KR20190117840A - 대화 이해 ai 시스템에 의한 고객 상담의 제공 중에 사람 상담 직원으로 하여금 해당 고객을 위한 이후 상담을 진행하도록 전환하는 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체 - Google Patents

대화 이해 ai 시스템에 의한 고객 상담의 제공 중에 사람 상담 직원으로 하여금 해당 고객을 위한 이후 상담을 진행하도록 전환하는 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체 Download PDF

Info

Publication number
KR20190117840A
KR20190117840A KR1020180034826A KR20180034826A KR20190117840A KR 20190117840 A KR20190117840 A KR 20190117840A KR 1020180034826 A KR1020180034826 A KR 1020180034826A KR 20180034826 A KR20180034826 A KR 20180034826A KR 20190117840 A KR20190117840 A KR 20190117840A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
customer
user
present disclosure
conversation
consultation
Prior art date
Application number
KR1020180034826A
Other languages
English (en)
Inventor
설재호
Original Assignee
주식회사 머니브레인
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 머니브레인 filed Critical 주식회사 머니브레인
Priority to KR1020180034826A priority Critical patent/KR20190117840A/ko
Publication of KR20190117840A publication Critical patent/KR20190117840A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0281—Customer communication at a business location, e.g. providing product or service information, consulting
    • G06F17/20—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/004—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

대화 이해 AI 서비스 서버에 의하여 수행되는, 고객 사용자 단말을 위한 고객 상담 진행 중에 상기 고객 상담의 책임을 전환하는 방법이 제공된다. 본 개시의 방법은, 상기 고객 사용자 단말로부터, 상기 고객 사용자 단말 상의 사용자로부터의 자연어 입력을 수신하는 단계; 상기 자연어 입력에 기초하여, 상기 사용자의 호감도 및 불만도 각각을 나타내는 각 수치 값을 획득하는 단계; 상기 각 수치 값이 소정의 임계 값을 초과하는지 판정하는 단계; 및 상기 각 수치 값이 소정의 임계 값을 초과한다고 판정된 경우, 상기 고객 사용자 단말을 위한 상기 고객 상담을 진행하도록, 상담 직원 단말을 호출하는 단계를 포함한다.

Description

대화 이해 AI 시스템에 의한 고객 상담의 제공 중에 사람 상담 직원으로 하여금 해당 고객을 위한 이후 상담을 진행하도록 전환하는 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체{METHOD AND COMPUTER READABLE RECORDING MEDIUM FOR, DURING A CUSTOMER CONSULTING BY A CONVERSATION UNDERSTANDING AI SYSTEM, PASSING RESPONSIBILITY OF PROCEEDING WITH SUBSEQUENT CUSTOMER CONSULTING TO A HUMAN CONSULTANT}
본 개시는, 대화 이해 AI 시스템에 의한 고객 상담의 제공에 관한 것이며, 보다 구체적으로는 대화 이해 AI 시스템에 의한 고객 상담의 제공 중에 사람 상담 직원의 개입이 필요한 시점인지 여부를 결정하고 그러한 결정에 따라 적절한 시점에 해당 고객을 위한 이후 고객 상담의 제공에 관한 책임을 사람 상담 직원으로 전환하는 방법(예컨대, 고객 상담 센터의 고객 상담을 위한 자동 채팅을 수동 채팅으로 전환하는 방법) 등에 관한 것이다.
근래, 인공지능 분야, 특히 자연어 이해 분야의 기술 발전에 따라, 사용자에 의한 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어 입력을 수신 및 이해하고, 그에 따라 필요한 동작을 수행할 수 있는 대화 이해 AI 시스템의 개발 및 활용이 점차 늘어나고 있다. 한편, 최근, 각 기업이나 기관 등은 대부분 고객 상담 센터를 운영하는데, 이러한 고객 상담 센터를 위하여 대화 이해 AI 시스템이 구축되는 경우가 늘어나고 있다.
특허문헌 1: 한국 특허 출원 제10-2016-7032134호
대화 이해 AI 시스템에 의한 고객 상담의 제공은 고객 상담 센터 운용의 비용 및 효율성을 크게 개선할 수 있다. 그러나, 고객 상담 중에 발생하는 고객의 감정 상태의 변화 등에 따라, 대화 이해 AI 시스템을 대신하여 사람 상담 직원이 개입할 필요가 있는 경우가 여전히 존재한다. 따라서, 대화 이해 AI 시스템에 의한 고객 상담의 진행 중에 사람 상담 직원의 개입이 필요한 시점인지 여부를 결정하고 그러한 결정에 따라 적절한 시점에 해당 고객을 위한 이후 고객 상담의 제공에 관한 책임을 사람 상담 직원으로 전환하는 방법이 제공될 필요가 있다.
본 개시의 일 특징에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버에 의하여 수행되는, 고객 사용자 단말을 위한 고객 상담 진행 중에 상기 고객 상담의 책임을 전환하는 방법이 제공된다. 본 개시의 방법은, 상기 고객 사용자 단말로부터, 상기 고객 사용자 단말 상의 사용자로부터의 자연어 입력을 수신하는 단계; 상기 자연어 입력에 기초하여, 상기 사용자의 호감도 및 불만도 각각을 나타내는 각 수치 값을 획득하는 단계; 상기 각 수치 값이 소정의 임계 값을 초과하는지 판정하는 단계; 및 상기 각 수치 값이 소정의 임계 값을 초과한다고 판정된 경우, 상기 고객 사용자 단말을 위한 상기 고객 상담을 진행하도록, 상담 직원 단말을 호출하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 각 수치 값이 상기 소정의 임계 값 이하라고 판정된 경우, 지식베이스 모델에 기초하여, 상기 자연어 입력에 기초한 대화 응답을 생성하고, 생성된 상기 대화 응답을 상기 고객 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 상담 직원 단말을 호출하는 단계는, 상기 상담 직원 단말 상의 상담 직원으로 하여금 상기 고객 상담을 진행하도록 알리는 시각 또는 청각적 알람을 전달하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 상담 직원 단말을 호출하는 단계는, 상기 고객 사용자 단말 상의 상기 사용자로부터 수신된 자연어 입력 및/또는 상기 자연어 입력에 관한 정보를 상기 상담 직원 단말로 전달하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 사용자의 호감도 및 불만도 각각을 나타내는 각 수치 값을 획득하는 단계는 기계학습 방식에 기초하여 수행될 수 있다.
