KR20230156599A - 컨택센터에서 통화 내용을 녹취하고 관리하는 시스템 - Google Patents

Abstract

컨택센터에서 통화 내용을 녹취하고 관리하는 시스템이 개시된다. 본 발명의 통화 관리 시스템은 고객 단말과 상담원 단말간 통화 내용을 텍스트로 변환하고, 핵심 키워드를 검색하여, 핵심 키워드의 등장 시간을 산출하여 스토리지에 저장할 수 있다. 본 발명에 의하면 컨택센터에서 효율적으로 통화 내용을 관리하고 저장할 수 있다.

Description

컨택센터에서 통화 내용을 녹취하고 관리하는 시스템{A system that records and manages calls in the contact center}

본 발명은 컨택센터에서 통화 내용을 녹취하고 관리하는 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 통화 내용을 텍스트로 변환해 키워드와 관리하는 시스템에 관한 것이다.

최근에는 은행, 카드사, 보험사, 주식투자 자문회사 등의 금융 거래 기관뿐 아니라 일반 회사에서도 고객들에게 전화상담 서비스를 제공하고 있으며, 고객과의 계약 내용의 보장 및 고객의 승낙 여부 등을 증빙하기 위한 증거로서 이용하기 위해 상담원과 고객간에 통화한 내용을 녹취하는 녹취 시스템이 많이 이용되고 있다.

이러한 녹취 시스템은 일반 회선망 전화기뿐 아니라 VoIP(Voice over Internet Protocol)를 이용한 IP전화기에서도 적용되고 있다. 여기서, VoIP는 IP를 사용하여 음성정보를 전달하는 일련의 설비들을 위한 IP 전화기술을 지칭하는데, 이것은 공중교환전화망인 PSTN 처럼 회선에 근거한 전통적인 프로토콜들이 아니라 불연속적인 패킷들을 통해 디지털 형태로 음성정보를 전송하는 것을 의미한다. 이러한 IP를 이용한 전화 서비스를 제공하기 위한 시스템이 IPCC(internet protocol contact center) 시스템이다.

즉, 녹취 시스템은 회선망 또는 IP망에 따른 전화선을 이용한 음성전화 또는 화상전화를 녹음 또는 녹취하는 것으로, 일반적으로는 전화선에 병렬로 연결되는 녹취기를 이용하여 녹음하는 방법과, 녹취 기능을 가지는 교환기를 이용하여 녹취하는 방법이 이용되고 있다. 이렇게 녹취된 통화 내용에 대한 데이터는 고객정보와 연동하여 차후 녹취된 정보의 검색 및 청취를 위해 시스템 내에 구비된 저장수단(예를 들어 데이터베이스)에 저장된다.

그러나, 종래의 녹음 방법에 따르면, 통화 내용을 일률적으로 녹취하기 때문에 원하는 녹취된 통화 내용이 무엇인지를 알기 위해 또는 원하는 내용을 찾기 위해서는 처음부터 녹취된 통화 내용을 모두 청취해야 하는 불편이 있다.

본 발명의 일 실시예는, 음성을 실시간으로 텍스트로 인식하되, RTM(Real-Time Text Middleware)을 채용하여 보이스 신호를 변환에 최적화시킴으로써 인식률을 높이고, 실시간으로 인식하여 고객이 질의한 질문에 대한 정확한 답변을 인공지능적으로 처리할 수 있도록 하며, 컨택센터 상담원을 체계적으로 관리할 수 있는 시스템을 제공할 수 있는, 컨택센터에서 통화 내용을 녹취하고 관리하는 시스템을 제공할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 고객 단말로부터 발신 호(Call)가 수신되고, 고객 단말로부터 상담 내용을 수신하는 경우, 수신된 상담 내용인 음성을 실시간으로 텍스트로 변환하도록 제어하고, 상담 내용으로부터 생성된 답변 텍스트를 수신하여 음성으로 변환하도록 제어하고, 생성된 음성 답변을 고객 단말로 실시간으로 전송하는 실시간 텍스트 변환 모듈인 RTM(Real-Time Text Middleware), RTM으로부터 음성을 실시간으로 텍스트로 변환하도록 제어하는 명령을 수신하면, 음성을 텍스트로 변환하는 모듈인 STT(Speech To Text), STT로부터 변환된 텍스트에 대응하는 상담 내용에 대한 답변을 텍스트로 RTM으로 전송하는 챗봇(ChatBot), 및 챗봇으로부터 RTM을 경유하여 수신된 답변 텍스트를 수신하고, RTM으로부터 답변 텍스트를 수신하여 음성으로 변환하도록 제어하는 명령을 수신하면, 답변 텍스트를 음성으로 실시간으로 변환하는 TTS(Text To Speech)를 포함하는 모듈인 IVR(Interactive Voice Response)를 포함한다.

