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3,021곳의 현장에서
일하고 있는 AI

공공·금융·교육·커머스·미디어까지. 다이퀘스트 AI가 실제 업무를 맡고 있는 현장을 소개합니다.

  • 공공기관 1,626곳
  • 고객사 3,021곳
  • 대표 도입 사례 29건

1,626개 공공기관 · 3,021개 고객사가 다이퀘스트와 함께합니다

BY INDUSTRY

산업별 도입 사례 29건

금융·공공·제조·유통·교육·미디어까지, 업종마다 다른 고민을 어떻게 풀었는지 확인해 보세요.

  • 금융

    KB금융지주

    고민
    계열사마다 상담 채널과 품질관리 기준이 달라 전사 차원의 자동화가 어려웠습니다.
    해결
    8개 계열사에 콜봇을 순차 구축하고, 상담지원·TA 인사이트·Auto QA로 품질관리 전 과정을 자동화합니다.
  • 기업

    삼성

    고민
    채널마다 상담이 나뉘어 있고 게시판·매뉴얼 등 내부 지식도 흩어져 있었습니다.
    해결
    챗봇·콜봇·상담분석(TA)을 순차 도입해 음성 ARS를 대체하고, 전 채널 데이터를 인사이트 대시보드로 통합합니다.
  • 금융

    카카오뱅크

    고민
    카카오톡 채널에서 운영하던 챗봇을 자체 앱으로 통합해야 했고, 대규모 학습에 시간이 오래 걸려 최신 정보 반영이 늦었습니다.
    해결
    Infochatter로 기존 학습 자산을 변환 없이 옮겨 서비스를 멈추지 않고 전환하고, 20만 건 학습 시간을 3시간 30분에서 30분 안으로 단축했습니다.
  • 제조

    기아자동차

    고민
    다채널로 들어오는 상담을 품질관리 없이 수작업으로 처리했습니다.
    해결
    다채널 TA 시스템으로 상담요약·유형추천을 자동화하고, 실시간 지식추천으로 상담사 응대를 지원합니다.
  • 금융

    IBK기업은행

    고민
    금융상담 문의가 채널별로 분산돼 응대 편차가 컸습니다.
    해결
    챗봇·아웃바운드 음성봇으로 상담 채널을 다변화해 24시간 대응합니다.
  • 공공

    한국수력원자력

    고민
    방대한 내부 규정·보고서에서 필요한 근거를 찾기 어려웠습니다.
    해결
    RAG·LLM 기반 지식검색으로 근거 문서 기반 답변을 즉시 제공합니다.
  • 공공

    한국전력공사

    고민
    단순 문의도 상담원이 직접 응대해 대기시간이 길었습니다.
    해결
    FAQ 챗봇이 단순 문의를 우선 응대해 고객센터 대응 속도를 높입니다.
  • 공공

    국민연금공단

    고민
    민원 상담량이 많아 상담원 업무 부하가 컸습니다.
    해결
    대고객 상담 챗봇이 단순 민원을 분리 처리해 상담원 집중도를 높입니다.
  • 공공

    서울교통공사

    고민
    내부 VOC와 소셜 데이터가 따로 관리돼 안전 이슈를 미리 감지하기 어려웠습니다.
    해결
    VOC·소셜 데이터를 함께 분석해 잠재 위험에 선제 대응하고 민원 응대 절차를 단축합니다.
  • 교육

    포항공과대학교(POSTECH)

    고민
    학내 시스템과 자료가 흩어져 있어 통합 검색이 어려웠습니다.
    해결
    대학운영시스템 통합검색으로 Web·Mobile에서 권한별 자료를 한 번에 찾습니다.
  • 공공

    우체국

    고민
    채널별 고객 데이터가 분산돼 인사이트 도출이 어려웠습니다.
    해결
    텍스트 분석으로 배송·우편 품질을 실시간 모니터링하고 이슈 키워드로 민원을 사전 예방합니다.
  • 공공

    식품의약품안전처

    고민
    온라인 불법 유통 게시물을 사람이 일일이 찾기 어려웠습니다.
    해결
    수집 범위 확대와 검색 정확도 향상으로 위해 요소를 신속히 탐지·차단합니다.
  • 공공

    한국관광공사

    고민
    흩어진 상담·민원 텍스트에서 관광 트렌드를 읽어내기 어려웠습니다.
    해결
    민원 유형을 자동 분류하고 상담 분석으로 관광 트렌드와 마케팅 기회를 발굴합니다.
  • 공공

