스켈터랩스, 분당서울대학교병원 콜센터 고도화 박차, AI 기반 음성인식(STT) 기술 지원(Skelter Labs , spurring the advancement of call center at Seoul National University Bundang Hospital Supports AI)
한국 인공지능(AI) 기업 스켈터랩스가 분당서울대학교병원 콜센터의 상담 서비스 고도화를 위해 AI 기반 음성인식(STT) 기술을 공급한다고 12월 4일 밝혔다.
스켈터랩스는 분당서울대학교병원의 고객 상담 만족도 향상 및 상담원들의 효율적인 업무 수행을 위해 음성인식(STT) 기술을 제공한다. 상담원과 고객의 통화 내용을 실시간으로 인식해 텍스트로 변환해주는 자동화 시스템이 도입되는 것이 핵심이다.
분당서울대학교병원은 음성인식 기술 도입을 통해 △상담원의 업무 부담 감소 △상담 기록의 정확성 향상 △상담 만족도 및 병원 신뢰 증진 △의료진 정보 검색 최적화 등 콜센터의 업무 효율성과 고객 만족도를 크게 강화할 것으로 예상된다.
이번 음성인식 기술 지원에 활용된 스켈터랩스의 AIQ+Speech 솔루션은 딥러닝 기반의 음성-언어모델이다. 음성이 입력되면 실시간으로 텍스트로 변환하는 End-to-End(E2E) 모델을 적용하고 있어 새로운 데이터를 신속하게 학습하는 기능과 특정 도메인에 맞춰 모델을 구축하는 유연성을 모두 갖추고 있다.
또 발화자의 다양한 발성 특성 및 발화 환경에서도 높은 음성인식 성능을 제공하기 위해 방언 발화, 민원 질의·응답, 고객 응대 음성 데이터 등 방대한 양의 한국어 음성 데이터셋을 학습했다. 이를 통해 최대 90% 이상의 음성 인식률을 확보하고 있으며, BMT(품질성능평가시험) 결과 타 비교군 대비 가장 높은 정확도를 기록했다. 낮은 품질의 오디오나 주변 소음이 심한 환경에서도 높은 수준의 음성인식 성능을 자랑한다.
조원규 스켈터랩스 대표는 “대화형 AI 기술이 의료 분야에서도 우수한 성능으로 적용 가능함을 입증했다”고 언급하며, “앞으로 대화형 AI기술을 다양한 분야에 활용하여 디지털 전환을 추구하는 기업들의 강력한 성장 파트너가 되도록 기술 개발에 만전을 기할 것”이라고 밝혔다.
한편, 스켈터랩스는 지난 2023년 6월 LLM 도입 니즈가 있는 기업들을 위해 ‘벨라 큐나(BELLA QNA)’ 솔루션을 출시하고, 대화형 AI 프로덕트 라인업을 모아 AIQ+브랜드를 정비했다.
국내 최고 수준의 대화형 AI 기술을 기반으로 다양한 산업군의 기업과 파트너십을 통해 업무 지원, 고객 응대 등의 영역에서 디지털 전환을 지원하는 것은 물론, 유즈케이스를 확보해 기술 검증 및 상용화를 꾸준히 전개해 나갈 계획이다.
Skelter Labs, Korea's leading artificial intelligence (AI) company, announced on the 4th that it will supply AI- based voice recognition (STT) technology to enhance consultation services at the Seoul National University Bundang Hospital call center.
Skelter Labs provides voice recognition (STT) technology to improve customer consultation satisfaction at Seoul National University Bundang Hospital and enable counselors to perform their work more efficiently . The key is to introduce an automated system that recognizes the content of calls between agents and customers in real time and converts them into text .
By introducing voice recognition technology, Seoul National University Bundang Hospital is expected to significantly enhance the call center's work efficiency and customer satisfaction, such as △ reducing the work burden of counselors △ improving the accuracy of consultation records △ increasing consultation satisfaction and trust in the hospital △ optimizing medical staff information search .
Skelter Labs' AIQ+Speech solution used to support this voice recognition technology is a deep learning-based voice - language model . By applying an end-to-end (E2E) model that converts voice input into text in real time, it has both the ability to quickly learn new data and the flexibility to build a model tailored to a specific domain .
In addition, in order to provide high speech recognition performance even in various speech characteristics and speech environments of speakers, we learned a large amount of Korean speech datasets, including dialect speech , civil service inquiries and responses , and customer service voice data . Through this, it is possible to secure a voice recognition rate of up to 90 % or more , and as a result of BMT ( Quality Performance Evaluation Test ) , it recorded the highest accuracy compared to other comparison groups . It boasts high-level voice recognition performance even in environments with low-quality audio or high ambient noise .
Cho Won-gyu, CEO of Skelter Labs, said, “ We have proven that conversational AI technology can be applied with excellent performance in the medical field, ” and added , “ We will be a strong growth partner for companies pursuing digital transformation by utilizing conversational AI technology in various fields in the future.” “We will do our best to develop technology to achieve this, ” he said .
Meanwhile , Skelter Labs launched the ' BELLA QNA' solution last June for companies with a need to introduce LLM , and reorganized the AIQ+ brand by gathering a lineup of conversational AI products . Based on Korea's highest level of conversational AI technology, we will support digital transformation in areas such as business support and customer service through partnerships with companies in various industries , as well as secure use cases and steadily advance technology verification and commercialization. plan . ( end )