글로벌 게임사의 챗봇 개발 성공 사례

챗봇 개발 프로젝트

Appen 덕분에 데이터 라벨링 작업자 관리 효율을 크게 향상시킬 수 있었습니다. 특히 작업자의 성과를 모니터링할 수 있는 기능은 매우 유용하게 활용하고 있습니다. – 글로벌 게임 회사 관계자

기업 소개

미국에 본사를 둔 A 게임 회사는 전 세계 수억 명의 유저를 보유하고 있으며 게임과 온라인 콘텐츠를 제공하는 글로벌 기업입니다.

프로젝트 과제

A사는 게임 유저에 대한 고객 응대 속도를 높이고 빠르게 기술적 문제나 불편함에 대응하기 위해 자체적으로 챗봇을 개발하고자 했지만 아래와 같은 어려움이 있었습니다.

• 복잡하고 불명확한 유저 문의의 해석: 게임 유저의 문의는 비정형적이고 불명확한 경우가 많아, 챗봇이 이를 정확히 해석하고 응답하기 어려운 구조였습니다.
• 제한된 내부 리소스 및 도구: 기존에는 단 한 명의 내부 인력이 과거 고객 서비스 데이터를 기반으로 수작업으로 라벨링을 수행했으며, 라벨링 툴 역시 제한적이었습니다. 또한 여러 엑셀 파일을 병행 사용해야 하는 구조로 인해 데이터 관리와 확장은 사실상 불가능했습니다.
• 체계적 데이터 인프라의 부재: 고품질 학습 데이터를 대량으로 확보하고 관리할 수 있는 중앙화된 시스템이 없어, 챗봇 고도화를 위한 기반 작업에 큰 제약이 있었습니다.

솔루션

A 고객사는 이러한 문제를 해결하기 위해 파트너사의 추천을 받아 Appen과 협력하게 되었습니다. Appen은 다음과 같은 솔루션을 제공했습니다:

1. 통합형 데이터 라벨링 플랫폼 제공: 분산된 데이터를 중앙화된 플랫폼에서 효율적으로 수집·관리할 수 있는 구조를 도입해 엑셀 중심의 비효율적인 작업 환경을 개선했습니다.
2. 데이터 라벨링 인력 확충: Appen의 자체 플랫폼을 통해 데이터 작업자를 빠르게 배치할 수 있었으며, 프로젝트 규모에 따라 유연한 인력 확장도 가능해졌습니다.
3. 실시간 성과 및 품질 모니터링 기능 제공: 챗봇 개발팀 리더는 Appen 플랫폼을 활용해 데이터 작업자의 작업 시간, 성과, 라벨링 정확도 및 신뢰도 등 핵심 지표를 실시간으로 추적하며 프로젝트를 체계적으로 운영할 수 있었습니다.

프로젝트 성과

Appen의 솔루션을 도입한 이후, A 고객사는 다음과 같은 성과를 끌어냈습니다.

• 고객 서비스 데이터를 보다 정밀하게 분류할 수 있는 세분화된 라벨링이 가능해졌으며, 이에 따라 챗봇의 응답 정확도와 반응 속도가 크게 향상되었습니다.
• 프로젝트 초기 약 13,000개의 데이터 항목만을 다뤘으나, Appen의 데이터 라벨링 플랫폼 도입 이후 데이터 규모는 12배 이상 증가하였고, 데이터 검토 및 품질 관리 속도 또한 비약적으로 개선되었습니다.
• 챗봇이 고객의 질문을 더 정확히 이해하고 처리함에 따라, 고객과 상담원 간의 커뮤니케이션 품질 역시 크게 향상되었습니다.

Appen의 챗봇 개발 지원

Appen은 A 고객사의 AI 기반 챗봇 개발을 위한 데이터 인프라 확장과 품질 관리를 전방위로 지원하며, 고객 지원 자동화의 실질적 성과 창출을 만들어냈습니다. 이를 바탕으로 A 고객사는 고객 응대 품질을 한층 고도화했을 뿐만 아니라 앞으로도 플레이어 경험을 개선하기 위한 다양한 AI 기반 전략을 지속적으로 추진할 계획입니다.