본 개시의 다른 특징에 의하면, 하나 이상의 명령어를 수록한 컴퓨터 판독가능 기록 매체로서, 상기 하나 이상의 명령어는, 실행될 경우, 컴퓨터 장치로 하여금, 전술한 방법들 중 어느 하나의 방법을 수행하도록 하는, 컴퓨터 판독가능 기록 매체가 제공된다.
본 개시의 실시예에 따른 방법 등은, 통상적인 고객 상담의 진행은 먼저 대화 이해 AI 시스템이 나서서 진행하도록 하는 한편 필요한 시점에 이르러 사람 상담 직원이 개입하여 이후의 고객 상담을 진행하도록 함으로써, 고객 상담 센터의 운용에 관한 비용 및 효율성을 개선할 수 있다. 본 개시의 실시예에 따른 방법들에 의하면, 대화 이해 AI 시스템에 의한 고객 상담만을 제공하는 경우에 비해, 고객 상담 센터의 목표 달성 확률(예컨대, 전환율 등)을 개선할 수 있고, 아울러 고객 불만 발생시 적절하게 대처할 수 있다.
도 1은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 고객 상담 센터를 위한 시스템 환경을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 대화 이해 AI 서비스 서버(106)의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다.
도 3은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 2의 대화 이해부(204)의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다.
도 4는, 도 1의 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 의해 수행될 수 있는, 고객 상담 제공의 책임을 대화 이해 AI 서비스 서버(106)로부터 사람 상담 직원으로 전환하기 위한 예시적 동작 흐름을 보여주는 흐름도이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 관하여 상세히 설명한다. 이하에서는, 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있다고 판단되는 경우, 이미 공지된 기능 및 구성에 관한 구체적인 설명을 생략한다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 어디까지나 본 개시의 일 실시예에 관한 것일 뿐 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님을 알아야 한다.
본 개시에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로 본 개시를 한정하려는 의도에서 사용된 것이 아니다. 예를 들면, 단수로 표현된 구성요소는 문맥상 명백하게 단수만을 의미하지 않는다면 복수의 구성요소를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. 본 개시에서 사용되는 "및/또는"이라는 용어는, 열거되는 항목들 중 하나 이상의 항목에 의한 임의의 가능한 모든 조합들을 포괄하는 것임이 이해되어야 한다. 본 개시에서 사용되는 '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 본 개시 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐이고, 이러한 용어의 사용에 의해 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하려는 것은 아니다.
본 개시의 실시예에 있어서 '모듈' 또는 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 기능적 부분을 의미하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 또는 '부'는, 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 또는 '부'를 제외하고는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서에 의해 구현될 수 있다.
본 개시의 실시예에 있어서 '대화 이해 AI 시스템'은, 사용자로부터 입력되는 자연어 입력(예컨대, 자연어로 된 사용자로부터의 명령, 진술, 요청, 질문 등)을 수신 및 해석하여 사용자의 인텐트(intent)를 알아내고 그 알아낸 사용자의 인텐트에 기초하여 적절한 동작을 수행할 수 있는 임의의 정보 처리 시스템을 지칭할 수 있으며, 특정 형태로 제한되는 것은 아니다.
덧붙여, 달리 정의되지 않는 한 기술적 또는 과학적인 용어를 포함하여, 본 개시에서 사용되는 모든 용어들은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시에서 명백하게 달리 정의하지 않는 한 과도하게 제한 또는 확장하여 해석되지 않는다는 점을 알아야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 개시의 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 고객 상담 센터를 위한 시스템 환경(100)을 개략적으로 도시한 도면이다. 도시된 바에 의하면, 시스템 환경(100)은, 복수의 고객 사용자 단말(102a-102n), 통신망(104), 대화 이해 AI 서비스 서버(106) 및 하나 이상의 상담 직원 단말(108a-108m)을 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 복수의 고객 사용자 단말(102a-102n) 각각은 유선 또는 무선 통신 기능을 구비한 임의의 사용자 전자 장치일 수 있다. 고객 사용자 단말(102a-102n) 각각은, 예컨대 스마트 폰, 태블릿 PC, 데스크탑, 랩탑, PDA, 디지털 TV 등을 포함한 다양한 유선 또는 무선 통신 단말일 수 있으며, 특정 형태로 제한되지 않음을 알아야 한다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 고객 사용자 단말(102a-102n) 각각은 소정의 디스플레이 장치를 가질 수 있으며, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 고객 사용자 단말(102a-102n) 각각은, 통신망(104)을 통해서, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)와 통신, 즉 필요한 정보를 송수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 고객 사용자 단말(102a-102n) 각각은, 외부로부터, 예컨대 음성 및/또는 텍스트 형태의 고객 사용자 입력을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 고객 사용자 단말(102a-102n) 각각은, 통신망(104)을 통한 대화 이해 AI 서비스 서버(106)와의 통신을 통해 얻어진, 위 고객 사용자 입력에 대응한 동작 결과(예컨대, 특정 대화 응답의 제공 및/또는 특정 태스크의 수행 등)를 대응하는 고객 사용자에게 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 예컨대 고객 상담 센터 서버일 수 있고, 고객 사용자 단말(102a-102n)은, 예컨대 고객 상담 센터 서버에 액세스하는 고객의 통신 단말일 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 고객 사용자 단말(102a-102n) 각각은, 통신망(104) 및 대화 이해 AI 서비스 서버(106)를 통해서, 후술하는 응답 사용자 단말(108a-108m) 중 하나와의 사이에 음성 및/또는 텍스트에 의한 통신 세션을 수립할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(104) 및 대화 이해 AI 서비스 서버(106)를 통하여 수립된 통신 세션을 통하여, 고객 사용자 단말(102a-102n) 각각은 응답 사용자 단말(108a-108m) 중 하나와 채팅, 예컨대 음성 및/또는 텍스트에 의한 자연어 대화를 주고 받을 