AI
상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기
두줄요약
상담 데이터를 분석해 유형 분류와 SOP 초안을 자동 생성하는 파이프라인을 소개했습니다. 세팅 초기 정의 부담을 줄이고 ALF 도입을 빠르게 시작하는 방법을 다뤘습니다.
핵심 내용
- 상담 데이터를 입력해 유형 분류, 패턴 추출, SOP 생성, ALF 세팅 파일 분리까지 이어지는 자동화 파이프라인 소개
- 임베딩·클러스터링으로 재현 가능한 분류를 만들고, 구조화된 Agent SOP로 챗봇 동작 기준을 문서화
- 초안 생성으로 세팅 초기 정의 부담을 줄이고, 상담사 개입 없이 검토·수정 가능한 출발점 제공
- 알고리즘 선택, 카테고리 고정, 샘플 추출 방식, 규칙 템플릿 등에서 실제 운용 가능한 형태로 개선
적용해볼 점
- 상담 데이터에서 FAQ와 대응 흐름을 함께 추출해 SOP 초안으로 전환
- 자동화율보다 처리 시간 절감 기준으로 도입 효과를 설명
- 분류·샘플링·출력 형식을 시스템 레벨에서 강제해 결과 일관성 확보