25년 경험과 노하우로 개발한 대한민국 AI 활용 기술과 수준의 쾌거
톡스캔AI(TalkScan AI): AI 기반 라벨분류 예측을 통한 커뮤니케이션 자연어 처리 분석의 혁신
소개
특히 고객 상호작용, 영업, 코칭에서 효과적인 의사소통이 그 어느 때보다 중요한 시대에 기술 발전은 이러한 필수 기술을 향상시키는 데 도움이 되는 획기적인 도구의 기반을 마련했습니다. 그러한 혁신 중 하나는 기업을 위한 2023 데이터 바우처 지원 프로젝트의 일환으로 개발된 AI 기반 솔루션인 TalkScan AI입니다.
이 최첨단 시스템은 AI의 힘을 활용하여 대화의 다양한 측면을 세부적인 레이블과 그룹으로 분류함으로써 의사소통 기술을 분석하고 향상시킵니다. TalkScan AI가 어떻게 커뮤니케이션 분석 및 코칭의 새로운 표준을 설정하는지 살펴보겠습니다.
배경 및 개발
TalkScan AI는 2023년 데이터 바우처 지원 사업에 선정되어 정부 자금 지원을 받았습니다. 이 프로젝트는 AI 기반 라벨 분류를 사용하여 영업 및 코칭 대화를 분석하고 평가하기 위한 완전 자동화된 분석 솔루션을 만드는 것을 목표로 했습니다.
처음에는 판매 대화에 라벨을 지정하고 진단하는 프로세스가 수동으로 이루어졌으며 음성 녹음을 듣는 전문가가 참여했습니다. 이 방법은 시간이 많이 걸리고 확장성이 제한되었습니다. 이번에 개발된 LCP-AI 모델(Label Classification Prediction AI Model)이라는 AI 기반 모델로의 전환은 향상된 정밀도와 효율성으로 분석 프로세스를 자동화하면서 큰 도약을 이루었습니다.
기술기반
TalkScan AI의 백본은 강력한 AI 모델입니다. 20,000개의 레이블이 지정된 메타데이터 항목으로 구성된 데이터세트를 활용하며, 예측 정확도와 다양성을 높이기 위해 이를 100,000개 이상으로 확장할 계획입니다.
이 모델은 음성 녹음을 텍스트로 변환하기 위해 오픈 소스 음성 인식 모델인 Whisper를 사용했고, 딥러닝을 위해 BERT(Bidirection Encoder Representations from Transformers) 포함한 고급 AI 및 기계 학습 알고리즘을 기반으로 구축되었습니다.
'톡스캔 라벨분류예측AI 모델'은 대화를 라벨로 분류할 뿐만 아니라 설득력과 의사소통 효율성을 기반으로 점수로 수준을 평가합니다.
목표 및 영향
TalkScan AI의 주요 목표는 영업 및 코칭, 상담원들의 고객과의 상호 작용을 분석하기 위한 정교한 도구를 제공하는 것입니다. 커뮤니케이션 패턴에 대한 자세한 통찰력을 제공하여 사용자가 강점과 개선 영역을 식별하는 데 도움을 줍니다. TalkScan AI는 이 프로세스를 자동화함으로써 수동 분석보다 더 많은 사용자에게 도달할 수 있는 더 광범위한 애플리케이션을 허용합니다.
특징 및 기능
정확한 라벨 분류
TalkScan AI는 대화를 20개의 고유한 라벨로 분류하며, 각 라벨은 대화의 다양한 측면을 나타냅니다. 이러한 라벨은 설득력과 의사소통 효과에 미치는 영향을 기준으로 A, B, C, D의 네 가지 범주로 분류됩니다. 그룹 B는 가장 효과적인 의사소통 전략을 나타내며 A, C, D가 그 뒤를 따릅니다.
사용자 친화적 인 인터페이스
이러한 도구의 효능은 접근성에 있다는 점을 이해한 TalkScan AI는 사용자 친화적인 인터페이스를 자랑합니다. 복잡한 자연어처리 AI 분석을 단순화하여 개인과 전문가가 실제 시나리오에서 통찰력을 더 쉽게 해석하고 적용할 수 있도록 해줍니다.
맞춤형 피드백 및 교육
TalkScan AI의 가장 중요한 장점 중 하나는 개인화된 피드백을 제공하는 능력입니다. 이 기능은 영업 담당자, 콜센터 상담원 및 코치에게 매우 중요하며 AI 분석을 기반으로 커뮤니케이션 수준과 스킬, 전략을 개선할 수 있습니다.
애플리케이션 시나리오
판매 및 고객 서비스
영업 및 고객 서비스에서는 효과적인 의사소통이 가장 중요합니다. TalkScan AI는 가장 설득력 있고 영향력 있는 의사소통 방법을 식별하여 고객 상호 작용과 판매 결과를 개선하는 데 도움을 줍니다.
코칭 및 훈련
코치와 트레이너에게 TalkScan AI는 코칭 방법을 평가하고 향상시키는 훌륭한 도구 역할을 합니다. 커뮤니케이션 스타일에 대한 자세한 통찰력을 제공하여 더 나은 고객 참여를 위한 접근 방식을 맞춤화할 수 있습니다.
개인 개발
TalkScan AI는 전문적인 설정에만 국한되지 않습니다. 또한 개인 개발에도 사용될 수 있어 개인의 일상적인 의사소통 기술을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
성과 및 향후 전망
현재 성과
TalkScan AI는 초기 예측 정확도 85%로 놀라운 성공을 거두었습니다. 이 프로젝트는 정확도를 95% 이상으로 높이는 것을 목표로 향후 개선을 위한 포괄적인 계획을 세웠습니다.
확장 계획
향후 개발에는 데이터 세트 확장, 다국어 모델 서비스 제공, AI 알고리즘 개선이 포함됩니다. 또한 국제 시장 진출에 중점을 두고 있으며 이를 통해 도구의 범위와 영향력을 확대하고 있습니다.
사회경제적 기여
비즈니스 및 전문 영역을 넘어 TalkScan AI는 상당한 사회적 기여를 위한 잠재력을 보유하고 있습니다. 이는 갈등 해결을 돕고 보다 효과적인 의사소통 관행을 촉진하여 다양한 사회적 측면에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
결론
TalkScan AI는 AI 기반 커뮤니케이션 분석 및 코칭의 이정표를 나타냅니다. 정교한 라벨 분류, 사용자 친화적인 인터페이스, 광범위한 적용 가능성을 통해 커뮤니케이션 향상 분야의 기술 혁신에 앞장서고 있습니다.
지속적으로 발전함에 따라 TalkScan AI는 영업 및 코칭과 같은 전문 분야에 혁명을 일으킬 뿐만 아니라 개인 개발 및 사회 개선에도 크게 기여할 것을 약속합니다.
커뮤니케이션 분석 및 교육의 미래가 여기에 있으며 AI를 기반으로 합니다.
*본 기사는 사례뉴스 필진기자 맘스퀘스천 심재우 대표가 쓴 칼럼입니다. 맘스퀘스천과 에스비 컨설팅 심재우 대표는 메타버스, 문해력 5(묻기, 읽기, 쓰기, 토론하기, 말하기), 3색줄독서, 챗GPT, 고교학점제, 메타러닝 전문가이자 MBEA(메타버스비즈전문가협회) 회장입니다. 또한 그는 3색줄독서 전문가 2급 민간자격증(교육부 등록) 운영자이자 문해력5 솔루션, 3색줄독서법과 큐지북책쓰기 개발자입니다.