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NTIS 바로가기한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회, 2017 Oct. 13, 2017년, pp.220 - 224
오교중 (한국과학기술원, 전산학부) , 박찬용 (한국과학기술원, 전산학부) , 이동건 (한국과학기술원, 전산학부) , 임채균 (한국과학기술원, 전산학부) , 최호진 (한국과학기술원, 전산학부)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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현재까지 개발된 고객상담 챗봇 시스템의 성능은? | 현재까지 개발된 고객상담 챗봇 시스템은, 메뉴 기반으로 답변 가능한 질문을 객관식으로 제공하거나, 사전에 정의된 시나리오에 기반하여 준비된 질문을 하고 사용자의 답변과 유사한 시나리오의 응답을 제공하고 있다. 이 같은 서비스 형태는 모바일뱅킹의 새로운 인터페이스 방식일 뿐이며, 상품 소개와 정보 조회 등의 단순한 서비스만 제공 가능하다. | |
챗봇의 장점은? | 올해 들어 국내 은행, 증권, 신용평가 등 금융 관련 도메인에서는 비대면 상담 서비스를 위한 챗봇 시스템의 도입이 활발히 일어나고 있다. 챗봇은 시간과 장소에 구애받지 않고 고객상담 서비스를 제공할 수 있다. 이를 통해 콜센터 내 야간 및 주말 고객상담 인력을 줄일 수 있으며, 단순 반복 질문에는 자동으로 대처하고, 상담사는 보다 복잡한 상담 사례에 집중할 수 있다. | |
사람처럼 대화를 하는 고객상담 챗봇 시스템을 개발하기 위해 필요한 기술은? | 이 같은 인공지능 기술에 기반한 대화 시스템을 개발하기 위해서는, 전화 등 음성 대화를 문자형 데이터로 바꿔주는 STT 기능, 기존의 자연어처리(NLP), 기계학습 기술에 기반한 상담 대화의 자연어 이해(NLU) 기술, 응답 내용을 결정하고, 자연어 대화를 생성(NLG)하는 응답 기술 등 높은 수준의 대화 기술이 필요하다. |
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