LG유플러스, AI 상담 어드바이저 도입으로 콜센터 효율성 극대화
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이 콘텐츠는 고객센터 운영 효율화, AI 기술 활용, 상담 품질 개선에 관심 있는 IT 개발자, 특히 백엔드 개발자, AI/ML 엔지니어, 그리고 고객 경험 개선을 담당하는 소프트웨어 엔지니어에게 유용합니다. AI 컨택센터(AICC) 시스템 설계 및 운영에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며, LLM 기반 RAG 기술 적용 사례를 통해 실무적인 아이디어를 얻을 수 있습니다.
🔖 주요 키워드

핵심 기술: LG유플러스는 LG AI연구원의 '엑사원 3.5-2.4B' 기반의 '익시젠(ixi-gen)'을 활용하여 상담사에게 실시간 답변 및 업무 지원을 제공하는 'AI 상담 어드바이저'를 콜센터에 도입했습니다. 이는 상담 효율성과 정확도를 획기적으로 개선하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
기술적 세부사항:
* 기반 모델: LG AI연구원의 '엑사원 3.5-2.4B'을 활용한 '익시젠(ixi-gen)'으로 답변 생성.
* 데이터 활용: 1800만 건의 상담 데이터와 통신 특화 모델 '엑사원'으로 상담 정확도 향상.
* 에이전틱 검색 증강 생성(RAG): AI가 상담 내용을 분석하여 맥락에 맞는 답변 생성 (기존 RAG 대비 고도화). 답변 정확도 90% 달성.
* AI 중심 업무 흐름 (AI in the loop): 상담 후 코드 분류 및 피드백 자동화. AI 분류 검증 및 자기 학습 기능 탑재.
* 효율성 개선: AI 자동화로 3000건 작업 40분 소요 (인간 상담사 2000건 대비 약 5760분 단축).
* 도입 효과: 고객 통화당 연결 대기 시간 17초, 통화 시간 30초 감소 (전체 상담 시간 19% 개선).
* 향후 기능 (3분기 예정):
* AI 오토QA: '사고그래프(graph of thought)' 적용으로 복잡한 상담 맥락에서 AI의 병렬적 항목 평가 기능.
* 리스크콜: 상담 중 문제 상황 알림 기능.
개발 임팩트: 상담사의 업무 부담을 경감시켜 고객 응대에 더욱 집중할 수 있도록 지원하며, 데이터 기반의 지속적인 AI 성능 개선을 통해 고객 만족도 및 상담 품질 향상을 기대할 수 있습니다. AICC 시스템 구축 및 운영에 대한 새로운 접근 방식을 제시합니다.
커뮤니티 반응: (원문에 명시적 언급 없음)