KR20180022762A - 실시간 답변 메시지 생성을 이용한 고객 상담 서비스 제공 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 - Google Patents

실시간 답변 메시지 생성을 이용한 고객 상담 서비스 제공 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 실시간 답변 메시지 생성을 이용한 고객 상담 서비스 제공 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다. 본 발명의 일 태양에 따르면, 고객의 문의 메시지로부터 문의 정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 문의 정보를 분석하여 상기 문의 메시지의 특성을 파악하는 단계; 기존에 저장된 문의 메시지 템플릿 중 상기 문의 메시지의 특성과 가장 유사한 특성을 갖는 문의 메시지 템플릿으로 상기 문의 메시지를 분류하고, 상기 분류된 문의 메시지 템플릿에 대응되는 답변 메시지 템플릿 중 상기 문의 메시지에 가장 적합한 답변으로 추정되는 답변 메시지 템플릿을 바탕으로 답변 메시지를 생성하는 단계; 및 상기 답변 메시지를 상기 고객에게 자동으로 전송하거나, 또는 상담원에게 전달하여 상기 상담원이 수정 또는 보완한 후 상기 고객에게 전송하도록 하는 단계를 포함하는 고객 상담 서비스 제공 방법이 제공된다.

Description

실시간 답변 메시지 생성을 이용한 고객 상담 서비스 제공 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{METHOD, SYSTEM AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR PROVIDING CUSTOMER COUNSELING SERVICE USING REAL-TIME RESPONSE MESSAGE GENERATION}
본 발명은 실시간 답변 메시지 생성을 이용한 고객 상담 서비스 제공 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 고객 상담 서비스를 제공하는 과정에서 고객 문의에 대하여 적합한 것으로 판단되는 답변 메시지를 실시간으로 생성하여 고객에게 자동으로 전송하거나 또는 상담원에게 추천하여 고객 문의에 대한 답변에 이용할 수 있도록 하는 고객 상담 서비스 제공 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.
오늘날 대다수의 인터넷 쇼핑몰 업체들은 자신들의 쇼핑몰 웹사이트나 모바일 쇼핑 앱에서 제공되는 고객 문의 게시판이나 1:1 온라인 채팅을 통해 고객 상담 서비스를 제공하고 있으며, 고객은 이러한 서비스를 통해 자신이 구입한 상품이나 제공받은 서비스에 관하여 상담원에게 문의하고 그에 대한 답변을 듣거나 적절한 조치를 받을 수 있다. 그러나, 고객 상담 서비스를 담당하는 상담원의 숙련도에 따라 고객 응대의 질이 크게 달라질 뿐만 아니라, 다수의 고객들이 유사한 문의를 하는 경우에도 상담원이 시간을 들여 유사한 메시지를 반복적으로 입력해야 하는 번거로움이 존재한다. 이러한 점에서, 고객 상담 서비스의 질을 균일화하고 응대 지연 시간을 최소화할 수 있는 방안이 요구된다.
이와 관련하여, 고객의 문의에 대하여 자동으로 답변을 제공하기 위한 여러 가지 기술이 개발되어 사용되어 왔다. 그 중 하나의 예로서, 고객과의 상담을 진행하는 과정에서 고객 상담 의도를 예측하여 대응하기 위한 기술이 제시된 바 있으며(선행기술문헌 목록 중 특허문헌 1 참조), 이러한 기술에 따르면 진행중인 고객 상담에서 추출된 데이터에서 키워드를 인식하고, 인식된 키워드에 기초하여 고객 상담 의도를 분류하고, 분류된 고객 상담 의도에 기초하여 적합한 피드백을 제공하게 된다. 그러나, 이러한 기술은 단순히 키워드의 시계열적 분석이나 특정 키워드의 인식 횟수를 바탕으로 고객 상담 의도를 미리 결정된 다수의 카테고리 중 하나로 분류하여 그에 대응되는 참고 자료를 상담원에게 제시하는 데 그칠 뿐, 상담 진행 과정에서 고객의 문의 맥락에 맞는 답변을 실시간으로 생성하여 제공하기 위한 프로세스가 충분히 제공되지 못하는 문제가 있었다.
이러한 점에서, 본 발명의 발명자는 고객에게 상담 서비스를 제공하는 과정에서 고객 문의에 대하여 적합한 것으로 판단되는 답변 메시지를 실시간으로 생성하여 고객에게 자동으로 전송하거나 또는 상담원에게 추천하여 고객 문의에 대한 답변에 이용할 수 있도록 하는 신규한 기술을 본 명세서를 통해 제안하고자 한다.
특허문헌 1: 공개특허공보 제10-2015-0141279호 특허문헌 2: 공개특허공보 제10-2016-0010190호
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명은 고객 상담 서비스를 제공하는 과정에서 고객과 상담원 사이에 교환된 메시지 내역을 저장해 두었다가, 추후 새로운 상담 건이 발생하였을 때 과거의 메시지 기록을 바탕으로 해당 상담 건의 상황에 가장 적합한 메시지를 실시간으로 생성하고, 생성된 메시지를 고객에게 자동으로 전송하거나 또는 생성된 메시지에 대해 상담원이 필요에 따라 최소한의 수정 내지 보완을 가한 후 고객에게 전송하도록 함으로써, 최단 시간에 가장 적합한 답변을 고객에게 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 실시간 답변 메시지 생성을 이용한 고객 상담 서비스 제공 방법으로서, 고객의 문의 메시지로부터 문의 정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 문의 정보를 분석하여 상기 문의 메시지의 특성을 파악하는 단계; 기존에 저장된 문의 메시지 템플릿 중 상기 문의 메시지의 특성과 가장 유사한 특성을 갖는 문의 메시지 템플릿으로 상기 문의 메시지를 분류하고, 상기 분류된 문의 메시지 템플릿에 대응되는 답변 메시지 템플릿 중 상기 문의 메시지에 가장 적합한 답변으로 추정되는 답변 메시지 템플릿을 바탕으로 답변 메시지를 생성하는 단계; 및 상기 답변 메시지를 상기 고객에게 자동으로 전송하거나, 또는 상담원에게 전달하여 상기 상담원이 수정 또는 보완한 후 상기 고객에게 전송하도록 하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 실시간 답변 메시지 생성을 이용한 고객 상담 서비스 제공 시스템으로서, 고객의 문의 메시지로부터 문의 정보를 수집하는 문의 정보 수집부; 상기 수집된 문의 정보를 분석하여 상기 문의 메시지의 특성을 파악하는 문의 정보 분석부; 기존에 저장된 문의 메시지 템플릿 중 상기 문의 메시지의 특성과 가장 유사한 특성을 갖는 문의 메시지 템플릿으로 상기 문의 메시지를 분류하고, 상기 분류된 문의 메시지 템플릿에 대응되는 답변 메시지 템플릿 중 상기 문의 메시지에 가장 적합한 답변으로 추정되는 답변 메시지 템플릿을 바탕으로 답변 메시지를 생성하는 답변 생성부; 및 상기 답변 메시지를 상기 고객에게 자동으로 전송하거나, 또는 상담원에게 전달하여 상기 상담원이 수정 또는 보완한 후 상기 고객에게 전송하도록 하는 답변 실행부를 포함하는 고객 상담 서비스 제공 시스템이 제공된다.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다.