또한 본 발명의 일 실시예는 통화 내용을 요약할 수 있는 핵심키워드를 설정하여, 녹취된 통화 내용에 대해 차후 일일이 재생하지 않더라도 어떤 내용인지를 쉽게 알 수 있게 하고, 핵심키워드가 등장하는 시간대를 산출하여 제공함으로써, 차후 필요한 내용을 쉽게 검색할 수 있는 시스템을 제공한다.

본 발명에 따르면, 통화 내용을 요약할 수 있는 핵심키워드를 설정하여 녹취된 통화 내용에 대해 차후 일일이 재생하지 않더라도 어떤 내용인지를 쉽게 알 수 있게 하고, 핵심키워드가 등장하는 시간대를 제공함으로써 차후 필요한 내용을 쉽게 검색할 수 있게 된다.

또한, 본 발명에 따르면, 녹취 데이터 중 핵심키워드의 종류, 개수, 등장 횟수 등을 이용하여 상담원의 고객 응대에 대한 적절성 및 고객의 심리를 판단할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 통화 관리 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 통화분석장치가 녹취 및 텍스트로 변환하는 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 통화분석장치가 키워드를 추출하는 구성을 도시한 블록도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

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.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 컨택센터에서 통화 내용을 녹취하고 관리하는 시스템(이하 통화 관리 시스템)을 상세히 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 통화 관리 시스템을 개략적으로 나타낸 구성도이다.

먼저 도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 통화 관리 시스템(1)은 복수개의 상담원 단말(100), 녹취장치(200), 통화분석장치(300) 및 녹취 스토리지(400)를 포함한다.

상담원 단말(100)은 전화 회선망 또는 IP망을 이용한 전화 통화 기능을 갖는 단말 장치이다. 상담원 단말(100)은 고객 정보를 화면상에 표시하고 상담원이 고객과의 상담 내용을 입력할 수 있도록 하며, 고객과의 음성 또는 화상 통화가 이루어지도록 한다. 특히, 본 실시예에 따른 상담원 단말(100)은 상담원으로부터 고객과의 통화에 따른 핵심키워드를 입력 받는데, 핵심키워드는 통화 내용을 요약할 수 있는 키워드로서 검색 등에 이용될 수 있으며, 상담원 단말(100)은 입력된 핵심키워드를 통화분석장치(300)로 전달한다. 핵심키워드에 대한 보다 상세한 내용은 추후 설명하기로 한다.

그리고 여기서, 상담원 단말(100)은 음성 또는 화상 통화를 위한 독립된 전자 장치와 케이블 또는 통신망을 통해 결합될 수도 있다. 본 실시예에서는 통화 관리 시스템(1)에는 복수의 상담원 단말(100)이 포함되는 것으로 가정하였으나, 상담원 단말(100)은 하나만이 구비될 수도 있으며, 또한 상담원 단말(100)이 통화 관리 시스템(1)에 통신망을 통해 연결되는 형태로 구현될 수도 있다.

교환기(50)는 인터넷망, 전용망, ISDN 망 또는 PSTN 망 등의 전화망을 통해 고객 단말(10)로부터의 음성 호 또는 화상 호 연결신호를 수신하여 자체에서 미리 설정된 규칙에 따라 특정 상담원 단말(100)에 분배하여 통화 연결되도록 한다. 물론, 텔레마케팅의 특성상 상담원 단말(100)이나 통화 관리 시스템(1)내의 임의의 구성요소에서 고객 단말(10) 측으로 호 연결 신호를 발신하는 경우도 있을 것이며, 이 경우에도 교환기(50)에 의해 통신망을 통해 고객 단말(10)과의 통화가 수행될 수 있다. 발신 호 또는 수신 호에 의해 고객 단말(10)과 상담원 단말(100)간의 통화 연결이 이루어진 이후의 과정 등이 본 발명의 주된 요지이므로 이에 대한 설명은 생략하기로 한다. IP망을 이용한 전화 통화를 예로 들자면, 교환기(50)는 IP-PBX(Private Branch Exchange) 일 수 있으며, PBX는 사설 전화 교환기인데 기업용 서비스에 특화가 되어 있는 장비로서, 다양한 기능들을 가지고 있어 전화를 이용해 빠르고 편하게 통신을 할 수 있게 해주는 장비다.

