
이번 기능 개선을 통해 로밍 가입 절차가 기존 10단계에서 4단계로 약 60% 줄었다.
이전 규칙기반(룰베이스) 챗봇은 미리 마련된 질문 유형 버튼을 눌러 가며 로밍 상품에 가입하거나 요금제 등 궁금한 내용을 해결하는 방식이었다.
질문이 고정돼 답변도 정확하게 나오는 것이 장점이지만, 차례로 버튼을 누르기에 원하는 답변을 얻기까지 시간이 걸리고 고객의 다양한 수요를 대응하는 데 한계가 있었다. 가령 기존 방식으로 로밍 상품에 가입하려면 상품 검색, 방문 국가, 일정 등을 하나하나 선택해야 했다.
LG유플러스는 로밍 챗봇을 업그레이드하면서 기존 10단계에 달하던 과정을 4단계로 단축했다. 먼저 U+ 로밍 AI 챗봇 채팅창에 ‘10월 26일부터 30일까지 다낭 갈 건데 로밍 어떻게 해?’와 같이 자연스러운 대화체 문장을 입력한다. 챗봇은 국가와 기간에 맞는 적합한 요금제를 추천하고, 고객이 요금제와 시작 시간을 고른 뒤 최종 가입 의사를 확인하면 절차가 끝난다.
LLM 도입으로 인해 로밍 챗봇은 단순 답변만 제공하던 것에서 벗어나 대화의 맥락을 파악해 가입, 변경, 해지까지 해내는 실행형 에이전트로 진화했다. 이를 위해 Self-RAG(Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation, 자기반성 검색 증강 생성) 기술을 도입했다.
LG유플러스는 이번 LLM 로밍 챗봇 도입을 계기로 고객 상담 시나리오 전반에 LLM을 단계적으로 확대 적용할 계획이다.
서남희 LG유플러스 CV담당은 “복잡하고 다양한 고객 문의에 보다 유연하게 대응하기 위해 챗봇에 LLM을 도입했다’고 말했다.
정혜영 빅데이터뉴스 기자 news@thebigdata.co.kr
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