    한국장학재단

    고민
    상담 품질을 표본 점검에만 의존해 민원 이슈를 늦게 발견했습니다.
    해결
    상담 전수 평가와 VOC 텍스트 분석으로 이슈를 조기에 탐지하고 품질을 상시 모니터링합니다.
  • 공공

    법원도서관

    고민
    법률 정보와 판결문이 흩어져 있어 주제별로 찾기 어려웠습니다.
    해결
    열린 법률지식백과로 판결문 시스템을 연동해 세부 주제별 검색을 제공합니다.
  • 공공

    국방기술품질원

    고민
    국방과학기술 용어가 기관·부서마다 달라 소통 비용이 컸습니다.
    해결
    국방과학기술 지식백과로 용어를 표준화하고 흩어진 지식을 자산화해 정보 탐색 시간을 줄입니다.
  • 공공

    한국교직원공제회

    고민
    콜센터 상담 내용이 쌓이기만 하고 서비스 기획에 활용되지 못했습니다.
    해결
    상담 키워드 트렌드와 감성 분석을 대시보드로 제공해 민원을 조기에 감지합니다.
  • 공공

    사립학교교직원연금공단

    고민
    전화 연결 없이는 민원 처리 상태를 확인하기 어려웠습니다.
    해결
    민원 대응 챗봇으로 대기 없이 24시간 안내를 제공합니다.
  • 공공

    한국산업인력공단

    고민
    국가자격시험 접수·응시 시기에 문의가 한꺼번에 몰렸습니다.
    해결
    상담 챗봇이 접수·응시 절차를 표준화된 정보로 안내해 민원 집중기에도 상담 품질을 유지합니다.
  • 공공

    한국생산기술연구원

    고민
    단순 사내 문의가 반복되고 연구 자료도 흩어져 있었습니다.
    해결
    대직원 챗봇으로 반복 문의를 자동 응대하고, 텍스트 분석으로 연구 자산을 정형화합니다.
  • 공공

    한국해운조합

    고민
    기상 변동에 따른 여객선 운항 정보를 제때 알리기 어려웠습니다.
    해결
    민원 챗봇이 24시간 예매·발권을 돕고 기상에 따른 변동 정보를 실시간 전파합니다.
  • 공공

    대전소방청

    고민
    비긴급 문의까지 긴급 전화로 몰려 응급 대응이 지연됐습니다.
    해결
    챗봇이 비긴급 문의를 먼저 분리해 긴급 전화 점유율을 낮춥니다.
  • 공공

    충북소방본부

    고민
    신고 폭주 시 동시 응대에 한계가 있었습니다.
    해결
    챗봇 채널 추가로 다중 신고를 동시에 응대하고 법령 개정사항을 상시 반영합니다.
  • 공공

    대한장애인체육회

    고민
    장애 유형별 맞춤 안내를 상시 제공하기 어려웠습니다.
    해결
    챗봇이 장애인 맞춤 정보를 24시간 즉시 안내하고 복잡한 행정 절차를 단계별로 안내합니다.
  • 유통

    국내 대형 이커머스

    고민
    상품 속성 기반 탐색이 어려워 고객이 원하는 상품을 놓쳤습니다.
    해결
    상품명·카테고리·속성정보 기반 검색체계로 탐색 편의성과 상품 관리 효율을 높입니다.
  • 유통

    국내 대형 홈쇼핑

    고민
    라이브방송·게시판·앱 등 채널별로 상담 데이터가 따로 쌓였습니다.
    해결
    홈쇼핑 특화 다채널 TA로 인입 데이터를 통합 분석하고 채널별 대시보드와 Auto QA를 운영합니다.
  • 제조

    HD현대인프라코어

    고민
    업무 시스템과 문서, 코드성 정보가 여기저기 흩어져 있었습니다.
    해결
    사내 업무 시스템을 하나의 통합 검색 환경으로 묶어 축적된 문서를 검색 가능한 디지털 자산으로 전환합니다.
  • 미디어

    국내 방송·미디어 기업

    고민
    자체 콘텐츠와 외부 콘텐츠가 따로 관리돼 통합 검색이 어려웠습니다.
    해결
    외부 OTT 메타데이터를 자동 수집하고 자막·장면 메타정보까지 색인해 아카이브를 하나로 검색합니다.
  • 교육

    기업 교육 도입 사례

    고민
    평가 답안의 유사·중복 여부를 사람이 일일이 비교해야 했습니다.
    해결
    교육관리시스템에 모사방지(유사답안 탐지)를 적용해 부정행위를 자동으로 사전 탐지합니다.

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