KR20190115398A - 큐브 체인을 이용한 챗봇 기반의 콜센터 서비스 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 큐브체인 기반 챗봇 콜센터 시스템으로서, 기업과 사용자간 AI를 이용한 챗봇을 이용하여 상담, 계약, 예약의 서비스를 제공하는 것과, 사용자에게 소정의 토큰을 보상으로 지급하는 것과, 기업의 챗봇 연결 해시태그를 이용하여 타서비스에서 챗봇을 호출하여 상담, 계약, 예약을 지원하는 큐브체인을 이용한 챗봇 기반의 콜센터 서비스에 관한 것이다.
Description
본 발명은 큐브 체인을 이용한 콜센터 서비스 방법 및 시스템에 관한 것이다.
보다 구체적으로는 큐브체인과 인공지능을 결합한 챗봇 기반의 콜센터 서비스 방법 및 시스템에 관한 것이다.
큐브 체인은 블록체인의 블록을 소정의 개수로 모아, 큐브를 생성하고, 큐브의 해시 값을 통해 데이터를 검증하고 큐브를 노드에 분산하여 저장하는 새로운 블록체인 시스템이다.
다시 말해, 종래의 블록 체인에 비해 데이터 처리의 효율성을 높이고, 이중암호화를 통해 보안성이 향상된 새로운 블록체인 기술이다.
기존에 사용되던 블록체인은 n번째 블록에 n+1번째 블록이 해시 값으로 선형적으로 연결되어 있어 서로 인접한 블록들 사이에서만 통신이 수행되어 데이터 통신이 느린 단점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 발명에서는 소정의 개수의 블록을 모아 큐브를 형성함으로써 블록들의 연결을 다중화하여 블록들간의 통신이 병렬로 가능하여 데이터 처리의 속도를 높일 수 있다.
이와 같이 데이터 처리 속도가 빨라진 큐브 체인이 개발됨으로써, 빅데이터와 결합할 수 있게 되었다.
그 결과 빅 데이터와 인공지능을 결합하여 메신저 기반의 콜센터가 개발되었다.
종래의 콜센터는 직원들이 24시간 근무하지 않고 특정시간에만 근무함으로써 고객이 필요할 때 즉시 도움을 받지 못하는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 24시간 콜센터를 운영하게되면, 고객은 필요할때마다 즉시 도움을 받을 수는 있으나, 콜센터를 유지하는데 비용이 많이 발생하는 문제점이 있었다.
이를 해결하기 위해서 본 발명에서는 인공지능을 기반으로 정해진 응답 규칙에 따라 사용자 질문에 응답할 수 있도록 만들어진 메신저 기반의 콜센터 서비스 방법 및 시스템을 제안한다.
본 발명은 큐브 체인을 이용한 콜센터 서비스 방법 및 시스템을 제공한다.
보다 구체적으로는 인공지능을 기반으로 정해진 응답 규칙에 따라 사용자 질문에 응답할 수 있도록 만들어진 메신저 기반의 콜센터 서비스 방법 및 시스템을 제공한다.
본 발명의 실시 예에 따른 블록 체인을 이용한 챗봇 기반의 콜센터 시스템은, 기업과 사용자간 AI를 이용한 챗봇을 이용하여 상담, 계약, 예약의 서비스를 제공하는 것과 사용자에게 소정의 토큰을 보상으로 지급하는 것과 기업의 챗봇 연결 해시태그를 이용하여 타서비스에서 챗봇을 호출하여 상담, 계약, 예약을 지원하는 것을 특징으로 할 수 있다.
구체적으로 상기 블록체인에 저장되는 데이터는, 블록체인을 구성하는 복수의 블록을 하나의 큐브로 묶고, 큐브끼리 연결하여 형성되는 큐브체인 데이터일 수 있다.
콜센터 시스템은, 콜센터 서비스 제공서버, 기업 콜센터 서버, 큐브 체인 서버, 사용자 단말을 포함하여 구성되며, 상기 콜센터 서비스 제공서버, 기업 콜센터 서버 및 사용자 단말은 네트워크로 연결되어 있고, 상기 기업 콜센터 서버는, 기업에 대한 데이터가 저장되어 있는 기업 빅데이터 DB, QnA에 대한 데이터가 저장되어 있는 QnA DB, 를 포함하여 구성되고, 상기 콜센터 서비스 제공 서버는, 서비스 제공 운용 서버를 포함하여 구성되며, 상기 사용자 단말은, 상기 콜센터 서비스 제공 서버와 통신하는 통신 모듈 및 사용자 인터페이스 제공 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
상기 큐브 체인 서버는, 상기 기업 콜센터 서버로부터 큐브 체인에서 발생한 토큰을 예치 받고, 예치 받은 소정의 토큰을 상기 큐브 체인 서버에 기록하고, 문의사항에 대한 보상으로 상기 예치 받은 소정의 토큰을 상기 사용자 단말에게 이체할 수 있다.
상기 서비스 제공 운용 서버는, 상기 사용자 단말과 통신하여 문의사항을 접수받는 문의사항 접수부, 상기 접수된 문의사항에 대한 답변을 탐색하는 답변 탐색부, 상기 답변 탐색부에서 탐색한 답변을 상기 사용자 단말로 전송하는 답변부, 상기 문의사항의 답변에 대한 만족도를 조사하는 만족도 조사부를 포함하여 구성되며, 상기 접수받는 문의사항은 상담, 계약, 예약 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 큐브 체인 서버는, 상기 문의사항, 문의사항에 대한 답변 및 답변에 대한 만족도 조사 결과를 통계 처리하여, 통계 처리된 값을 큐브 체인의 통계 블록에 저장할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 챗봇 기반의 콜센터 서비스 제공 방법은 상기 콜센터 서비스 제공 서버에 기업을 등록하는 기업 등록 단계, 상기 기업 콜센터 서버가 상기 콜센터 서비스 제공 서버에 소정의 토큰을 예치하는 토큰 예치 단계, 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 사용자 단말로부터 문의 사항을 접수 받는 접수 단계, 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 접수 받은 문의사항에 대한 답변을 탐색하는 답변 탐색 단계, 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 접수 받은 문의사항에 대한 답변을 상기 사용자 단말로 전송하는 답변 단계, 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 사용자 단말로 소정의 토큰을 보상으로 지급하는 보상 지급 단계를 포함하여 구성되며, 상기 토큰 예치 단계는, 상기 기업이 큐브 체인에서 발생한 토큰을 구입하여, 상기 큐브체인 서버에 예치함으로써, 상기 사용자 단말로 보상되는 토큰을 큐브체인을 통해 제공하고, 상기 사용자 단말로부터 접수 받는 문의사항은, 상담, 계약, 예약 사항 중 어느 하나 이상을 포함하여 구성되며, 상기 콜센터 서비스 플랫폼은, 챗봇의 채팅을 통해 상기 사용자 단말로부터 문의사항을 접수 받고, 챗봇 채팅으로 상기 문의사항에 대한 답변을 상기 사용자 단말로 전송하는 챗봇 채팅 플랫폼일 수 있다.
