Track1: AI Agent 개발 <K intelligence Hackathon 2025>

[프로젝트 개요]

소규모 사업장이 겪는 고객 서비스(CS) 대응의 격차를 해소하고, 최소한의 자원으로 응대 품질을 극대화하는 AI 에이전트 솔루션입니다. 타겟 산업은 고객 리뷰가 비즈니스에 미치는 영향이 큰 숙박업입니다.

MVP 시연 링크: https://youtu.be/a3X6E-gCIpo

[핵심 기능 및 작동 방식]

리뷰 자동 분류 및 우선순위 지정: 고객이 리뷰를 남기면, AI가 즉시 감성과 시급성을 분석하여 라벨링합니다. 관리자 페이지에서는 가장 시급한 리뷰가 최상단에 정렬되어, 고객 불만에 대한 골든타임을 놓치지 않도록 지원합니다.

RAG 기반의 최적 응답 초안 생성: 관리자가 응답 초안 생성을 요청하면, AI는 다음 3단계 프로세스를 수행합니다.

분석: 리뷰의 핵심 불만족 요인을 도출합니다.

전략 탐색: 숙박업 CS 전략 연구 논문 기반의 RAG 시스템을 통해, 도출된 요인에 가장 효과적인 응답 전략을 탐색합니다.

생성: 탐색된 전략을 바탕으로 응답의 뼈대(구조)를 잡고, 최종 응답 초안을 작성하여 관리자에게 제공합니다.

투명한 의사결정 보조: 관리자는 최종 응답 초안뿐만 아니라, AI가 어떤 근거(불만족 요인, 응답 전략, 응답 구조)로 초안을 만들었는지 전 과정을 확인할 수 있어 더욱 신뢰도 높은 결정을 내릴 수 있습니다.

[구현 및 확장성]

MVP: 리뷰 작성, 감성 분석, 저장, 불만 분석, 응답 초안 생성 기능이 구현되었습니다. 핵심 AI 기능인 감성 분석과 초안 생성에는 믿음 LLM 모델이 사용됩니다.

산업 확장성: 본 프로젝트의 가장 큰 장점은 유연한 확장성입니다. RAG의 기반이 되는 응답 지침과 프롬프트 엔지니어링 수정만으로 요식업 등 유사한 리뷰 응대 문제를 겪는 다른 산업에도 빠르고 효과적으로 적용할 수 있습니다.

감사합니다.