에 등록된 복수의 상담원을 배정(또는 배분)하여 상담일정 스케줄링을 구성(또는 생성/수행)한다.
일 예로, 상기 서버(200)는 실제 근무 일정에 따라 요일 및 시간대별로 적정투입인력을 계산한다.
또한, 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 서버(200)는 상기 계산된 요일 및 시간대별 적정투입인력을 근거로 요일 및 근무 타입별 필요인력을 계산한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 계산된 요일 및 근무 타입별 필요인력에 따라 해당 서버(200)에 등록된 복수의 상담원을 배정하여 상담일정 스케줄링을 구성한다(S230).
이후, 상기 서버(200)는 상기 구성된 상담일정 스케줄링에 따라 배정된 상담원이 요일 및 근무 타입에 의해서 근무를 수행하는 중에, 해당 상담원이 소지한 단말(100)에서 해당 고객이 소지한 다른 단말(미도시)과의 콜 이벤트 발생 시, 통화에 대한 정보, 안내 정보에 대해서 고객이 해당 다른 단말에서 번호 입력을 통해 선택한 카테고리 정보 등을 자동으로 저장(또는 획득)한다. 이때, 상기 서버(200)는 사전에 녹음 권한을 획득한 상태일 수 있다. 여기서, 상기 통화에 대한 정보(또는 통화 정보)는 메타 정보로서, 발신자 정보, 수신자 정보, 녹음 파일(또는 음성/음원 형태의 녹음 파일), 총 통화 길이(또는 총 통화 시간), 위치 정보, 상담원이 직접 수기로 입력한 메모(또는 상담원 입력에 따른 메모) 등을 포함한다. 또한, 상기 카테고리 정보는 안내 음성 또는 안내 정보에 대해서 고객이 상기 다른 단말을 통해 입력한 특정 번호(또는 특정 텍스트)에 대응하는 카테고리 정보일 수 있다.
일 예로, 주간 A에 소속된 제 1 상담원이 소지한 제 1 단말(100)에서 고객이 소지한 제 2 단말(미도시)과의 인바운드 콜 이벤트가 발생할 때, 상기 서버(200)는 제 1 발신자 정보(예를 들어 제 2 단말의 전화번호), 제 1 수신자 정보(예를 들어 제 1 단말의 전화번호), 제 1 녹음 파일, 제 1 총 통화 길이(예를 들어 3분 40초), 제 1 위치 정보(예를 들어 통화 시점의 제 1 단말의 GPS 위치 정보) 등을 포함하는 제 1 통화 정보와, 제 2 단말에서 안내 음성에 따라 선택하는 제 2-5 카테고리 정보(예를 들어 요금제 문의에 대응하는 카테고리 정보) 등을 실시간으로 획득한다(S240).
이후, 상기 서버(200)는 상기 실시간으로 저장되는(또는 획득되는) 통화에 대한 정보에 포함된 녹음 파일에 대해 딥러닝을 통해 화자를 분리하여, 상기 녹음 파일로부터 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일을 생성한다. 이때, 상기 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일은 상호 간에 싱크(또는 동기화)가 설정된 상태(또는 시각 정보가 포함된 상태)이며, 고객 음성 데이터, 상담원 음성 데이터 등을 포함한다.
즉, 상기 서버(200)는 상기 실시간으로 저장되는(또는 획득되는) 통화에 대한 정보에 포함된 녹음 파일을 대상으로 딥 러닝을 통해 학습된 상기 단말(100)의 상담원과 관련한 음성 정보를 기반으로 상기 녹음된 파일에서 문장(sentence) 또는 청크(chunk) 단위로 대화를 진행한 복수의 화자를 분리하고, 분리된 복수의 화자 각각에 대해서 상기 녹음 파일로부터 상기 복수의 서브 음원 녹음 파일을 생성한다. 이때, 수신자인 상기 단말(100)의 상담원과 관련해서는 사전에 해당 단말(100)의 상담원과 관련한 음성 정보를 기반으로 딥 러닝을 통해 해당 수신자에 대한 학습이 진행된 상태로, 상기 통화에 대한 정보에서 상가 수신자를 확인하고, 다른 대화 상대인 발신자에 대한 서브 음원 녹음 파일을 용이하게 생성할 수 있다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 상담원과 상기 고객 간의 상담 진행 중에 실시간으로 획득되는 통화에 대한 정보를 근거로 상기 화자 분리 기능을 계속 수행하며, 상담원의 음성 정보 및 고객의 음성 정보를 트래킹할 수도 있다.
