채널톡은 CRM 데이터 기반으로 반복 문의를 AI가 처리하는 올인원 메신저라, 반복 문의 자동 응대를 고객사에 배포하는 이 도구는 채널톡에 쌓인 상담 로그가 있어야 응대 정확도가 의미를 가진다.
'올인원 AI 메신저' 채널톡. 반복 문의 자동 응대가 제품의 핵심.
'CRM 데이터 기반 상담 경험, AI 로 반복 문의 처리'. 근거 응대가 직격.
'반복 문의를 빠르게 처리해 CS 효율화'. 자동 응대가 1주 단위.
고객사 CRM·상담 데이터를 받아 반복 문의를 근거(FAQ·CRM 인용)와 함께 자동 응대하고, 불확실하면 상담원에게 에스컬레이션하는 1주 FDE PoC.
채널코퍼레이션 FDE. 고객사마다 반복 문의를 상담원이 처리하던 일을, 근거 기반 자동 응대로 배포하고 싶은 사람.
문의에 CRM·FAQ 컨텍스트를 붙이면, LLM 이 (a) 반복 문의를 근거와 함께 자동 응대하고 (b) 불확실하면 상담원으로 넘길 수 있다.
CRM·상담 데이터를 받아 반복 문의를 근거와 함께 자동 응대하고 불확실하면 상담원에게 넘기는 동작하는 도구.
상담원 라벨과 자동 응대 정확도 일치도(κ)를 재고, 오답 차단율을 보여주는 대시보드.
여러 고객사 FAQ·CRM 으로 같은 응대 엔진을 확장 배포하는 단계.
문의를 넣으면 근거와 함께 자동 응대가 나오고 불확실하면 에스컬레이션되는 걸 시연한다
응대 근거로 인용한 FAQ·CRM 이 실제 데이터에 존재하는 비율 100%. 없으면 환각 차단
측정: 인용 일치 규칙, 표본: 응대 200건
일부러 만든 모호·결측·미등록 고객 문의 30종을 넣어도 응대가 멈추지 않고 처리되는 걸 시연한다
위 수치는 더미데이터 자가채점이며, 실제 응대 정확도는 채널톡 고객사 실데이터 + 실 검수자가 있어야 측정 가능. 이 포트폴리오는 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태까지 만든다.
이건 고객·실데이터 없이 혼자 만든 포트폴리오라 모든 수치는 합성 데이터 자가채점이다. 면접에서 '데모 동작 + 실검증 준비 상태'로 솔직히 설명하는 게 오히려 신뢰를 준다
정답을 내가 만들었으니 잘 맞는 게 당연. 그래서 결측·경계·미등록·표기 흔들림 케이스를 더미에 일부러 섞어 쉬운 문제만 푸는 게 아님을 보여준다
오응답 위험: 결제·개인정보 민감 문의는 자동 응대하지 않고 상담원으로 에스컬레이션한다
실제 도입 시 달라지는 것: 실 고객사 FAQ·문의 분포가 더미와 다르므로 RAG·규칙을 실데이터로 맞춰야 한다(도입 단계 과제)
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
고객사 CS 문의·FAQ 를 응대 입력으로 쓴다
| ticket_id | text | faq_ref | faq_id | sensitive |
|---|---|---|---|---|
| T900 | (문의 누락) | — | — | — |
| T901 | 결제 취소하고 환불해줘 | faq_0 | f0 | true |
| T902 | 그거요 | — | — | false |
| T903 | 재고 문의 | 미등록 | — | — |
| T000 | 배송 언제 오나요? (0) | faq_0 | f0 | false |
z.object({ ticket_id: z.string(), text: z.string(), faq_ref: z.string().nullable(), faq_id: z.string().nullable(), sensitive: z.boolean().nullable() }). 쉬운 데이터만 만들지 말 것. 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라: text 누락·모호('그거요'), faq_id null 미등록, sensitive null/True(민감), faq_ref 표기 흔들림. 형식 깨뜨리기 시도 3건도 별도로.z.object({ ticket_id: z.string(), text: z.string(), faq_ref: z.string().nullable(), faq_id: z.string().nullable(), sensitive: z.boolean().nullable() })| LLM | 반복 문의 응대 생성 + 에스컬레이션 가드 |
✓ pass → 그대로 멈춰도 완성품. 더 키우려면 2주차(응대 정확도 검증)로.
✓ pass → 여기서 멈춰도 완결. 더 키우려면 3주차(다고객사 확장)로.
자동 응대 + 근거
z.object({ ticket_id: z.string(), reply: z.string(), citations: z.array(z.object({ faq: z.string(), quote: z.string() })), escalate: z.boolean() })[
{
"ticket_id": "T000",
"reply": "평균 2일 내 배송됩니다",
"citations": [
{
"faq": "faq_0",
"quote": "배송 2일"
}
],
"escalate": false
},
{
"ticket_id": "T901",
"reply": "결제 취소는 상담원이 도와드릴게요",
"citations": [],
"escalate": true
}
]citations 존재·escalate 규칙은 자동 검증, reply 적절성은 상담원/judge 검증.