상기 접수 단계는, 기업의 챗봇 연결 해시태그를 이용하여 타서비스에서 챗봇을 호출하여 기업의 챗봇 연결 해시태그를 등록하는 단계, 타 서비스에서 이용할 수 있도록 호출 인터페이스를 연동하는 단계, 타 서비스에서 실사용자들이 챗봇 연결 해시태그를 통해 호출하는 단계, 해당 기업의 블록체인 기반 챗봇 콜센터가 연동되어 상담, 계약, 예약을 지원할 수 있다.
상기 토큰 예치 단계는, 상기 보상 지급 단계에서 지급될 보상의 기준을 설정하는 보상 기준 설정 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 답변 탐색 단계는, 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 사항으로부터 핵심 키워드를 추출하고, 추출된 핵심 키워드를 기업 서버의 기업 빅데이터 DB 및 QnA DB를 검색하는 기업 빅데이터 DB 및 QnA DB 탐색 단계 및 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 탐색된 빅데이터 및 DB에 대해 답변 우선순위를 산출하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 답변 단계는, 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 사용자 단말로 문의사항에 대한 답변을 전송하는 답변 전송 단계, 상기 답변 전송 단계를 수행한 후, 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 사용자 단말로 답변 만족도 조사 신호를 전송하여 답변 만족도를 조사하는 답변 만족도 조사 단계 및 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 문의사항, 상기 문의사항에 대한 답변 및 상기 답변에 대한 만족도 조사 결과를 큐브 체인의 통계 블록에 기록하는 문의사항 답변 결과 기록 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 보상 단계는, 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 문의사항에 대한 중요도를 판정하는 중요도 판정 단계를 포함하여 구성되며, 상기 중요도 판정 결과에 대응되는 상기 보상기준 설정단계에서 기설정된 보상 기준에 따라 소정의 보상을 상기 사용자 단말로 지급할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 챗봇 기반의 콜센터 서비스 제공 방법은, 컴퓨터 프로그램으로 제작되어 기록매체 및 서버에 저장될 수 있다.
본 발명은 인공지능을 기반으로 정해진 응답 규칙에 따라 사용자 질문에 응답할 수 있도록 만들어진 메신저 기반의 콜센터 서비스를 이용할 수 있다.
또한, 본 발명은 사용자가 별도로 웹사이트나 애플리케이션을 실행하지 않고도 메신저 기반의 콜센터 서비스를 이용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 콜센터 서비스 제공 방법의 절차를 나타낸 순서도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 콜센터 서비스 시스템을 간략하게 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 콜센터 서비스 시스템을 보다 구체적으로 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 콜센터 서비스 시스템의 문의사항 접수부를 구체적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 콜센터 서비스 시스템을 간략하게 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 콜센터 서비스 시스템을 보다 구체적으로 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 콜센터 서비스 시스템의 문의사항 접수부를 구체적으로 나타낸 블록도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면부호를 붙였다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예컨대, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 “연결”되어 있다고 할 때, 이는 “직접적으로 연결”되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 “전기적으로 연결”되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 본원 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 “~(하는) 단계” 또는 “~의 단계”는 “~를 위한 단계”를 의미하지 않는다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
1. 본 발명의 실시 예에 따른 블록 체인 기반의 챗봇 콜센터 서비스 방법 및 시스템
본 발명의 실시 예에 따른 블록체인 기반의 챗봇 콜센터 서비스(ASM: AI Service Manager) 방법 및 시스템은 AI 채팅봇, 큐브 체인 및 빅데이터가 결합하여 생성된다.
AI Chatbot이란, 채팅하는 로봇으로, 정해진 응답 규칙에 따라 사용자 질문에 응답할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 인공지능을 기반으로 사람과 자동으로 대화를 나누는 소프트웨어라고 볼 수 있다. 사용자가 별도로 웹사이트나 애플리케이션을 실행하지 않고 대화하듯 정보를 얻을 수 있는 서비스다.
빅데이터란 빅(Big)+데이터(Data)의 단순 합성어를 의미하는 것만은 아니다. 크기(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity), 가치(Value), 복잡성(Complexity)의 특징을 가지고 있다. 즉, 데이터로부터 필요한 가치를 이끌어낼 수 있도록 디자인된 차세대 기술이다. 방대한 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 기술이라고 설명할 수 있다.
한편, Cube Chain은 기존의 블록체인보다 더욱 빠르고, 정밀한 데이터 처리 및 강화된 보안시스템을 가진 블록체인 플랫폼이다. Cube Chain은 생성된 27개의 블록을 하나의 큐브로 형성하고, 큐브와 큐브를 연결하여 데이터를 보관하는 신개념 블록체인 원천기술이다. Cube Engine은 Cube Chain의 코어 기술로서, 블록을 큐브화(Cubing)시키고, 큐브를 이루는 27의 블록 중 3개의 특수한 기능을 가진 블록을 형성하여 기존의 블록체인보다 우수한 성능을 가진다. 또한, 블록화와 큐브화를 거치는 2중 암호화 방식으로 인터넷이라는 신뢰가 형성되지 않은 공간에서 신뢰를 만들어 데이터를 이동시킬 수 있는 혁신적인 암호화 기술이다.