일 예로, 상기 서버(200)는 상기 실시간으로 획득되는 제 1 통화 정보에 포함된 제 1 녹음 파일에 대해 딥 러닝을 수행하여 제 1 화자(예를 들어 상담원/수신자)와 제 2 화자(예를 들어 발신자/고객)를 분리하고, 상기 제 1 녹음 파일로부터 화자 분리된 제 1 서브 음원 녹음 파일(예를 들어 수신자/상담원과 관련한 음원 녹음 파일)과 제 2 서브 음원 녹음 파일(예를 들어 발신자/고객과 관련한 음원 녹음 파일)을 각각 생성한다(S250).
이후, 상기 서버(200)는 상기 생성된 복수의 서브 음원 녹음 파일에 대해 딥러닝을 통해 음성 인식 기능을 수행한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 음성 인식 기능 수행에 따라 상기 서브 음원 녹음 파일에 포함된 음성을 텍스트 스크립트(또는 텍스트)로 변환(또는 생성)한다.
즉, 상기 서버(200)는 상기 음성 인식 기능 수행에 따라 상기 서브 음원 녹음 파일과 매칭되는 텍스트 스크립트(또는 음원을 텍스트로 인식한 결과)를 변환(또는 생성)한다. 이때, 상기 서버(200)는 상기 서브 음원 녹음 파일과 매칭되는 텍스트 스크립트를 포함하는 텍스트 파일을 생성할 수도 있다.
일 예로, 상기 서버(200)는 상기 생성된 제 1 서브 음원 녹음 파일과 제 2 서브 음원 녹음 파일에 대해 음성 인식 기능을 수행하여, 상기 제 1 서브 음원 녹음 파일과 매칭되는 제 1 텍스트 스크립트, 상기 제 2 서브 음원 녹음 파일과 매칭되는 제 2 텍스트 스크립트를 각각 생성한다(S260).
이후, 상기 서버(200)는 상기 변환된(또는 생성된) 복수의 텍스트 스크립트(또는 복수의 텍스트/복수의 텍스트 파일)에 대해 자연어 처리(Natural Language Processing: NLP)를 수행하여 키워드(또는 태그/요약된 결과)를 추출한다.
일 예로, 상기 서버(200)는 상기 생성된 상담원의 음성과 관련한 제 1 텍스트 스크립트에 대해 자연어 처리를 수행하여 제 1 키워드(예를 들어 맞춤형 요금)를 추출한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 생성된 고객의 음성과 관련한 제 2 텍스트 스크립트에 대해 자연어 처리를 수행하여 제 2 키워드(예를 들어 요금제)를 추출한다(S270).
이후, 상기 서버(200)는 상기 추출된 키워드, 상기 안내 정보에 대해서 고객이 번호 입력을 통해 선택한 카테고리 정보에 대응하는 키워드 등을 근거로 기계 학습을 수행하여, 기계 학습 결과를 근거로 상기 키워드와 관련해서 해당 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 생성(또는 예측/구성)한다. 여기서, 상기 하나 이상의 업무에 대한 정보는 해당 키워드에 따라서 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무와 관련한 정보 등을 포함한다.
즉, 상기 서버(200)는 상기 추출된 키워드, 상기 안내 정보에 대해서 고객이 번호 입력을 통해 선택한 카테고리 정보에 대응하는 키워드 등을 미리 설정된 후처리 예측 모델의 입력값으로 하여 기계 학습(또는 인공지능/딥 러닝)을 수행하고, 기계 학습 결과(또는 인공지능 결과/딥 러닝 결과)를 근거로 상기 키워드와 관련해서 해당 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 생성한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 생성된 해당 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 상담 중인 상기 단말(100)에 전송(또는 제공)한다.
일 예로, 상기 서버(200)는 상기 추출된 제 1 키워드(예를 들어 맞춤형 요금), 제 2 키워드(예를 들어 요금제) 등을 상기 후처리 예측 모델의 입력값으로 하여 기계 학습을 수행하고, 기계 학습 결과를 근거로 해당 상담원이 수행할 수 있는 제 1 업무에 대한 정보를 생성한다. 여기서, 상기 제 1 업무에 대한 정보는 프로그램 팝업 형태로 '요금제 상담입니다.', '1) 매뉴얼 -> 보험금 조회 바로 접속 항목', '2) 사용자 페이지 -> 보험금 조회 바로 접속 항목', '3) 수기로 진행을 하시겠습니까 항목' 등을 포함한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 생성된 제 1 업무에 대한 정보를 상기 고객과 상담 중인 제 1 단말에 전송한다(S280).
