정확하게 답하는 AI 챗봇·콜봇,
생성형 AI로 더 유연하게

AI 챗봇·콜봇 상담 솔루션입니다. 언어 이해, 대화 처리, 지식 검색, 답변 생성의 네 단계가 서로 정보를 주고받으며 이어져 있고, 모든 단계에서 LLM이 함께 일합니다. 상황에 맞게 답변을 단계적으로 골라 정확함과 유연함을 모두 갖췄으며, 금융·공공 등 여러 현장에서 검증되었습니다.

챗봇에서 쓰는 Infochatter를 콜봇에서도 활용할 수 있습니다. 다만 콜봇은 Infochatter만으로 완성되지 않습니다. 전화를 걸고 받는 콜 인프라(교환기 등)와 음성 인식(STT)·음성 합성(TTS)이 함께 갖춰져야 하고, Infochatter는 여기에 연계되어 대화를 처리합니다. 챗봇에서 쓰던 의도·지식·시나리오를 콜봇에서도 그대로 쓰므로 채널이 늘어도 지식을 두 번 만들 필요가 없습니다.

질문 의도의 신뢰도가 기준 이상이면 준비된 답변을, 기준에 못 미칠 때만 생성형 답변을 내보냅니다. 생성형 답변은 LLM에 RAG(검색 증강 생성)를 더해 실제 문서에 근거해 만듭니다. 근거 문서는 키워드 검색과 벡터 검색, 두 결과를 합친 검색으로 찾아 환각을 줄이고, 답변의 출처도 함께 보여 줍니다.

현업 담당자가 직접 만들 수 있습니다. 웹 화면의 시각화 편집 도구에서 의도·문맥·답변의 연결을 관리하며 시나리오를 만들고 고칩니다. 그래프 보기로 전체 흐름을 한눈에 보고, 다른 시나리오와의 연결도 화면에서 바로 설정합니다. 답변은 텍스트·이미지·버튼·캐러셀·카드형·표·날짜 등 100여 가지 템플릿에서 고를 수 있습니다.

됩니다. 관리 도구의 연계 서비스 메뉴에서 내부 응용 서비스와 외부 서비스를 연결하고, 레거시 서비스 연계와 연계 규칙 관리를 제공합니다. 답변을 동적으로 만드는 응용 서비스를 직접 구현해 등록할 수도 있고, 연계 API와 URL의 무결성은 자동으로 검사합니다.

배포 전에 확인할 수 있습니다. 정합성 검사로 의도·질의·답변·시나리오의 매핑 누락을 찾고, 시뮬레이터로 대화를 재현하며 형태소·개체명·의도 분석 결과를 바로 봅니다. 대량 Q/A도 파일 업로드 없이 질의응답을 고르기만 하면 한 번에 테스트하고, 서비스 중 생기는 의심 사례는 자동으로 잡아냅니다.

업무 데이터로 모델을 미세조정(SFT)하고, 운영자가 답변에 직접 라벨을 달고 고친 결과(Human Feedback)를 학습 데이터로 만들어 강화학습(RLHF)에 씁니다. 생성형 AI 관리도구에서 LLM 모델별 답변을 비교 평가한 결과를 재학습에 활용하므로, 반복할수록 도메인에 맞는 답변을 만듭니다.

금융·카드·보험·공공·의료·교육·숙박·상조 등 여러 산업에서 상담 챗봇으로 쓰이고 있습니다. 사내 직원용 챗봇과 금융·카드·보험 상담 콜봇 사례도 있습니다.