通信 / 移動体通信
LGユープラス：応対中の回答の推薦
- 企業
- LGユープラス
- 国
- 韓国
- 導入状況
- 運用中
- 資料公開
- 導入時点
- 日付の基準
- 資料が公開された時点。導入を開始した日とは異なる場合がある。
- 根拠の確認方法
- 原文の本文を閲覧
業務課題
LGユープラスのカスタマーセンターは、一日平均で7万5000件ほどの応対を受ける。応対が終わると、AIが要約して分類した内容をオペレーターが一つひとつ確認し、精度を判断していた。手順が複雑で時間が多くかかった。
使った技術とデータ
AI応対アドバイザーを自社開発し、カスタマーセンターに入れた。センターに蓄積された年間1800万件ほどの応対データをもとに作った。Agentic RAGが質問の文脈を読み、社内情報を探して回答を作る。回答をオペレーターに渡す前に、質問の意図に合っているかをもう一度検討し検証する段階を入れた。応対後の処理にはAI In The Loopを付け、要約と分類を任せた。同社は今後、AIが応対の内容を評価して助言するAI Auto QAも作って入れると述べた。
成果
LGユープラスは、導入後に顧客の通話あたりの接続待ち時間が平均17秒、通話時間が平均30秒減り、全体の応対時間が約19%改善したと明らかにした。月単位では顧客の時間を約117万分節約したと分析した。自社分析の結果、Agentic RAGの回答の精度は90%だと述べた。人が直接行うと応対2000件の分類に約5760分かかったが、AI In The Loopを使うと3000件を40分で終えたと説明した。
限界と残る課題
いずれもLGユープラスの自社分析である。顧客満足度や応対品質の指標はこの資料にない。
出典
- 보도자료 | 미디어 | LGlg.co.kr, 確認
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。