녹취장치(200)는 고객 단말(10)과 상담원 단말(100)간에 음성 통화 또는 화상 통화가 수행되면, 해당 통화 내용을 녹취(녹음 또는 녹화)한다. 녹취에 의해 생성된 데이터는 녹취 장치 자체에 구비된 저장수단에 저장되거나 녹취 스토리지(400)에 저장된다. 일례로, 음성 통화의 경우 녹취장치(200)에 의해 생성된 녹취데이터는 PCM(pulse code modulation) 데이터로 녹취 스토리지(400)에 저장될 수 있다.

녹취장치(200)는 상담원 단말(100)과 고객 단말(10)간의 전화 통화 개시 시점 또는 상담원 단말(100)로부터 수신되는 동작 개시 명령이 수신되는 시점부터 통화 내용의 녹취을 개시한다. 물론, 녹취장치(200)의 녹취 기능은 상담원 단말(100)에 의해 개시, 중지, 종료 등의 제어가 이루어질 수도 있은 당연하다.

통화분석장치(300)는 고객 단말(10)과 통화를 수행하고 있는 상담원 단말(100)로부터 수신되는 핵심키워드를 이용하여 녹취장치(200)에 의해 녹취된 녹취데이터에 따른 통화 내용을 분석한다. 통화분석장치(300)는 음원데이터인 녹취데이터를 텍스트(text)로 변환하고, 텍스트로 변화된 녹취데이터에 따른 통화 내용에서 핵심키워드를 검색하고, 검색된 핵심키워드가 존재하는 시간대를 산출한다. 즉, 통화분석장치(300)는 상담원과 고객간의 통화 내용 중 핵심키워드가 등장하는 구간을 검색하여 해당 시간대(이하 등장시간이라 칭함)를 추출하는 것이다. 차후, 상기한 등장시간은 관리자가 통화 내용을 처음부터 확인할 필요가 없이도 원하는 내용을 쉽게 검색하기 위해 이용될 수 있다. 여기서, 녹취데이터의 텍스트 변환은 STT(speech to text) 기능을 수행하는 별도의 음원 분석 장치에서 수행되고, 통화분석장치(300)가 네트워크를 통해 음원 분석 장치로부터 녹취데이터에 따른 텍스트 데이터를 제공받는 형태로 구현될 수도 있다.

그리고, 녹취데이터가 음원데이터인 경우를 예로 들었으나, 화상 통화의 경우엔 녹취데이터가 동영상과 같은 화상데이터일 수 있으며, 이 경우엔 통화분석장치(300)는 화상데이터 중 오디오 신호만을 이용하여 통화 내용에 대한 텍스트를 생성할 수 있다.

통화분석장치(300)는 상기한 바와 같은 수신된 핵심키워드가 통화 내용의 어느 시간에 등장하는지에 대한 등장시간 분석뿐 아니라, 통화 내용 중 핵심키워드가 몇 번이나 등장하는지, 핵심키워드가 몇 개인지, 핵심키워드가 무엇인지 등을 이용하여 상담원의 상담 능력을 평가하거나 고객의 심리상태를 판단하는 등의 추가적인 통화 내용 분석을 수행할 수도 있다. 상기한 추가적인 통화 내용 분석에 따른 상담원의 상담 능력의 평가 결과는 별도의 저장수단(미도시, 예를 들어 직원 정보를 저장하는 직원정보 데이터베이스 등)에 저장될 수도 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 통화분석장치가 녹취 및 텍스트로 변환하는 구성을 도시한 블록도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 통화분석장치(300)는, RTM(Real-Time Text Middleware, 310), IVR(Interactive Voice Response, 320), STT(Speech To Text, 330), 챗봇(Chatbot, 340)을 포함할 수 있다.

RTM(Real-Time Text Middleware, 310)는, 고객 단말(10)로부터 발신 호(Call)가 수신되고, 고객 단말(10)로부터 상담 내용을 수신하는 경우, 수신된 상담 내용인 음성을 실시간으로 텍스트로 변환하도록 제어하고, 상담내용으로부터 생성된 답변 텍스트를 수신하여 음성으로 변환하도록 제어하고, 생성된 음성 답변을 고객 단말(10)로 실시간으로 전송하는 실시간 텍스트 변환 모듈이다. 이때, RTM(310)의 상세한 설명은 이하 도 4를 참조로 설명하기로 한다.

