고객 상담 서비스를 이용하는 고객의 만족 여부를 자동으로 유추하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 이 기술을 활용하면 고객 상담 업무 품질을 높여 기업 이미지를 개선할 수 있다.
KAIST(총장 신성철)는 차미영 전산학부 교수, 박건우 박사팀이 임은희 삼성전자 무선사업부 박사와 함께 텍스트 기반 고객 상담 만족도 평가 원천기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
현재 고객 상담 만족도 평가는 정확도가 떨어진다. 상담 직후 이용자 만족 여부를 직접 물어보는 방식인데, 상담에 불만을 가진 고객은 대부분 평가에 참여하지 않는다. 긍정적 평가를 한 이용자가 훨씬 더 많을 수밖에 없다.
반면 연구팀이 개발한 기술은 기계학습을 거친 AI로 이용자 만족 여부를 가려낸다. 이용자가 별도의 평가를 남기지 않아도 돼 기존에 알 수 없었던 이용자 불만족 사례를 파악할 수 있다. 실제 AI를 활용한 유추결과 상담에 만족한 이용자는 45.5%, 불만족 이용자는 54.5% 수준이었다. 기존 방식으로 수집한 정보에서 상담 만족 이용자 비중이 75%에 달한 것과 큰 차이를 보인다.
연구팀은 유추기술의 정확도가 80% 수준이라고 밝혔다. 총 17만건의 만족·불만족 상담 사례를 학습시키고, 대화가 이어지지 않는 '대화 끊김 시간'을 추가요소로 더해 정확도를 높였다.
기술의 핵심은 '워드 임베딩'이다. 워드 임베딩은 문장 내 각 단어의 관계를 파악하는 기계학습 기술이다. 공격적인 표현 유무로 감정 상태를 파악하는 기존 방법보다 세밀한 유추가 가능하다. 기존 방법은 욕설과 같은 표현이 없으면 정확한 감정 상태를 가려내기 어려웠다.
연구팀은 앞으로 기술을 고도화하는 연구에 나선다. 기술의 유추 정확도를 높이고, 상담 초기에 이용자 불만을 파악하도록 하는 것이 목표다. 고객 상담 서비스 분야 활용을 중점 영역으로 두고 기술 사업화도 추진한다.
차미영 교수는 “기업의 상담 업무 효율을 높이고, 이미지 제고에도 도움이 되는 AI 기술을 개발했다”면서 “이용자의 감정 상태에 대응하는 각종 첨단 기술에 적용할 수 있다”고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