본 발명에 의하면, 기존 메시지 기록을 바탕으로 용이하게 응답할 수 있는 고객의 문의에 대해서는 상담원을 거치지 않고 인공지능 봇(bot) 등에 의해 자동으로 답변 메시지를 제공하거나 필요한 조치가 자동으로 취해지도록 하는 등의 실시간 피드백이 가능해지므로, 고객은 상담 센터의 운영 시간이나 상담원 연결에 소요되는 대기 시간에 구애되지 않고 즉시 문의 사항을 해결할 수 있고, 상담원은 복잡한 상담에만 집중할 수 있게 되어 고객 상담 서비스의 효율성이 크게 증가할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 고객 상담 서비스를 제공하기 위한 전체 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)의 내부 구성을 상세하게 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 문의 정보 분석부(220)에서 수행되는 문장 분리 처리 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 문의 정보 분석부(220)에서 수행되는 주제문 및 사실문 판별 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)에서 수행되는 주요 처리 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
[본 발명의 바람직한 실시예]
전체 시스템의 구성
본 발명의 일 실시예에 따라 고객 상담 서비스를 제공하기 위한 전체 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전체 시스템은 통신망(100), 고객 상담 서비스 제공 시스템(200) 및 고객 단말 장치(300)를 포함하여 구성될 수 있다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신망(100)은 유선 통신이나 무선 통신과 같은 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 근거리 통신망(LAN; Local Area Network), 도시권 통신망(MAN; Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN; Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 바람직하게는, 본 명세서에서 말하는 통신망(100)은 공지의 인터넷 또는 월드와이드웹(WWW; World Wide Web)일 수 있다. 그러나, 통신망(100)은, 굳이 이에 국한될 필요 없이, 공지의 유무선 데이터 통신망, 공지의 전화망 또는 공지의 유무선 텔레비전 통신망을 그 적어도 일부에 있어서 포함할 수도 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)은 소정의 상품을 구입하거나 서비스를 제공받은 고객이 해당 상품이나 서비스에 관하여 상담원에게 온라인으로 문의하고 그에 대한 답변을 받을 수 있는 고객 상담 서비스를 제공하는 기능을 수행할 수 있다. 본 발명에 따른 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)의 구성과 기능에 관하여는 아래에서 더 자세하게 알아보기로 한다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 단말 장치(300)는 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)에 접속한 후 통신할 수 있는 기능을 포함하는 디지털 기기로서, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 워크스테이션, PDA, 웹 패드, 이동 전화기 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기라면 얼마든지 본 발명에 따른 고객 단말 장치(300)로서 채택될 수 있다.
특히, 고객이 단말 장치(300)에는 고객이 온라인으로 상담 서비스를 제공 받을 수 있도록 하는 브라우저(미도시됨) 프로그램이나 기타 애플리케이션 프로그램이 포함되어 있을 수 있다. 브라우저 프로그램은 예컨대 공지의 인터넷 브라우저일 수 있고, 기타 애플리케이션 프로그램은 공지의 모바일 쇼핑 앱 등일 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
고객 상담 서비스 제공 시스템의 구성
이하에서는, 본 발명에 따른 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)의 내부 구성과 각 구성요소의 기능에 대하여 살펴보기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)의 내부 구성을 상세하게 도시하는 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)은 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다. 이러한 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)은 서버 시스템일 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)은 문의 정보 수집부(210), 문의 정보 분석부(220), 답변 생성부(230), 답변 실행부(240), 데이터베이스(250), 통신부(260) 및 제어부(270)를 포함하여 구성될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 문의 정보 수집부(210), 문의 정보 분석부(220), 답변 생성부(230), 답변 실행부(240), 데이터베이스(250), 통신부(260) 및 제어부(270)는 그 중 적어도 일부가 고객 단말 장치(300)와 통신하는 프로그램 모듈일 수 있다.　 이러한 프로그램 모듈은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 또는 기타 프로그램 모듈의 형태로 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)에 포함될 수 있고, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치에 저장될 수 있다.　 또한, 이러한 프로그램 모듈은 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)과 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다.　 한편, 이러한 프로그램 모듈은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 문의 정보 수집부(210)는 고객이 고객 상담을 통해 문의 혹은 요청하고자 하는 내용에 관한 정보인 문의 정보를 수집하는 기능을 수행할 수 있다. 이러한 문의 정보는 고객이 입력한 문의 메시지의 텍스트 및 고객 단말 장치(300)의 이용 환경 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 문의 메시지의 텍스트는 문의 대상 상품이나 서비스의 키워드를 포함할 수 있고, 고객 단말 장치(300)의 이용 환경 데이터는 고객 단말 장치(300)의 종류, 운영 체제, 사용 언어, 브라우저의 세션이나 쿠키 등 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 문의 정보는 아래에서 설명할 바처럼 고객 문의의 의도 내지 고객의 현재 상황을 파악하는 데 참조될 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 문의 정보 분석부(220)는 위와 같이 수집된 문의 정보를 분석하는 기능을 수행할 수 있다. 구체적으로, 문의 정보 분석부(220)는 문의 메시지의 텍스트와 이용 환경 데이터를 참조하여 고객이 사용하는 언어에 해당하는 자연어 처리 기술을 바탕으로 문의 메시지의 텍스트를 분석하여 유의미한 키워드를 추출하는 한편, 데이터베이스(250)에 저장된 상품 또는 서비스의 고유 식별자를 참조하여 문의 메시지에서 언급된 상품 또는 서비스가 무엇인지 확인하는 기능을 수행할 수 있다.
