방대한 텍스트 데이터를 유사한 의미로 군집화 하고 그 주제를 인식해 분포 결과를 분석하는 것을 주제 분류(Topic Analyze)라고 합니다.

이러한 주제 분류를 위해 비즈니스의 특성과 활용목적에 맞도록 데이터 분류 모델을 생성, 관리해 주는 인공지능 솔루션을 ‘딥러닝 기반 주제 분류 모델 관리 솔루션’이라고 합니다.

그 대표적인 솔루션이 바로 AIBRIL TA(Topic Analyzer)입니다.

AIBIRL TA는 딥러닝(DL) 모델 생성에서 배포까지의 모든 과정을 단계별로 제공함으로써 비전문가도 쉽게 사용할 수 있는 주제 분류 솔루션입니다.

동작 프로세스는 다음과 같습니다.

첫번째 단계는 입력된 데이터에 대해 Topic Analyzer가 학습 모델을 생성하고 학습 데이터와 파라미터 값을 설정하는 전처리 과정입니다.

두번째 단계에서는 DL러닝 학습이 진행됩니다.  진행 상태와 결과를 사용자가 인지할 수 있도록 시각화 정보를 제공합니다. 문장 단위, 파일 단위 테스트도 가능합니다.

마지막 단계는 DL모델 배포를 위한 학습 단위 및 인스턴스 지정 단계입니다. 이때 모델 관리를 위한 배포 일시, 정확도, 인스턴스, 학습 데이터 등의 메타 정보도 제공합니다.

3단계 Topic 분석 결과를 거치게 되면 입력된 데이터가 주제별 분포 결과로 분류됩니다.

Q) AIBRIL Topic Analyzer의 주요 특징을 설명해 주세요.
무엇보다도 현장에서 이미 검증된 고성능 딥러닝 솔루션이라는 점입니다. 수십 건의 사업을 통해 검증이 완료됐고 한국어 텍스트에 맞는 고성능 딥러닝 알고리즘을 탑재하고 있습니다. 둘째, 최신의 딥러닝 기법이 적용된 라이브러리를 제공합니다. 이를 통해 보다 고품질의 DL학습결과를 기대할 수 있습니다. GPU 자원 활용 최적화로 비용을 절감할 수 있습니다. 물리적으로 다른 서버에 탑재된 GPU들의 가상화 기능을 통해 자원 활용을 최적화합니다. 끝으로, 전문가가 아니더라도 누구나 사용할 수 있는 쉽고 편리한 기능도 특징입니다. 비즈니스 특성에 맞는 DL 알고리즘을 구축해 드립니다. 학습기능을 한 눈에 파악할 수 있는 시각화 기능이나 편리한 배포 기능도 지원합니다.

그럼, 솔루션 도입 이전과 이후를 비교해 보겠습니다.

텔레마케팅 세일즈 품질 모니터링 프로세스를 예를 들어 설명해 보겠습니다.

기존에는 콜센터 상담 녹취록을 QA 담당자가 직접 샘플링하고 청취합니다.

그리고 회사 정책에 어긋나게 팔았는지, 과장된 홍보를 하며 팔진 않았는지 판단한 후, 소비자에게 불이익을 주는 판매나 판매과정에서 문제가 있었던 판매는 수작업으로 취소합니다.

AIBRIL TA를 도입하면 콜센터 상담 녹취(음성)가 STT(Speech to Text)를 통해 텍스트로 자동 변환되고 DL엔진 시스템이 자동으로 상담 내용을 분석합니다.

끝으로 심사시스템이 판정을 검토하고 불완전판매일 경우 바로 보완하고 업데이트합니다.

Q) 텔레마케팅의 도입 후 기대효과는 무엇인가요?
현실적으로 불가능한 세일즈 품질의 전수 조사가 가능해집니다. 사람이 하기에는 물리적으로 불가능한 수준의 상담 분량을 AIBRIL TA가 DL엔진 기반으로 모두 분석할 수 있습니다. QA 업무 리소스를 줄일 수 있고 Human Error도 그만큼 줄어들게 됩니다. 불완전 판매에 대한 즉각적인 보완이 가능함으로 그만큼 리스크 발생을 예방할 수 있습니다.

주제 분류 모델 관리 솔루션 에이브릴 Topic Analyzer는 이미 여러 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

보험, 은행, 증권 등 금융 산업에서 심사 자동화 서비스에 도입하고 있으며 제조, 서비스, 유통 산업에서는 상품 및 서비스의 리뷰 분석 목적으로도 활용하고 있습니다.

이 밖에 B2C기업들도 고객센터 ARS 자동화 챗봇, 상담Data 분류 및 피드백 등의 목적으로 적극 활용하고 있습니다

Q) AIBRIL TA를 구입 시 지원 가능한 서비스는 무엇이 있나요?
AIBIRL TA는 라이선스로 판매하는 온프라미스(On-Promise) 상품입니다. 솔루션 설치를 비롯한 각종 지원 서비스와 시스템 구축을 위한 하드웨어도 함께 구매하실 수 있습니다. 보다 자세한 사항은 아래로 연락해 주시면 친절히 설명 드리겠습니다.
www.aibril.com
aibril@sk.com