상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기

핵심 내용

• 상담 데이터를 임베딩·클러스터링으로 재현성 있게 분류하고, 샘플과 패턴을 바탕으로 SOP 초안을 자동 생성하는 파이프라인 소개
• SOP를 규칙 파일, RAG 문서, 태스크 초안으로 분리해 ALF 세팅 단위와 연결하는 구조 정리
• 수치 기반 자동화율보다 상담 1건당 처리 시간과 월 발생 건수로 도입 가치를 설명하는 방식 제안

구조와 흐름

• 상담 유형 자동 분류
• 패턴·FAQ 추출
• SOP 문서 생성
• ALF 세팅 파일 분리

선택 이유

• 임베딩 + 클러스터링으로 분류 재현성 확보
• Agent SOP 문서로 중간 인터랙션 없이 동작 제어
• 실제 상담 데이터 기반 초안으로 초기 정의 부담 완화

주의할 점

• 클러스터링 알고리즘을 수치만으로 고르면 SOP 작성에 부적합할 수 있음
• 고정 카테고리는 버티컬 서비스에서 기타 비율을 키울 수 있음
• 샘플 수가 적으면 패턴과 규칙이 피상적으로 나올 수 있음

적용해볼 점

• 상담 로그에서 유형 비중과 해결 흐름을 먼저 구조화
• 초안을 사람이 검토·수정하는 방식으로 세팅 시작
• 처리 시간 × 월 건수로 도입 효과 산정