프로젝트 배경
이 프로젝트는 AI 기반의 가상 CS 직원을 통해 고객 문의 대응을 자동화하는 솔루션입니다. 기존의 고객 응대 방식은 인건비 부담이 크고, 응답 속도 및 일관성이 부족한 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 AI를 활용하여 24/7 자동 응대가 가능하도록 개발되었으며, 이를 통해 비용 절감과 응대 품질 향상을 목표로 했습니다.
*본 포트폴리오 내 이미지는 이해를 돕기 위해 가상으로 제작되었습니다.
*본 포트폴리오 내 이미지는 이해를 돕기 위해 가상으로 제작되었습니다.
프로젝트 성과
전체 문의 60% 완전 자동화
- AI 기반 CS 자동화 솔루션을 통해 전체 문의의 60%를 자동화하였습니다.
핵심 기능

AI 기반 고객 응대 자동화
- 수강료, 수업, 결제 관련 문의를 AI 챗봇이 자동으로 답변합니다.

24/7 실시간 대응
- 고객 문의를 자동 처리하고 필요한 경우 실시간 상담원 연결을 지원합니다.

다중 채널 연동
- 웹 챗봇, 카카오톡, 인스타그램, 네이버 톡톡 등 다양한 플랫폼에서 동작합니다.

FAQ 및 심층 질의 대응
- 고객 문의 유형을 분석하여 빠르고 정확한 답변을 제공합니다.

고객 피드백 분석 및 개선
- 대화 데이터를 분석해 지속적으로 모델 학습 및 응대 품질을 개선합니다.
진행 단계
기획 및 요구사항 정의
2024.04.
- CS 자동화 목표 및 고객사의 주요 요구사항 분석
AI 모델 학습 및 챗봇 개발
2024.04.
- GPT 모델 학습, FAQ 데이터 학습
- 테스트 진행
- 테스트 진행
채널 연동 및 테스트
2024.04.
- 웹, 모바일, 메시징 앱과의 통합 개발
- 사용자 테스트 진행
- 사용자 테스트 진행
정식 런칭 및 지속 개선
2024.04.
- 데이터 분석을 기반으로 응대 품질 지속 개선
프로젝트 상세
1. 포트폴리오 소개: AI 기반 가상 CS 직원 개발 사례
2. 작업 범위: AI 모델 개발, 챗봇 시스템 구축, 다중 채널 연동
3. 주요 업무:
- AI 기반 고객 응대 자동화: 수강료, 수업, 결제 관련 문의를 AI 챗봇이 자동 응대
- 24/7 실시간 대응: 자동 처리 및 실시간 상담원 연결 지원
- 다중 채널 연동: 웹 챗봇, 카카오톡, 인스타그램, 네이버 톡톡 등 지원
- FAQ 및 심층 질의 대응: 고객 문의 분석을 통한 빠르고 정확한 답변 제공
- 고객 피드백 분석 및 개선: 대화 데이터 분석을 통한 모델 학습 및 응대 품질 향상
2. 작업 범위: AI 모델 개발, 챗봇 시스템 구축, 다중 채널 연동
3. 주요 업무:
- AI 기반 고객 응대 자동화: 수강료, 수업, 결제 관련 문의를 AI 챗봇이 자동 응대
- 24/7 실시간 대응: 자동 처리 및 실시간 상담원 연결 지원
- 다중 채널 연동: 웹 챗봇, 카카오톡, 인스타그램, 네이버 톡톡 등 지원
- FAQ 및 심층 질의 대응: 고객 문의 분석을 통한 빠르고 정확한 답변 제공
- 고객 피드백 분석 및 개선: 대화 데이터 분석을 통한 모델 학습 및 응대 품질 향상