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(104)은, 임의의 유선 또는 무선 통신망, 예컨대 TCP/IP 통신망을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(104)은, 예컨대 Wi-Fi망, LAN망, WAN망, 인터넷망 등을 포함할 수 있으며, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(104)은, 예컨대 이더넷, GSM, EDGE(Enhanced Data GSM Environment), CDMA, TDMA, OFDM, 블루투스, VoIP, Wi-MAX, Wibro 기타 임의의 다양한 유선 또는 무선 통신 프로토콜을 이용하여 구현될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 통신망(104)을 통해 고객 사용자 단말(102a-102n)과 통신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 통신망(104)을 통해 사용자 단말(102a-102n)과 소정의 통신 세션을 수립하고, 해당 통신 세션을 통해 필요한 정보를 송수신할 수 있다. 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 사용자 단말(102-102n)과의 사이에 수립된 통신 세션 상에서 사용자 단말(102a-102n)로부터 사용자 입력을 수신하고, 수신한 사용자 입력에 대응한, 즉 사용자 의도에 부합하는 동작 결과(예컨대, 적절한 대화 응답)가, 사용자에게 제공되도록 동작할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 예컨대 통신망(104)을 통하여 수립된 통신 세션을 통하여 고객 사용자 단말(102a-102n)로부터 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어 입력을 수신하고, 미리 준비된 지식베이스 모델 등에 기초해서 그 수신된 자연어 입력을 처리하여 고객 사용자의 인텐트(intent)를 결정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 위 결정된 사용자 인텐트에 기초하여 대응하는 동작이 수행되도록 할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 예컨대 사용자 인텐트에 부합하는 특정한 대화 응답을 생성하고 해당 통신 세션을 통해 고객 사용자 단말(102a-102n)로 그 생성된 대화 응답을 전송할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 위 결정된 사용자 인텐트(및 해당 통신 세션을 통하여 해당 고객 사용자 단말(102a-102n)과의 사이에 앞서 발생한 일련의 인텐트들 중 적어도 일부)에 기초하여, 대응하는 대화 응답을 음성 및/또는 텍스트 형태로써 생성하고, 생성된 응답을, 고객 사용자 단말(102a-102n)로 전달할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 의해 생성되는 대화 응답은, 전술한 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어 응답과 함께, 이미지, 비디오, 기호, 이모티콘 등 다른 시각적 요소들이나, 음향 등의 다른 청각적 요소들이나, 기타 다른 촉각적 요소들을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 고객 사용자 단말(102a-102n) 상에서 수신된 사용자 입력의 형태(예컨대, 음성 입력인지 아니면 텍스트 입력인지)에 따라, 대화 이해 AI 서비스 서버(106) 상에서 동일한 형태의 응답이 생성될 수 있으며(예컨대, 음성 입력이 주어진 경우에는 음성 응답이 생성되고 텍스트 입력이 주어진 경우에는 텍스트 응답이 생성됨), 다만 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 사용자 입력의 형태와 무관하게 음성 및/또는 텍스트 형태의 응답이 생성 및 제공될 수 있음을 알아야 한다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 해당 통신 세션 상에서 수신된 사용자 입력(및 해당 통신 세션을 통하여 해당 고객 사용자 단말(102a-102n)과의 사이에 앞서 수신된 일련의 사용자 입력들 중 적어도 일부)를 분석함으로써, 예컨대 신경망 등 기계학습 방식에 기초하여, 해당 고객 사용자의 감정 상태, 예컨대 호감도(긍정적 감정) 및 불만도(부정적 감정)를 나타내는 각각의 수치 값을 획득 및 모니터링할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 기쁨, 슬픔, 분노, 평온, 만족, 불만, 즐거움 등(이로써 제한되지 않음) 다양한 각각의 감정에 관한 지표를 각각 획득하고, 이들을 종합하여 해당 고객 사용자의 호감도 및 불만도를 나타내는 각각의 수치 값을 획득할 수 있다. 당업자라면, 다양한 인공지능 방식에 따라, 고객 사용자의 감정 상태의 지표를 획득할 수 있음을 알 것이며, 본 개시가 특정 실시예로 제한되는 것은 아님을 알아야 한다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 통신망(104)을 통해 상담 직원 단말(108a-108m) 각각과 통신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 고객 사용자 단말(102a-102n)과의 통신 세션을 통한 대화(예컨대, 고객 상담)와 관련하여, 적절한 시점이라고 판정되는 경우, 상담 직원 단말(108a-108m)로 하여금 해당 통신 세션에 개입하도록 지시할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 고객 사용자 단말(102a-102n)과의 통신 세션을 통한 대화(예컨대, 고객 상담)와 관련하여, 해당 대화 중에 획득되는 해당 고객 사용자의 감정 상태를 나타내는 각 수치 값, 즉 호감도 및 불만도를 나타내는 각각의 수치 값에 기초하여, 예컨대 그 수치 값들이 소정의 임계 범위를 벗어난다고 판정된 경우에 해당 대화(예컨대, 고객 상담)에 사람 상담 직원의 개입이 필요한 것으로 간주하고, 통신망(104)을 통해서, 전술한 바와 같이 상담 직원 단말(108a-108m)로 하여금 해당 통신 세션에 개입하도록 지시할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 고객 사용자 단말(102a-102n)과의 사이에 통신 세션을 수립할 때, 상담 직원 단말(108a-108m) 중 하나와의 3자간 통신 세션을 수립할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 3자간 통신 세션 수립 후, 고객 사용자 단말(102a-102n)로부터 수신된 사용자 입력에 대응하여 적절한 대화 응답을 생성 및 제공할 수 있고, 해당 고객 사용자의 감정 상태를 나타내는 수치 값들을 획득 및 모니터링할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 해당 통신 세션 상에서 고객 사용자 단말(102a-102n)과 대화 이해 AI 서비스 서버(106) 사이에 주고 받은 각 대화 입력들의 텍스트 표현들을 대응하는 상담 직원 단말(108a-108m)로 전달할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 고객 사용자의 감정 상태를 나타내는 수치 값에 기초하여, 적절한 시점에, 해당 통신 세션 상의 상담 직원 단말(108a-108m)로 하여금 해당 통신 세션에 개입, 즉 해당 통신 세션 상에서 이후 고객 사용자 단말(102a-102n)에 대한 대화 응답(즉, 고객 상담)의 제공을 하도록 지시할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 이러한 지시는, 예컨대 상담 직원 단말(108a-108m) 상에서의 시각, 청각 등 다양한 형태의 소정의 알람 형태로 제공될 수 있다.
