1. Overview (프로젝트 배경)

본 프로젝트는 AICX 상담사용 챗봇 PoC로,
생성형 AI를 활용해 상담사의 업무 효율을 향상시킬 수 있는지에 대한 기능적 가능성을 검증하기 위해 추진되었습니다.

국제선 상담 과정에서 반복적으로 발생하는 문의에 대해
보다 빠르고 정확한 대응이 가능하도록,
상담사 전용 생성형 AI 챗봇을 구축하고
국제선 상담사 처리 가이드를 기반으로 한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조를 적용했습니다.

또한 상담 이력 조회 및 항공권 환불 수수료 계산과 같은
실무 밀착형 기능을 API로 연동하여,
상담 과정 전반을 하나의 인터페이스에서 처리할 수 있는 환경을 목표로 했습니다.

프로젝트 착수 이전에는
KMS, 환불 수수료 계산 도구, 상담 가이드 문서가 각각 분산된 환경에서 제공되고 있었으며,
상담 가이드는 엑셀 파일 형태로 관리되어 검색성과 활용성이 낮았습니다.
특히 항공권 환불 수수료를 수동으로 계산해야 하는 구조로 인해
상담 처리 속도와 정확성 모두에서 비효율이 발생하고 있었습니다.

2. Solution (해결 방안)

이러한 문제를 해결하기 위해,
상담사 업무에 특화된 Vector DB 기반 RAG 파이프라인을 구성했습니다.

상담사 처리 가이드 문서와 항공사별 규정 문서를
OpenSearch 기반 Vector DB에 적재하고,
시멘틱 검색을 통해 상담사의 질의 의도를 정확히 이해한 후
관련 문서를 기반으로 생성형 AI가 응답을 생성하도록 설계했습니다.

이를 통해 키워드 검색 중심의 기존 방식이 아닌,
문맥 기반 검색과 일관된 답변 제공이 가능한 상담 지원 구조를 구현했습니다.

3. Result (성과)

본 PoC를 통해 생성형 AI 기반 상담 지원의 실효성을 검증할 수 있었습니다.

상담사는 항공사별 규정 및 처리 기준을
자연어 질의만으로 신속하게 검색할 수 있게 되었으며,
동일한 질문에 대해 항상 일관된 답변을 제공할 수 있는 환경을 확보했습니다.

또한 항공권 환불 수수료 계산을 자동화함으로써
수동 계산에 따른 시간 소요와 오류 가능성을 줄였고,
전반적인 상담 처리 속도와 업무 효율을 개선할 수 있음을 확인했습니다.