2022년 11월 10일(목)부터 11월 11일(금)까지 진행되었던 일본 콜센터/CRM 데모&컨퍼런스 전시 회가 드디어 개최되었습니다. 오늘은 그 후기를 소개해 드리려고 하는데요. 현장에서는 상담 인입 채널도 전화 뿐만이 아닌 채팅, 챗 봇 더 다양한 채널로 상담 응대가 가능하도록 서비스되고 있었 습니다. 그리고 최근 코로나 시대로 인해 확실히 클라우드 서비스와 재택근무 솔루션이 많이 늘어 나고 있다고 합니다. 이번 전시회에서는 CAT AI의 VOICE CHAT이 굉장히 인상 깊었는데 IVR 멘트와 시나리오를 웹상에 서 채팅 형식으로 표출하며, 보이는 ARS + 채팅을 합쳐 놓은 형태로 굉장히 좋은 아이디어가 나 왔다고 생각합니다. 또 위와 같은 VOICE CHAT 같은 서비스나 전시회에 참여한 대부분의 컨택센 터 솔루션의 기능은 퓨렌스에서 개발한 경험이 있거나, 보유하고 있는 기술들이 대부분이었으며, 좋은 아이디어와 개발을 하기 위한 일본 고객사와의 소통 채널이 유지된다면, 빠른 시일 내에 일 본 시장에서 좋은 결과를 낼 수 있을 것으로 보고 있습니다. 이외에도 새로운 아키텍쳐인 마이크로 서비스 아키텍쳐가 반영되어 Front-end 개발, Back-end 개 발 분담하여 CLEX 2.0 마이크로 서비스에 대한 첫걸음이 될 것으로 예상됩니다. 마이크로 서비스 아키텍쳐는 잘 설계된 API 서버를 개발하여 통신하며, 각각의 독립적인 서비스로 구성되어 있으며, 기존 CLEX에서는 하나의 장애가 발생하면 관련된 모든 기능들에 대한 장애로 이어졌지만, 위 아 키텍쳐를 통해 장애가 발생한 기능 외의 것들은 정상 기능이 가능하도록 개발되었습니다. 또한 옴니채널 서비스에서는 기존 카카오 채팅/웹채팅/SMS 채팅 외 라인 채팅상담에 대해 확장 되어 옴니채널 서비스에 대해 한걸음 나아가게 된 것 같습니다. React (리액트)는 CLEX 2.0은 이전 버전 CLEX에 비해 매우 가벼우며 일본 전시회의 타 솔루션들에 비해 세련된 UI/UX를 보여주고 있습니다. 이번 일본 콜센터 전시회에서의 반응은 옴니채널 서비스와 깔끔해진 디자인에 대해 전반적으로 긍정적인 반응을 보여 앞으로의 모습이 더욱 기대가 되는 부분입니다. 내년 23년 6월에도 Clex 2.0으로 오사카 전시회에 참가 예정이니 많은 관심 부탁드립니다

퓨렌스는 2007년 창립해 콜센터 녹취솔루션인 렉씨(RecSee)를 주력으로 하는 콜센터 솔루션 개발 기업이다. 그동안의 콜센터 분야의 축적된 최고의 기술력과 인재를 바탕으로 △국내외 콜센터 시스템 구축 △인프라 운영 및 유지보수 △IT Service 등을 고객의 니즈를 맞춰 최적의 솔루션을 제공하고 있다. 퓨렌스는 일반 녹취부터 인공지능 녹취까지 지원하는 렉씨 플랫폼에 주력하고 있다.? 특징으로는 △자체 CTI 솔루션(자체 CTI 솔루션을 통한 효율적인 통합 고객센터 운영) △녹취솔루션(대용량 및 녹취 이중화를 통한 녹취 유실이 없는 솔루션) △IVR 솔루션(IVR 시나리오를 직접 수정할 수 있는 User-Interface 제공) △상담어플리케이션(고객에 초점을 둔 JAVA/JSP 기반의 웹 상담 어플리케이션) △상담채팅솔루션(대중적인 카카오톡 API 기반으로 한 상담채팅 솔루션) △Chat Bot(365일 24시간 자동 상담시스템 위한 챗봇 솔루션) △재택근무솔루션(헤드셋만으로 집에서 상담이 바로 가능한 재택근무 상담 솔루션) △보이는 ARS(구축형·클라우드형 모두 가능한 듣는 ARS가 아닌 보는 ARS 솔루션) △STT & TA(음성인식·TA기술을 녹취·상담APP등 솔루션에 접목할 수 있는 응용기술)가 있다. 퓨렌스는 녹취솔루션을 바탕으로 컨택센터 서비스 품질 향상을 위해 인공지능 기반 음성처리 분야 기술개발에 집중해 이미 잡음제거기술과 감정인식 방법에 대한 특허출원 신청을 완료하고 인공지능과 연계한 기술개발에 필요한 역량까지 올려뒀다.? 첫번째 특허는 '음성인식 향상을 위한 인공지능 기반의 잡음제거 기술'로 화자 분리된 음성의 음질을 최상으로 복원하는 기술이다. 두번째는 배재대학교와 공동연구한 RNN(Recurrent neual network)와 AM(Attention Mechanisms)을 이용한 청크 기반 음성 감정인식 방법 및 시스템 기술이다. 이는 음성의 감정인식 기술개발이 성과를 거두면서 가능해 졌다. 이 두 가지 특허는 모두 음성처리와 관련 기술로 여기에 인공지능 시스템을 탑재하면 고객의 니즈에 맞는 서비스가 가능하다는 장점뿐만 아니라 음성 처리 솔루션이 주력인 만큼 선제적으로 음성처리 부분에 특화된 인공지능 분야 R&D 투자도 아끼지 않고 있다. 부족한 인공지능 관련 연구 인력을 보강하기 위해 해외 연구 인력까지 채용하는 한편 이를 통해 음성의 음향처리와 감정인식분야에 성과를 내고 있다. 퓨렌스는 2021년부터 화두가 되고 있는 '불완전 판매방지 녹취시스템' 프로젝트에 음성처리 분야를 전문적으로 맡아서 구축사업에 참여했다. A은행 AI불완전 판매방지 녹취시스템을 구축하고 상담진행시 AI가 불완전판매 요소를 인지해 사전에 상담자들이 불완전 판매인을 방지하는데 도움을 준 사례를 통해 불완전 판매방지 녹취시스템 구축을 성공적으로 마무리 했다.? 최근에는 B은행의 AI불완전 판매방지 녹취 시스템을 구축한 경험으로 '음성'을 제어하고 처리하는 기술이 사업의 가장 중요한 부분으로 자리 잡았다. 이에 그치지 않고 인공지능으로 향상시킬 수 있는 기술적 노하우를 쌓아가고 있다. 퓨렌스는 다수 금융권에 불완전판매방지 솔루션 구축을 진행하고 있으며, 앞으로 불완전판매 녹취분야에서 1위가 되기위해 노력할 것입니다.