1-1. 큐빙(cubing)
27개의 블록을 모아 하나의 큐브로 만드는 큐브화 기술을 뜻한다. 거래장부를 기록한 24 개의 블록과 큐브화가 진행되면서 동시에 생기는 3개의 특수블록이 합쳐져 하나의 큐브를 생성한다. 27개의 블록이 생성됨과 동시에 큐브화는 진행되며, 생성된 큐브는 또 하나의 Hash값을 만든다. 이 후 기록되는 모든 장부들은 지속적으로 Cube를 만들고, Hash값은 블록과 블록이 아닌 큐브와 큐브를 잇는다. 이는 블록이 연결되면서 생기는 1차 암호화, 큐브가 연결되면서 생기는 2차 암호화 현상을 만들어내며, 기존의 블록체인보다 훨씬 강력한 암호화 기술을 가진다. Cubing이 시작됨과 동시에 Cube 내에선 3개의 특수 블록이 생성된다. 그것은 각각 Indexing Block, Statistics Block, Escrow Block으로 불리우며, 고유의 특성을 가진다.
1-2. 특수 블록
Cube내 27개의 블록 중 3개는 특수한 기능을 가진다. Indexing, Statistics, Escrow 기능을 가진 이러한 특수블록은 방대한 데이터를 빠르게 처리하거나, 안전한 거래를 진행하게 한다.
1) Indexing Block
Indexing Block은 전체 블록에 대한 데이터를 색인 한 블록으로 방대한 데이터를 일목요연하게 정리하여 검색기능을 강화한다.
기존의 블록체인 방식에서 특정 지갑주소에 관한 거래 내역을 검색할 때 모든 데이터를 검색하여 야 한다. 모든 데이터에 대한 검색작업이 이루어져야 하기 때문에 그 만큼의 시간이 소요된다. 그러나 Indexing Block은 전체 거래에 포함된 전자지갑을 주소별로 거래가 이루어졌던 블록높이를 정리한 데이터 블록이기 때문에, 인덱싱 블록만 검색하면 해당 검색자료를 더욱 빠른 시간 내에 찾을 수 있다
Indexing Block 내에는 예를 들어,
A라는 주소: 20,32,105,201,302 블록높이, B라는 주소: 3,102,201,1001 블록높이, C주소 ......
위와 같이 모든 주소들을 주소값 순서대로 정리한 후 해당되는 블록높이를 주소값에 맞게 정리해 져 있다. 검색자가 b주소내 특정거래를 검색하고 싶을 때, Indexing Block 내 정리되어 있는 b주소 - 특정거래를 빠르게 찾아낼 수 있다. 인덱싱블록의 목적은 특정 주소에 대한 이력을 빠르게 찾고, 쉽게 관리 할 수 있도록 도와준다. 전자지갑의 목록 출력이나 이력제공, API 제공 시 빠른 속 도로 구현된다.
2) Statistics Block
전체 블록에 대한 통계 값을 정리함으로써 Statistics Block을 이용하면 빠른 시간 내에 정리된 내 용으로 서비스 처리가 가능하다. 응용서비스와 각종 API에서도 빠른 로직 구현과 다양한 활용성을 제공한다.
예를 들어 Statistics Block내에서
POS 대상자가 5,000이상이므로 잔고 5,000이상인 전자지갑 주소에 대한 데이터, 잔고가 많은 전자지갑 상위 리스트 1,000개, 이체 횟수가 100회이상인 전자지갑 리스트를 모아둘 수 있다. 이외에도 사용성이 많은 통계 데이터를 모아두어, 언제든지 필요할 때 리스트를 빠르게 출력할 수 있다. 이러한 통계는 전체 블록에 대한 통계 값으로 정리된 내용이 없다면 검색 시 많은 시간이 필요한 부분이지만 Statistics Block을 이용하면 빠른 시간 내에 정리된 내용으로 서비스 처리가 가능하다.
3) Escrow Block
에스크로 거래는 거래체결이 되더라도 받은 지갑에서 즉시 사용할 수 없는 상태가 되고 반드시 승인이 이루어져야만 사용할 수 있는 거래이다. 일반 거래는 24개의 데이터에 분산되어 기록되지 만 에스크로 거래시에는 에스크로 블록에 기록된다.
가상화폐 에스크로 이체 시 승인 암호화키를 만들어 거래 할 수 있고 승인 암호화키를 송신인과 수신인이 암호화 키를 통해 승인 처리를 할 수 있다. 이때 승인 암호화키는 자동 생성 방식과 송 신인이 만들어서 보내는 방식이 있다. 암호화키 승인 허용 방식에서도 송신인만 승인 가능하도록 할 수도 있고, 수신인 측에서 승인 가능하도록 처리할 수도 있으며, 송신인과 수신인 둘 다 허용 해야 승인 가능한 방법이나 송신인과 수신인 한 곳에서만 허용해도 승인 가능한 방법도 처리 가능하다. 또한, 일정기간 후 자동승인 방식도 있는데 이때 승인키로 자동승인을 해제하지 않는 한 일정기간 후 승인되어 수신인에서 사용 가능한 상태가 된다. 이때 자동승인 해제를 하면 송신인 측 에서 승인 허용하는 방식으로 전환되며 이렇게 에스크로 상태가 허용시까지 유지된다. 그렇게 되면 수신인은 거래를 취소할 수는 없지만 송신인이 사용할 수 없기 때문에 지속적으로 거래나 계 약을 지키도록 요청할 수 있다. 승인키 허용방식에서 수신인 승인 허용방식은 송신인 측에서 이 메일이나 메신저 등의 통신 수단을 통해 승인키를 전달하면 된다.
기존의 에스크로 거래는 중계자가 거래자 간의 중간에서 거래의 매개 역할을 했다면 에스크로 블록은 중계자가 없는 에스크로 기능이 특징이다. 물론 서비스 구현에 따라 기존의 방식처럼 제3자 가 중간 매개 역할도 가능합니다만 직접 당사자간 거래로만 에스크로를 도입할 수 있다는 큰 특징점이 있다.
온라인 쇼핑몰, 오픈마켓 뿐만 아니라 쇼핑몰이 없는 개인간의 직거래에서도 간편하면서도 안전 한 거래가 이루어질 수 있도록 하는 획기적인 방법이 될 수 있다.
1-3. 2중암호화
시간순으로 발행된 거래내역을 포함한 블록들은 노드들에 의해 생성이 된다. POW 또는 POS 방 식을 이용하여 생성된 블록은 생성되는 과정에서 Hashing 작업이 이루어지며, 이는 다음 블록 생 성시 이전 Hash값을 검증한다. 매 블록은 바로 전 블록의 Hash값을 가지고 있으며, 이들이 이어 져 블록체인을 이룬다. 한 블록이 생성될 때 이루어지는 Hashing 작업을 1차 암호화 작업이라 부른다. 무작위로 이루어진 문자열(Hash)은 그 안의 데이터의 크기나 내용은 알 수 없다.
