이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
고객 문의를 분석해 자동화 서비스를 개발할 때는 먼저 문의 데이터를 충분히 수집하고 어떤 유형이 가장 많은지 파악하는 것이 시작이라고 생각합니다. 반복되는 유형이 명확하게 있어야 자동화의 효과가 있기 때문입니다. 문의 분류 모델은 처음부터 복잡하게 만들기보다 키워드 기반의 단순한 분류에서 시작해 점차 개선하는 방식이 실용적이었습니다.
자동 응답이 틀렸을 때 사람이 개입하는 fallback 경로를 설계해두면 사용자 경험을 보호하면서 자동화를 점진적으로 확대할 수 있습니다. 자동화 서비스의 정확도를 주기적으로 측정하고, 오분류된 케이스를 모아 모델 개선에 반영하는 피드백 루프가 중요합니다.
자동화가 상담원을 대체하는 것이 아니라 반복 업무를 줄여 어려운 문의에 집중할 수 있게 하는 것이 목표라고 생각합니다.
인턴 프로젝트에서 고객 채팅 문의 약 3,000건을 수집해 의도 분류(Intent Classification) 모델을 학습했습니다. 처음에는 키워드 매칭으로 시작했는데, 비슷한 표현이라도 의도가 다른 경우를 같은 키워드로 묶는 문제가 생겼습니다. 문장 임베딩 + 코사인 유사도 방식으로 전환하자 분류 정확도가 올랐습니다. 또한 개체명 인식(NER)으로 주문번호나 상품명을 추출해 자동 응답 템플릿에 채우는 기능도 붙였습니다. 직접 손으로 300건 라벨링을 했고, 라벨링하면서 어느 카테고리인지 판단하기 어려운 경계 케이스가 전체의 20% 정도 된다는 것을 알게 됐습니다.
경계 케이스를 별도 로그로 쌓아 사람이 검토하는 흐름을 만든 것이 모델 개선보다 실제 정확도를 높이는 데 더 효과적이었습니다.
고객 문의 자동화에서 가장 어려운 부분은 언제 사람에게 넘길지 기준을 정하는 것이었습니다. 신뢰도 점수가 낮은 문의는 자동 응답 대신 상담원으로 에스컬레이션하도록 설계했는데, 임계값을 높이면 자동화 비율이 떨어지고 낮추면 오답률이 올라가는 딜레마가 있었습니다. 실제 운영해보니 감정이 담긴 문의나 복합적인 요건은 분류 모델이 잘못 처리할 확률이 높았고, 이 경우 자동 응답이 오히려 고객 불만을 키우는 상황도 있었습니다. 결국 CSAT(고객 만족도)가 낮게 찍힌 대화를 주기적으로 분석하고, 그 패턴을 모델 학습 데이터로 편입하는 피드백 루프가 단기 정확도 개선보다 중요하다는 것을 배웠습니다. 자동화 시스템의 한계는 출시 이후에야 드러나고, 그 시점부터 실제 개선이 시작된다고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성웰스토리 SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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