문의 정보 분석부(220)가 위와 같은 기능을 수행함에 있어서, 문의 메시지의 텍스트를 분석하여 키워드를 추출하는 과정에 관하여 보다 구체적으로 살펴본다. 기존에도 사용자가 입력하는 텍스트를 분석함에 있어 자연어 처리 기술이 사용되어 왔으나, 이러한 종래의 기술은 본 발명에서와 같이 고객 문의 게시판이나 1:1 채팅을 통해 고객 상담 서비스가 제공되는 환경의 특수성을 고려하여 보완될 필요가 있다. 예컨대, 종래의 자연어 처리 기술에 활용되는 문장 분리(sentence breaking) 기법을 본 발명에 활용할 경우, 고객이 각각의 텍스트를 입력할 때마다 이에 대응되는 타임 스탬프(time stamp)를 기록함으로써 문장 분리의 정확도를 더욱 높일 수 있다. 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 고객 상담이 고객 문의 게시판을 통해 이루어지는 경우에는 고객이 게시글 편집기 내에서 엔터(enter) 버튼을 눌러 html 코드 상의 <br>이 삽입되는 지점에 타임 스탬프를 함께 기록할 수 있고, 고객 상담이 1:1 채팅을 통해 이루어지는 경우에는 고객이 '전송' 버튼을 누르는 단위 텍스트마다 타임 스탬프를 함께 기록할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 위와 같은 타임 스탬프 기반의 문장 분리와, 언어별 문법에 따른 접속문 구분법을 바탕으로 고객이 입력한 텍스트 내에서 유의미한 단위를 구분해낼 수 있다. 예컨대, 고객이 텍스트를 입력하는 과정에서 기록된 타임 스탬프 값이 서로 멀 경우 해당 텍스트를 자동으로 문장 분리 처리하고, 1초 이내로 가까울 경우 연속된 문장으로 인식할 수 있다. 이때, 텍스트와 함께 첨부된 이미지, 링크, 연락처 등 다양한 형태의 데이터에 대해서도 타임 스탬프를 함께 기록하여 해당 데이터가 어떤 문장에 연결된 것인지 파악할 수도 있다. 또한, 쉼표나 접속어 등이 포함된 접속문은 연속된 별개의 문장으로 보고 문장 분리 처리를 할 수 있다. 위와 같은 과정의 구체적인 일례가 도 3에 예시적으로 도시되어 있다. 본 발명에서와 같이 타임 스탬프와 함께 다양한 형태의 데이터를 활용함으로써, 종래 기술에 따른 문서 중심의 텍스트 마이닝(text mining)이나 자연어 처리와는 달리, 본 발명에서는 게시판이나 채팅을 통해 고객 상담이 이루어지는 환경의 특성을 적극적으로 반영할 수 있으며, 이는 이후에 고객 문의의 난이도를 판단하는 과정에서도 중요하게 활용될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 문의 정보 분석부(220)는 위와 같은 문장 분리를 통해 파악된 문장들 중에서 문의의 핵심을 포함하는 주제문과 과거의 내역에 대한 확인을 담은 사실문을 판별해 낼 수 있다. 여기서 주제문은 사실의 적시가 아닌 고객이 문의를 통해 해결하기를 바라는 키워드를 포함하는 문장을 말하며, 사실문은 단순한 인사나 감탄문 등이 아닌 사실의 적시를 담은 키워드를 포함하는 문장을 말한다. 주제문을 판별하는 이유는 예컨대 동일한 '주문'이라는 키워드가 메시지 내에서 어디에 위치하는지에 따라 해당 문장의 중요도가 달라지기 때문이며, 사실문을 판별하는 이유는 고객의 문의가 고객 본인에 의한 것인지, 그리고 그의 상품 구입 또는 서비스 제공 내역과 관련된 것인지 판단해야 하기 때문이다. 또한, 이와 같이 판별된 주제문과 사실문은 아래에서 설명하는 바처럼 적합한 답변 템플릿을 파악하는 과정에서 중요하게 활용된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 주제문과 사실문은 아래의 과정을 통해 판별될 수 있지만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다(이러한 과정의 구체적인 일례가 도 4에 예시적으로 도시되어 있다).
먼저, 고객의 문의 메시지 텍스트 내에서 청유문이나 명령문 등과 같이 상담원에게 특정한 행위를 요구하는 문법을 갖춘 문장을 찾은 다음, 해당 문장 내에서 그 문장과 가장 가까운 위치에 존재하는 키워드를 찾는다. 단, 해당 문장에서 키워드가 소정의 기준치 이상으로 멀리 떨어진 경우에는, 이를 별개의 내용으로 보고 주제문이 없는 것으로 판단한다. 한편, 사실문은 주로 과거 시제의 표현이 사용되는 평서문일 수 있다. 위와 같은 과정을 구체적인 예를 들어 살펴보면 아래와 같다.
예시 1: "안녕하세요! 제가 어제 소파를 하나 주문했는데요, 아직 배송이 오지 않아서요. 확인 좀 해주세요."
위 예시의 메시지에서 추출될 수 있는 키워드는 '소파', '주문', '배송', '확인', '해주세요'이며, 이 가운데 '주문'은 사실의 적시에 해당하는 키워드이고 '배송'은 문의의 핵심이 되는 키워드이다. 따라서, '배송' 키워드에서부터 행위 요구 키워드(즉, '해주세요')까지의 문장, 즉 "아직 배송이 오지 않아서요. 확인 좀 해주세요."가 상기 메시지의 주제문이다. 한편, 주제문이 아닌 문장으로서 과거 시제의 표현이 사용된 평서문은 "제가 어제 소파를 하나 주문했는데요"이므로, 이 문장은 사실문으로 판별된다.
예시 2: "문의 하나 합니다. 제가 소파를 배송받았는데요, 원하던 색상이 아니어서 환불할께요. 처리 부탁합니다."