이렇게 이어진 블록들 중 24개 블록과 3개의 특수 블록이 생성되는 동시에 하나의 큐브로 만들 어지는 Cubing 작업이 이루어진다. Cubing 작업 시 하나의 큐브에 해당하는 Hashing 작업이 새로 진행된다. 하나의 큐브에 대한 Hash값이 생성되면 다음 큐브 생성시 이전 큐브 Hash값을 가 지고 이어진다. 이를 2차 암호화 작업이라 부른다. 이는 기존의 블록체인보다 훨씬 강력한 암호화 기술을 가진다
1-4. POW+POS Hybrid방식
Cube chain는 POW+POS Hybrid 방식을 채택하여 마이너의 네트워크 참여를 유도하면서 전력 낭비를 줄이는 방식을 채택하였다. POW와 POS 혼용 시 POS를 계산하여 지급하는데 시간이 오래 걸리는 단점이 있으나, Cube Engine의 Statistics Block 통계기능으로 계산에 대한 단점을 없애고 POW와 POS 비율을 확정했기에 밸런스를 고려하지 않아도 된다. POS 참여 조건은 지갑에 최소 5,000개 이상의 Cube Coin을 보유하고 있어야 하며, 조건에 부합 되는 대상자에게 잔고 비율에 따른 코인보상 지급을 한다.
1-5. Cube Coin
Cube Chain은 50년동안 총 120억개의 Cube Coin을 발행한다. 5년간격으로 POW와 POS의 비율이 변화한다.
1-6. 솔루션 & 어플리케이션
Cube Chain에서는 다양한 솔루션 및 어플리케이션 개발로, Cube Chain을 이용한 방법을 제시한 다. 금융, AI와 결합한 IoT, 보안시스템, 병원, 예측시스템 등 다양한 분야에서 적용가능 하며, 4차 산업혁명을 대비한 사회 전반의 혁신적인 변혁을 가져올 것으로 전망한다.
2. 구체적인 실시 예
i) 본 발명의 실시 예에 따른 ASM 방법
이하에서는 구체적인 실시 예를 들어 본 발명의 실시 예에 따른 ASM 방법 및 시스템을 설명한다.
본 발명의 실시 예에 따른 ASM은, Q&A 자동화 응대 서비스, 실시간 예약진행 및 변경, 24시간 상시 응대, 기업 맞춤형 빅데이터 구축, 머신러닝을 활용한 답변의 고도화, 콜센터 비용 절감 및 업무 효율화, 사용자에게 큐브체인 서비스토큰 적립을 목적으로 한다.
기존 콜센터는 사람이 직접 고객을 응대하여 서비스를 제공했다면, 본 발명의 ASM은 메신저 채팅으로 궁금한 것을 질문하고, 이에 대한 정보를 메신저 채팅으로 얻을 수 있기 때문에 콜센터 직원이 고객을 응대하지 않을 수 있다. 또한, 메신저 채팅으로 상기 실시간 예약 진행 및 변경이 가능하다.
한편, 기업 입장에서는 콜센터를 24시간 유지하기 위해서는 많은 비용이 들지만, ASM 방법 및 서비스를 사용하면 적은 비용으로 24시간 고객 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 콜센터 상담원의 감정 노동을 경감시킬 수 있으므로, 콜센터 업무가 효율적이다.
한편, 본 발명의 ASM은 인공지능 챗봇, 큐브체인 빅 데이터를 결합함으로써, 기업에 맞춤형 빅 데이터를 제공할 수 있으며, 나아가 러닝 머신을 사용하여 축적된 빅 데이터를 학습함으로써 답변의 고도화를 이룰 수 있다.
또한, 본 발명의 ASM은 챗봇을 통해 질문한 사용자에게 SI(System Integration)를 통하여 지불하는 비용을 큐브체인 코인으로 전환하여 이 서비스를 이용하는 고객에게 돌려주어 사용자들이 적극적으로 ASM를 사용하도록 유도할 수 있다.
구체적인 예는, 아래 도 1과 같을 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 콜센터 서비스를 제공하는 방법은, 콜센터 서비스 제공 서버, 기업 콜센터 서버, 사용자 단말이 네트워크로 연결된 콜센터 서비스 제공 플랫폼일 수 있다.
구체적으로, 상기 콜센터 서비스 제공 서버에 기업을 등록하는 기업 등록 단계, 상기 기업 콜센터 서버가 상기 콜센터 서비스 제공 서버에 소정의 토큰을 예치하는 토큰 예치 단계, 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 사용자 단말로부터 문의사항을 접수 받는 접수 단계, 상기 콜센터 제공 서버가 상기 접수 받은 문의사항에 대한 답변을 탐색하는 답변 탐색 단계, 상기 콜센터 제공 서버가 상기 접수 받은 문의사항에 대한 답변을 상기 사용자 단말로 전송하는 답변 단계, 상기 사용자 단말로 소정의 토큰을 보상으로 지급하는 보상 지급 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
한편, 상기 사용자 단말로부터 접수 받는 문의사항으로는 상담 사항, 계약 사항, 예약 사항 중 어느 하나 이상일 수 있다.
한편, 상기 사용자 단말은, 상기 콜센터 서비스 제공 서버 및 큐브 체인에 가입되어 있을 수 있다. 또한, 상기 사용자 단말은 상기 콜센터 서비스 제공 서버에 토큰을 보상 받을 큐브 체인의 지갑 주소 정보를 전송할 수 있다.
구체적으로 큐브 체인의 지갑 주소란, 큐브 체인에서 큐브 체인에 가입한 사용자에게 발급하는 가상의 지갑으로, 이미 공지된 비트 코인의 지갑 주소와 동일한 기능을 수행할 수 있다.
한편, 상기 토큰 예치 단계는, 기업 콜센터 서버에서 큐브 체인에서 발행한 토큰을 소정의 개수만큼 구매하여 이를 콜센터 서비스 제공 서버에 예치하는 과정이다. 이와 같이 예치되는 토큰은 후술하는 보상 지급 단계에서 사용자 단말로 이체될 수 있다.
