서울대와 30년 고객 상담 노하우 AI 학습 데이터로 구현...대화의 숨은 의도까지 분석하는 CLARA 개발
유베이스 그룹(대표 목진원, 이하 유베이스)이 서울대학교 자연어처리 연구실과의 산학협력 연구를 통해 숙련 상담사의 노하우를 AI가 학습할 수 있는 데이터로 구조화하는 데 성공했다고 8월 20일 밝혔다.
유베이스는 1월 AI 상담 기술 고도화를 위해 국내 자연어처리 연구를 선도하는 서울대 자연어처리 연구실과 산학협력을 체결했다. 이번 연구는 사람의 감각과 경험에 의존해 온 ‘고품질 상담’의 조건을 객관적인 언어학적 기준으로 정립하고, 이를 실제 AI 학습과 상담 현장에 활용할 수 있는 데이터로 전환하기 위해 추진됐다는 설명이다.
업체 측에 따르면, 기존 AI 상담은 정형화된 문의에 빠르게 답변하는 데 강점을 보였지만, 고객의 발화에 담긴 의도와 감정, 대화의 맥락까지 종합적으로 이해하는 데는 한계가 있었다. 유베이스는 28년간 컨택센터를 운영하며 축적한 방대한 상담 데이터와 현장 노하우에 서울대의 자연어처리 연구 역량을 결합해 이러한 한계를 보완하는 데 초점을 맞췄다.
양측은 연구를 통해 상담 대화를 언어학적 관점에서 체계적으로 분석하는 ‘CLARA(Customer Language Analysis and Response Assessment·고객 언어 분석 및 응답 평가)’ 프레임워크를 개발했다. CLARA는 문장의 형식뿐만 아니라 고객의 실제 의도와 감정, 대화의 진행 단계와 맥락 등을 종합적으로 분석해 상담 품질을 객관적으로 평가할 수 있도록 설계됐다.
고객의 부정적 감정에 대한 효과적인 대응 방식도 구체화했다. 화가 난 고객과 불안해하는 고객에게 필요한 대응 방식이 다르며, 일률적인 공감 표현을 반복하는 것보다 고객의 감정과 상황에 맞춰 대응 전략을 달리하는 것이 중요하다는 점을 확인했다는 것이다.
유베이스와 서울대 자연어처리 연구실 연구진은 분석 결과를 바탕으로 고품질 상담의 기준에 충족하는 상담 데이터를 선별해 AI 학습에 즉시 활용할 수 있는 ‘골든 데이터셋’을 구축했다. 개인정보와 기업 정보를 제거해 실제 AI 모델 학습과 서비스 개발에 활용할 수 있는 기반도 갖췄다.
특히 이번 연구는 단발성 데이터 분석에 그치지 않고, 신규 상담 데이터를 지속적으로 분석해 상담 전략과 AI 학습 데이터에 다시 반영하는 선순환 구조를 구축했다는 데 의미가 있다. 상담 환경과 고객의 언어가 변화하더라도 새로운 데이터를 동일한 기준으로 분석해 AI 학습 데이터와 대응 전략을 지속적으로 고도화할 수 있다.
현장 적용 가능성도 높였다. 유베이스는 상담 중 고객의 발화에서 반복되는 요구나 감정 변화 등 위험 신호를 실시간으로 포착하고 대응 방향을 제시하는 수준까지 연구 성과를 확장한다. 이를 통해 AI 상담의 고객 대응 품질을 높인다는 구상이다.
궁극적으로 유베이스는 AI와 사람 상담사가 각자의 강점에 집중하는 ‘사람-AI 동행형 상담 모델’을 구현할 계획이다. AI가 단순·반복 문의와 감정 소모가 큰 업무를 분담하고, 사람 상담사는 복잡한 상황에 대한 판단과 섬세한 공감이 필요한 상담에 집중하도록 하는 것이 핵심이다. 이를 통해 고객에게는 일관되고 정교한 상담 경험을 제공하고 상담사의 업무 부담과 감정 소모는 낮출 수 있을 것으로 기대하고 있다고 전했다.
목진원 유베이스 대표는 “이번 산학협력의 핵심은 30년간 쌓아온 고객 상담 노하우를 AI가 학습할 수 있는 데이터로 전환하고, 다시 상담 현장에 적용하는 선순환 구조를 마련했다는 데 있다”며, “AI가 사람을 대체하는 기술이 아닌, 상담사가 고객과의 소통과 판단에 집중할 수 있도록 돕는 기술로 고객 경험과 상담 품질을 함께 높여가겠다”고 전했다.
이번 연구를 이끈 서울대학교 자연어처리 연구실 신효필 교수는 “언어학적 프레임워크를 통해 상담의 기준을 객관화하고 AI 학습 데이터로 구현했다는 점에서 학술적, 실무적 의미가 크다”며, “CLARA가 실제 컨택센터 현장에서 상담사의 조력자가 되고, 국내 AI 상담 기술의 수준을 한 단계 끌어올리는 계기가 될 것으로 기대한다”고 덧붙였다.
<저작권자(c)스마트앤컴퍼니. 무단전재-재배포금지>