위 예시의 메시지에서 추출될 수 있는 키워드는 '소파', '배송', '환불', '부탁합니다'이며, 이 가운데 '배송'은 사실의 적시에 해당하는 키워드이고 '환불'은 문의의 핵심이 되는 키워드이다. 따라서, '환불' 키워드에서부터 행위 요구 키워드까지의 문장, 즉 "원하던 색상이 아니어서 환불할께요. 처리 부탁합니다."가 상기 메시지의 주제문이다. 한편, 주제문이 아닌 문장으로서 과거 시제의 표현이 사용된 평서문은 "제가 어제 소파를 배송받았는데요"이므로, 이 문장은 사실문으로 판별된다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 답변 생성부(230)는 고객의 문의에 적합하다고 여겨지는 답변을 생성하는 기능을 수행할 수 있다. 이를 위해 본 발명에서는 문의 템플릿과 답변 템플릿을 활용한다. 본 발명에서 말하는 템플릿이란, 문언적으로는 서로 다르나 실질적으로는 동일한 의미를 가진 문장들의 그룹을 말하며, 문의 템플릿과 그에 대응되는 답변 템플릿의 쌍은 기존에 고객에게 제공되어 왔던 FAQ 등과 유사한 것으로 이해될 수 있다. 그러나, FAQ는 일반적인 규정에 대한 문의와 그에 대한 답변을 수작업으로 정리하여 모아 둔 것에 불과하지만, 본 발명에서는 고객의 문의별로 고객명이나 상품명 등의 변수값을 참조하여 각각의 문의 템플릿을 인식하고, 이에 가장 적합한 답변 템플릿을 파악하여 최종적인 답변 메시지까지 자동으로 생성하는 방식으로 템플릿을 동적으로 활용한다.
여기서, 문의 템플릿은 "배송 일정 확인"과 같이 간결하게 필요한 내용만을 포함하는 것으로서, 상하위의 카테고리를 가진다(예컨대, 배송 > 배송 현황 확인 > 배송 예정일 문의). 문의 템플릿이 속하는 문의 메시지의 주제문으로부터 주요 키워드의 리스트를 생성할 수 있는데, 이는 후술할 바처럼 답변 생성부(230)에서 분류 정확도를 판단하는 데 활용될 수 있다. 하나의 문의 템플릿에 대해서는 복수 개의 답변 템플릿이 존재할 수 있으며, 이 중에서 적합한 답변 탬플릿이 후술하는 바와 같은 소정의 우선 순위에 따라 선택된다. 답변 템플릿은 답변 텍스트와 함께 고객, 주문, 상품 등 데이터베이스(250)에 질의하여 받아오는 변수값을 포함하는 것으로서, 여기에는 연속된 복수의 답변 메세지의 조합이나 고객에게 특정 행위를 요구하는 것 등이 포함될 수 있다. 답변 템플릿의 예는 아래와 같다.
예시 1: %userid님이%date_order일에 주문한 %order_product_name의 배송 예정일은 %date_delivery일 입니다.
예시 2: %userid님이문의하신 "심플한 블루 자켓 찾아주세요."에 대한 추천 상품 리스트를 보내드립니다. [링크] #url_search_query= 'TAG: 심플'+'BLUE:option_color'+'PRODUCT_CAT:182'
예시 3(주문 건이 복수 개인 경우): 문의하고자 하시는 주문 건을 선택해주세요. [리스트 선택 버튼]
예시 4: 안녕하세요 %restaurant_name입니다. 저희 레스토랑의 운영 시간은 오전 %op_time부터 오후 %cl_time까지입니다. 모바일 예약 신청은 24시간 가능합니다. 지금 바로 예약 신청을 하시겠습니까? [예약링크]
본 발명의 일 실시예에 따르면, 답변 생성부(230)는 고객의 문의 메시지가 데이터베이스(250)에 저장된 문의 템플릿과 유사한 정도를 정량적으로 추산함으로써 고객의 문의 메시지가 어느 문의 템플릿으로 분류될 수 있는지 판단한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 템플릿 분류 작업은 기계 학습을 통해 이루어지는데, 템플릿 분류 작업이 일반적인 경우의 의미 분석이나 기계 학습에 의한 번역 등과 다른 점은, 의미 분석의 종류가 적은 대신에 분류의 정확성이 더 높게 요구된다는 점이다. 예컨대, 고객의 문의 메시지로부터 추출된 문장들은 매우 다양한 형태소의 조합으로 이루어져 있으나, 고객 상담의 특성상 실제 자주 처리되는 문의 유형은 한정적이다.
본 발명의 일 실시예에서, 템플릿 분류 작업을 위한 기계 학습이 어떻게 이루어지는지에 대해 구체적으로 살펴본다. 우선, 기초 모델링을 위해 템플릿 별로 샘플 데이터를 학습시킨다. 이는 템플릿 목록을 생성한 후 각 문의 메시지에 템플릿 식별자를 표기하여 학습시키는 방식으로 진행된다. 여기서 식별자의 표기는 해당 문의 메시지의 주제문을 대상으로 하여 이루어진다. 보다 정확한 템플릿 분류를 위해, 학습 과정에서는 고객의 문의가 어떤 상품이나 서비스에 관한 것인지도 함께 고려되는데, 이를 위해 고객의 문의 메시지로부터 특정되는 적어도 하나의 고유한 상품 식별자를 참조한다. 예컨대, 전자 제품에 대한 문의 메시지의 경우에는 배송 예정일 확인이라는 템플릿 분류가 가능하지만, 미용 서비스에 대한 문의 메시지인 경우에는 배송이 필요하지 않으므로 고객이 잘못된 상품에 대한 문의를 한 것으로 판단할 수 있다. 위와 같은 과정을 통해서도 특정한 문의 템플릿으로 분류되지 못한 문의 메시지는 시스템 관리자에게 보고되며, 관리자에 의해 후처리 작업을 거쳐 재학습된다. 각각의 문의 메시지는 오직 하나의 문의 템플릿으로만 분류될 수 있으나, 하나의 문의 템플릿은 복수 개의 분류된 문의 메시지에 대응될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 템플릿 분류 작업을 위한 기계 학습 과정에서 보다 정확한 분류가 이루어지도록 하기 위해 신경망 알고리즘을 활용할 수 있다. 이에 대해 보다 구체적으로 살펴보면, 본 발명의 일 실시예에서는 문의 메시지의 주제문에 포함된 단어 등의 개체(entity) 중에서 주제어(예컨대 배송, 환불 등)에 해당하는 개체를 소정의 주제어 사전 등을 참조하여 찾아낸 후에, 상기 문의 메시지가 해당 템플릿으로 분류되는 데에 있어 각각의 개체가 기여한 정도를 상기 주제어 개체를 기준으로 도출한다. 즉, 분류에 기여한 정도에 따라 각 개체에 대해 가중치가 부여되는데, 이러한 가중치는 주제어 개체와의 거리(또는 개체 식별자 값의 차이)에 따라 달라진다. 어떤 개체가 해당 템플릿으로의 분류에 기여한 경우 그 개체의 가중치는 양의 값을 갖고, 반대의 경우에는 음의 값을 가진다. 기계 학습의 결과로, 각각의 템플릿은 과거에 등장했던 모든 개체에 대한 주제어 거리별 가중치를 갖게 된다.