이후, 상기 단말(100)은 상기 서버(200)로부터 전송되는 현재 통화 중인 고객과 해당 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 수신한다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 수신된 해당 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 표시한다. 이때, 상기 단말(100)은 상담원의 업무에 대한 방해를 줄일 수 있도록, 상담원이 보고 있는 화면의 일측에, 상기 수신된 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 팝업 형태 또는 오버레이 형태로 표시할 수 있다.
일 예로, 상기 제 1 단말은 상기 서버(200)로부터 전송되는 제 1 업무에 대한 정보를 수신한다.
또한, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 제 1 단말은 해당 제 1 단말의 화면의 일측에 상기 수신된 제 1 업무에 대한 정보(700)를 표시한다(S290).
또한, 상기 서버(200)는 상기 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일에 포함된 상담원 음성 데이터(또는 상담원 음성 데이터 및 고객 음성 데이터)를 근거로 해당 상담원이 미리 설정된 규칙(또는 대응 규칙)을 지키는지 여부를 판단(또는 확인)한다. 여기서, 상기 미리 설정된 규칙은 고객과의 통화 시 일정 시간 이상 별도의 안내 없이 고객을 기다리게(또는 대기하게) 하는 경우, 고객의 필수 사항을 누락하는 경우 등을 포함한다.
즉, 상기 서버(200)는 상기 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일에 포함된 상담원 음성 데이터에 대한 실시간 모니터링(또는 모니터링 기능)을 통해서 해당 상담원이 미리 설정된 규칙을 지키는지 여부를 판단한다.
상기 판단 결과(또는 상기 확인 결과), 해당 상담원이 미리 설정된 규칙을 지키지 않은 상태로 판단하는 경우, 상기 서버(200)는 해당 규칙에 대응하여 미리 설정된 대응 방안을 확인한다. 여기서, 상기 대응 방안은 상기 규칙을 지키지 않은 상태에 대해서 상기 상담원이 취해야할 행동, 안내 멘트 등을 포함한다.
또한, 상기 서버(200)는 상기 확인된 해당 규칙에 대응하여 미리 설정된 대응 방안에 따라, 즉시 팝업 형태로 또는 상담 종료 시점에 팝업 형태로, 고객에게 안내 사항을 전달하도록 콜센터 QA를 상기 단말(100)에 제공한다.
또한, 상기 단말(100)은 상기 서버(200)로부터 실시간 또는 상담 종료 시점에 제공되는 상기 콜센터 QA에 따라, 상담 중인 고객에게 안내 사항을 전달(또는 제공)한다.
일 예로, 상기 서버(200)는 상기 화자 분리된 제 1 서브 음원 녹음 파일(예를 들어 수신자/상담원과 관련한 음원 녹음 파일)을 근거로 상담원이 미리 설정된 시간(예를 들어 3초) 이상 별도의 안내 없이 고객을 기다리게 한 상태일 때, '고객에게 대기 요청을 하세요'를 포함하는 제 1 안내 사항을 생성하고, 상기 생성된 제 1 안내 사항을 상기 제 1 단말에 전송한다.
또한, 상기 제 1 단말은 상기 서버(200)로부터 전송되는 제 1 안내 사항을 수신하고, 상기 수신된 제 1 안내 사항을 팝업 형태로 표시한다. 또한, 상기 제 1 단말의 제 1 상담원은 상기 제 1 안내 사항을 근거로 상담 중인 고객에게 상기 제 1 안내 사항에 따른 안내 멘트를 제공한다(S300).
본 발명의 실시예는 앞서 설명된 바와 같이, 콜센터로의 인입량 분석을 통해 적정 투입 인력을 계산하고, 계산된 적정 투입 인력의 상담원에 대해서 요일 및 근무 형태별로 스케줄링을 수행하고, 콜센터에 배정된 상담원을 관리하고, 상담원 관리에 의한 후처리 예측을 통해 상담원의 업무를 자동화하고 콜센터 QA를 제공하여, 콜센터 관리 효율을 높이고, 높은 생산성을 제공하고, 서비스 만족도 및 상담 품질을 개선할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예는 앞서 설명된 바와 같이, 상담원과 관련한 기존 정보와 현재 상담원의 음성 데이터를 입력값으로 학습 기능을 수행하고, 학습 기능 결과를 근거로 현재 상담 중인 상담원에게 자동화 정보를 제공하여, 반복적으로 수행되는 업무에 대해서 업무 자동화를 통해 상담자의 실수를 줄이고, 사용자의 만족도를 높일 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예는 앞서 설명된 바와 같이, 상담 중인 상담원의 음성 데이터, 통화 중 대기 시간 등을 분석하여, 분석 결과에 따른 후처리 과정에서의 콜센터 QA를 제공하여, 상담원에 대한 평가를 자동화하고, 개선 프로세스를 구축할 수 있다.