다시 말해, 기업 콜센터 서버에서 토큰을 미리 구입해놓고, 이를 콜센터 서비스 제공 서버에 예치함으로써, 콜센터 서비스 제공 서버는, 토큰을 지급할 수 있는 권한을 가진다. 이와 같이 기업 콜센터 서버에서 토큰을 구입하고 콜센터 서비스 제공 서버에 예치하여 보상을 지급 이유는, 사용자 단말에서 본 발명의 실시 예에 따른 콜센터 서비스 방법을 사용을 장려하기 위해서이다. 한편, 기업에서는 본 발명의 실시 예에 다른 콜센터 서비스 방법을 사용하면, 토큰을 구입하는데 비용이 발생하지만, 기존의 콜센터에 대한 인건비 및 시설을 줄일 수 있기 때문에 결과적으로는 비용을 절감할 수 있다.
한편, 상기 콜센터 서비스 플랫폼은, 메신저 채팅을 통해 상기 사용자 단말로부터 문의사항을 접수 받고, 메신저 채팅으로 상기 문의사항에 대한 답변을 사용자 단말로 전송할 수 있는 메신저 채팅 플랫폼일 수 있다.
한편, 상기 토큰 예치 단계는, 기업 콜센터 서버에서 구입한 토큰에 대한 정보를 큐브 체인에 저장하고, 상기 보상 지급 단계에서 지급될 보상의 기준을 설정하는 보상 기준 설정 단계를 포함하여 구성될 수 있다. 이와 같이 큐브 체인에 기업 콜센터 서버가 구입한 토큰 내역을 저장함으로써, 기업의 토큰 내역은, 큐브 체인 기술에 의해 안전하게 관리될 수 있다.
한편, 상기 접수 단계는, 기업의 챗봇 연결 해시태그를 이용하여 타서비스(예를 들어 메신저, SNS, 쇼핑몰, 기업홈페이지, 홍보페이지 등과 같이 채봇연결 해시태그 Open API를 연동할 수 있는 서비스 플랫폼)에서 챗봇을 호출하여 기업의 챗봇 연결 해시태그를 등록하는 단계, 타 서비스에서 이용할 수 있도록 호출 인터페이스를 연동하는 단계, 타 서비스에서 실사용자들이 챗봇 연결 해시태그를 통해 호출하는 단계, 해당 기업의 블록체인 기반 챗봇 콜센터가 연동되어 상담, 계약, 예약 등을 지원할 수 있다.
한편, 상기 접수 단계는, 메신저 채팅으로 접수된 문의사항의 자연어를 처리하는 자연어 처리 단계, 상기 자연어 처리 단계를 수행한 후, 핵심 키워드를 추출하는 핵심 키워드 추출 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 자연어 처리 단계는 일상 생활 언어를 형태 분석, 의미 분석, 대화 분석 등을 통하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 변환시키는 단계이다.
상기 핵심 키워드 추출 단계는, 상기 자연어 처리 단계를 수행한 후에, 문의사항의 핵심이 되는 키워드를 추출하는 단계이다.
본 발명의 실시 예에 따른 자연어 처리 단계 및 핵심 키워드 추출 단계는, 인공지능 챗봇에서 수행될 수 있다.
한편, 상기 자연어 처리 단계 및 핵심 키워드 추출 단계 각각에서 수행되는 구체적인 절차들은 이미 공지된 기술들을 사용하여 구현될 수 있다.
한편, 상기 답변 탐색 단계는, 상기 문의사항으로부터 추출된 핵심 키워드를 기반으로 기업 빅데이터 DB 및 QnA DB를 검색하는 기업 빅데이터 DB 및 QnA DB 탐색 단계, 상기 탐색된 빅데이터 및 DB에 대해 답변 우선순위를 산출하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
즉, 상기 콜센터 서비스 제공 서버에서 기업 빅데이터 DB 및 QnA DB에 접속하여 문의사항에 대한 답변을 검색할 수 있다. 또한, 콜센터 서비스 제공 서버는 기업 빅데이터 DB 및 QnA DB외에 네트워크에 연결된 다양한 기록매체 또는 서버에 접속하여 문의사항에 대한 답변을 검색할 수도 있다.
한편, 상기 답변 단계는, 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 사용자 단말로 문의사항에 대한 답변을 전송하는 답변 전송 단계, 상기 답변 전송 단계를 수행한 후, 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 사용자 단말로 답변 만족도 조사 신호를 전송하여 답변 만족도를 조사하는 답변 만족도 조사 단계 및 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 문의사항, 상기 문의사항에 대한 답변 및 답변에 대한 만족도 조사 결과를 큐브 체인의 통계 블록에 기록하는 문의사항 답변 결과 기록 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
구체적으로 문의사항 답변 결과 기록 단계는, 상기 문의사항, 문의사항에 대한 답변 및 상기 답변 만족도 조사 단계에서 조사된 답변 만족도를, 통계 분석하여 통계 분석된 데이터를 큐브 체인의 통계 블록에 저장하는 단계로, 이와 같이 큐브 체인의 통계 블록에 저장되는 문의사항 답변 결과 기록은 이후, 동일한 문의사항이 접수되는 경우에, 상기 통계 블록에 저장되어 있는 문의사항 답변 결과 기록을 기반으로 문의사항에 대한 답변을 달리할 수 있다.
예를 들어, A라는 문의사항에 대해서 B라는 답변을 했을 때 만족도가 10점 만점에 9점인 경우, 동일한 A라는 문의사항이 접수되면 계속해서 B라 답변할 수 있다. 그러나 C라는 문의사항에 대해서 D라는 답변을 했을 때 만족도가 10점 만점에 2점인 경우, 동일 C라는 문의사항에 대해서 계속해서 D로 답하면, 단말(고객)은 원하는 답변을 계속해서 얻지 못할 수 있다. 따라서, C라는 문의사항에 대한 답변 만족도가 낮을 경우에는 C라는 문의사항이 접수되면, F라는 새로운 답변을 하도록 설정할 수 있다.
상기 보상 단계는, 상기 문의사항에 대한 중요도를 판정하는 중요도 판정 단계를 포함하여 구성되며, 상기 중요도 판정 결과에 따라 기설정된 소정의 보상을 단말로 지급할 수 있다.