이어서, 답변 생성부(230)는 위와 같이 도출된 가중치들의 합을 바탕으로 분류 정확도를 판단한다. 종래 기술에 따르면 TF-IDF 코사인 유사도 판단 방식과 같은 기법을 사용하여 분류 정확도를 판단하는 경우가 있었으나, 이는 문장의 개수가 충분한 경우에는 유용하지만, 온라인 고객 상담에서와 같이 고객 문의 메시지에 포함된 문장 각각의 길이가 매우 짧은 경우에는 보다 진보된 분류 정확도 판단 기법이 필요하다. 이를 위해, 본 발명의 일 실시예에서는 두 차례의 신경망 단계를 거치는데, 제1 신경망 단계에서는 템플릿 분류 모델에 따라 위와 같이 계산된 가중치의 합계와 기준 문턱값을 비교한다. 가중치의 합이 문턱값보다 크면서 차이가 클수록 일치율이 높고(최대값은 1에 수렴), 반대로 문턱값보다 작으면서 차이가 클수록 일치율이 낮다(최소값은 0에 수렴). 이와 같이 각 문의 템플릿 별로 일치율을 계산한 후, 일정 기준값 이상의 일치율을 나타내는 문의 템플릿만을 골라낸다. 만약 기준값 이상의 일치율을 기록하는 문의 템플릿이 없을 경우 미분류로 판단하고, 기준값 이상의 일치율을 기록하는 문의 템플릿이 복수 개 일 경우 중복 템플릿으로 판단한다. 만약 모든 개체가 기존에 분류된 과거 메시지의 개체와 100% 일치하는 경우, 제2 신경망 단계를 거치지 않고 일치율이 100%인 것으로 판단한다.
이후, 제2 신경망 단계가 진행되는데, 여기서 분류 정확도의 계산에 포함될 변수는 아래와 같을 수 있지만, 반드시 이에 한정되지는 않는다.
템플릿 일치율: 입력된 문의 메시지와 해당 문의 템플릿이 어느 정도만큼 일치하는지를 나타내는 값이다.
템플릿 희귀도: 전체 문의 템플릿 집합 중에서 해당 문의 템플릿으로 고유하게 분류될 확률이다. 즉, 특정한 문의 메시지가 다른 문의 템플릿과는 일치율이 매우 낮고, 해당 문의 템플릿과의 일치율만 높을수록 희귀도가 높다.
카테고리 적합성: 현재 특정된 상품이나 서비스가 속하는 카테고리로 분류된 문의 템플릿이 얼마나 자주 등장하는지를 나타내는 값이다. 예컨대, 레스토랑과 같은 요식업 카테고리에는 배송 템플릿이 매우 드물게 등장하지만, 전자 제품 카테고리에는 매우 자주 등장할 수 있다.
시간적 근접성: 특정 상품이나 서비스에 대한 고객의 최근 문의가 발생한 시점과 기존 문의 시점 간의 시간적 간격이다. 예컨대, 동일한 배송 문의 건일지라도 최근 주문 후 1일 후와 60일 후는 서로 다른 중요도를 가질 수 있다.
언어적 오차율: 입력된 개체가 오타, 유의어, 다의어 등을 수록한 사전을 참조하여 자주 쓰이는 원형으로 변형된 경우에 발생할 수 있는 언어적인 오차 범위를 반영하는 값이다. 이는 오타, 유의어, 다의어 등의 단어별로 사전에 오차율이 저장되어 있음을 전제로 한다.
답변 생성부(230)는 위와 같은 변수들을 종합적으로 고려하여 특정한 문의 메시지에 대한 문의 템플릿의 분류 정확도를 결정하는데, 이와 같이 결정된 분류 정확도는 아래에서 설명할 바처럼 답변 실행부(240)가 고객에 대한 답변을 봇 상담원 등에 의해 자동으로 수행하게 할지, 아니면 상담원이 직접 수행하게 할지 여부를 결정하는 데 사용된다.
이후, 답변 생성부(230)는 분류된 문의 템플릿에 대하여 쌍으로 저장된 답변 템플릿을 기반으로 고객에게 제공할 답변 메시지를 생성한다. 답변 템플릿의 선택은 아래의 우선 순위에 따라 이루어질 수 있지만, 반드시 이에 한정되지는 않는다.
1. 동의어나 유의어가 아닌, 형식상 동일한 키워드가 함께 등장하는 답변 템플릿.
2. 위와 같은 템플릿이 없을 경우, 응답할 상담원이 과거에 가장 많이 선택했던 답변 템플릿.
3. 위와 같은 템플릿이 없을 경우, 가장 많은 최적 상담원이 선택했던 답변 템플릿.
4. 봇 상담원일 경우, 시스템 관리자가 별도로 지정한 답변 템플릿.
답변 생성부(230)는 위와 같은 우선 순위에 따라 선택된 답변 템플릿 내의 변수들을 채워서 최종적으로 고객에게 전달할 답변 메시지를 생성한다. 각각의 변수는 문의 대상 상품의 명칭이나 가격을 비롯한 각종 특징, 또는 상품의 재고 현황이나 배송 현황 등을 나타내는 것일 수 있으며, 이는 다양한 데이터 소스로부터 동적으로 획득될 수 있다. 예컨대, 각각의 변수는 데이터베이스(250)에 질의한 결과로 획득되거나, 특정된 고객 또는 상품의 식별자로부터 가져오거나, 또는 웹 상에서 수집된 값으로부터 획득될 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 답변 실행부(240)는 위와 같이 생성된 답변 메시지가 고객에게 자동으로 전송되도록 하거나, 또는 상담원의 선택 내지 수정을 거쳐 고객에게 전송되도록 하는 기능을 수행할 수 있다. 구체적으로, 답변 생성부(230)에서 위와 같이 결정된 분류 정확도가 미리 정의된 자동 답변 기준치 이상이고 답변 템플릿의 모든 변수들을 채워서 답변 메시지를 생성한 경우, 답변 실행부(240)는 봇 상담원 등을 통해 해당 답변 메시지를 자동으로 고객에게 전송할 수 있다. 반면, 분류 정확도가 미리 정의된 기준치에 미달하는 경우, 답변 실행부(240)는 데이터베이스(250)에 저장된 상담원 프로파일 데이터에 포함된 상담원의 전문 분야 및 경험치를 고려하여 가장 적합한 상담원(최적 상담원)을 매칭시키고, 매칭된 상담원의 웹 페이지 또는 모바일 앱의 화면 상에 미리 정의된 개수만큼의 선택지를 우선 순위에 따라 표시하며, 상담원이 이 가운데 선택한 것을 수정 또는 보완하여 작성한 답변 메시지가 고객에게 전송되도록 할 수 있다. 또한, 답변 실행부(240는 고객의 문의 메시지에 포함된 요청 내용(예컨대 배송 현황 확인, 주문 취소 등)이 고객 상담 없이 바로 처리될 수 있다고 판단되는 경우, 고객의 확인을 거쳐 고객의 요청 내용에 해당하는 조치가 즉시 실행되도록 해당 쇼핑몰에 요청할 수 있다. 한편, 답변 실행부(240)는 고객과 상담원 간의 메시지 교환 세션 및 로그 데이터를 데이터베이스(250)로 전송하여 데이터베이스(250)에 반영되도록 할 수도 있다.
