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인공지능(AI)

ARTIFICIAL INTELLICENCE

사업분야

인공지능(AI)

AI (ARTIFICIAL INTELLICENCE)

인공지능은 인간이 지닌 지적 능력의 일부 또는 전체를 인공적으로 구현한 것입니다.
기술적으로는 기계학습(Machine Learning), 인공신경망(Artificial Neural Network), 딥러닝(Deep Learning), 인지컴퓨팅(Cognitive Computing),
뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing) 등으로 구분됩니다.

챗봇 (Chat-Bot)

채팅(chatting)과 로봇(robot)을 결합 한 표현이며 문자 또는 음성 기반 대화방식으로 정보처리를 하는 시스템을 의미합니다.
Deep-learning, 자연어처리 기술 등 인공지능 기반 기술이 발전하고 있는 가운데 사용자가 직접 이용할 수 있는 인공지능 서비스,
‘Chat-Bot’이 전 산업 분야로 확대 성장 중입니다.
대화형 커머스(Commerce), 개인비서 서비스, 공공 서비스, 엔터테이먼트 서비스, 기업용 메신저 등 활용도가 점차 커지고 있습니다.

㈜에세텔은
여기서 한발 더 나아가 자체 개발한 브랜드 콜의 ARS 기능과 연동하여 고객의 음성을 인식하고
대화형태로 콜 서비스를 이용하도록 개발하였습니다.

빅 데이터 : 교통정보분석

빅 데이터(Big Data)는 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형의 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술입니다. 다양한 종류의 대규모 데이터에 대한 생성, 수집, 분석, 표현을 그 특징으로 하는 빅 데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하여 효율적으로 작동케 하고 개인화된 현대 사회 구성원마다 맞춤형 정보를 제공, 관리, 분석 가능케 하며 과거에는 불가능했던 기술을 실현시키기도 합니다.

㈜에세텔은 LBS 기반의 브랜드 콜 시스템을 통해 쌓은 노하우와 기술력으로 교통정보를 분석, 콜의 수요를 예측하고 이를 통해 효율적인 배차가 되도록 시스템을 운영하고 있습니다.

콜에 영향을 미치는 날씨나 요일 별 시간 대 별로 콜 집중 지역과 교통량에 대한 분석을 통해 차량들에게 정보를 공유하여 빠른 배차가 되도록 유도하고, ARS 시스템의 비율을 자동으로 높이거나 줄여 언제라도 효율적으로 콜을 처리할 수 있도록 하고 있습니다.

로봇텔러

실시간 STT를 적용한 아웃바운드 로보텔러를 구축하여 음성인식 기반 콜 택시 서비스를 제공합니다.
머신러닝 알고리즘은 정해진 알고리즘에 의해 데이터로부터 복잡한 수식이나 패턴을 생성하는 방식의 분석 기법을 사용하며, 축적된 데이터를 학습시켜 기계적으로
알고리즘이 생성됩니다.
딥러닝 기법은 강화 학습에 의한 모형의 지속적인 진화 방식으로 Super Learning 알고리즘을 적용합니다.

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STT 음성파일

Ai로봇텔러 STT

부족한 상담인력 지원
고객 편의성 향상

Chat Bot Text 데이터

콜봇 기술검증 PoC

STT 학습 데이터 수집

Chat Bot 테스트 추출

언어모델

형태소 분석
키워드 수집
구어체 수집
인공지능 학습

Call Bot

질문답변 분석
유사 실문 구성
인공지능 학습
통합 관리

- Chat Bot Q&A 텍스트 활용
- Chat Bot문어체 → 구어체 변형
- Ai콜봇 서비스 운영

인공지능 학습 /

빅데이터 클라우드 분산 처리

인공지능 / 빅데이터 / 클라우드

4차 산업혁명 기술 활용

딥러닝, 머신러닝 등 학습 기술적용
클라우드 분산처리 기술 적용
고객 대응 시나리오 관리

365일 24시간 무인배차

365일 24시간 무인 배차 알고리즘
상황에 맞는 다양한 추천 알고리즘

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