이때, RTM(310)은, CTI(Computer Telephony Integration)의 역할을 수행하나, AI로 동작하므로 그 구성 및 동작과정은 조금씩 달라지게 된다. 공통적으로 수행하는 역할은, 컴퓨터와 전화를 결합시켜 사내로 들어오는 전화를 효율적으로 분산 관리한다. 그리고, 상담원(텔레마케터) 화면에 통화하는 고객에 대한 상세정보가 실시간으로 제공되므로 고객과의 평균 통화시간을 수십 초 단축 시킬 수 있으며 이에 따라 고객에 대한 서비스 수준도올라가는 동시에 컨택센터 운영도 보다 효율적으로 운영할 수 있도록 한다. 또한, 디지털 음성처리기술, 서로 다른 노드간의 음성팩스자원 공유기술, 팩스이미지 처리기술, 디지털스위칭기술 등을 접목시켜 고객과 상담원 모두에게 다양한 서비스를 신속 정확하고도 편리하게 제공할 수 있다.

STT(Speech To Text, 330)는, RTM(310)으로부터 음성을 실시간으로 텍스트로 변환하도록 제어하는 명령을 수신하면, 음성을 텍스트로 변환하는 모듈일 수 있다. 이때, 기존의 컨택센터에서 음성을 텍스트로 변환할 때와는 다르게, 텍스트로 변환될 수 있도록 RTM(310)에서 보이스 신호를 최적화시키게 되므로, 인식율을 높일 수 있다.

챗봇(ChatBot, 340)은, STT(330)로부터 변환된 텍스트에 대응하는 상담 내용에 대한 답변을 텍스트로 RTM(310)으로 전송할 수 있다. 이때, 챗봇(340)은, 자체적(Back-end)으로 인공지능을 통해 사용자의 질의를 분석한 뒤 앱 또는 웹(Front-end)으로 서비스를 제공하고, 메세지 트래픽을 처리하기 위하여 하둡 등과 같은 분산 컴퓨팅환경을 이용할 수도 있으며, 챗봇(340)에서는 사용자의 질의에 적절한 답변을 제공하기 위해 자연어처리, 상황인식, 빅데이터 분석 기술 등을 사용할 수 있다.

IVR(Interactive Voice Response, 320)은, 챗봇(340)으로부터 RTM(310)을 경유하여 수신된 답변 텍스트를 수신하고, RTM(310)으로부터 답변 텍스트를 수신하여 음성으로 변환하도록 제어하는 명령을 수신하면, 답변 텍스트를 음성으로 실시간으로 변환하는 TTS(Text To Speech)를 포함하는 모듈일 수 있다.

이때, IVR(320)은, 외부에서 전화가 걸려오면 자동으로 응답하고 서비스를 시작하고, 외부에서 전화가 걸려오면고객번호 또는 주민등록번호와 비밀번호를 요구한다. 그리고, IVR(320)은, 고객번호와 비밀번호가 CHECK되면 HOST에서 해당자료를 검색하고 ACD(Auto Call Distribute)기능 에서 지정한 상담원 단말 ID로 고객자료를 전송한다. ACD기능에서 지정된 상담원 단말 ID가 없을 경우 VMS기능을 이용 메세지 녹음을 요구한다. 이때, 메세지를 녹음 하는 중에도 상담원 단말이 지정되면 즉시 연결시킨다. 전화가 걸려오면 상담원 단말(100)에 전화받기 버튼을 클릭하여 상담을 시작한다.

TA(Text Analytics, 350)는, 챗봇(340)으로부터 수신된 답변 텍스트와 상담 내용이 텍스트로 변환된 데이터를 이용하여 상담 내용을 종합적으로 분석하는 텍스트 분석 엔진일 수 있다. 즉, TA(350)는, 문서화된 전화상담내용 및 모바일 채팅(톡)상담과 이메일 상담 등에서 키워드를 분석하는 방식이다. 예를 들어 상담 분석에서 민원을 유발할 수 있는 키워드를 찾아내 고객들의 불만요소를 사전 예방하는 방식일 수 있다. 여기서, TA(350)는, 대규모의 문서(Text)에서 의미있는 정보를 추출할 수 있는데, 분석 대상이 비구조적인 문서정보라는점에서 데이터 마이닝과 차이가 있다. 즉, TA(350)는, 정보 검색, 데이터 마이닝, 기계 학습(machine learning), 통계학, 컴퓨터 언어학(computational linguistics) 등이 결합되는데, 텍스트 마이닝은 분석 대상이 형태가 일정하지 않고 다루기 힘든 비정형 데이터이므로 인간의 언어를 컴퓨터가 인식해 처리하는 자연어 처리(NLP, natural language processing) 방법을 이용할 수 있다.