답변 실행부(240)가 위와 같은 기능을 수행하는 과정에 관하여 보다 상세히 살펴보기로 한다. 우선 답변 생성부(230)에서 결정된 분류 정확도가 소정의 자동 답변 기준치 이상이고, 답변 생성부(230)가 답변 템플릿의 모든 변수들을 채워서 답변 메시지를 생성한 경우, 답변 실행부(240)는 답변 생성부(230)에서 최상위로 추천한 답변 메시지가 상담원의 개입 없이 자동으로 고객에게 전송되도록 할 수 있다. 만약 이와 같이 자동으로 전송된 답변 메시지에 고객이 불만족을 표시하는 경우, 답변 실행부(240)는 고객 문의의 난이도를 판단하여 적합한 상담원에게 해당 문의 건을 전달한다. 한편, 분류 정확도가 기준값 미만이어서 상담원이 직접 상담을 진행할 경우, 답변 템플릿의 모든 변수들을 채워서 답변 메시지를 생성한 경우에는 생성된 답변 메시지를 상담원에게 추천한 후 그 전송 여부를 상담원이 선택하게 하고, 답변 템플릿의 모든 변수들을 채우지 못한 상태로 답변 메시지를 생성한 경우에는 상담원이 이를 수정 내지 보완한 후 고객에게 전송하도록 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 해당 문의 건을 어느 상담원이 담당하게 할 지를 결정하는 데 사용되는 고객 문의의 난이도는 아래와 같이 판단될 수 있다. 고객 문의의 난이도는 고객의 문의 메시지에 생소한 단어가 포함되어 있거나, 고객이 데이터베이스(250)에 없는 상품에 관하여 언급하거나, 고객 문의의 분류 정확도가 매우 낮은 경우 등과 같이 상담원이 쉽게 응답하기 어려운 문의로 추정하는 기준이 된다. 문의 난이도는 아래의 변수들을 바탕으로 결정될 수 있지만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 참고로, 문의 난이도를 결정하는 과정에서 사용되는 알고리즘은 앞서 분류 정확도 판단에 사용된 제2 신경망 단계의 알고리즘과 동일할 수 있다.
불만도: 부정적인 감정 상태를 나타내는 단어(예컨대 '짜증', '너무하는', '열받는' 등)가 문장 내에 등장할 경우에 가산될 수 있다.
긴급도: 메시지의 타임 스탬프가 매우 짧은 간격으로 기록된 경우에 가산될 수 있다.
반복도: 동일한 고객이 동일한 건에 대해 최근 문의한 메시지와 유사한 문의 메시지를 입력한 경우, 기존 응답으로 제대로 해결되지 못한 것으로 판단하여 가산될 수 있다.
희귀도: 기존 메시지들에서 발견되지 않은 새로운 단어가 주제문이나 사실문에 등장한 경우에 가산될 수 있다.
불특정도: 고객이나 상품 등이 특정되지 않아 응답이 어려운 경우에 가산될 수 있다.
불명확도: 분류 정확도가 일정값 이하이거나, 주제문 또는 사실문을 판별하기 어려운 경우에 가산될 수 있다.
복합도: 메시지의 전체 길이가 일정값 이상이거나, 메시지 내에 주제문이 일정 수 이상 존재할 경우에 가산될 수 있다.
이밖에, 메시지 중에 특수 단어(예컨대 '고소', '소송', 기타 욕설 등)가 포함된 경우에는 난이도 값과 무관하게 상담원에게 문의 메시지를 전달할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 위와 같이 결정된 문의 난이도가 일정값 이상인 경우, 또는 문의 난이도가 일정값 미만이어서 일반 상담원이 해당 문의 건을 담당하게 되었으나 스스로 문의에 응답하기 어렵다고 판단하였을 경우, 가장 적합한 응답이 가능할 것으로 판단되는 최적 상담원에게 해당 문의 건을 전달할 수 있다. 위와 같은 최적 상담원을 판단하는 근거가 되는 최적 상담원 적합도는 아래의 변수들을 바탕으로 결정될 수 있지만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 참고로, 최적 상담원 적합도를 결정하는 과정에서 사용되는 알고리즘은 앞서 분류 정확도 판단에 사용된 제2 신경망 단계의 알고리즘과 동일할 수 있다.
숙련도: 해당 상담원의 근속 기간, 총 상담 서비스 경력 등이 반영된 값이다.
전문도: 특정 상담원이 해당 문의 메시지에 대응되는 것으로 분류된 문의 템플릿을 얼마나 많이 처리하였는지가 반영된 값이다(이를 감안함으로써 유사한 상담 건을 동일한 상담원이 처리하게 함으로서 전문성을 높이는 효과를 달성할 수 있다).
친절도: 불만도가 높은 문의를 응답 불가로 기록했던 횟수가 적을수록, 최종 응답 종결 처리까지의 시간이 짧았을수록 높게 평가된다.
프로필 매칭: 해당 상담원에게 특정한 직책이나 전문 분야 키워드 등이 부여된 경우에 해당한다.
