톡스캔AI(TalkScan AI): AI 기반 라벨분류 예측을 통한 커뮤니케이션 자연어 처리 분석의 혁신

 

 

톡스캔AI(TalkScan AI): AI 기반 라벨분류 예측을 통한 커뮤니케이션 자연어 처리 분석의 혁신

 

 

 

 

[소개] 효과적인 의사소통은 현대 비즈니스에서 필수적입니다. 톡스캔AI는 이를 위한 AI 기반의 혁신적인 도구로, 대화를 세밀하게 분석하여 의사소통 기술을 개선합니다. 2023 데이터 바우처 지원 프로젝트의 일환으로 개발된 이 시스템은 대화의 다양한 측면을 라벨과 그룹으로 분류하여 커뮤니케이션 분석의 새로운 표준을 제시합니다.

 

 

[배경 및 개발] 톡스캔AI는 정부 지원을 받아 개발되었습니다. 초기에는 판매 대화를 수동으로 라벨링하고 분석했지만, LCP-AI 모델 도입으로 프로세스가 자동화되어 효율성과 정확성이 크게 향상되었습니다.

 

 

[기술 기반] 톡스캔AI는 20,000개 이상의 레이블이 지정된 메타데이터를 사용합니다. Whisper와 같은 오픈 소스 음성 인식 모델과 BERT를 포함한 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하여 음성 녹음을 텍스트로 변환하고 분석합니다.

 

 

[목표 및 영향] 이 도구의 목표는 영업, 코칭, 상담원들이 고객과의 상호 작용을 분석하고 효율적인 의사소통 방법을 찾도록 돕는 것입니다. 자동화된 분석을 통해 수동 방식보다 많은 사용자에게 서비스를 제공할 수 있습니다.

 

 

[특징 및 기능]

• 정확한 라벨 분류: 대화를 20개의 라벨로 세분화하여 의사소통 전략의 효과를 평가합니다.
• 사용자 친화적 인터페이스: 복잡한 AI 분석을 단순화하여 사용자가 쉽게 해석하고 적용할 수 있습니다.
• 맞춤형 피드백 및 교육: 영업 담당자와 코치에게 맞춤형 피드백을 제공하여 커뮤니케이션 스킬과 전략을 개선합니다.

 

 

[애플리케이션 시나리오]

• 판매 및 고객 서비스: 영업 및 고객 서비스에 있어 효과적인 의사소통 방법을 제공합니다.
• 코칭 및 훈련: 코치와 트레이너에게 커뮤니케이션 스타일 분석을 제공합니다.
• 개인 개발: 개인적인 의사소통 기술 향상에도 활용됩니다.

 

 

[성과 및 향후 전망]

• 현재 성과: 초기 예측 정확도 85%로 높은 성공률을 보입니다.
• 확장 계획: 다국어 모델 서비스, AI 알고리즘 개선, 국제 시장 진출 등을 목표로 합니다.

 

 

[사회경제적 기여] 비즈니스 및 전문 영역을 넘어 사회적 기여 가능성도 높으며, 갈등 해결 및 의사소통 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.

 

 

[결론] 톡스캔AI는 커뮤니케이션 분석 및 코칭 분야에서 AI 기반의 기술 혁신을 선도하고 있으며, 지속적인 발전을 통해 전문 분야 뿐만 아니라 개인 개발 및 사회 개선에도 크게 기여할 것으로 보입니다.