전술한 바에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 고객 사용자 단말(102a-102n)과의 사이에 통신 세션을 수립할 때, 상담 직원 단말(108a-108m) 중 하나와의 3자간 통신 세션을 수립하는 것으로 설명되었으나, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 예컨대 고객 사용자 단말(102a-102n)로부터의 요청에 따라, 통신망(104)을 통한 고객 사용자 단말(102a-102n)과의 양자간 통신 세션을 수립 및 진행하는 한편, 적절한 시점(예컨대, 해당 통신 세션 상에서 획득된 해당 고객 사용자의 감정 상태를 나타내는 수치 값에 따라 사람 상담 직원의 개입이 필요하다고 판정된 시점)에 비로소 상담 직원 단말(108a-108m)을 호출하고, 해당 상담 직원 단말(108a-108m)로 필요한 정보를 전달하여 해당 상담 직원 단말(108a-108m)로 하여금 이후 대화(즉, 고객 상담)를 진행하도록 요청할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 의한 상담 직원 단말(108a-108m)로의 전술한 지시 또는 호출이 있은 후, 고객 사용자 단말(102a-102n)과 상담 직원 단말(108a-108m) 사이에 통신망(104)을 통한 대화가 진행될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 고객 사용자 단말(102a-102n)과 상담 직원 단말(108a-108m) 사이에 통신망(104)을 통한 대화가 개시된 후에도 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 의한 해당 대화의 모니터링이 지속될 수 있으나, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 고객 상담 센터의 서비스 서버로서, 소정의 목표와 연관될 수 있다. 예컨대, 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 소정의 제품 및/또는 서비스 판매를 위한 고객 상담 센터의 서버로서 해당 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 액세스한 각 고객 사용자 단말(102a-102n)이 대응 제품 및/또는 서비스를 구매하는 경우를 목표가 달성된 것으로 할 수 있다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 회원 가입 또는 구독 신청을 유도하기 위한 고객 상담 센터의 서버로서 해당 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 액세스한 각 고객 사용자 단말(102a-102n)이 회원 가입 또는 구독 신청을 하는 경우를 목표가 달성된 것으로 할 수 있다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 고객 상담 센터의 서버로서 단순히 고객으로부터 상담에 대한 만족의 의사 표시를 획득하는 경우를 목표가 달성된 것으로 할 수 있으며, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상담 직원 단말(108a-108m) 각각은, 통신망(104)을 통하여 전술한 고객 사용자 단말(102a-102n)과의 사이에 통신, 예컨대 대화(고객 상담)을 진행할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)로부터 해당 고객 사용자 단말(102a-102n)에 대한 대화의 진행에 관한 책임을 넘겨 받은 후, 상담 직원 단말(108a-108m)은, 고객 사용자 단말(102a-102n)로부터 사용자 입력(예컨대, 음성 및/또는 텍스트 입력)을 수신할 수 있고, 해당 상담 직원 단말(108a-108m) 상의 상담 직원에게 전달할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 상담 직원 단말(108a-108m)은 해당 단말 상의 상담 직원으로부터 음성 및/또는 텍스트 응답을 수신하고, 통신망(104)을 통해 대응하는 고객 사용자 단말(102a-102n)로 전달할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 상담 직원 단말(108a-108m)은, 소정의 유선 또는 무선 통신 기능을 구비한 임의의 사용자 전자 장치일 수 있다.
도 2는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 대화 이해 AI 서비스 서버(106)의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다. 도시된 바에 의하면, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 통신 세션 수립/관리부(202) 및 대화 이해부(204)를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 세션 수립/관리부(202)는, 예컨대 고객 사용자 단말(102a-102n)로부터의 요청에 따라, 해당 고객 사용자 단말(102a-102n)을 위한 통신 세션을 수립할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 세션 수립/관리부(202)는, 해당 고객 사용자 단말(102a-102n)과 대화 이해 AI 서비스 서버(106) 사이의 양자간 통신 세션 또는 해당 고객 사용자 단말(102a-102n), 대화 이해 AI 서비스 서버(106), 및 상담 직원 단말(108a-108m) 중 하나 사이의 3자간 통신 세션을 수립할 수 있다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 통신 세션 수립/관리부(202)는, 고객 사용자 단말(102a-102n)이 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 액세스하여 통신을 요청한 때, 처음에는 해당 고객 사용자 단말(102a-102n)과 대화 이해 AI 서비스 서버(106) 사이의 양자간 통신 세션을 수립 및 진행하고, 후술하는 대화 이해부(204)에 의하여 상담 직원의 개입이 필요한 시점이라고 판정된 후에, 해당 통신 세션에 상담 직원 단말(108a-108m) 중 하나를 개입시키고 위 양자간 통신 세션을 3자간 통신 세션으로 변환할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해부(204)는, 수립된 통신 세션을 통하여, 고객 사용자 단말(102a-102n)로부터 사용자 입력을 수신하고, 미리 준비된 지식베이스 모델들에 기초해서, 위 수신된 사용자 입력에 대응하는 사용자 인텐트(intent)를 결정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해부(204)는 또한, 미리 준비된 지식베이스 모델들에 기초하여, 앞서 결정된 사용자 인텐트에 부합하는 대화 응답을 생성 및 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해부(204)는 또한, 위 수신된 사용자 입력을 분석하여, 해당 사용자의 감정 상태에 관한 정보를 획득하고, 그에 기초하여 상담 직원이 개입할 시점인지 여부를 판정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해부(204)는, 예컨대 사용자 감정 상태가 소정의 임계치 범위를 벗어나는지 여부에 따라 사람 상담 직원의 개입이 필요한지 여부를 결정할 수 있다.
