통신 · 기술 적용 방법

고객 과제

• 대리점 방문 시 대기 시간이 길고, 상담원이 신규 요금제·프로모션을 모두 외우기 어려움
• 방문 고객이 30분 이상 상담 후 "결국 홈페이지에서 다시 확인해 볼게요" 로 이탈
• 매장마다 상담 품질이 일관되지 않음

AICLUDE 적용

1. 1키오스크·사이니지 네이티브 - 키오스크·사이니지 통합 운영 화면으로 대기 고객 셀프 탐색
2. 2STTS 음성 대화(실시간 음성 인식·답변 생성·음성 답변)로 노년층도 키오스크 이용 가능
3. 3요금제 · 단말기 · 약관을 Graph N-hop Agentic RAG으로 학습 - 매주 자동 재학습
4. 4Function Calling으로 단말기 재고 확인 · 예약 · 상담 티켓 생성 실제 실행
5. 5상담원 인계 모드 시 키오스크 대화 컨텍스트를 상담원 화면에 자동 인계

고객 과제

• 평균 통화시간(AHT)이 길고, 상담원이 매뉴얼 검색에 시간 소모
• 신규 요금제·프로모션 숙지에 교육 공수가 크고, 신규 상담원 교육 기간도 김
• 상담 품질 관리가 사후 QA에 의존 - 실시간 개선 어려움

AICLUDE 적용

1. 1상담원 코칭 모드 - 실시간 코칭·응대 초안 승인으로 상담 중 실시간 가이드
2. 2고객 발화 → 자동 의도 분석 → 추천 요금제·답변 스크립트 상담원 화면에 표시
3. 3복잡 문의는 상담원 인계 모드, 단순 문의는 에이전트 단독 처리 (하이브리드)
4. 4Audit Log로 상담 전체 기록 - 규제 대응 · QA 자동화
5. 5PII 암호화(AES-256-GCM) + 암호화 상태 검색 인덱스 - 고객번호·계정정보 보호

고객 과제

• 기업 고객 RFP 한 건 응대에 영업대표 · 엔지니어 · 법무 여러 부서가 며칠 소요
• 회선·전용망·IoT·클라우드 상품 조합이 복잡해 제안서 초안 작성에 시간 소모
• 경쟁사 대비 가격 경쟁력 분석을 수작업으로 진행

AICLUDE 적용

1. 1RFP 문서를 업로드 → 요구사항 자동 추출 (파일 Connector + Graph N-hop Agentic RAG)
2. 2내부 상품 카탈로그 · 가격 정책 · 과거 수주 사례를 학습해 맞춤 제안서 초안 생성
3. 3경쟁사 공시 가격·조건을 웹 스크래핑 도구로 수집 → 비교표 자동 작성
4. 4DAG 자율 실행 엔진이 견적 → 기술 검토 → 법무 검토 병렬 실행 · 통합
5. 5영업대표는 AI 초안을 검토·수정만 담당 → 승인 워크플로우 진행

고객 과제

• 웹·앱·대리점·콜센터가 별도 시스템 - 고객이 채널을 옮기면 상담 내용 재설명
• 웹에서 요금제 관심 → 대리점 방문 시 상담원이 그 이력을 모름
• 멤버십 · 혜택 · 포인트가 채널별로 나뉘어 일관된 경험 부재

AICLUDE 적용

1. 1웹 위젯 · 앱 · 대리점 키오스크 · 콜센터 · Slack · SNS가 같은 에이전트 + 같은 RAG 컨텍스트
2. 2페르소나 엔진이 채널 무관하게 그대로 적용 - 웹 관심 이력을 대리점·콜센터가 즉시 참조
3. 3물리적 멀티테넌시로 지역·가맹점·법인별 데이터 분리
4. 4SSE 실시간 알림으로 채널 간 상태 동기화 - 앱 알림·대리점 키오스크 안내 일관
5. 5Audit Log로 채널 간 상담 이력 통합 추적