이때, 문의 난이도의 각 변수에 따라 최적 상담원 적합도의 각 변수에 대한 가중치가 동적으로 변동될 수 있다. 즉, 문의 난이도 중 복합도가 높은 경우에는 최적 상담원 적합도 중 숙련도의 가중치를 증가시키고, 문의 난이도 중 불만도가 높은 경우에는 최적 상담원 적합도 중 친절도의 가중치를 증가시킬 수 있다. 이와 같이 계산된 최적 상담원 적합도에 따라 최적 상담원들을 선별하여 정렬한 후, 현재 응답 가능 상태인 최상위의 상담원에게 전달한다. 전달받은 최적 상담원이 응답 불가 상태로 전환된 경우, 차상위 최적 상담원에게 전달한다. 단, 차상위 최적 상담원과의 적합도 격차가 기준값 이상인 경우 전달하지 않고 일정 시간 동안 대기열 우선 순위에 추가할 수도 있다. 전달받은 최적 상담원이 다시 응답 불가로 될 경우, 시스템 관리자에게 전달할 수 있다.
위와 같은 과정을 통해 고객에게 답변 메시지의 전송이 이루어지고 나면, 그에 관한 기록이 추후의 기계 학습에 반영될 수 있다. 한편, 상담원이 추천된 답변 메시지를 선택하지 않았거나, 추천된 답변 메시지가 없어서 직접 답변 메시지를 입력한 경우에 대해서는 별도로 시스템 관리자에게 통보될 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터베이스(250)에는 전술한 바와 같은 다양한 정보가 저장될 수 있다. 비록 도 2에서 데이터베이스(250)가 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)에 포함되어 구성되는 것으로 도시되어 있지만, 본 발명을 구현하는 당업자의 필요에 따라 데이터베이스(250)는 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)과 별개로 구성될 수도 있다. 한편, 본 발명에서의 데이터베이스(250)는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 포함하는 개념으로서, 협의의 데이터베이스뿐만 아니라 파일 시스템에 기반을 둔 데이터 기록 등을 포함하는 광의의 데이터베이스일 수도 있으며, 단순한 로그의 집합이라도 이를 검색하여 데이터를 추출할 수 있다면 본 발명에서의 데이터베이스(250)가 될 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(260)는 문의 정보 수집부(210), 문의 정보 분석부(220), 답변 생성부(230), 답변 실행부(240) 및 데이터베이스(250)로부터의/로의 데이터 송수신이 가능하도록 하는 기능을 수행할 수 있다.
마지막으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(270)는 문의 정보 수집부(210), 문의 정보 분석부(220), 답변 생성부(230), 답변 실행부(240), 데이터베이스(250) 및 통신부(260) 간의 데이터의 흐름을 제어하는 기능을 수행할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 제어부(270)는 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)의 외부로부터의/로의 데이터 흐름, 또는 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)의 각 구성요소 간의 데이터 흐름을 제어함으로써, 문의 정보 수집부(210), 문의 정보 분석부(220), 답변 생성부(230), 답변 실행부(240), 데이터베이스(250) 및 통신부(260)에서 각각 고유 기능을 수행하도록 제어할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)에서 수행되는 주요 처리 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
단계 S1에서는, 고객이 고객 단말 장치(300) 상에서 브라우저 프로그램이나 기타 애플리케이션을 이용하여 자신이 상품을 구입하거나 서비스를 제공받은 쇼핑몰의 고객 문의 게시판 또는 1:1 온라인 채팅을 통해 상기 상품이나 서비스에 관한 문의 메시지를 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)에 전송한다.
단계 S2에서는, 고객 상담 서비스 제공 시스템(200)의 문의 정보 수집부(210)가 고객이 전송한 문의 메시지로부터 문의 정보를 수집한다. 이러한 문의 정보에는 고객이 입력한 문의 메시지의 텍스트 및 고객 단말 장치(300)의 이용 환경 데이터가 포함될 수 있다.
단계 S3에서는, 문의 정보 분석부(220)가 위와 같이 수집된 문의 정보를 분석하여 상기 문의 메시지의 특성을 파악한다. 구체적으로, 문의 정보 분석부(220)는 자연어 처리 기술을 바탕으로 문의 메시지의 텍스트를 분석하여 유의미한 키워드를 추출하는 한편, 문의 메시지에서 언급된 상품이나 서비스의 고유 식별자를 파악할 수 있다.
단계 S4에서는, 답변 생성부(230)가 기존에 저장된 문의 메시지 템플릿 중 상기 문의 메시지의 특성과 가장 유사한 특성을 갖는 문의 메시지 템플릿으로 상기 문의 메시지를 분류하고, 상기 분류된 문의 메시지 템플릿에 대응되는 답변 메시지 템플릿 중 상기 문의 메시지에 가장 적합한 답변으로 추정되는 답변 메시지 템플릿을 바탕으로 답변 메시지를 생성한다. 구체적으로, 답변 생성부(230)는 기계 학습을 통해 위와 같은 템플릿 분류 작업을 수행할 수 있고, 신경망 알고리즘을 이용하여 위와 같이 이루어진 분류의 정확도를 판단할 수 있다. 또한, 답변 생성부(230)는 가장 적합한 답변으로 추정되는 답변 메시지 템플릿 내의 변수들을 채워서 답변 메시지를 생성할 수 있다.