도 3은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 2의 대화 이해부(204)의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다. 도시된 바에 의하면, 대화 이해부(204)는, 음성-텍스트 변환(Speech-To-Text; STT) 모듈(302), 자연어 이해(Natural Language Understanding; NLU) 모듈(304), 대화 이해 지식베이스(306), 사용자 데이터베이스(308), 대화 관리 모듈(310), 대화 생성 모듈(312), 음성 합성(Text-To-Speech; TTS) 모듈(314), 감정 분석 모듈(316), 및 상담 직원 호출 모듈(318)을 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, STT 모듈(302)은, 통신망(104)을 통해 고객 사용자 단말(102a-102n)로부터 수신된 사용자 입력 중 음성 입력을 수신하고, 수신된 음성 입력을 패턴 매칭 등에 기초하여 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, STT 모듈(302)은, 사용자의 음성 입력으로부터 특징을 추출하여 특징 벡터열을 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, STT 모듈(402)은, DTW(Dynamic Time Warping) 방식이나 HMM 모델(Hidden Markov Model), GMM 모델(Gaussian-Mixture Mode), 딥 신경망 모델, n-gram 모델 등의 다양한 통계적 모델에 기초하여, 텍스트 인식 결과, 예컨대 단어들의 시퀀스를 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, STT 모듈(302)은, 수신된 음성 입력을 패턴 매칭에 기초하여 텍스트 데이터로 변환할 때, 후술하는 사용자 데이터베이스(308)의 각 사용자 특징적 데이터를 참조할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(304)은, 통신망(104) 또는 STT 모듈(302)로부터 텍스트 입력을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(304)에서 수신되는 텍스트 입력은, 예컨대 통신망(104)을 통하여 고객 사용자 단말(102a-102n)로부터 수신되었던 사용자 텍스트 입력 또는 통신망(104)을 통하여 수신된 사용자 음성 입력으로부터 STT 모듈(302)에서 생성된 텍스트 인식 결과, 예컨대 단어들의 시퀀스일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(304)은, 지식베이스 모델, 예컨대 후술하는 대화 이해 지식베이스 등(306)에 기초하여, 위 수신된 텍스트 입력을 하나 이상의 사용자 인텐트(intent)에 대응시킬 수 있다. 여기서 사용자 인텐트는, 그 사용자 인텐트에 따라 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 의해 이해되고 수행될 수 있는 일련의 동작(들)과 연관될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 지식베이스(306)는, 예컨대 미리 정의된 온톨로지 모델을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 온톨로지 모델은, 예컨대 노드들 간의 계층 구조로 표현될 수 있는데, 각 노드는 사용자의 인텐트에 대응한 "인텐트" 노드 또는 "인텐트" 노드에 링크된 하위 "속성" 노드("인텐트" 노드에 직접 링크되거나 "인텐트" 노드의 "속성" 노드에 다시 링크된 하위 "속성" 노드) 중 하나일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, "인텐트" 노드와 그 "인텐트" 노드에 직접 또는 간접 링크된 "속성" 노드들은 하나의 도메인을 구성할 수 있고, 온톨로지는 이러한 도메인들의 집합으로 구성될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 지식베이스(306)는, 예컨대 대화 이해 AI 서비스 서버(106)가 이해하고 그에 대응한 동작을 수행할 수 있는 모든 인텐트들에 각각 대응하는 도메인들을 포함하도록 구성될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 온톨로지 모델은, 노드의 추가나 삭제, 또는 노드 간의 관계의 수정 등에 의해 동적으로 변경될 수 있음을 알아야 한다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 온톨로지 모델 내의 각 도메인의 인텐트 노드 및 속성 노드들은, 그에 대응하는 사용자 인텐트 또는 속성들에 관련된 단어들 및/또는 구절들과 각각 연관될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 지식베이스(306)는, 온톨로지 모델을, 계층 구조의 노드들과, 각 노드 별로 연관된 단어들 및/또는 구절들의 집합으로 구성된, 예컨대 어휘 사전 형태(구체적으로 도시되지 않음)로 구현할 수 있고, NLU 모듈(304)은 이와 같이 어휘 사전 형태로 구현된 온톨로지 모델에 기초하여 사용자 인텐트를 결정할 수 있다. 예컨대, 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(304)은, 텍스트 입력 또는 단어들의 시퀀스를 수신하면, 그 시퀀스 내의 각 단어들이 온톨로지 모델 내의 어떤 도메인의 어떤 노드들에 연관되는지 결정할 수 있고, 그러한 결정에 기초하여 대응하는 도메인, 즉 사용자 인텐트를 결정할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 데이터베이스(308)는, 각 사용자별 특징적 데이터를 저장 및 관리하는 데이터베이스일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 데이터베이스(308)는, 예컨대 각 사용자별로 해당 사용자의 이전 대화(상담) 기록, 사용자의 소재지, 사용 언어, 사용자의 어휘 선호도, 연령대, 성별, 블랙 컨슈머인지 여부, 및/또는 기타 다양한 사용자 특징적 정보를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(304)은, 사용자 인텐트를 결정할 때 사용자 데이터베이스(308)의 각 사용자 특징적 데이터, 예컨대 각 사용자별 특징이나 맥락을 참조함으로써, 보다 정확한 사용자 인텐트 결정을 할 수 있다.
