상담 창구의 기본이 된 챗봇 — 신한은행 오로라
하루 3만 건 이상의 상담을 처리하는 은행 챗봇. 비결은 모델이 아니라 상담 이력 300만 건을 지식으로 바꾼 정리 작업이었다.
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하루 3만 건 이상의 상담을 처리하는 은행 챗봇. 비결은 모델이 아니라 상담 이력 300만 건을 지식으로 바꾼 정리 작업이었다.
같은 조사에서 어떤 대형은행은 '세우는 데만 수년'이라 답했다. 그런데 소득 검증을 수초로 줄이고, 9개월 만에 심사 생산성을 2배로 올린 은행들도 있다.
권익위 민원은 18년 사이 30배가 됐다. 사람을 30배 뽑을 수 없는 조직들이 택한 경로 — 국내 공공 AX의 현재.
OLED 공장의 품질 이상 원인 분석이 평균 3주에서 2일로. 범용 챗봇이 아니라 공정 지식을 학습시킨 자체 AI로 연 2,000억 원 이상을 아낀 사례.
해외 인증 상담 처리 7일에서 3일로, 월 70건에서 210건으로. 같은 인력으로 처리량이 3배가 된 공공 사례.
보험사는 5,000시간 견적을 600시간에 끝냈고, 핀테크는 포기했던 이관을 부서 단위 몇 주로 줄였다. 같은 모델을 쓰고도 수년을 말한 곳과의 차이는 조직이었다.
비영리 컨설턴트는 6개월 만에 고객 관리 플랫폼을 만들었고, 1인 개발 서비스는 대형 플랫폼에 인수됐다. 언론 검증을 거친 개인 사례 두 건.
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