AI로 고객 전화 내용 자동 요약 및 감성 분석 도구 개발

AI 기반 고객 콜 인사이트: 오디오에서 행동으로 고객 지원 전화에는 방대한 정보가 담겨 있지만, 이 정보를 수동으로 분석하는 것은 쉽지 않습니다. 만약 이러한 긴 녹음을 즉시 명확한 요약으로 변환하고, 전화 중 감정 변화를 추적하며, 원하는 방식으로 대화를 분석할 수 있는 맞춤형 인사이트를 얻을 수 있다면 어떨까요? 유용하게 느껴지실 것입니다. 이 글에서는 바로 그런 도구인 SnapSynapse를 만드는 과정을 실용적으로 안내하겠습니다. SnapSynapse는 전화 녹음에서 의미 있는 정보를 자동으로 추출하여 실행 가능한 인사이트로 변환하는 도구입니다. 이 도구는 스피커 식별, 음성 인식, AI 기반 요약 생성 등의 기술을 활용합니다. 주요 기술 stack으로는 pyannote.audio, Whisper, 그리고 Gemini-1.5 Pro를 사용합니다. 각 단계에서는 코드 예제를 통해 어떻게 전화 녹음을 정리하고, 사용자 입력에 따른 맞춤형 요약을 생성하며, 감정 추이를 추적하는지를 설명하겠습니다. 스피커 식별 및 음성 인식 먼저, pyannote.audio를 사용하여 스피커를 구분합니다. 이는 여러명의 사람들이 참여한 전화 녹음을 분석할 때 특히 중요합니다. pyannote.audio는 각 발화자가 언제 어떤 내용을 말했는지 구분하여, 전화 내용을 세분화된 단위로 나눌 수 있게 해줍니다. 이를 통해 특정 발화자의 의견이나 감정을 집중적으로 분석할 수 있습니다. 다음으로, Whisper를 사용하여 음성을 텍스트로 변환합니다. Whisper는 OpenAI가 개발한 고급 음성 인식 모델로, 다양한 언어와 환경에서 높은 정확도를 제공합니다. 텍스트로 변환된 결과는 후속 분석을 위해 깨끗하고 정확해야 합니다. 이를 위해 불필요한 대화 부분, 잡음,以及重复的部分等都需要被清理和优化。 AI 기반 요약 생성 Gemini-1.5 Pro는 AI 기반 요약 생성에 사용되는 고급 모델입니다. 사용자는 원하는 분석 방향을 지정하면, 이 모델은 해당 내용에 맞는 요약을 생성합니다. 예를 들어, 고객의 문제 해결 과정, 대응 시간, 또는 고객 만족도 등을 집중적으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 지원 팀은 고객 지원 경험을 효과적으로 개선할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다. 감정 추이 추적 감정 추이는 고객 지원의 질을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 감정 분석을 통해 지원 팀이 고객과 상호작용하는 방식을 이해하고, 필요한 경우 개선 방안을 마련할 수 있습니다. 이 과정에서, 전화 녹음의 감정 변화를 시각적으로 나타내는 차트나 그래프를 생성할 수도 있습니다. 이를 통해 지원 팀은 고객 감정에 대한 동향을 쉽게 파악할 수 있습니다. 전체 과정 스피커 식별: pyannote.audio를 사용하여 전화 녹음에서 각 발화자를 구분합니다. 음성 인식: Whisper를 사용하여 녹음을 텍스트로 변환합니다. 텍스트 정제: 불필요한 대화 부분, 잡음, 그리고 반복적인 내용을 제거하여 텍스트를 깨끗하게 정제합니다. AI 기반 요약 생성: Gemini-1.5 Pro를 사용하여 사용자가 요청한 분석 방향에 맞는 요약을 생성합니다. 감정 추이 추적: 감정 분석 결과를 시각화하여 고객 감정의 변화를 쉽게 파악할 수 있도록 합니다. 이 과정을 통해, 지원 팀은 효율적으로 고객 지원 데이터를 분석하고, 고객 만족도를 높일 수 있는 방법을 찾아낼 수 있습니다. 또한, 이 도구는 대규모 데이터를 처리하는 데도 적합하므로, 기업들은 수많은 전화 녹음을 신속하게 분석할 수 있습니다. 업계 전문가의 평가 SnapSynapse는 고객 지원 분야에서 혁신적인 도구로 평가받고 있습니다. 이 도구는 수작업으로만 가능했던 복잡한 분석 과정을 자동화하여, 지원 팀의 업무 효율성을 크게 높입니다. 또한, AI 기술을 활용하여 더욱 깊이 있는 인사이트를 제공함으로써, 기업들이 고객 경험을 개선하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다. 회사 프로필 SnapSynapse는 고객 지원 데이터 분석에 특화된 기업으로, AI 기술을 활용하여 고객 서비스 품질 향상을 돕습니다. 회사는 이미 여러 대기업과 협력하여 성공적인 사례를 만들어냈습니다. 앞으로도 계속해서 기술 혁신을 추구하며, 더 많은 기업들에게 유용한 솔루션을 제공할 계획입니다.