- 100%
- 전 콜 자동 분석
- 19–29×
- 실시간 대비 전처리 속도
- ~10,000콜/일
- GPU 1장 상시 처리량
- On-Prem
- 데이터 외부 반출 없음
녹취 파일을 넣으면, 분석이 나옵니다
전사·화자 분리·개인정보 마스킹까지 사람 손 없이 처리되는 무인 배치입니다. 이 파이프라인의 마지막 결과물이 곧 상담사 코칭 화면입니다.
음성 녹취→STT 전사→화자 분리→정제·마스킹→단계별 분석→코칭 리포트
이름·전화·주민번호·계좌는 자동으로 마스킹하고, 원본 음성은 익명화 직후 삭제합니다.
「잘하는 사람이 잘한다」 — 그 이유를 아무도 설명 못 합니다
1–2%
수동 모니터링이 실제로 듣는 콜의 비율. 나머지 인사이트는 그대로 버려집니다.
같은 스크립트
동일한 세일즈 대본을 써도 상담사별 성사율은 크게 벌어집니다. 무엇이 그 차이를 만드는지 언어화되지 않습니다.
감(感)
코칭은 관리자의 경험과 직관에 의존. 근거가 모호해 상담사를 설득하기 어렵습니다.
상담사별 분석 → AI 채팅 → 코칭
전처리를 마친 데이터는 곧바로 코칭 대시보드로 이어집니다. 관리자가 실제로 쓰는 화면은 세 흐름으로 작동합니다.
상담사별 분석
상담사를 고객 단위 성사율 순으로 정렬하고, 어떤 상담 경로에 강하고 약한지 히트맵으로 보여줍니다. 클릭하면 콜 이력과 성과 지표로 내려갑니다.
- 성사율 순 상담사 랭킹
- 상담 경로별 강점·약점 히트맵
- 콜 이력 · 성과 지표 드릴다운
AI 채팅 · RAG
상담사를 고르고 자연어로 질문하면, LLM이 그 상담사의 실제 콜을 검색·인용해 답합니다. 언급된 사례마다 세션 ID가 붙어 근거를 바로 추적할 수 있습니다.
- 자연어 질문 한 줄
- 실제 콜 검색 · 인용
- 사례마다 세션 ID
코칭 — 듣고, 읽고, 교정
AI가 인용한 콜은 바로 듣기와 전사 보기로 이어집니다. 코칭 문장의 근거가 된 통화(마스킹)와 대화 전문을 그 자리에서 확인합니다.
- 인용 콜 바로 듣기
- 전사 전문 보기
- 「이 콜의 이 대목처럼」으로 교정
이 상담사가 최우선으로 개선해야 할 포인트 3가지만 사례로 제시해 주세요
◆ AI COACH
이 상담사의 콜 108건을 분석했습니다. 우선순위가 높은 개선점은 다음과 같습니다.
- 1조기 클로징 시도 — 니즈 파악이 끝나기 전 청약을 꺼내 고객 저항을 유발한 콜이 반복됩니다.
- 2반론에 즉답 — 고객 우려를 되묻지 않고 바로 반박해 라포가 끊깁니다.
- 3재통화 예고 누락 — 콜 종료 시 다음 통화 명분을 예고하지 않아 재연결 성사율이 낮습니다.
SES-250312-004417▶ 콜 듣기전사
도입 전후, 무엇이 달라지나
충분히 빠르고, 안전합니다
처리 능력 · 실측
GPU 워크스테이션 1장으로 하루치 콜을 처리하는 규모입니다. LLM 해석은 선별 적용해 비용을 통제합니다.
- STT + 화자 분리 실시간 대비 19–29배 — 1시간 오디오를 약 3분에 전처리
- GPU 워크스테이션 1장 상시 가동으로 하루 약 1만 콜
- LLM 해석은 선별 적용으로 비용 통제
보안 · 개인정보
통화 데이터는 고객사 밖으로 나가지 않습니다. 전사부터 코칭까지 전 과정이 고객사 하드웨어에서 돕니다.
- 이름 · 전화 · 주민번호 · 계좌 자동 마스킹, 원본 음성은 익명화 직후 삭제
- 온프레미스 전용 — 통화 데이터 외부 반출 없음
- 고객사 하드웨어에서 전 과정 실행
진행 방식
현황 진단→범위 협의→구축·적용→운영→월간 리포트
녹취 형식과 콜 볼륨, 보유 장비를 먼저 확인하고 범위를 정합니다. 고객사 장비에 설치해 운영하고, 분석 결과는 월간 리포트로 정리합니다.
용어
- STT(음성 인식 전사)
- 통화 음성을 글로 바꾸는 단계. Whisper large-v3 한국어 모델을 씁니다.
- 화자 분리
- 한 녹취 안에서 상담사 발화와 고객 발화를 구분하는 것. 이후 분석은 이 구분 위에서 돕니다.
- RAG(검색 증강 생성)
- LLM이 답을 만들 때 실제 콜 전사를 먼저 검색해 인용하는 방식. 답변마다 근거 콜이 붙습니다.
- 온프레미스
- 고객사가 보유한 서버·장비에 설치해 운영하는 방식. 데이터가 외부 서비스로 나가지 않습니다.
자주 묻는 질문
- Q. 통화 데이터가 외부로 나가나요?
- A. 나가지 않습니다. 전사·분석·LLM 해석까지 전 과정이 고객사 하드웨어 안에서 돌고, 원본 음성은 익명화 직후 삭제합니다.
- Q. 어떤 녹취 파일을 받나요?
- A. 모노·스테레오 원본 음성 파일을 받습니다. 배치로 넣으면 전사·화자 분리·마스킹까지 사람 손 없이 처리됩니다.
- Q. 개인정보는 어떻게 처리되나요?
- A. 전사 결과에서 이름·전화번호·주민등록번호·계좌번호를 탐지해 마스킹합니다. 분석과 코칭 화면은 마스킹된 텍스트와 음성만 씁니다.
- Q. 하루에 몇 콜까지 처리하나요?
- A. GPU 워크스테이션 1장을 상시 가동하면 하루 약 1만 콜입니다. 콜 볼륨이 더 크면 진단 단계에서 장비 구성을 함께 정합니다.
- Q. 보험 TM 외 다른 콜센터에도 쓸 수 있나요?
- A. 분석 단계(오프닝~클로징)는 보험 아웃바운드 TM 기준으로 설계했습니다. 다른 업종은 상담 흐름을 먼저 확인하고 분석 단계를 맞추는 작업이 필요합니다.
TM 콜 코칭 도입 문의
하루 콜 볼륨과 녹취 형식, 보유 GPU 장비를 알려주시면 구성과 일정을 제안드립니다.