상세하게는, 문서 분류(document classification), 문서 군집(document clustering), 메타데이터 추출(metedata extraction), 정보 추출(information extraction) 등으로 구분하는데, 문서 분류는 도서관에서 주제별로 책을 분류하듯이 문서의 내용에 따라 분류하는 것을 말한다. 문서 군집은 성격이 비슷한 문서끼리 같은 군집으로 묶어주는 방법이다. 이는 통계학의 방법론인 판별분석(discriminant analysis)과 군집분석(clustering)과 유사한 개념으로 분석 대상이 숫자가 아닌 텍스트라는 점에서 차이가 있다. 통상 문서 분류는사전에 분류 정보를 알고 있는 상태에서 주제에 따라 분류하는 방법이며 문서 군집은 분류 정보를 모르는 상태에서 수행하는 방법이다. 이를 지도 학습(supervised learning), 자율 학습(unsupervised learning)이라고 부르는데, 데이터 마이닝에서도 동일한 의미로 사용하고 있다. 한편 정보추출은 문서에서 중요한 의미를 지닌 정보를 자동으로 추출하는 방법론을 말한다.

관리 모듈(360)은, TA(350)에서 분석된 상담 내용과, 챗봇(340)에서 생성된 상담 내용을 저장하는 APP(Agent Application), 복수의 상담원 단말로부터 학습되어 저장된 지식을 공유하도록 관리하는 KMS(Knoweldge Mangement System), 고객의 상담 또는 불만이 접수되면, 접수된 상담 또는 불만이 해결될 때까지 실시간으로 모니터링 및 관리하는 VOC(Voice of Customer), 고객을 관리하기 위한 CRM(Customer Relationship Mangement)를포함할 수 있다.

이때, APP는, 상담원이 콜 업무를 처리하기 위한 기업 내 상담내역 저장 시스템일 수 있고, KMS는, 기업 내 조직구성원들의 다양한 개인적 경험 중에서 다른 이들도 사용할 수 있는 즉, 일반화될 수 있는 경험들을 다른 이들이 활용할 수 있는 형태로 변환하여 공유할 수 있도록 지원하는 시스템으로, 신입이나 경험이 없는 미숙자가 상담을 할지라도 숙련자나 경력이 있는 사람의 지식을 공유함으로써 혼자 일을 처리할 수 있도록 도와준다. 이때, 인적 자원이 소유하고 있는 비정형 데이터인 지적자산을 기업 내에 축적·활용할 수 있도록 한다.

VOC는, 관리 시스템 컨택센터에 접수되는 고객불만사항을 접수부터 처리가 완료될 때까지 처리상황을 실시간으로 관리하고 처리결과를 관서별로 지표화하여 관리·평가함으로써 고객의 체감서비스를 향상시키는 고객관리시스템일 수 있다. 이때, VOC는, 기업이 고객과 관련된 내외부 자료를 분석·통합해 고객 중심 자원을 극대화하고 이를 토대로 고객특성에 맞게 마케팅 활동을 계획·지원·평가하는 과정이며, 고객 데이터의 세분화를 실시하여 신규고객획득, 우수고객 유지, 고객가치증진, 잠재고객 활성화, 평생 고객화와 같은 사이클을 통하여 고객을 적극적으로 관리하고 유도할 수 있다. 이때, CRM이 구현되기 위해서는 고객 통합 데이터베이스(DB)가 구축돼야 하고, 구축된 DB로 고객 특성(구매패턴·취향 등)을 분석하고 고객 개개인의 행동을 예측해 다양한 마케팅 채널과 연계될 수 있다.

일 실시예에 따르면, RTM(310)은, 메인 엔진(RTM Engine), 게이트웨이(RTM G/W), 데이터베이스 등을 포함할 수 있다.

이때, 메인 엔진은, 고객 단말(10)로부터 교환기(PBX, Private Branch eXchange, 50)를 경유하여 발신 호가 수신되면, 호 신호를 분석하고, RTP(Real Time Protocol)을 수집하여 내선별 고객 단말(10)과 상담원 단말을 분리하여 STT에서 인식이 가능한 인코딩된 데이터형태로 전송할 수 있다. 이때, PBX는, 축적 프로그램 제어방식 및 시분할 디지털 통화로 방식을 채용하고, 음성파형을 디지털 처리함으로써 데이터정보 등과 마찬가지로 취급하는 것이 가능한 장치이다.

게이트웨이(RTM G/W Thirdparty Interface)는, 채널별로 고객 단말(10)과 상담원 단말의 텍스트를 수신하고, 실시간으로 수신된 텍스트를 웹 브라우저에 출력하도록 하고, 실시간 키워드인 KMS용 키워드를 검색하여 상담원 단말로 전송하고, 중요한 인덱스 정보를 DB로 저장하며, 수신한 텍스트(Text) 데이터를 파일처리 한다. 즉 녹취된 음성데이터처럼 대화한 내용의 텍스트 데이터가 저장된다. 이러한 RTM 게이트웨이는 도 3에 도시된 바와 같이 타 시스템들간의 인터페이스시 연동을 위한 게이트웨이이다.