본 도면에서는, 각 사용자별 특징적 데이터를 저장 및 관리하는 사용자 데이터베이스(308)가 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 배치되는 것으로 도시되어 있으나, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 각 사용자별 특징적 데이터를 저장 및 관리하는 사용자 데이터베이스는, 예컨대 고객 사용자 단말(102a-102n)에 존재할 수도 있고, 고객 사용자 단말(102a-102n) 및 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 분산되어 배치될 수도 있음을 알아야 한다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 관리 모듈(310)은, NLU 모듈(304)에 의해 결정된 사용자 인텐트에 기초하고, 대화 관리를 위한 미리 준비된 소정의 지식베이스 모델 및 신경망 등 기계학습 모델 등에 따라, 위 결정된 사용자 인텐트에 대응하는 일련의 대화 흐름을 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 관리 모듈(310)은, 예컨대 소정의 대화 관리 지식베이스 모델에 기초하여, NLU 모듈(304)로부터 수신된 사용자 인텐트에 대응하여 어떠한 대화 응답을 행하여야 할지를 결정하고, 그에 따른 세부 대화/동작 흐름을 생성할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 생성 모듈(312)은, 대화 관리 모듈(310)에 의해 생성된 동작 흐름에 기초하여 필요한 대화 응답을 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 생성 모듈(312)은, 대화 응답 생성시, 예컨대 전술한 사용자 데이터베이스(308)의 사용자 특징적 데이터(예컨대, 사용자의 이전 대화 기록, 사용자의 발음 특징 정보, 사용자 어휘 선호도, 사용자의 소재지, 설정 언어, 연락처/친구 목록, 각 사용자별로 해당 사용자의 이전 대화 기록 등)를 참조할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, TTS 모듈(314)은, 대화 생성 모듈(312)에 의해 고객 사용자 단말(102a-102n)로 전송되도록 생성된 대화 응답을 수신할 수 있다. TTS 모듈(314)에서 수신되는 대화 응답은 텍스트 형태를 갖는 자연어 또는 단어들의 시퀀스일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, TTS 모듈(314)은, 다양한 형태의 알고리즘에 따라, 위 수신된 텍스트 형태의 입력을 음성 형태로 변환할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 감정 분석 모듈(316)은, 통신망(104)을 통해 고객 사용자 단말(102a-102n)로부터 수신된 사용자 입력을 분석하여, 사용자의 현재 감정 상태에 관한 정보, 특히 호감도 및 불만도를 추정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 감정 분석 모듈(316)은, 해당 통신 세션 상에서 고객 사용자 단말(102a-102n)로부터 수신된 사용자 입력(및 해당 통신 세션을 통하여 해당 고객 사용자 단말(102a-102n)과의 사이에 앞서 발생한 일련의 사용자 입력들 중 적어도 일부) 등을 분석함으로써, 예컨대 신경망 등 기계학습 방식에 기초하여, 해당 고객 사용자의 감정 상태, 예컨대 호감도(긍정적 감정) 및 불만도(부정적 감정)를 나타내는 각각의 수치 값을 획득 및 모니터링할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 감정 분석 모듈(316)은, 기쁨, 슬픔, 분노, 평온, 만족, 불만, 즐거움 등(이로써 제한되지 않음) 다양한 각각의 감정에 관한 지표를 각각 획득하고, 이들을 종합하여 해당 고객 사용자의 호감도 및 불만도를 나타내는 각각의 수치 값을 획득할 수 있다. 당업자라면, 다양한 인공지능 방식에 따라, 고객 사용자의 감정 상태의 지표를 획득할 수 있음을 알 것이며, 본 개시가 특정 실시예로 제한되는 것은 아님을 알아야 한다.
본 개시의 일 실시예에 의하면, 상담 직원 호출 모듈(318)은, 감정 분석 모듈(316)에 의해서 획득된 고객 사용자의 호감도 및 불만도를 나타내는 각각의 수치 값을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 상담 직원 호출 모듈(318)은, 수신된 수치 값을, 미리 정해진 임계 값과 비교하고, 해당 수치 값이 임계 값의 범위를 벗어나는 것으로 판정된 경우, 상담 직원 단말(108a-108m)을 호출하여 해당 고객 사용자 단말(102a-102n)을 위한 대화(고객 상담)의 이후 진행의 책임을 지도록 지시할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 상담 직원 호출 모듈(318)은, 예컨대 고객 사용자의 호감도가 소정의 임계 값을 넘어서는 것으로 판정된 경우(즉, 고객의 호감도가 높아져서 해당 고객 상담 센터의 목표(예컨대 상품/서비스 판매, 구독 신청 등)를 달성할 확률이 높아진 것으로 판정된 경우), 상담 직원 단말(108a-108m) 상의 사람 상담 직원으로 하여금 이후 대화를 진행하도록 하여, 해당 고객 상담 센터의 목표 달성 확률(예컨대 전환율)을 향상시킬 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 상담 직원 호출 모듈(318)은, 예컨대 고객 사용자의 불만도가 소정의 임계 값을 넘어서는 것으로 판정된 경우(즉, 고객의 불만도가 높아져서 특별한 관리가 필요하다고 판정된 경우), 상담 직원 단말(108a-108m) 상의 사람 상담 직원으로 하여금 이후 대화를 진행하도록 하여, 해당 고객의 불만을 섬세하게 대처하도록 할 수 있다.
도 1 내지 3을 참조하여 전술한 본 개시의 실시예에서는, 편의상 특정 모듈이 소정의 동작들을 수행하는 것처럼 설명되었으나, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 위 설명에서 어느 특정 모듈에 의해 수행되는 것과 같이 설명된 동작들이, 그와 다른 별개의 모듈에 의해 각각 수행될 수 있음을 알아야 한다.
도 4는, 도 1의 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 의해 수행될 수 있는, 고객 상담 제공의 책임을 대화 이해 AI 서비스 서버(106)로부터 사람 상담 직원으로 전환하기 위한 예시적 동작 흐름을 보여주는 흐름도이다. 이러한 동작 흐름에 의해, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 해당 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 의한 고객 상담(기계 응답)으로부터 사람 상담 직원에 의한 고객 상담으로의 전환을 적시에 달성할 수 있다.
