AICC 기술에 관하여 - 기업 KT의 사례 중심으로

서론

데이터 산업 백서 1장의 금융 데이터 활용 현황에 소개된 'AICC 기술'에 알아보았다.

지문을 요약해 보자면, AICC는 인공지능이 상담사가 되어 고객의 말을 이해하고, 고객들에게 해결책을 말로 설명하는 기술을 의미한다.

쉽게 말해서 사람들이 진행하던 콜센터 업무를 인공지능, 빅데이터 기술을 활용하여 대체하는 기술이다.

 

AICC의 정의

AICC란, 'Artificial Intelligence Contact Center'의 약자로, 인공지능, 빅데이터 기술과 기존 인터넷 콜센터 기술을 결합함으로써 낡은 콜센터 시스템을 현대화하는 기술이다.

현재 이 시장은 많은 기업들의 관심을 받고 있고, 가파른 성장을 하고 있다.

 

 

대표적인 AICC의 사례로 KT가 있는데, KT는 2021년에 음성봇을 출시하였다.

이 음성봇은 2022년 8월 기준 170개 분야의 민원을 직접 처리할 수 있고,

12,000개 FAQ를 처리할 수 있으며,

300개의 업무를 24시간동안 지원하는 능력이 있다.

또한 이렇게 처리하는 민원이 월 평균 30만,

누적 600만 건이며,

셀프 상담 처리율이 20%에서 점점 늘어나고 있다.

 

기술의 구조

 

IVR: 고객과의 연결 채널

보이스 허브: IVR과 연결

STT, TTS: 음성과 텍스트를 서로 변환

대화 엔진: 기계와 고객의 대화를 담당

NLP: 자연어 처리 알고리즘

 

기술 적용 과정

 

STT는 음성을 텍스트로 변환하는 기술로, AICC의 귀 역할을 한다고 생각하면 된다.

 

KT의 경우 독자적인 알고리즘인 KT-SAD(Speech Activity Dection)를 개발하여 적용하고 있고, 이는 인식률이 90% 이상이라고 한다. 또한 사투리까지 인식 범위를 넓혀서 전국 단위로 서비스를 확장하고 있다.

 

 

TTS는 반대로 문자를 사람의 음성으로 변환하는 기술이다.

 

KT의 경우 자체 개발 엔진과 딥러닝을 통하여 자연스러운 음성을 구현하고 있다.

 

 

이 알고리즘에 포함된 NLP 기술은 두 가지가 있다.

먼저 NLP란, 한국어로 자연어 처리이고, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하도록 해주는 인공지능 기술이다.

이 알고리즘은 의도 분류와 개체명 인식이라는 두 가지 자연어 처리 과정을 거친다.

 

의도 분류는 텍스트에 담긴 목적이나 상황을 분류하는 기술이다.

이를 통해 고객의 말을 듣고 확률적으로 계산을 하여 고객이 혹시나 말실수를 하더라도 인식 오류를 줄일 수 있다.

 

KT의 경우 일반 어휘 19기가와 상담 어휘 10기가를 학습시켜서 보다 정확한 해석을 한다.

 

개체명 인식이란, 이름을 가진 개체를 인식하는 기술인데 그 개체는, 이름, 날짜, 시간, 서비스, 화폐단위 등을 말한다.

예를 들어 '내일 10시에 남성 커트 예약할게요' 라는 문장에서,

'내일'은 Date, '10시'는 Time, '남성'은 Gender, '커트'는 Service 데이터로 인식한다.

 

KT의 경우 국어사전 기반 114만 단어, 116만 문장 벡터를 활용한다고 한다.

 

AICC의 사용

이러한 AICC 기술은 이미 현업에서 기업의 생산성을 극도로 높여주고 있다.

KT에서는 상담사 대신 보이스 봇이 월 간 30만 콜을 대신 처리해주고 있고,

상담사가 상담할 때 상담 도중 상담사의 답변을 자동 추천해주기도 하며,

통화 종료 후 자동으로 상담 내용 요약을 해주는 기능도 있다.

 

이를 통하여 KT는 비용 8% 경감할 수 있었고,

상담사의 보직을 이동하여 생산성을 확대시킬 수 있었다.

또한 상담사의 업무 효율이 향상되었고,

고객에게 더 정교한 CS를 제공할 수 있다는 장점이 있다.

 

이러한 AICC 기술은 앞으로 연구와 개발을 거쳐서 발전할 수 있는 잠재력이 무궁무진한 기술이다.