데이터베이스는, 특정 데이터베이스에 한정되지 않으며, 메인 엔진 및 게이트웨이에 입출력되는 데이터를 저장 및 업데이트할 수 있다.

웹 브라우징 모듈은, 게이트웨이에서 수신된 텍스트를 출력하고, KMS용 키워드를 검색한 결과를 출력하도록 제어한다.

이때, STT(330)는 메인 엔진에서 RTP를 인식이 가능한 인코딩된 데이터로 수신하여 분석 및 인식하여 게이트웨이로 전달할 수 있다. 또한, STT(330)는 음성 데이터를 수신하고 처리하며, 텍스트를 메인 엔진으로 전달한다.

그리고, KMS는 키워드를 수신하여 이벤트 액션을 취하며, 자동으로 팝업을 출력하며, 챗봇(340)은 문구를 RTM(310)으로부터 수신하여 답변을 발신하며, IVR(320)는, 답변을 RTM(310)으로부터 수신하여 음성으로 변환한 뒤, 답변을 송출하는 역할을 수행한다. 다만, 상술한 것들에 한정되지 않고 다양한 실시예가 있을 수 있음은 자명하다 할 것이다.

한편, 통화분석장치(300)는, 상담원 단말(100)과 연동하여 동작하고, 상담 내용의 처리가 상담원 단말(100)로 분배되고, 고객 단말(10)에서 입력된 음성 중 KMS에 기 저장된 키워드와 일치하는 단어가 존재하는 경우, 단어에 대한 검색 결과를 상담원 단말(100)로 전송하여 실시간으로 출력되도록 제어할 수 있다.

또한, 통화분석장치(300)는, 고객 단말(10)의 입력된 음성을 반복하여 재발성한 상담원의 음성 중 KMS에 기 저장된 키워드와 일치하는 단어가 존재하는 경우, 단어에 대한 검색 결과를 상담원 단말(100)로 전송하여 실시간으로 출력되도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 고객이 질의를 하면, KMS에서 정확히 인식할 수 있도록, 상담원이 재질의(반복)함으로써, KMS의 검색 결과의 정확도를 높일 수 있다.

그리고, STT(330)는 상담원의 음성을 기반으로 단어 인식률을 높이기 위하여 상담원의 음성을 이용하여 학습을 실시하여 커스터마이징될 수 있다.

또한, 통화분석장치(300)는, 관리자 단말(500)과 연동되어 동작하고, 고객과 상담하는 상담원의 대화음성은 STT(330)를 통하여 텍스트로 변환하여 관리자 단말(500)에서 모니터링하도록 출력될 수 있다. 이때, 고객 단말(10)로부터 기 설정된 금지 단어가 인식된 경우, 대화 음성이 변환된 텍스트에서 다른 텍스트와는 구분되도록 출력될 수 있다. 이를 통하여, 관리자가 상담원이 언어폭력의 상황에 처해있다는 것을 인지하고 조치를 취할 수 있도록 할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 통화분석장치(300) 또는 통화분석장치(300)와 연동되어 동작하는다른 서버(미도시)가 고객 단말(10)로 인공지능 컨택센터 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지등을 전송하는 경우, 고객 단말(10)은, 인공지능 컨택센터 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 고객 단말(10)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: world wide web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(hyper text mark-up language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(app)을 포함한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 통화분석장치가 키워드를 추출하는 구성을 도시한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 통화분석장치(300)는 키워드검색부(410), 등장시간 산출부(420) 및 분석결과 처리부(430)를 포함한다.

키워드검색부(410)는 상기 STT(330)에 의해 텍스트로 변환된 통화 내용에서 상담원 단말(100)로부터 직접 또는 녹취장치(200)를 통해 수신된 핵심키워드를 검색하도록 기능한다. 여기서, 키워드검색부(410)는 STT(330)가 통화 내용을 모두 텍스트로 변환한 이후 상기한 기능을 수행할 수 있으며, 또는 STT(330)가 오디오신호를 텍스트로 변환해가는 도중에도 통화 내용으로부터 핵심키워드를 검색할 수도 있음은 당연하다. 이후에서는 설명의 편의상 STT(330)가 통화 내용 모두를 텍스트로 변환한 이후, 키워드검색부(410)가 핵심키워드를 검색하는 경우로 설명하고자 한다.

