AI 도구 개발

저희가 개발하는 AI 애플리케이션 유형

• AI 챗봇 / 지능형 비서 (LINE, 웹사이트, 슬랙)
• AI 음성 응답 및 주문 접수 (실시간 음성 대화, 자동 주문 생성)
• 기업 지식 저장소 질의응답 시스템 (직원이 내부 문서, SOP 검색)
• 문서 처리 자동화 (계약 검토, 영수증 인식, 보고서 정리)
• 특정 분야 지식을 갖춘 맞춤형 GPT/클로드 어시스턴트

기술 선택의 유연성

• 특정 AI 벤더에 종속되지 않고: GPT, Claude, Gemini 등 다양한 AI 모델을 통합하여, 각 작업에 가장 적합한 모델을 선택
• 유연성: 클라우드 API를 사용할 수 있으며, 오픈 소스 모델을 고객의 자체 서버에 배포할 수도 있습니다 (데이터는 외부로 유출되지 않음).
• 전체 소스 코드를 제공하며, 장기 라이선스 비용은 받지 않습니다.
• LINE, Slack 및 자체 백엔드 시스템과의 통합 경험

AI 챗봇, 정확할까? 핵심은 RAG, 답변을 자신의 지식 기반에 통합

고객들이 가장 우려하는 것은 "AI가 엉뚱한 말을 할까?"라는 질문입니다. 물론, 이는 언어 모델의 본질적인 특성입니다. 즉, 자연스럽고 유창하게 말을 생성하기 위해 허구적인 내용을 만들어내는 것입니다(산업계에서는 이를 "환각(hallucination)"이라고 부릅니다). 저희는 이 문제를 외면하는 것이 아니라, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하여 허용 가능한 수준으로 관리합니다. 먼저, 제품 문서, FAQ, SOP 등을 작은 단위로 분할하고 벡터 인덱스를 구축하여, 사용자가 질문하면 시스템이 먼저 "정보를 검색"한 후, AI가 "검색된 정보를 바탕으로 답변"하도록 하고, 출처를 명시합니다. 답변할 수 없는 경우에는 솔직하게 "이 질문은 전문 담당자에게 연결해 드리겠습니다"라고 안내합니다. 저희는 엉뚱한 답변을 제공하는 것을 방지하기 위해 RAG를 활용하여 오류율을 줄이고, 답변의 근거를 명확하게 합니다. 하지만, 고위험 분야(금전, 법률, 의료 등)의 질문에 대해서는 여전히 인적 검토를 유지합니다.

AI가 답변할 수 없을 때 대처 방법: 실제 사람과의 대화 흐름 설계

훌륭한 AI 고객 서비스의 가치는 단순히 "답변 가능한 부분"뿐 아니라 "답변할 수 없을 때의 처리"에 있습니다. 저희는 설계 단계에서 다음과 같은 상향(escalation) 규칙을 미리 정의합니다. 동일한 질문을 두 번 이상 반복하거나, 사용자가 감정적인 표현을 사용하거나, 금융 및 환불과 같은 민감한 질문을 할 경우, 자동으로 전체 대화 기록을 담당자에게 전달하여 고객이 다시 질문할 필요가 없도록 합니다. 대화 프로세스는 고정된 절차(주문 확인, 예약, 수리 요청 등)를 통해 정확성을 확보하고, 질문은 AI에 맡겨 의도 파악 및 다중 턴 기억을 통해 문맥을 이해하도록 합니다. (예: "환불"이라고 질문한 후 "며칠 걸리나요?"라고 질문하면, 시스템은 두 질문이 동일한 내용을 의미한다는 것을 파악). 순수한 의사 결정 트리 방식은 너무 엄격하고, AI에 모든 것을 맡기는 방식은 통제하기 어려우므로, 이 중간 방식이 실질적으로 안정적인 운영 방식입니다.

저희의 관점: 먼저 투자 수익률(ROI)을 계산하고, AI를 위해 AI를 사용하는 것은 비효율적입니다.

최근 가장 흔하게 나타나는 상황은, 경영진이 뉴스를 보고 "우리도 AI를 도입해야겠다"라고 생각하지만, 어떤 문제를 해결해야 하는지 명확하게 정의하지 못하는 경우입니다. 반대로 저희는 먼저 "반복적이고, 인력 투입이 많이 필요하며, 명확한 규칙이 있는" 부분을 공략합니다. 왜냐하면 이 부분에서 투자 대비 효과를 가장 쉽게 계산할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 저희가 실제로 수행한 사례를 들어보겠습니다. 화련 택시 차량은 매일 엄청난 양의 전화 주문을 받으며, 이는 매우 반복적인 인력 업무였습니다. 저희는 이를 위해 AI 음성 응대 시스템(실시간 음성 대화, 자동 지표 인식, 직접 주문 처리 및 차량 배차)을 구축했습니다. 이러한 부분에 AI를 도입하는 것이 비용 대비 효과가 뛰어납니다. 반대로, 단순히 "멋진" AI만 원한다면, 저희는 솔직하게 "이 돈을 쓰는 것은 비효율적"이라고 말씀드리겠습니다.

실제로 수행했던 AI 프로젝트

저희가 개발 및 제공한 AI 애플리케이션은 다음과 같습니다.; GoGoCha 화련 택시의 AI 전화 응대 및 SmartDispatcherV2 지능형 배차 백엔드; 데이트 상호작용 게임 "Alive"의 다중 모델 구성 (Claude/Gemini/OpenAI) 및 7차원 감정 시스템 (iOS/Android에 배포 완료); 한의원 예약 시스템 (병용 관리 및 대규모 E2E 테스트 포함) 위 애플리케이션은 실제 운영 중인 시스템이며, 데모 버전이 아닙니다.