먼저, 단계(402)에서, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 고객 사용자 단말(102a-102m)로부터 소정의 사용자 입력을 수신할 수 있다. 그런 다음, 단계(404)에서, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 위 수신된 사용자 입력을 분석하여, 해당 사용자의 감정 상태, 구체적으로 호감도 및 불만도를 나타내는 각각의 수치 값을 결정할 수 있다. 단계(406)에서, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는, 단계(404)에서 결정된 각각의 수치 값, 즉 고객 사용자의 호감도 및 불만도를 나타내는 각각의 수치 값을, 소정의 임계 값과 비교하여, 각각의 값이 대응하는 임계 값을 넘어서는지 여부를 판정할 수 있다. 단계(406)에서, 주어진 수치 값이 임계 값을 넘어서는 것으로 판정된 경우, 절차는 단계(408)로 진행하고 대화 이해 AI 서비스 서버(106)는 상담 직원 단말(108a-108m) 중 하나에 대한 호출 신호를 생성 및 전송할 수 있다. 단계(408)에서 생성된 호출 신호는, 해당 고객 사용자 단말(102a-102n)을 위한 해당 세션 상의 이후의 고객 상담의 진행을 그 호출을 수신한 상담 직원 단말(108a-108m) 상의 상담 직원으로 하여금 진행하도록 책임을 넘기는 알람일 수 있다. 이로써, 해당 통신 세션 상의 고객 사용자 단말(102a-102n)을 위한 고객 상담은, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 의한 기계 응답(예컨대, 자동 채팅 응답)으로부터, 사람에 의한 응답(예컨대, 수동 채팅 응답)으로 적시에 전환될 수 있다. 단계(406)에서, 주어진 수치 값이 임계 값을 넘지 않는 것으로 판정된 경우, 절차는 단계(402)로 돌아가고, 대화 이해 AI 서비스 서버(106)에 의한 동작이 반복될 수 있다.
당업자라면 알 수 있듯이, 본 발명이 본 개시에 기술된 예시에 한정되는 것이 아니라 본 개시의 범주를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형, 재구성 및 대체될 수 있다. 본 명세서에 기술된 다양한 기술들은 하드웨어 또는 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 구현될 수 있음을 알아야 한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터 프로세서 등에 의해 판독 가능한 저장 매체, 예컨대 EPROM, EEPROM, 플래시 메모리장치와 같은 비휘발성 메모리, 내장형 하드 디스크와 착탈식 디스크 같은 자기 디스크, 광자기 디스크, 및 CDROM 디스크 등을 포함한 다양한 유형의 저장 매체에 저장된 형태로 구현될 수 있다. 또한, 프로그램 코드(들)는 어셈블리어나 기계어로 구현될 수 있다. 본 개시의 진정한 사상 및 범주에 속하는 모든 변형 및 변경을 이하의 특허청구범위에 의해 모두 포괄하고자 한다.

Claims (6)

  1. 대화 이해 AI 서비스 서버에 의하여 수행되는, 고객 사용자 단말을 위한 고객 상담 진행 중에 상기 고객 상담의 책임을 전환하는 방법으로서,
    상기 고객 사용자 단말로부터, 상기 고객 사용자 단말 상의 사용자로부터의 자연어 입력을 수신하는 단계;
    상기 자연어 입력에 기초하여, 상기 사용자의 호감도 및 불만도 각각을 나타내는 각 수치 값을 획득하는 단계;
    상기 각 수치 값이 소정의 임계 값을 초과하는지 판정하는 단계; 및
    상기 각 수치 값이 소정의 임계 값을 초과한다고 판정된 경우, 상기 고객 사용자 단말을 위한 상기 고객 상담을 진행하도록, 상담 직원 단말을 호출하는 단계를 포함하는,
    고객 상담의 책임 전환 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 각 수치 값이 상기 소정의 임계 값 이하라고 판정된 경우, 지식베이스 모델에 기초하여, 상기 자연어 입력에 기초한 대화 응답을 생성하고, 생성된 상기 대화 응답을 상기 고객 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함하는, 고객 상담의 책임 전환 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 상담 직원 단말을 호출하는 단계는, 상기 상담 직원 단말 상의 상담 직원으로 하여금 상기 고객 상담을 진행하도록 알리는 시각 또는 청각적 알람을 전달하는 단계를 포함하는, 고객 상담의 책임 전환 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 상담 직원 단말을 호출하는 단계는, 상기 고객 사용자 단말 상의 상기 사용자로부터 수신된 자연어 입력 및/또는 상기 자연어 입력에 관한 정보를 상기 상담 직원 단말로 전달하는 단계를 포함하는, 고객 상담의 책임 전환 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 호감도 및 불만도 각각을 나타내는 각 수치 값을 획득하는 단계는 기계학습 방식에 기초하여 수행되는, 고객 상담의 책임 전환 방법.
