공공기관 법률 상담에 쓰이는 콜봇ㆍ챗봇과 상담원 지원 어드바이저를 구축했습니다. 상담 지식을 구조화하고, 대화를 자동 분류ㆍ요약해 상담원이 바로 활용할 수 있게 했습니다. 1) 시스템 구성 - 지식 구축: 상담 사례와 법령 자료를 학습데이터 형태로 정리하고 갱신 - 콜봇ㆍ챗봇: 문의 내용을 분류해 답변하거나 담당 상담원에게 연결 - 상담 어드바이저: 상담 중 관련 자료와 유사 사례를 상담원 화면에 표출 - 상담 요약ㆍ후속 학습: 종료된 상담을 자동 요약하고 결과를 다시 학습에 반영 2) 담당 범위 - Spring Boot와 Node.js(Express, TypeORM) 기반 API 서버 개발 - NLP 엔진 연동과 대화 분류ㆍ요약 처리 - React 기반 상담원 지원 화면 개발 - 비식별화 솔루션과 SSO 연계 3) 기술적 이슈와 해결 - 상담 내용에 개인정보가 포함돼, 저장 전에 비식별화를 거치고 원문 접근을 권한이 있는 담당자로 제한했습니다. - 상담 중 자료 표출이 늦으면 쓸모가 없어, 대화 내용을 실시간으로 받아 처리하는 구조(WebSocket)로 응답 지연을 줄였습니다. - 분류 정확도가 낮은 문의는 강제로 답하지 않고 상담원 연결로 넘겨, 잘못된 안내가 나가지 않도록 했습니다. [배경과 목표] 1) 문제점 - 상담 사례와 법령 자료가 문서로 흩어져 있어 상담원이 찾는 데 시간이 걸림 - 단순ㆍ반복 문의가 많아 상담 대기가 길어짐 - 상담 내용을 사람이 요약해 기록하느라 업무 부담이 큼 2) 프로젝트 목표 - 상담 지식을 구조화해 찾아 쓸 수 있게 정리 - 반복 문의는 콜봇ㆍ챗봇이 처리하고 복잡한 건은 상담원에게 연결 - 상담 요약을 자동화하고 그 결과를 다시 학습에 반영 3) 주안점 - 상담 내용의 비식별화와 접근 권한 통제 - 상담 중 자료 표출의 응답 속도 - 분류가 불확실할 때 잘못 답하지 않는 처리 [주요 기능] - 상담 지식 구축과 갱신: 상담 사례와 법령 자료를 학습데이터로 정리하고, 종료된 상담 결과를 다시 반영해 지식을 갱신합니다. - 대화 자동 분류와 상담원 연결: 문의를 분류해 콜봇ㆍ챗봇이 답하고, 분류가 불확실하면 답하지 않고 담당 상담원에게 연결합니다. - 상담 어드바이저와 자동 요약: 상담 중 관련 자료와 유사 사례를 실시간으로 표출하고, 종료 후 상담 내용을 자동 요약해 기록합니다. [성과] - 반복 문의의 자동 응대 체계 구축: 문의를 분류해 콜봇ㆍ챗봇이 처리하고 불확실한 건만 상담원에게 넘기는 구조로 상담 부하를 분산했습니다. - 상담 기록 자동 요약과 재학습: 종료된 상담을 자동 요약해 기록 부담을 줄이고, 그 결과를 지식에 다시 반영해 답변 품질이 누적 개선됩니다. [진행 과정] - 2023.01. 상담 데이터 분석: 기존 상담 사례와 법령 자료를 살펴 분류 체계와 답변 범위를 정했습니다. - 2023.03. 지식 구조ㆍ연동 설계: 학습데이터 구조와 비식별화, SSOㆍ기존 시스템 연계 방식을 설계했습니다. - 2023.05. 개발 및 NLP 연동: API 서버와 상담원 지원 화면을 개발하고 NLP 엔진을 연동했습니다. - 2023.10. 상담 현장 검증과 적용: 실제 상담에서 분류 정확도와 표출 속도를 확인한 뒤 적용했습니다. [프로젝트 정보] - 기간: 2023.01 ~ 2023.12 - 역할: 백엔드ㆍAI 연동 개발 - 기술: Spring Boot, Node.js, React, Java * 표시 금액은 비슷한 규모 작업의 시작 견적(참고용)이며, 실제 금액은 범위 확인 후 안내드립니다.

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