이때, 지급되는 소정의 보상은 큐브 체인에서 발생한 토큰이 사용될 수 있으며, 상기 토큰을 교환소를 통해 큐브 체인에서 발행하는 가상 화폐인 큐브 코인으로 전환될 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 콜센터 서비스 제공 방법을 수행하는 프로그램은 기록매체 및 서버에 저장될 수 있다.
ii) 본 발명의 실시 예에 따른 ASM 시스템
본 발명의 실시 예에 따른 ASM 시스템은, 콜센터 서비스 제공서버, 기업 콜센터 서버, 큐브 체인 서버, 사용자 단말이 네트워크로 연결된 콜센터 서비스 제공 시스템일 수 있다.
구체적인 예는, 아래 도 2 및 도 3과 같을 수 있다.
구체적으로, 상기 기업 콜센터 서버(100)는, 기업에 대한 데이터가 저장되어 있는 기업 빅데이터 DB(110) 및 QnA에 대한 데이터가 저장되어 있는 QnA DB(120)를 포함하여 구성되고, 상기 콜센터 서비스 제공 서버(200)는 서비스 제공 운용 서버(210)를 포함하여 구성되며, 상기 사용자 단말(300)은, 상기 콜센터 서비스 제공 서버(200)와 통신하는 통신 모듈(310) 및 사용자 인터페이스 제공 모듈(320)을 포함하여 구성될 수 있다.
상기 큐브 체인 서버(200)는, 상기 기업 콜센터 서버(100)로부터 큐브 체인에서 발생한 토큰을 예치 받고, 예치 받은 소정의 토큰을 상기 큐브 체인 서버(220)에 기록하고, 문의사항에 대한 보상으로 상기 예치 받은 소정의 토큰을 상기 사용자 단말에게 이체할 수 있다.
다시 말해, 기업 콜센터 서버(100)에서 토큰을 미리 구입해놓고, 이를 큐브 체인 서버(220), 더욱 상세하게는 토큰 거래 정보가 저장되는 데이터 블록(221)에 예치함으로써, 콜센터 서비스 제공 서버는, 토큰을 지급할 수 있는 권한을 가진다.
이와 같이 기업 콜센터 서버(100)에서 토큰을 구입하고 콜센터 서비스 제공 서버(200)에 예치하여 보상을 지급 이유는, 사용자 단말(300)에서 본 발명의 실시 예에 따른 콜센터 제공 서비스 사용을 장려하기 위해서이다. 한편, 기업에서는 본 발명의 실시 예에 다른 콜센터 제공 서비스를 사용하면, 토큰을 구입하는데 비용이 발생하지만, 기존의 콜센터에 대한 인건비 및 시설을 줄일 수 있기 때문에 결과적으로는 비용을 절감할 수 있다.
한편, 상기 사용자 단말(300)은, 상기 콜센터 서비스 제공 서버(200) 및 큐브 체인에 가입되어 있을 수 있다. 또한, 상기 사용자 단말은 상기 콜센터 서비스 제공 서버에 토큰을 보상 받을 큐브 체인의 지갑 주소 정보를 전송할 수 있다.
구체적으로 큐브 체인의 지갑 주소란, 큐브 체인에서 큐브 체인에 가입한 사용자에게 발급하는 가상의 지갑으로, 이미 공지된 비트 코인의 지갑 주소와 동일한 기능을 수행할 수 있다.
한편, 상기 서비스 제공 운용 서버(210)는, 상기 사용자 단말과 통신하여 문의사항을 접수받는 문의사항 접수부(211), 상기 접수된 문의사항에 대한 답변을 탐색하는 답변 탐색부(212), 상기 답변 탐색부(212)에서 탐색한 답변을 상기 사용자 단말로 전송하는 답변부(213), 상기 문의사항의 답변에 대한 만족도를 묻는 신호를 상기 사용자 단말로 전송하여 사용자로부터 답변에 대한 만족도를 조사하는 만족도 조사부(214)를 포함하여 구성될 수 있다.
구체적으로, 상기 문의사항 접수부(211)는, 상기 사용자 단말과 메신저 채팅을 수행하는 인공지능 챗봇(2111), 메신저 채팅으로 접수된 문의사항의 자연어를 처리하는 자연어 처리 모듈(2112), 상기 자연어 처리 모듈(2112)에서 처리된 자연어 처리된 문의사항으로부터, 핵심 키워드를 추출하는 핵심 키워드 추출 모듈(2113)을 포함하여 구성될 수 있다.
상기 자연어 처리 모듈(2112)은 일상 생활 언어를 형태 분석, 의미 분석, 대화 분석 등을 통하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 변환시키는 모듈이다.
상기 핵심 키워드 추출 모듈(2113)은, 상기 자연어 처리 단계를 수행한 후에, 문의사항의 핵심이 되는 키워드를 추출하는 모듈이다.
한편, 상기 인공지능 챗봇(2111), 자연어 처리 모듈(2112) 및 핵심 키워드 추출 모듈(2113) 각각에서 수행되는 구체적인 절차들은 공지된 다양한 기술들을 사용하여 구현될 수 있다.
한편, 상기 답변 탐색부(212)는, 상기 문의사항으로부터 추출된 핵심 키워드를 기반으로 기업 빅데이터 DB(110) 및 QnA DB(120)를 검색하여 문의사항에 대한 답변은 탐색할 수 있다. 즉, 상기 콜센터 서비스 제공 서버에서 기업 빅데이터 DB 및 QnA DB에 접속하여 문의사항에 대한 답변을 검색할 수 있다.
한편, 상기 답변부(213)는, 상기 답변 탐색부(212)에서 탐색된 적어도 하나 이상의 답변을 임시 저장하고, 탐색된 적어도 하나 이상의 답변의 우선 순위를 산출하고, 가장 우선 순위가 높은 답변을 상기 문의사항 접수의 인공지능 챗봇을 이용하여 사용자 단말로 답변 전송 할 수 있다.
한편, 상기 만족도 조사부(214)는 답변에 대한 사용자의 만족도를 조사하기 위한 설문 문항이 기저장되어 있을 수 있으며, 상기 기저장되어 있는 설문 문항을 상기 문의사항 접수의 인공지능 챗봇을 이용하여 사용자 단말로 전송한 후 사용자 단말로부터 만족도 조사 결과를 수신 할 수 있다.
한편, 상기 큐브 체인 서버(220)는, 상기 문의사항, 문의사항에 대한 답변 및 답변에 대한 만족도 조사 결과를 통계 처리하여, 통계 처리된 값을 큐브 체인의 통계 블록에 저장할 수 있다.