등장시간 산출부(420)는 통화 내용 중 키워드검색부(410)에 의해 검색된 핵심키워드가 등장하는 시간대인 등장시간을 산출한다. 쉽게 말해, 녹취된 통화 내용의 총 시간이 10분이라고 가정하면, 해당 10분 동안 핵심키워드가 등장하는 시간이 언제인지를 산출하는 것으로, 통화 개시 시점 또는 녹취 개시 시점을 기준으로 경과된 시간이 등장시간으로서 산출될 수 있다. 예를 들어, 녹취된 통화 시간이 총 10분인 경우 핵심키워드의 등장시간은 예를 들어 0분 20초, 5분 40초, 9분 45초 등 0분 이상 10분 이하로 산출될 것이다.

등장시간이 산출되는 방식은 다양할 수 있으나, 이하에서는 녹취된 통화 내용을 재생하면서 산출하는 방식과 재생 없이 산출하는 각각의 방식을 하나씩 예로 들어 설명하기로 한다. 녹취된 통화 내용의 재생방식으로, STT(330)가 통화 내용을 텍스트로 변환하기 위해 녹취된 통화에 따른 오디오 데이터를 재생함과 동시에 텍스트로 변환하면, 곧바로 키워드검색부(410)가 현재 변환된 단어가 핵심키워드인지 여부를 판단하고, 핵심키워드인 경우 등장시간 산출부(420)는 현재의 재생시간을 등장시간으로 처리하는 방식이다.

녹취된 통화 내용의 재생을 수행하지 않는 방식으로, 등장시간 산출부(420)는 하기의 수학식을 이용하여 등장시간을 산출할 수 있다.

[수학식 1]

a = s/n * t -k

(여기서, a는 핵심키워드의 등장 시간대, n은 통화 내용에 따른 총 단어수, s는 핵심키워드 등장 순서, t는 통화 내용에 따른 녹취 시간(단위는 초), k는 변수)

쉽게 말해, 통화 내용에 등장하는 단어의 총 개수에 비해 핵심키워드가 등장하는 단어의 순서 비율에 통화 내용의 전체 시간을 곱하면, 해당 핵심키워드의 등장 시간이 산출되는 것이며, 여기에 핵심키워드가 등장하는 시간보다 조금은 이전 시간부터 통화 내용을 청취(또는 시청)하기 위해 변수 k값을 빼는 것이며, K의 값은 관리자에 의해 임의로 변경될 수 있다.

예를 들어, 변수 k는 0이고, 통화 시간은 총 50분(300초), 통화 내용에 따른 총 단어수가 100개인 경우를 가정하면, 핵심키워드가 10번째 단어에서 등장한 경우, 등장시간은 30초(10/100*300)로 산출되는 것이다.

여기서, 상기한 수학식 1에서는 단어를 기준으로 하였으나, 다른 실시예에 따르면 어절 또는 음절을 기준으로 할 수도 있다. 즉, n은 통화 내용에 따른 총 음절(또는 어절)수, s는 핵심키워드가 등장하는 음절(또는 어절)의 순서가 되는 것이다.

그리고, 통화 내용에 핵심키워드는 하나뿐 아니라 복수개가 등장할 수도 있으므로, 등장시간 산출부(420)는 핵심키워드가 등장하는 모든 등장시간을 산출한다.

분석결과 처리부(430)는 등장시간 산출부(420)에 의해 산출된 핵심키워드의 등장시간을 통화 내용이 녹취된 녹취데이터와 함께 녹취 스토리지(400)에 저장한다. 따라서 관리자는 녹취데이터를 청취하고자 할 때, 핵심키워드가 등장하는 시간대를 선택하여 청취함으로써 모든 녹취데이터를 재생할 필요가 없이 특정 구간만 재생하여 원하는 내용을 쉽게 검색할 수 있게 되는 것이다.

그리고, 분석결과 처리부(430)는 통화 내용에 어떠한 핵심키워드가 등장하며, 핵심키워드가 몇 개 등장하는지, 각 핵심키워드의 등장 횟수는 몇 번인지 등을 이용하여 고객의 심리 상태를 판단하거나 상담원의 상담 능력을 평가할 수 있다.

고객의 심리 상태를 판단하는 방법은 다양하게 설정될 수 있으나, 이해의 편의를 위해 하나의 예를 들자면, 상담의 종류가 서비스 해지인 경우, [고장], [불편] 등의 다수개의 부정적인 핵심키워드가 자주 등장하는 경우 고객이 [불만이 가득하여 화난 상태]라고 판단될 수 있다. 또한, 부정적인 핵심키워드가 짧은 상담시간 동안 너무 많이 등장하거나, 후반으로 갈수록 더 많이 등장하는 경우 상담원의 상담 능력이 부족하다고 판단될 수 있으며, 이와 반대로 부정적인 핵심키워드가 초반에는 조금 등장하였으나, 후반으로 갈수록 부정적인 핵심키워드는 등장하지 않고 오히려 [가입연장] 등의 긍정적인 키워드가 등장한다면 상담원의 상담능력이 우수하다고 판단될 수 있는 것이다.

