문서 AI와 고객 센터 AI 소개
📚 표 목차:
- 소개
- Google Cloud의 ML 솔루션
- CCAI (Contact Center AI)
- 대화형 인공지능 기술
- SST (음성 인식), TTS (텍스트 음성 변환) 및 Dialogflow
- 가상 에이전트와의 자연스러운 상호작용
- Agent Assist와 인사이트 사용법
- CCAI 플랫폼 이용 방법
- Doc AI (Document AI)
- 비정형 데이터 처리
- 문서 처리 작업
- 프로세서 유형 및 사용 사례
- Doc AI Workbench 사용 방법
- 고객 사례: Senex
- 참고 자료 및 리소스
- MLOps의 기초 소개
- 결론
📝 머신러닝 솔루션을 통한 혁신을 시작해 보세요!
Google Cloud는 기업들이 활용할 수 있는 다양한 머신러닝 (ML) 솔루션을 제공하고 있습니다. 이 글에서는 CCAI (Contact Center AI)와 Doc AI (Document AI)에 대해 자세히 알아보겠습니다.
🚀 CCAI (Contact Center AI)
CCAI는 고객 센터에서의 대화와 상호 작용을 향상시키기 위한 인공지능 기술입니다. Google의 CCAI는 대화형 인공지능 성능을 향상시키고, 음성 및 텍스트 채널을 통해 고객과 자연스러운 대화를 할 수 있게 해줍니다.
CCAI는 SST (음성 인식), TTS (텍스트 음성 변환), 그리고 Dialogflow를 기반으로 구축되어 있습니다. Dialogflow를 통해 가상 에이전트가 사용자와 대화할 수 있으며, Agent Assist는 인지도를 향상시키기 위해 실시간으로 대화를 모니터링하고, 관련 지식 및 해결 방법을 제시해줍니다.
CCAI는 또한 대화 내용을 저장하고 분석할 수 있는 Insights 기능을 제공합니다. 이를 통해 대화의 유형과 고객의 이유를 파악하여 비즈니스 의사 결정을 지원합니다. CCAI 플랫폼을 통해 이러한 기능들을 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.
🔍 Doc AI (Document AI)
문서 AI는 비정형 콘텐츠를 구조화된 데이터로 변환하는 클라우드 플랫폼입니다. 기업은 문서 AI를 활용하여 PDF, 양식, 이메일, 계약서 등의 문서를 구조화된 데이터로 추출하고 분석함으로써 비즈니스 결정에 활용할 수 있습니다.
문서 AI는 다양한 문서 처리 작업을 지원합니다. 문서에서 텍스트를 추출하고, 이미지 품질을 개선하는 등의 전처리 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 각 문서의 유형에 따라 분류하고 분할할 수 있습니다. 필요한 경우, 사용자는 Doc AI Workbench를 사용하여 고유한 비즈니스에 맞는 커스텀 모델을 생성할 수도 있습니다.
Senex와 같은 많은 고객들은 이미 문서 AI를 활용하여 데이터를 최적화하고 비즈니스 운영에 활용하고 있습니다. Senex는 Document AI를 사용하여 수작업이 필요한 문서에서 데이터를 추출하여 비즈니스에 활용하고 있으며, 이러한 변화를 통해 고객 서비스의 향상과 작업 효율성의 향상을 이루어냈습니다.
📚 참고 자료 및 리소스
이어지는 글에서는 MLOps (Machine Learning Operations)의 기초를 소개하고, Google Cloud에서 MLOps를 구현하는 방법과 관련 고객 사례를 확인해보겠습니다. 기대하세요!