[메가경제=정진성 기자] AI 전문기업 다이퀘스트가 KB국민카드의 생성형 AI 기반 하이브리드 챗봇 구축을 지원했다. 다이퀘스트는 기존 고객 상담 챗봇에 자연어처리(NLP) 기술과 대규모 언어모델(LLM)을 결합해 비정형 질문과 복합 문의를 처리하고, 답변의 정확도가 낮을 때 기존 표준 응대 체계로 연결되는 상담 구조를 구현했다.
이번 프로젝트에서 다이퀘스트는 기존 챗봇의 안정적인 업무 처리 방식과 LLM 기반 생성형 AI의 자연어 이해·생성 기능을 함께 활용하는 하이브리드 체계를 적용했다. 정해진 상담 시나리오를 처리하는 기존 기능을 유지하면서 고객이 입력하는 다양한 형태의 질문을 분석하고 답변할 수 있도록 상담 범위를 확장한 것이다.
 |
| ▲ 사진제공 : 다이퀘스트 |
다이퀘스트는 금융 상담 서비스에 요구되는 보안성과 응답 신뢰성을 고려해 생성형 AI를 기존 상담 시스템과 연계했다. 질문의 형태와 답변 정확도에 따라 적절한 응대 방식을 적용함으로써 생성형 AI의 활용 범위를 넓히면서도 서비스의 안정성을 유지하는 데 중점을 뒀다.
고객 질문은 세 단계에 걸쳐 처리된다. 먼저 오타나 비정형 표현이 포함된 질문을 자동으로 보정한 뒤, 한 문장에 여러 문의가 담긴 복합 질문을 구분한다. 이후 분석된 질문을 바탕으로 생성형 AI가 답변을 생성하도록 구성했다.
생성형 AI가 사실과 다른 내용을 만들어 내는 환각 현상을 줄이기 위한 기술도 적용했다. 다이퀘스트의 자체 검증 결과 99% 이상의 응답 정확도를 확보했으며, 생성된 답변의 정확도가 낮다고 판단되는 경우 기존 표준 응대 체계로 연결해 상담 서비스의 안정성을 보완했다.
다이퀘스트와 KB국민카드의 챗봇 분야 협력은 2019년부터 이어지고 있다. 다이퀘스트는 당시 KB국민카드 대고객 챗봇 구축을 위해 자체 개발한 AI 챗봇·콜봇 솔루션 ‘인포채터(Infochatter)’를 제공했다. 이후 수년간 챗봇 기능 고도화와 운영 지원을 이어왔으며, 이 과정에서 축적한 금융권 AI 상담 경험과 기술을 이번 프로젝트에 반영했다.
프로젝트에는 다이퀘스트의 자연어처리 엔진도 활용됐다. 해당 엔진은 규칙을 기반으로 질문 의도를 분석하는 룰베이스 방식과 딥러닝 알고리즘을 결합한 앙상블 의도분석 기술을 적용하고 있다. 사전에 설정된 규칙과 학습 데이터를 함께 활용해 고객 질문의 의도를 구분하는 방식이다.
금융 서비스 관련 문의는 상품명과 업무 용어가 포함되는 경우가 많으며, 동일한 내용도 축약어나 구어체, 오타 등 서로 다른 형태로 입력될 수 있다. 다이퀘스트는 이러한 상담 특성을 고려해 비정형 표현을 처리하고 고객의 문의 의도를 파악한 뒤 기존 상담 정보와 생성형 AI 답변을 연계하도록 시스템을 구성했다.
다이퀘스트 관계자는 “2019년부터 KB국민카드와 협력하며 축적한 금융권 NLP 기술과 챗봇 운영 경험을 토대로 이번 하이브리드 상담 시스템 구축을 지원했다”며 “앞으로도 검증된 자연어처리 및 생성형 AI 기술을 바탕으로 금융권을 비롯해 공공, 제조, 유통 등 여러 산업의 AI 전환을 지원해 나가겠다”고 말했다.
한편 다이퀘스트는 2000년 설립된 인공지능 전문기업으로, 자연어처리 핵심기술을 기반으로 지능형 검색과 빅데이터 분석, AI 챗봇·콜봇 등의 솔루션을 개발하고 있다. 서강대학교와 포항공과대학교 자연어처리연구실 인원이 주축이 돼 설립됐으며, 현재 코스닥 상장사 솔트룩스의 자회사다. 공공기관과 금융사, 대기업을 대상으로 AI 기반 엔터프라이즈 검색과 지식관리, 고객응대 AX 시스템을 제공하고 있으며 2027년 코스닥 기술특례상장을 목표로 준비하고 있다.
[ⓒ 메가경제. 무단전재-재배포 금지]