핵심키워드의 종류, 개수, 등장횟수(통화 시간에 비례한 횟수, 시간대별 등장횟수 등이 이용될 수 있음) 등을 이용하여 고객의 심리 상태를 판단하거나 상담원의 상담 능력을 평가하는 기준은 상기한 예들과는 달리 운영자에 따라 다양하게 설정될 수 있음은 당연하며, 모두 본 실시예에 따른 발명의 범주에 포함될 것이다.

분석결과 처리부(430)는 상담원의 상담 능력, 고객의 심리 상태 등에 따른 통화 내용 분석 결과를 녹취데이터와 함께 녹취 스토리지(400)에 저장할 수 있으며, 또는 해당 고객 회원의 회원정보 중 하나로 저장하거나 별도의 저장공간에 저장할 수도 있다.

이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.

10: 고객 단말 50: 교환기
100: 상담원 단말 200: 녹취장치
300: 통화분석장치 400: 녹취 스토리지

Claims (3)

1. 교환기를 통하여 분배된 고객 단말과 통화하는 상담원 단말;
   상기 고객 단말과 상기 상담원 단말간의 통화 내용을 녹취하는 녹취장치;
   상기 통화 내용을 분석하여 텍스트로 변환하고, 변환된 텍스트에서 핵심 키워드를 추출하고 상기 키워드의 등장시간을 분석하는 통화분석장치;
   녹취된 상기 통화 내용, 상기 핵심키워드 및 상기 등장시간을 저장하기 위한 녹취 스토리지;를 포함하는, 컨택센터에서 통화 내용을 녹취하고 관리하는 시스템.
2. 제1항에 있어서, 상기 통화분석장치는,
   통화 내용을 실시간으로 텍스트로 변환하도록 제어하고, 상담 내용으로부터 생성된 답변 텍스트를 수신하여 음성으로 변환하도록 제어하고, 상기 생성된 음성 답변을 상기 고객 단말로 실시간으로 전송하는 실시간 텍스트 변환 모듈인 RTM(Real-Time Text Middleware);
   상기 RTM으로부터 상기 음성을 실시간으로 텍스트로 변환하도록 제어하는 명령을 수신하면, 음성을 텍스트로 변환하는 모듈인 STT(Speech To Text);
   상기 STT로부터 변환된 텍스트에 대응하는 상담 내용에 대한 답변을 텍스트로 상기 RTM으로 전송하는 챗봇(ChatBot);
   상기 챗봇으로부터 RTM을 경유하여 수신된 답변 텍스트를 수신하고, 상기 RTM으로부터 답변 텍스트를 수신하여 음성으로 변환하도록 제어하는 명령을 수신하면, 상기 답변 텍스트를 음성으로 실시간으로 변환하는 TTS(Text To Speech)를 포함하는 모듈인 IVR(Interactive Voice Response);
   상기 챗봇으로부터 수신된 답변 텍스트와 상기 상담 내용이 텍스트로 변환된 데이터를 이용하여 상담 내용을 종합적으로 분석하는 텍스트 분석 엔진인 TA(Text Analytics);
   상기 TA에서 분석된 상담 내용과, 상기 챗봇에서 생성된 상담 내용을 저장하는 APP(Agent Application), 복수의 상담원 단말로부터 학습되어 저장된 지식을 공유하도록 관리하는 KMS(Knoweldge Mangement System), 고객의 상담 또는 불만이 접수되면, 접수된 상담 또는 불만이 해결될 때까지 실시간으로 모니터링 및 관리하는 VOC(Voice of Customer), 고객을 관리하기 위한 CRM(Customer Relationship Mangement)를 포함하는 관리 모듈;을 포함하는, 컨택센터에서 통화 내용을 녹취하고 관리하는 시스템.
3. 제1항에 있어서, 상기 통화분석장치는,
   상기 STT에 의해 텍스트로 변환된 통화 내용에서 수신된 핵심 키워드를 검색하는 키워드 분석부;
   상기 핵심키워드의 등장시간을 산출하는 등장시간 산출부;
   및 상기 핵심키워드의 종류, 개수, 등장횟수 중 적어도 어느 하나를 이용하여 상담원 상담 능력 또는 고객 심리 상태를 분석하는 분석결과 처리부를 포함하는, 컨택센터에서 통화 내용을 녹취하고 관리하는 시스템.