  6. 하나 이상의 명령어를 수록한 컴퓨터 판독가능 기록 매체로서,
    상기 하나 이상의 명령어는, 실행될 경우, 컴퓨터 장치로 하여금, 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 하는, 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
KR1020180034826A 2018-03-27 2018-03-27 대화 이해 ai 시스템에 의한 고객 상담의 제공 중에 사람 상담 직원으로 하여금 해당 고객을 위한 이후 상담을 진행하도록 전환하는 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체 KR20190117840A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180034826A KR20190117840A (ko) 2018-03-27 2018-03-27 대화 이해 ai 시스템에 의한 고객 상담의 제공 중에 사람 상담 직원으로 하여금 해당 고객을 위한 이후 상담을 진행하도록 전환하는 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180034826A KR20190117840A (ko) 2018-03-27 2018-03-27 대화 이해 ai 시스템에 의한 고객 상담의 제공 중에 사람 상담 직원으로 하여금 해당 고객을 위한 이후 상담을 진행하도록 전환하는 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20190117840A true KR20190117840A (ko) 2019-10-17

Family

ID=68424338

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180034826A KR20190117840A (ko) 2018-03-27 2018-03-27 대화 이해 ai 시스템에 의한 고객 상담의 제공 중에 사람 상담 직원으로 하여금 해당 고객을 위한 이후 상담을 진행하도록 전환하는 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20190117840A (ko)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112163066A (zh) * 2020-09-08 2021-01-01 天讯瑞达通信技术有限公司 人工智能模型训练方法、知识点推送方法、装置和介质
CN112488750A (zh) * 2020-11-27 2021-03-12 上海容大数字技术有限公司 一种保险场景智能推荐续保系统
KR102427748B1 (ko) * 2021-10-07 2022-08-01 주식회사 브로드씨엔에스 인공지능을 이용한 고객 응대 시스템 및 방법
CN115396389A (zh) * 2022-07-07 2022-11-25 深圳市华汇数据服务有限公司 一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统
KR102558407B1 (ko) 2022-10-19 2023-07-24 씨에스쉐어링 주식회사 숙련자 상담 데이터 및 자유 발화 감정 분석에 기반한 ai 기능이 부가된 cs를 위한 지식 관리 시스템
KR102590464B1 (ko) 2022-10-19 2023-10-17 씨에스쉐어링 주식회사 Cs 관리자 대행을 위한 자유 발화 감정 분석에 기반한 ai 아바타 코칭 시스템

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112163066A (zh) * 2020-09-08 2021-01-01 天讯瑞达通信技术有限公司 人工智能模型训练方法、知识点推送方法、装置和介质
CN112163066B (zh) * 2020-09-08 2023-12-05 天讯瑞达通信技术有限公司 人工智能模型训练方法、知识点推送方法、装置和介质
CN112488750A (zh) * 2020-11-27 2021-03-12 上海容大数字技术有限公司 一种保险场景智能推荐续保系统
KR102427748B1 (ko) * 2021-10-07 2022-08-01 주식회사 브로드씨엔에스 인공지능을 이용한 고객 응대 시스템 및 방법
CN115396389A (zh) * 2022-07-07 2022-11-25 深圳市华汇数据服务有限公司 一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统
CN115396389B (zh) * 2022-07-07 2023-09-22 深圳市华汇数据服务有限公司 一种基于情绪能量感知的物联网信息技术客服服务系统
KR102558407B1 (ko) 2022-10-19 2023-07-24 씨에스쉐어링 주식회사 숙련자 상담 데이터 및 자유 발화 감정 분석에 기반한 ai 기능이 부가된 cs를 위한 지식 관리 시스템
KR102590464B1 (ko) 2022-10-19 2023-10-17 씨에스쉐어링 주식회사 Cs 관리자 대행을 위한 자유 발화 감정 분석에 기반한 ai 아바타 코칭 시스템
KR20240054864A (ko) 2022-10-19 2024-04-26 씨에스쉐어링 주식회사 숙련자 상담 데이터 및 자유 발화 감정 분석에 기반한 ai 기능이 부가된 cs를 위한 지식 관리 시스템
KR20240054871A (ko) 2022-10-19 2024-04-26 씨에스쉐어링 주식회사 Cs 관리자 대행을 위한 자유 발화 감정 분석에 기반한 ai 아바타 코칭 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111028827B (zh) 基于情绪识别的交互处理方法、装置、设备和存储介质
US10776580B2 (en) Method for providing dialogue service with chatbot assisted by human agents
KR20190117840A (ko) 대화 이해 ai 시스템에 의한 고객 상담의 제공 중에 사람 상담 직원으로 하여금 해당 고객을 위한 이후 상담을 진행하도록 전환하는 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체
US20190057698A1 (en) In-call virtual assistant
CN107818798A (zh) 客服服务质量评价方法、装置、设备及存储介质
US10091355B2 (en) Virtual voice response agent individually configured for a user
US11176942B2 (en) Multi-modal conversational agent platform
US10592611B2 (en) System for automatic extraction of structure from spoken conversation using lexical and acoustic features
CN111837116B (zh) 自动构建或更新对话式ai系统的对话流管理模型的方法
US10387573B2 (en) Analyzing conversations to automatically identify customer pain points
KR101891492B1 (ko) 답변을 변형하여 상황에 맞는 자연어 대화를 제공하는 방법, 컴퓨터 장치 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체
KR101615848B1 (ko) 유사상황 검색을 통한 대화 스티커 추천방법 및 컴퓨터 프로그램
KR101891496B1 (ko) 사용자간 대화 세션에 대한 능동적 모니터링 및 개입을 제공하는 대화형 ai 에이전트 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체
KR102120751B1 (ko) 대화 이해 ai 시스템에 의하여, 머신러닝을 대화 관리 기술에 적용한 하이브리드 계층적 대화 흐름 모델을 기초로 답변을 제공하는 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체
US10367940B2 (en) Analyzing conversations to automatically identify product feature requests
KR101945983B1 (ko) 대화 이해 ai 서비스 시스템과 연관된 대화 세션 중의 특정 시점에서 목표 달성을 위한 최적의 대화 패턴을 결정하는 방법, 목표 달성 예측 확률을 결정하는 방법, 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체
KR101891498B1 (ko) 대화형 ai 에이전트 시스템에서 멀티 도메인 인텐트의 혼재성을 해소하는 멀티 도메인 서비스를 제공하는 방법, 컴퓨터 장치 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체
CN116049360A (zh) 基于客户画像的智能语音对话场景话术干预方法及系统
KR101932264B1 (ko) 복수 개의 같은 유형의 엔티티 정보의 분석에 기초한 인텐트 결정을 제공하는 방법 및 대화형 ai 에이전트 시스템, 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체
KR101924215B1 (ko) 소정의 목표를 갖는 대화 이해 ai 서비스 시스템을 위한 대화 템플릿의 생성 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체
KR20190103951A (ko) 학습 데이터 중 식별 가능하지만 학습 가능성이 없는 데이터의 레이블화를 통한, 대화형 ai 에이전트 시스템을 위한 지식베이스 모델의 구축 또는 갱신 방법, 컴퓨터 장치, 및 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
CN111556999A (zh) 通过即时提供实质性回答以提供自然语言对话的方法、计算机装置及计算机可读存储介质
CN111557001A (zh) 通过提供即时应答性语言应答以提供自然语言对话的方法、计算机装置及计算机可读存储介质
JP2022531994A (ja) 人工知能ベースの会話システムの生成および動作
EP4093005A1 (en) System method and apparatus for combining words and behaviors

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application