AICX: Claude Code와 Anthropic Batch API를 활용한 고객 채팅 상담 분석

이 게시물은 고객 상담 데이터를 AI로 분석하여 문의 유형을 분류하고 비용 효율적인 자동화 방안을 모색한 과정을 설명합니다.

기존 문제점

• 문의유형 자동 매핑의 부정확성
• 상담사 태깅 누락과 피로도 문제
• 외부 분석 솔루션 비용 부담 및 데이터 비효율
• 긴급 상담 탐지 및 품질·감정 분석 부재

AI 분석 실험과 비용 최적화

• Claude Code를 활용한 문의 유형 분류 테스트
• 실시간 API 대비 Anthropic Batch API 사용으로 비용 50% 절감
• Next.js 기반 웹 관리 화면 개발로 배치 작업 편리화

향후 계획

• 개인정보 마스킹 전처리 설계
• 실시간 신속 상담 탐지 및 자동화 고도화
• 분석 결과를 VOC 미팅 및 로드맵에 활용