단계 S5에서는, 답변 실행부(240)가 상기 답변 메시지를 고객에게 자동으로 전송하거나, 또는 상담원에게 전달하여 상담원이 수정 또는 보완한 후 고객에게 전송하도록 한다. 구체적으로, 답변 실행부(240)는 답변 생성부(230)에서 결정된 분류 정확도가 기준값 이상이고 답변 메시지 템플릿 내의 모든 변수들이 채워진 경우 답변 메시지가 봇 상담원 등을 통해 자동으로 고객에게 전송되도록 할 수 있고, 그렇지 않을 경우 고객 문의의 난이도에 따라 일반 상담원 또는 최적 상담원에게 답변 메시지를 전달하여 답변에 활용하게 할 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
210: 문의 정보 수집부
220: 문의 정보 분석부
230: 답변 생성부
240: 답변 실행부
250: 데이터베이스
260: 통신부
270: 제어부

Claims (9)

  1. 실시간 답변 메시지 생성을 이용한 고객 상담 서비스 제공 시스템에서 수행되는 방법으로서,
    상기 시스템은 문의 정보 수집부, 문의 정보 분석부, 답변 생성부 및 답변 실행부를 포함하고,
    상기 방법은,
    상기 문의 정보 수집부에 의해, 고객의 문의 메시지로부터 문의 정보를 수집하는 단계;
    상기 문의 정보 분석부에 의해, 상기 수집된 문의 정보를 분석하여 상기 문의 메시지의 특성을 파악하는 단계;
    상기 답변 생성부에 의해, 기존에 저장된 문의 메시지 템플릿 중 상기 문의 메시지의 특성과 가장 유사한 특성을 갖는 문의 메시지 템플릿으로 상기 문의 메시지를 분류하고, 상기 분류된 문의 메시지 템플릿에 대응되는 답변 메시지 템플릿 중 상기 문의 메시지에 가장 적합한 답변으로 추정되는 답변 메시지 템플릿을 바탕으로 답변 메시지를 생성하는 단계; 및
    상기 답변 실행부에 의해, 상기 답변 메시지를 상기 고객에게 자동으로 전송하거나, 또는 상담원에게 전달하여 상기 상담원이 수정 또는 보완한 후 상기 고객에게 전송하도록 하는 단계
    를 포함하며,
    상기 문의 메시지를 분류하는 단계는 기계 학습을 통해 수행되고, 상기 분류의 정확도는 제1 및 제2 신경망 알고리즘을 통해 판단되며,
    상기 제1 신경망 알고리즘은 상기 문의 메시지에 대한 각 문의 메시지 템플릿의 일치율을 계산한 후, 상기 일치율이 소정 기준값 이상인 문의 메시지 템플릿을 선별하고,
    상기 제2 신경망 알고리즘은 템플릿 일치율, 템플릿 희귀도, 카테고리 적합성, 시간적 근접성 및 언어적 오차율 중 적어도 하나에 기초하여 상기 문의 메시지에 대한 각 문의 메시지 템플릿의 분류 정확도를 결정하며,
    상기 답변 메시지를 생성하는 단계는 상기 문의 메시지에 가장 적합한 답변으로 추정되는 답변 메시지 템플릿 내의 변수들을 채워서 답변 메시지를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 분류의 정확도가 소정 기준값 이상이고 상기 답변 메시지 템플릿 내의 모든 변수들이 채워진 경우 상기 답변 메시지는 자동으로 상기 고객에게 전송되고, 그렇지 않을 경우 상기 답변 메시지는 상기 상담원에게 전달되는 고객 상담 서비스 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 문의 정보는 상기 문의 메시지의 텍스트 및 상기 고객이 상기 문의 메시지를 입력한 단말 장치의 이용 환경 데이터를 포함하는 고객 상담 서비스 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 수집된 문의 정보를 분석하는 단계는,
    자연어 처리 기술을 바탕으로 상기 문의 메시지의 텍스트를 분석하여 유의미한 키워드를 추출하고, 상기 문의 메시지에서 언급된 상품 또는 서비스의 고유 식별자를 파악하는 단계
    를 포함하는 고객 상담 서비스 제공 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 답변 메시지를 상기 상담원에게 전달하는 단계는,
    상기 문의 메시지로부터 파악되는 문의 난이도가 기준값 이상이면 상기 답변 메시지를 최적 상담원에게 전달하고, 상기 기준값 미만이면 상기 답변 메시지를 일반 상담원에게 전달하는 단계
    를 포함하는 고객 상담 서비스 제공 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  6. 실시간 답변 메시지 생성을 이용한 고객 상담 서비스 제공 시스템으로서,
    고객의 문의 메시지로부터 문의 정보를 수집하는 문의 정보 수집부;
    상기 수집된 문의 정보를 분석하여 상기 문의 메시지의 특성을 파악하는 문의 정보 분석부;
    기존에 저장된 문의 메시지 템플릿 중 상기 문의 메시지의 특성과 가장 유사한 특성을 갖는 문의 메시지 템플릿으로 상기 문의 메시지를 분류하고, 상기 분류된 문의 메시지 템플릿에 대응되는 답변 메시지 템플릿 중 상기 문의 메시지에 가장 적합한 답변으로 추정되는 답변 메시지 템플릿을 바탕으로 답변 메시지를 생성하는 답변 생성부; 및
    상기 답변 메시지를 상기 고객에게 자동으로 전송하거나, 또는 상담원에게 전달하여 상기 상담원이 수정 또는 보완한 후 상기 고객에게 전송하도록 하는 답변 실행부
    를 포함하고,
    상기 답변 생성부는 기계 학습을 통해 상기 문의 메시지를 분류하고, 상기 분류의 정확도는 제1 및 제2 신경망 알고리즘을 통해 판단되며,
    상기 제1 신경망 알고리즘은 상기 문의 메시지에 대한 각 문의 메시지 템플릿의 일치율을 계산한 후, 상기 일치율이 소정 기준값 이상인 문의 메시지 템플릿을 선별하고,
    상기 제2 신경망 알고리즘은 템플릿 일치율, 템플릿 희귀도, 카테고리 적합성, 시간적 근접성 및 언어적 오차율 중 적어도 하나에 기초하여 상기 문의 메시지에 대한 각 문의 메시지 템플릿의 분류 정확도를 결정하며,
    상기 답변 생성부는 상기 문의 메시지에 가장 적합한 답변으로 추정되는 답변 메시지 템플릿 내의 변수들을 채워서 답변 메시지를 생성하며,
    상기 답변 실행부는 상기 분류의 정확도가 소정 기준값 이상이고 상기 답변 메시지 템플릿 내의 모든 변수들이 채워진 경우 상기 답변 메시지를 자동으로 상기 고객에게 전송하고, 그렇지 않을 경우 상기 답변 메시지를 상기 상담원에게 전달하는 고객 상담 서비스 제공 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 문의 정보는 상기 문의 메시지의 텍스트 및 상기 고객이 상기 문의 메시지를 입력한 단말 장치의 이용 환경 데이터를 포함하는 고객 상담 서비스 제공 시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 문의 정보 분석부는 자연어 처리 기술을 바탕으로 상기 문의 메시지의 텍스트를 분석하여 유의미한 키워드를 추출하고, 상기 문의 메시지에서 언급된 상품 또는 서비스의 고유 식별자를 파악하는 고객 상담 서비스 제공 시스템.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 답변 실행부가 상기 답변 메시지를 상기 상담원에게 전달하는 경우, 상기 답변 실행부는 상기 문의 메시지로부터 파악되는 문의 난이도가 기준값 이상이면 상기 답변 메시지를 최적 상담원에게 전달하고, 상기 기준값 미만이면 상기 답변 메시지를 일반 상담원에게 전달하는 고객 상담 서비스 제공 시스템.
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