전술된 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템
100: 단말 200: 서버

Claims (10)

  1. 업무량 분석 기능 및 콜 추이 분석 기능을 통해 인입량을 예측하고, 상기 예측된 인입량을 근거로 필요인력을 계산하고, 서버에 등록된 복수의 상담원을 배정하여 상담일정 스케줄링을 구성하는 상기 서버; 및
    상기 구성된 상담일정 스케줄링에 따라 상담근무 일정을 배정받는 단말을 포함하며,
    상기 서버는,
    전월 시간대별 인입량 및 전월 요일별 인입량에 대한 업무량 분석 기능을 통해 업무량 분석 기능 결과를 생성하고, 월별-시간대별 증감률 및 월별-요일별 증감률에 대한 콜 추이 분석 기능을 통해 콜 추이 분석 기능 결과를 생성하고, 상기 생성된 업무량 분석 기능 결과와 상기 생성된 콜 추이 분석 기능 결과와 업무와 관련해서 수집된 빅데이터를 근거로 요일별 인입량 및 월별 인입량을 예측하며,
    상기 서버에 등록된 복수의 상담원과 관련한 상담 통화 정보를 근거로 1시간당 상담원이 처리한 평균통화 콜 수를 계산하고, 관리자 입력에 따라 서비스 수준을 설정하고, 상기 예측된 인입량과 상기 설정된 서비스 수준을 곱하여 목표 응대호를 계산하고, 상기 계산된 목표 응대호를 상기 계산된 1시간당 상담원이 처리한 평균통화 콜 수로 나눠서 적정 인원을 계산하고, 상기 계산된 적정 인원에 주 7일 환산에 따른 값을 곱하여 필요 인력을 계산하고, 상기 계산된 필요 인력에 결손율을 곱하여 필요가용인력으로 실제 최종 필요인력을 계산하며,
    상기 업무와 관련해서 수집된 빅데이터는,
    업무와 관련한 내용의 뉴스 및 SNS 게시물을 포함하며,
    상기 서비스 수준은,
    '목표시간 내에 상담원과 연결된 콜 / 총 인입콜 수 * 100'으로 계산되는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 서버는,
    미리 설정된 기간 동안의 평균 인입량 및 요일별 평균 인입량을 근거로 요일별 인입량 및 월별 인입량을 예측하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 단말은,
    상기 상담일정 스케줄링에 따라 상담원이 소지한 단말에서 다른 단말과의 콜 이벤트가 발생할 때, 상기 서버로부터 전송되는 상기 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 표시하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 시스템.
  5. 서버에 의해, 업무량 분석 기능 및 콜 추이 분석 기능을 통해 인입량을 예측하는 단계;
    상기 서버에 의해, 상기 예측된 인입량을 근거로 필요인력을 계산하는 단계; 및
    상기 서버에 의해, 상기 서버에 등록된 복수의 상담원을 배정하여 상담일정 스케줄링을 구성하는 단계를 포함하며,
    상기 인입량을 예측하는 단계는,
    전월 시간대별 인입량 및 전월 요일별 인입량에 대한 업무량 분석 기능을 통해 업무량 분석 기능 결과를 생성하는 과정;
    월별-시간대별 증감률 및 월별-요일별 증감률에 대한 콜 추이 분석 기능을 통해 콜 추이 분석 기능 결과를 생성하는 과정; 및
    상기 생성된 업무량 분석 기능 결과와 상기 생성된 콜 추이 분석 기능 결과와 업무와 관련해서 수집된 빅데이터를 근거로 요일별 인입량 및 월별 인입량을 예측하는 과정을 포함하며,
    상기 필요인력을 계산하는 단계는,
    상기 서버에 등록된 복수의 상담원과 관련한 상담 통화 정보를 근거로 1시간당 상담원이 처리한 평균통화 콜 수를 계산하는 과정;
    관리자 입력에 따라 서비스 수준을 설정하는 과정;
    상기 예측된 인입량과 상기 설정된 서비스 수준을 곱하여 목표 응대호를 계산하는 과정;
    상기 계산된 목표 응대호를 상기 계산된 1시간당 상담원이 처리한 평균통화 콜 수로 나눠서 적정 인원을 계산하는 과정;
    상기 계산된 적정 인원에 주 7일 환산에 따른 값을 곱하여 필요 인력을 계산하는 과정; 및
    상기 계산된 필요 인력에 결손율을 곱하여 필요가용인력으로 실제 최종 필요인력을 계산하는 과정을 포함하며,
    상기 업무와 관련해서 수집된 빅데이터는,
    업무와 관련한 내용의 뉴스 및 SNS 게시물을 포함하며,
    상기 서비스 수준은,
    '목표시간 내에 상담원과 연결된 콜 / 총 인입콜 수 * 100'으로 계산되는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 방법.
