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통신사 콜센터의 상담 녹취를 AI로 분석하여 상담 품질을 자동 평가하고 교육 포인트를 도출하는 시스템을 구축하였습니다.
주요 기능
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| STT 변환 | 상담 녹취 → 텍스트 자동 변환 (정확도 95%) |
| 품질 평가 | 인사말, 경청, 문제해결, 마무리 등 항목별 자동 채점 |
| 감정 분석 | 고객/상담사 감정 변화 추이 분석 |
| 핵심어 분석 | 불만 키워드, 이슈 자동 감지 |
| 코칭 리포트 | 상담사별 강점/약점 분석, 개선 가이드 |
기술 스택
- AI/ML: Whisper (STT), GPT-4, Custom NLP 모델
- Backend: Python FastAPI, Celery
- Frontend: React, Recharts
- Database: PostgreSQL, Elasticsearch
- Infrastructure: GCP (Vertex AI, Cloud Run)
성과
- QA 평가 시간 90% 단축 (전수 평가 가능)
- 상담 품질 점수 평균 15점 향상
- 고객 만족도(CSAT) 8% 상승
- 우수 상담 사례 자동 추출로 교육 효율화
port
| No | Title |
|---|---|
| 3034 | 스포츠정보 플랫폼 개발 |
| 3033 | 저축은행 MIS 베이스 프로그램 개발 |
| 3032 | API 기반 ERP 자동 전산화 시스템 구축 |
| 3031 | OKRace 인트라넷 플랫폼 구축 |
| 3030 | 전사적자원관리시스템 ERP 구축 |
| 3029 | MOA 방송통합관리 시스템 1차 구축 |
| 3028 | UtopiaRace 웹기반 통계프로그램 신규 구축 |
| 3027 | 공공데이터 포털 API 기반 마사회 정보연계 프로그램 개발 |
| 3026 | 논산지역자활센터 사용자 페이지 및 관리 시스템 개발 |
| 3025 | 이통사와 함께하는 개인정보보호 캠페인 |