코로나19로 인해 중단되었던 일본 콜센터/CRM 데모&컨퍼런스 전시회가 2022년 11월 10일(목) 부터 11월 11일(금)까지 진행되며, 퓨렌스도 일본 현지업체 나가츠가社와 함께 참여할 예정입니다. 일본 도교에서 컨텍센터/고객 상담 업계에서 일본 최대 규모로 개최되어 인지도·주목도가 높고 동업계에의 프로모션에 최적입니다. 또한 최근 소비자 행동의 변화에 ??따라 방문자층은 모든 업계로 확대되고 있으며, 새로운 타겟층에 대한 접근/상담 기회의 획득을 기대할 수 있습니다. 지난 10년 동안 우리 퓨렌스는 일본 콜센터 시장 개척을 위해 노력해왔으며 그 노력의 일환으로 Call Center / CRM Demo & Conference 전시회에 매해 꾸준히 참가를 해왔습니다. 최근 2년간 코로나로 전시회 개최가 되지 않다가 금년도 다시 개최가 되어 다시금 일본 콜센터 시장 진입을 위한 초석을 마련하기 위해 전시회에 참석하게 되었습니다. 퓨렌스는 일본 전시회에 도입되는 기술로 금번 전시회 참가에서 선보일 Clex의 핵심적인 기능은 LINE API 를 사용한 채팅 상담기능과 상담사 모니터링 UI를 입체적으로 구현한 3D 모니터링 기능입니다. 한국과 달리 일본은 LINE이 주요 메신저로 사용되고 있으며 비지니스채널로도 많이 사용되고 있습니다. 이런 환경에서 옴니채널 컨택센터 솔루션을 지향하는 Clex는 일본시장에 특화하여 LINE 사용자와 콜센터 상담사간의 채팅상담 기능 및 전화상담과의 결합한 옴니채널 분배 기능을 선보일 예정입니다. 전시회를 참가하게 되면서 Clex의 기존 UI에서 벗어나 새로운 UI와 아키텍쳐를 도입하게 되었습니다. 전시회에서 안정적인 솔루션 소개 및 시연이 이루어지게 되면 그런 성과를 바탕으로 향후 Clex 2.0 개발로 나아갈 수 있을 것으로 예상합니다. 또한 이번 전시회를 준비하는 동안 ‘나가츠카’ 라는 업체와 새로운 일본 비지니스 파트너쉽을 맺게 되었습니다. 향후 Clex 2.0 이 개발이 완료되는 시점에서는 일본 시장 진입이 가시화될 수 있으리라 예상하고 있습니다.

  2022년 10월21일~22일에 진행되는 제46회 추계학술발표대회에 신현삼 대표님과 한신대, 배재대 교수님들과 공동 저술한 논문이 우수 논문에 선정이 되어 참석하였다. 본 행사에서 인공지능 및 응용, 빅데이터, 인터넷정보 등의 분야에서 70여명의 논문발표가 예정되어 있으며, 그 중에 대표님이 저술한 논문은 총 8개의 우수논문중의 하나로 선정되었다. 선정된 논문은 " 시계열 기반의 음성 특징을 이용한 음성 감정인식에 대한 연구 "로 음성 감정이 시간 흐름과 연관이 있음을 착안하여 시계열 방식으로 음성파일을 시간 구간별로 분리한 다음 음성 특징인 Mel, Chroma, ZCR, RMS, MFCC를 추출하여서 순환형 신경망 모델에 적용하여 화장의 음성 데이터에서 감정을 분류하는 모델을 제안하여, RNN, GRU, LSTM의 모델을 공개 영어 데이터 셋인 IEMOCAP 데이터 셋의 성능을 비교 및 분석하였다. 퓨렌스는 인공지능을 녹취에 접목하기 위해 지속적인 투자를 하고 있으며, 근래에 관련 특허출원과 함께 인공지능 기술을 발전시킬 수 있는 발판이 될 것입니다