  6. 삭제
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 상담일정 스케줄링을 구성하는 단계는,
    실제 근무 일정에 따라 주 5일 근무, 휴가 일정 및 점심시간 중 적어도 하나를 고려하여 요일 및 시간대별 적정투입인력을 계산하는 과정;
    상기 서버에 의해, 상기 계산된 요일 및 시간대별 적정투입입력을 근거로 채용에 필요한 요일 및 근무 타입별 필요인력을 계산하는 과정; 및
    상기 서버에 의해, 상기 계산된 요일 및 근무 타입별 필요인력에 따라 상기 서버에 등록된 복수의 상담원을 배정하여 상담일정 스케줄링을 구성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 방법.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 상담일정 스케줄링에 따라 상담원이 소지한 단말에서 다른 단말과의 콜 이벤트가 발생할 때, 상기 서버에 의해, 통화에 대한 정보 및 안내 정보에 대해서 고객이 상기 다른 단말에서 번호 입력을 통해 선택한 카테고리 정보를 자동으로 획득하는 단계;
    상기 서버에 의해, 상기 획득되는 통화에 대한 정보에 포함된 녹음 파일에 대해 딥 러닝을 통해 화자를 분리하여, 상기 녹음 파일로부터 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일을 생성하는 단계;
    상기 서버에 의해, 상기 생성된 복수의 서브 음원 녹음 파일에 대해 딥러닝을 통해 음성 인식 기능을 수행하는 단계;
    상기 서버에 의해, 상기 음성 인식 기능 수행에 따라 상기 서브 음원 녹음 파일에 포함된 음성을 텍스트 스크립트로 변환하는 단계;
    상기 서버에 의해, 상기 변환된 복수의 텍스트 스크립트에 대해 자연어 처리를 수행하여 키워드를 추출하는 단계;
    상기 서버에 의해, 상기 추출된 키워드 및, 상기 안내 정보에 대해서 고객이 번호 입력을 통해 선택한 카테고리 정보에 대응하는 키워드 중 적어도 하나를 근거로 기계 학습을 수행하여, 기계 학습 결과를 근거로 상기 키워드와 관련해서 상기 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 생성하는 단계;
    상기 서버에 의해, 상기 생성된 상기 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 상담 중인 상기 단말에 전송하는 단계; 및
    상기 단말에 의해, 상기 서버로부터 전송되는 상기 상담원이 수행할 수 있는 하나 이상의 업무에 대한 정보를 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 복수의 서브 음원 녹음 파일을 생성하는 단계는,
    상기 녹음된 파일에서 문장(sentence) 또는 청크(chunk) 단위로 대화를 진행한 복수의 화자를 분리하는 과정; 및
    분리된 복수의 화자 각각에 대해서 상기 녹음 파일로부터 상기 복수의 서브 음원 녹음 파일을 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 서버에 의해, 상기 화자 분리된 복수의 서브 음원 녹음 파일에 포함된 상담원 음성 데이터를 근거로 상기 상담원이 미리 설정된 규칙을 지키는지 여부를 판단하는 단계;
    상기 판단 결과, 상기 상담원이 미리 설정된 규칙을 지키지 않은 상태로 판단될 때, 상기 서버에 의해, 상기 규칙에 대응하여 미리 설정된 대응 방안을 확인하는 단계; 및
    상기 서버에 의해, 상기 확인된 상기 규칙에 대응하여 미리 설정된 대응 방안에 따라, 즉시 팝업 형태로 또는 상담 종료 시점에 팝업 형태로, 고객에게 안내 사항을 전달하도록 콜센터 QA를 상기 단말에 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 콜센터 업무 자동화 방법.
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