Kang, Min-Soo, et al. "Proposed Integration for AICC-based Chatbot Improvement." International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering 10.1s (2022): 111-115.
Proposed Integration for AICC-based Chatbot Improvement | International Journal of Intelligent Systems and Applications i
www.ijisae.org
Abstract
Artificial intelligence is the foundation of the era of the Fourth Industrial Revolution and has been applied to various fields. Among them, there are many fields that use artificial intelligence-based chatbots, such as finance, medical care, etc. Chatbots are also used in call centers, where the turnover rate of call center counselors is traditionally 13 times higher than that of other industries. In addition, it is difficult to maintain stable counseling due to realistic difficulties such as time and investment costs even when professional counselors are continuously fostered in call centers. Therefore, practical measures are required to stabilize the supply and demand of manpower in the call center industry and support continuous growth. In this study, we present a customized AICC operation service structure that can alleviate the difficulties of call center counselors, receive customer requests, and provide answers in the most similar form to humans instead of counselors. Until now, chatbots functions were based on voice recognition ARS, TTS, and ERMS for a quick response to simple services and connection to counselors. In contrast, the contents presented in this study suggest a service structure that can respond to customers within 1.4 seconds after a phone call by combining STT, NLU, and TTS with an AICC-based counseling task automation environment. The established system can secure work efficiency and strengthen expertise, and a plan is presented for a system structure that enables future customer communication in the non-contact era as COVID-19.
본 페이지에서는 해당 연구가 해결하고자 했던 기존 문제점 및 구조, 해결방안, 이 논문의 기여점을 정리합니다. 개인적인 분석이므로, 해당 논문에 대한 평가가 아닌 '해당 논문이 어떠한 내용이다'를 정리한 논문 리뷰로서 참고하고 봐주시면 감사하겠습니다. 더욱 자세한 내용을 위해서는 첨부된 논문을 읽어주세요:)
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기존 방식의 문제점 및 구조 :
- 지금까지 챗봇 기능은 주로 pre-defined rule로 작동되는 rule-based chatbot를 사용한다. 이 챗봇은 많은 데이터를 요구하지 않고, 쉽게 개발 및 적용할 수 있지만, 사전에 rule을 정의하기 위해 많은 인력과 시간이 필요하다는 단점이 있다.
- 또한 상담 요청 후 전화받는 시간까지 2초 이상 걸리며, 상담사 재연결 비율이 실제 증가하고 있다.
- STT(Speech-to-Text), NLU(Natural Language Understanding)와 TTS(Text-to-Speak)의 분리로 인한 시간 지연이라고 분석하고 있다. 이처럼 주요 모듈이 분리되면, 최적화된 성능을 보이지 어렵다.
# 요약: 콜센터에서 전문 상담원을 지속적으로 육성해도 시간과 투자 비용과 같은 현실적인 어려움으로 인해 안정적인 상담을 유지하는 것이 어려움. 따라서, 콜센터 산업의 인력 수급과 수요를 안정화하고 지속적인 성장을 지원하기 위한 실질적인 조치가 필요
해결방안:
# 요약: 본 연구에서는 크게 1) 상담 업무 자동화할 수 있는 환경과 2) 전반적인 AICC 운영 서비스 구조를 제시한다.
1. 상담 업무 자동화할 수 있는 환경
- 위의 그림과 같이 STT, NLU, 그리고 TTS를 결합하여 AICC 기반 상담 업무 자동화 환경으로 전화 후 1.4초 이내에 고객에게 응답할 수 있는 서비스 구조를 제안
- 기존 문제점으로 지적한 시간 지연의 문제점을 해결한다.
2. AICC 운영 서비스 구조
- 해당 논문은 위의 그림은 고객 접촉 단계부터시스템 연결까지의 end-to-end 상담 처리를 허용하는 전체 서비스 아키텍처를 제안한다.
해당 논문의 기여점:
- 빠른 시간내로 상담 연결
- 상담 업무의 효율성을 증가시키고 차별화된 고객 서비스 경험을 제공
- 설계된 서비스 아키텍처는 AI 기술을 기반으로 비즈니스 시나리오를 제공하고 관리할 수 있으며, 고객 채널 당 연중무휴 24/365 지속적인 응답을 제공
- 기관 시스템의 연결을 통해 고객의 요청 업무를 자동화하는 것이 가능할 것으로 예상됨