구체적으로, 상기 문의사항, 문의사항에 대한 답변 및 상기 만족도 조사부에서 조사된 답변 만족도를, 통계 분석하여 통계 분석된 데이터를 큐브 체인의 통계 블록(222)에 저장한다, 이와 같이 큐브 체인의 통계 블록에 저장되는 문의사항 답변 결과 기록은 이후, 동일한 문의사항이 접수되는 경우에, 상기 통계 블록에 저장되어 있는 문의사항 답변 결과 기록을 기반으로 문의사항에 대한 답변을 달리할 수 있다.
예를 들어, A라는 문의사항에 대해서 B라는 답변을 했을 때 만족도가 10점 만점에 9점인 경우, 동일한 A라는 문의사항이 접수되면 계속해서 B라 답변할 수 있다. 그러나 C라는 문의사항에 대해서 D라는 답변을 했을 때 만족도가 10점 만점에 2점인 경우, 동일 C라는 문의사항에 대해서 계속해서 D로 답하면, 단말(고객)은 원하는 답변을 계속해서 얻지 못할 수 있다. 따라서, C라는 문의사항에 대한 답변 만족도가 낮을 경우에는 C라는 문의사항이 접수되면, F라는 새로운 답변을 하도록 설정할 수 있다.
한편, 큐브 체인 서버에, 단순 통계 데이터 저장 및 처리, Token 보상 이외에 상담이력, 예약이력, 보상거래내역, 가입자인증 등 다양한 데이터를 저장함으로써, 보안성을 강화할 수 있다.
한편, 상기 큐브 체인 서버는, 기업 콜센터 서버에서 토큰을 구매한 거래 내역, 콜센터 서비스 제공 서버에 예치한 내역 및 사용자 단말로 보상이 지급된 내역 등이 큐브 체인의 일반 데이터 블록에 저장될 수 있다.
한편, 상기 사용자 단말의 사용자 인터페이스 제공 모듈은 상술한 본 발명의 콜센터 서비스 제공 서버와 메신저 채팅을 제공할 수 있다.
한편, 본 발명의 기술적 사상은 상기 실시 예에 따라 구체적으로 기술되었으나, 상기 실시 예는 그 설명을 위한 것이며, 그 제한을 위한 것이 아님을 주지해야 한다. 또한, 본 발명의 기술분야에서 당업자는 본 발명의 기술 사상의 범위 내에서 다양한 실시 예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.
100 : 기업 콜센터 서버
110 : 기업 빅데이터 DB
120 : QnA DB
200 : 콜센터 서비스 제공 서버
210 : 서비스 제공 운용 서버
220 : 큐브 체인 서버
300 : 사용자 단말
310 : 통신 모듈
320 : 사용자 인터페이스 제공 모듈
110 : 기업 빅데이터 DB
120 : QnA DB
200 : 콜센터 서비스 제공 서버
210 : 서비스 제공 운용 서버
220 : 큐브 체인 서버
300 : 사용자 단말
310 : 통신 모듈
320 : 사용자 인터페이스 제공 모듈
Claims (14)
- 블록체인 기반 챗봇 콜센터 시스템으로서,
기업과 사용자간 AI를 이용한 챗봇을 이용하여 상담, 계약, 예약의 서비스를 제공하는 것과,
사용자에게 소정의 토큰을 보상으로 지급하는 것과,
기업의 챗봇 연결 해시태그를 이용하여 타서비스에서 챗봇을 호출하여 상담, 계약, 예약을 지원하는 것;
을 특징으로 하는 블록 체인을 이용한 챗봇 기반의 콜센터 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 블록체인에 저장되는 데이터는,
블록체인을 구성하는 복수의 블록을 하나의 큐브로 묶고, 큐브끼리 연결하여
형성되는 큐브체인 데이터인 것을 특징으로 하는 블록 체인을 이용한 챗봇 기반의 콜센터 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
콜센터 시스템은,
콜센터 서비스 제공서버;
기업 콜센터 서버;
큐브 체인 서버;
사용자 단말;
을 포함하여 구성되며,
상기 콜센터 서비스 제공서버, 기업 콜센터 서버 및 사용자 단말은 네트워크로 연결되어 있고,
상기 기업 콜센터 서버는,
기업에 대한 데이터가 저장되어 있는 기업 빅데이터 DB;
QnA에 대한 데이터가 저장되어 있는 QnA DB;
를 포함하여 구성되고,
상기 콜센터 서비스 제공 서버는
서비스 제공 운용 서버;
를 포함하여 구성되며,
상기 사용자 단말은,
상기 콜센터 서비스 제공 서버와 통신하는 통신 모듈; 및
사용자 인터페이스 제공 모듈;
을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 블록 체인을 이용한 챗봇 기반의 콜센터 시스템.
- 청구항 3에 있어서,
상기 큐브 체인 서버는,
상기 기업 콜센터 서버로부터 큐브 체인에서 발생한 토큰을 예치 받고, 예치 받은 소정의 토큰을 상기 큐브 체인 서버에 기록하고,
문의사항에 대한 보상으로 상기 예치 받은 소정의 토큰을 상기 사용자 단말에게 이체하는 것을 특징으로 하는 블록 체인을 이용한 챗봇 기반의 콜센터 시스템.
- 청구항 3에 있어서,
상기 서비스 제공 운용 서버는,
상기 사용자 단말과 통신하여 문의사항을 접수받는 문의사항 접수부;
상기 접수된 문의사항에 대한 답변을 탐색하는 답변 탐색부;
상기 답변 탐색부에서 탐색한 답변을 상기 사용자 단말로 전송하는 답변부;
상기 문의사항의 답변에 대한 만족도를 조사하는 만족도 조사부;
를 포함하여 구성되며,
상기 접수받는 문의사항은
상담, 계약, 예약 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 블록 체인을 이용한 챗봇 기반의 콜센터 시스템.
- 청구항 5에 있어서,
상기 큐브 체인 서버는,
상기 문의사항, 문의사항에 대한 답변 및 답변에 대한 만족도 조사 결과를 통계 처리하여, 통계 처리된 값을 큐브 체인의 통계 블록에 저장하는 것을 특징으로 하는 블록 체인을 이용한 챗봇 기반의 콜센터 시스템.
