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이번 연구는 사람의 감각과 경험에 의존해 온 ‘고품질 상담’의 조건을 객관적 언어학 기준 정립을 통해 실제 AI 학습 데이터로 전환하기 위해 추진됐다. 유베이스는 28년간 컨택센터를 운영하며 축적한 데이터에 서울대의 자연어처리 연구 역량을 결합해 대화의 숨은 의도와 감정, 맥락을 읽지 못하던 기존 AI 상담의 한계를 보완했다.
양측은 분석 결과를 바탕으로 고품질 상담 기준을 충족하는 ‘골든 데이터셋’을 구축했다. 개인정보와 기업 정보를 제거해 AI 모델 학습에 즉시 투입할 수 있도록 했으며, 신규 데이터를 지속 반영하는 선순환 구조도 마련했다. 유베이스는 이를 통해 상담 중 반복되는 요구나 감정 변화 등 위험 신호를 실시간 포착·지원하는 수준까지 성과를 확장할 방침이다.
이를 바탕으로 유베이스는 AI와 사람 상담사가 각자의 강점에 집중하는 ‘사람-AI 동행형 상담 모델’을 구현한다. AI가 단순·반복 문의와 감정 소모가 큰 업무를 맡고, 사람은 복잡한 상황 판단과 섬세한 공감이 필요한 상담에 집중해 상담사의 업무 부담을 낮추고 고객 경험을 개선한다는 구상이다.
이번 연구를 이끈 서울대학교 자연어처리 연구실 신효필 교수는 “언어학적 프레임워크를 통해 상담의 기준을 객관화하고 AI 학습 데이터로 구현했다는 점에서 학술적, 실무적 의미가 크다”며 “CLARA가 실제 컨택센터 현장에서 상담사의 조력자가 되고, 국내 AI 상담 기술의 수준을 한 단계 끌어올리는 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다.





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