대화 로그 분석의 중요성과 기본 개념많은 기업이 챗봇을 운영하면서 자연어 이해(NLU) 모델의 정확도만 높이면 성능이 자동으로 향상된다고 생각한다. 하지만 실제로 챗봇의 품질을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나는 대화 로그의 체계적인 분석과 개선 프로세스이다. 대화 로그에는 사용자의 발화 패턴, 의도 분류의 정확도, 이탈 지점, 감정 상태 등 챗봇이 잘못 응답하는 근본적 이유가 모두 숨어 있다. 예를 들어, 고객이 “주문 상태 알려줘”라고 질문할 때는 문제없이 응답하지만, “내 주문 어디까지 왔어?”라고 물으면 챗봇이 의도를 분류하지 못하는 사례가 종종 발생한다. 이런 문제는 NLU 모델만으로 해결할 수 없다. 대화 로그에서 실제 사용자의 질문 표현과 행동 흐름을 분석해, 데이터셋과 시나리오에 반영해야..

AI 챗봇과 상담원 협업의 필요성과 가치많은 기업이 고객 응대 효율성을 높이기 위해 AI 챗봇을 적극 도입하고 있다. 챗봇은 단순·반복적인 질문에 즉시 응답할 수 있어, 상담원의 부담을 크게 줄여준다. 하지만 고객의 문의는 언제나 예측 가능한 범위에 머물지 않는다. 예를 들어, 주문 취소와 환불 문의는 간단히 처리할 수 있지만, 배송 지연에 따른 불만, 복잡한 정책 해석, 긴급한 문제 해결은 여전히 상담원의 개입이 필요하다. 이처럼 AI 챗봇과 상담원이 협업하는 시스템은 두 가지 가치를 동시에 실현한다. 첫째, 운영 효율 극대화다. 반복 업무는 챗봇이 처리하고, 고난도 업무에 상담원이 집중할 수 있어 전체 생산성이 오른다. 둘째, 고객 경험 향상이다. 챗봇이 해결하지 못하는 질문에 즉시 사람으로 전환해 ..