- 콜센터 서비스 제공 서버, 큐브체인 서버, 기업 콜센터 서버, 사용자 단말이 네트워크로 연결된 콜센터 서비스 제공 플랫폼으로서 콜센터 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
상기 콜센터 서비스 제공 서버에 기업을 등록하는 기업 등록 단계;
상기 기업 콜센터 서버가 상기 콜센터 서비스 제공 서버에 소정의 토큰을 예치하는 토큰 예치 단계;
상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 사용자 단말로부터 문의 사항을 접수 받는 접수 단계;
상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 접수 받은 문의사항에 대한 답변을 탐색하는 답변 탐색 단계;
상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 접수 받은 문의사항에 대한 답변을 상기 사용자 단말로 전송하는 답변 단계;
상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 사용자 단말로 소정의 토큰을 보상으로 지급하는 보상 지급 단계;
를 포함하여 구성되며,
상기 토큰 예치 단계는,
상기 기업이 큐브 체인에서 발생한 토큰을 구입하여, 상기 큐브체인 서버에 예치함으로써, 상기 사용자 단말로 보상되는 토큰을 큐브체인을 통해 제공하고,
상기 사용자 단말로부터 접수 받는 문의사항은,
상담, 계약, 예약 사항 중 어느 하나 이상을 포함하여 구성되며,
상기 콜센터 서비스 플랫폼은,
챗봇의 채팅을 통해 상기 사용자 단말로부터 문의사항을 접수 받고, 챗봇 채팅으로 상기 문의사항에 대한 답변을 상기 사용자 단말로 전송하는 챗봇 채팅 플랫폼인 것을 특징으로 하는 챗봇 기반의 콜센터 서비스 제공 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 접수 단계는,
기업의 챗봇 연결 해시태그를 이용하여 타서비스에서 챗봇을 호출하여 기업의 챗봇 연결 해시태그를 등록하는 단계;
타 서비스에서 이용할 수 있도록 호출 인터페이스를 연동하는 단계;
타 서비스에서 실사용자들이 챗봇 연결 해시태그를 통해 호출하는 단계;
해당 기업의 블록체인 기반 챗봇 콜센터가 연동되어 상담, 계약, 예약을 지원하는 것을 특징으로 하는 챗봇 기반의 콜센터 서비스 제공 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 토큰 예치 단계는,
상기 보상 지급 단계에서 지급될 보상의 기준을 설정하는 보상 기준 설정 단계;
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 챗봇 기반의 콜센터 서비스 제공 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 답변 탐색 단계는,
상기 콜센터 서비스 제공 서버가
상기 사항으로부터 핵심 키워드를 추출하고, 추출된 핵심 키워드를 기업 서버의 기업 빅데이터 DB 및 QnA DB를 검색하는 기업 빅데이터 DB 및 QnA DB 탐색 단계; 및
상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 탐색된 빅데이터 및 DB에 대해 답변 우선순위를 산출하는 단계;
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 챗봇 기반의 콜센터 서비스 제공 방법.
- 청구항 7에 있어서,
상기 답변 단계는,
상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 사용자 단말로 문의사항에 대한 답변을 전송하는 답변 전송 단계;
상기 답변 전송 단계를 수행한 후, 상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 사용자 단말로 답변 만족도 조사 신호를 전송하여 답변 만족도를 조사하는 답변 만족도 조사 단계; 및
상기 콜센터 서비스 제공 서버가 상기 문의사항, 상기 문의사항에 대한 답변 및 상기 답변에 대한 만족도 조사 결과를 큐브 체인의 통계 블록에 기록하는 문의사항 답변 결과 기록 단계;
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 챗봇 기반의 콜센터 서비스 제공 방법.
- 청구항 7항에 있어서
상기 보상 단계는,
콜센터 서비스 제공 서버가 상기 문의사항에 대한 중요도를 판정하는 중요도 판정 단계;
를 포함하여 구성되며
상기 중요도 판정 결과에 대응되는 상기 보상기준 설정단계에서 기설정된 보상 기준에 따라 소정의 보상을 상기 사용자 단말로 지급하는 것을 특징으로 하는 챗봇 기반의 콜센터 서비스 제공 방법.
- 청구항 7에 따른 챗봇 기반의 콜센터 서비스 제공 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 기록매체.
- 청구항 7에 따른 챗봇 기반의 콜센터 서비스 제공 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 서버.
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| CN111429046A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-07-17 | 深圳大数据计算机信息股份有限公司 | 一种基于区块链去中心化的用户评价方法及系统 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR0166193B1 (ko) | 1995-12-30 | 1999-02-18 | 석진철 | 중장비의 아암굴삭력 증대장치 |
| KR101827373B1 (ko) | 2017-08-29 | 2018-02-08 | 주식회사 더블체인 | 채굴 제한을 위한 합의 알고리즘을 포함하는 블록윈도우 모듈 및 관리 서버 그리고 가상화폐 거래 시스템 및 방법 |
Family Cites Families (5)
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|---|---|---|---|---|
| JP3859110B2 (ja) * | 1999-05-20 | 2006-12-20 | 富士通株式会社 | 記憶装置及びデータ記憶構造 |
| KR100918024B1 (ko) * | 2009-03-19 | 2009-09-18 | 주식회사 스마트카드연구소 | 전자화폐 기능이 포함된 스마트카드의 에스크로 실행 시스템 및 그 방법 |
| JPWO2016178312A1 (ja) * | 2015-05-07 | 2018-03-15 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム |
| KR101720268B1 (ko) * | 2015-10-26 | 2017-03-27 | (주)아이알엠 | 환자정보 보호를 위한 의료영상의 클라우드 데이터베이스 구축 및 판독 방법 |
| JP6199518B1 (ja) * | 2017-03-23 | 2017-09-20 | 株式会社ｂｉｔＦｌｙｅｒ | プライベートノード、プライベートノードにおける処理方法、及びそのためのプログラム |
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR0166193B1 (ko) | 1995-12-30 | 1999-02-18 | 석진철 | 중장비의 아암굴삭력 증대장치 |
| KR101827373B1 (ko) | 2017-08-29 | 2018-02-08 | 주식회사 더블체인 | 채굴 제한을 위한 합의 알고리즘을 포함하는 블록윈도우 모듈 및 관리 서버 그리고 가상화폐 거래 시스템 및 방법 |
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