회의 일정 : 2022.01.12~13

수요기업 : (주)뮤제로

공급기업 : (주)플랜아이

주요 회의 주제

• 구축하고자 하는 서비스에 대한 내용 공유
• 수요기업의 서비스와 당사(플랜아이) AI 솔루션 활용 방안에 대한 논의

1. 요약

   • 내용정리

     • 기존 문제 1 : 기업 콜센터나 공공기업, 금융기업 등 고객응대나 CS를 하는 과정에 대해서 ‘평가 만족도 조사’를 매년 or 분기별로 진행하는데, 방문하거나 전화로 하는 경우가 많음 → 또한 외주나 용역 형태로 진행됨 → 이러한 과정에서 담당자의 업무 과중되거나 객관성을 저하시키는 평가 데이터가 추출되는 경우가 많으며, 평가 기준에 대한 모호한 기준 설정으로 객관적이고 적절한 평가가 이루어지지 않음
     • 기존 문제 2 : 기존 조사 방법을 적용 했을 때 실무 담당자들이 조사 결과가 안맞는 것 같다는 이야기가 많았음 → 하지만 근거를 찾아 제시하기가 어려움 → 또한 조사에 대한 신빙성이 떨어져 있음
       • 콜센터의 경우, 직원의 성향이나 친절도에 따라 평가 결과가 달라질 수 있음
       • 조사 대상자의 성향마다 특성과 성향이 다르기 때문에 조사에 대한 이해도의 차이 등으로 인해 오류들이 많이 발생함
       • 공공기관은 조사모형이 있는데 외주를 맡김 → 공공기관에서 만든 것들을 흉내내서 만들기 때문에 점수가 낮게 나오면 억울해 하는 경우가 많음
     • 개발하고자 하는 시스템 목표
       • 조사의 정확도 향상
       • 조사의 투명성 향상
       • 조사의 신뢰성 확보
       • 응답율 유효성 체크 : 표본 대상자의 평가에 대한 정확성 개선 등
     • 해결 방안 및 효과 : 고객만족도조사를 비대면, 온라인 모바일 시스템 구축
       • 인건비(용역)를 줄일 수 있음 : 한번 조사 할 비용으로 두번 조사 할 수 있음
       • 표본수를 확대하거나 조사 횟수를 늘릴 수 있음
       • 기존에 기간이나 표본 등 제한했던 데이터를 확장, 적용 할 수 있음
       • 서비스 품질 향상에 도움 : 조사 결과가 담당자에게 빠르게 공유 → 개선점 빠르게 도출
     • AI를 활용하고자 하는 궁극적인 방향성
       • 기존 만족도 조사 프로세스보다 신뢰성이 높다는 인식을 주고 싶음
       • 기관별로 정형화된 모형의, 표준모델을 제시하고 싶음
       • 사람보다 인공지능이 객관적이고 정확하다는 인식 제공
       • 조사의 유효성 여부를 판단
     • AI 적용 아이디어 리스트
       • 표본자동추출 / 자동질문추천
       • 응답받은 데이터가 성실하게 작성되었는지 여부 판단
       • 조사 및 응답결과에 대한 신뢰도 구축
       • 유사 조사에 대한 항목이나 문항 등을 추천
     • 시장진입 수요처 및 데이터 확보 방안 : 사립 대학 총장 협의회(153개) 인프라 확보 → 대학기관에 데모 적용
     • 데이터관련 현실적인 문제
       • 기 구축된 데이터가 없기 때문에 AI를 활용할 수 있는 대안이 필요함
       • 또한 기존 데이터들은 기관들의 소유이며 확보 및 활용하기 어려움

   • 만족도조사 시스템 프로세스 정의

     • 고객만족도 조사 프로세스 정의
     • 조사계획 : 모형정보등록 → 조사모형등록 → 조사유형 → 조사 업무 → 차원, 요소, 문항
     • 조사진행
     • 프로젝트 등록 → 표본 등록 → 알림발송 설정 → 프로젝트 승인 → 프로젝트 모니터링
     • 고객 → 조사 알람 수신 → 모바일 설문(웹, 랜딩) 접속 → 조사 설문 진행
     • 조사결과 : 완료 결과 자동 취합 → 결과 상태, 지수 조회 → CSI 지수 생성
     • 조사통계 : 설문 결과 집계 → 각종 통계분석 → 보고서 생성 및 출력(excel, pdf)

   • 솔루션(AI) 기술 활용 방향성 3가지 요약

     1. 고객만족도 조사에 대한 설문 문항 → 조사 설계 → 문항 도출 → 문항 추천 하는 과정에 적용

     2. 성실하지 않은 설문대상자들 → 필터링 → 자동화 하는 과정에 적용(표본의 신뢰성 등)

     3. 기관들의 조사 목적에 따라 → 문항에 대한 추천 및 자동화 등

   1. 플랜아이 전달 내용

      • 피드백 요약

        • 서비스와 당사의 솔루션의 제품 핏이 잘 맞는 것은 아님
        • 계획 관점에서 바라보면 → AI 바우처 특성상 기존에 운용되는 서비스가 있어야 함 → 또한 솔루션 적용시킬 수 있는 데이터가 없음
        • 논의된 내용 중 → 우리가 솔루션을 납품하고 결과를 가져갈 때 → 내용이 달라지면 문제가 될 수 있기 때문에 신중하게 접근해야 함

      • 데이터 확보에 대한 의견

        • AI 바우처 예산을 활용해 관련 데이터와 클라우드를 함께 구매하는 방향도 있기 때문에 그부분을 사업계획에 녹여내는 방법
        • 대안 제시 : 스키마 형태로 사업계획서 상에 녹여내기

      • 솔루션(AI) 활용에 대한 의견

        1. AIVORY : 데이터 학습이 필요한 항목에 대해서는 향후 구축 방향으로 설계

        2. AIVORY 활용 : 조사 항목 중 주관식 답변에 대한 부분에 대해 AI 적용(키워드 등) → 주관식 답변에 대한 분류 작업(test 긍정부정 / 카테고리 분류)

        *데이터가 많아야 분류 항목이 많아짐

        3. VODA 활용 : 행태분석 → 신뢰도 분석

        : 머무는 시간 / 항목 클릭 시간 / 무엇을 누르고 등 다양한 관점에서 개선방향 도출

      • 마무리 의견 : 1회성 사업계획서로 끝내지 않고 두 기업이 함께 협업할 수 있는 기회가 많을 것(1/4 분기에 몰려있지만)

   2. 추가 의견

      • 사업계획서(공급기업 기술력 항목) : 공급기업의 지원수준, 후속지원의 적정성, 비용산정의 적정성, 고도화 방안 등에 대한 기획
      • 너드팩토리 요청사항 : AI솔루션 테스트 결과서 + 솔루션 역량 증빙자료 등
      • 참여동의서 등 필수서류 준비