WO2020141883A2 - 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 시스템 - Google Patents

인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 시스템 Download PDF

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WO2020141883A2
WO2020141883A2 PCT/KR2020/000023 KR2020000023W WO2020141883A2 WO 2020141883 A2 WO2020141883 A2 WO 2020141883A2 KR 2020000023 W KR2020000023 W KR 2020000023W WO 2020141883 A2 WO2020141883 A2 WO 2020141883A2
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이승호
이주헌
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에스케이 주식회사
주식회사 유베이스
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    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/26—Speech to text systems

Definitions

  • the present invention relates to an artificial intelligence interactive home shopping telephone ordering method and system, and more specifically, an artificial intelligence interactive home shopping telephone ordering method and system utilizing STT (Speech to Text) technology, artificial intelligence NLC (natural language analysis) technology. It is about.
  • STT Seech to Text
  • NLC natural language analysis
  • a voice-based automatic order service can be used, but this is a short-answer short-talk voice recognition, and the use area of the voice-based is very small. This exists.
  • the present invention has been devised to solve the above problems, and the purpose of the present invention is to use artificial intelligence to grasp the intention of natural language-based sentences rather than short conversation recognition services and place product orders with appropriate answers and feedback. It is to provide a voice-based artificial intelligence interactive home shopping phone ordering method and system beyond the function of simple automatic ordering by induction.
  • Another object of the present invention is to provide an artificial intelligence interactive home shopping telephone ordering method and system that can store and store all contents in text for order consultation contents, and grasp changes in customer interests and issues. .
  • extracting product information of the product currently being broadcast home shopping Receiving a voice input from a customer; Converting the voice input into text information; And performing an order procedure for the product based on the converted text information.
  • the step of extracting the product information includes: storing mapping information generated by mapping product information of a plurality of products and home shopping broadcast schedule information of each product; And extracting product information of a product currently being broadcast on home shopping among the stored mapping information.
  • the step of performing the ordering process of the product may determine whether an event occurs in the process of performing the ordering process based on the converted text information, so that when the event occurs, the customer is connected to the telephone agent.
  • the event may be a situation in which the unstructured content included in the converted text information is judged to be unsuitable for text analysis using natural language processing, and the order procedure is not normally performed.
  • the event extracts sentiment as metadata through text analysis from the unstructured content included in the converted text information, and analyzes the emotion of a specific phrase and the emotion of the entire document, and the customer's emotional state is dissatisfied. It can be a situation judged to be one of annoyance, anger,
  • the event occurrence threshold may be set according to the age of the customer so that the event is easily generated as the age of the customer increases.
  • the step of performing the ordering process includes: obtaining member information of the customer; Converting greetings and introductions related to product purchase into voice information; Collecting purchase information including purchase options, quantities and addresses of products; And performing a payment procedure.
  • the logical hierarchical structure of the address information includes the first tier including the city/county/province/city/city/county/eup/myeon, and the second tier as the lower tier of the first tier according to the administrative district.
  • Dong/ri is included
  • the third layer which is a lower layer of the second layer
  • the barrel/ban/address/lake may be composed of the fourth layer, which is the lower layer of the third layer.
  • the artificial intelligence interactive home shopping telephone ordering system a legacy server for extracting product information of the product currently being broadcast home shopping; An interactive voice response server that receives a customer's voice input; A speech to text (STT) processing module that converts speech input into text information; And an artificial intelligence application that performs an order procedure for a product based on the converted text information in cooperation with a legacy server.
  • a legacy server for extracting product information of the product currently being broadcast home shopping
  • An interactive voice response server that receives a customer's voice input
  • a speech to text (STT) processing module that converts speech input into text information
  • an artificial intelligence application that performs an order procedure for a product based on the converted text information in cooperation with a legacy server.
  • the artificial intelligence interactive home shopping telephone order server includes a storage unit in which product information of a product is stored; An interactive voice response processing unit that receives a customer's voice input; A speech to text (STT) processing unit that converts voice input into text information; It includes; and a processor for extracting the product information of the product currently being broadcast home shopping among the stored product information, and performs an order procedure for the product based on the converted text information.
  • STT speech to text
  • customers who are not familiar with ARS automatic ordering of a preferred order of a counselor through a conversational phone order of a natural language sentence similar to a conversation with a general counselor rather than button-type ARS or short speech recognition. You can also maximize the effectiveness of order consultation.
  • FIG. 1 is a diagram provided to explain the configuration of an artificial intelligence interactive home shopping telephone ordering system according to an embodiment of the present invention
  • Figure 2 is a diagram provided in the description of the artificial intelligence interactive home shopping phone ordering method according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a view provided for explaining the ordering process of a product by the artificial intelligence interactive home shopping telephone ordering method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram provided to explain the configuration of an artificial intelligence interactive home shopping telephone order according to another embodiment of the present invention.
  • an artificial intelligence interactive home shopping telephone ordering system and method are presented.
  • “Artificial intelligence interactive home shopping phone ordering system” uses artificial intelligence to understand the intention of natural language-based sentences rather than short conversational recognition services and induce product orders with appropriate answers and feedback to order out of the function of simple automatic ordering It is a system that provides counseling services.
  • the artificial intelligence interactive home shopping telephone ordering system includes an interactive voice response server 100, a speech to text (STT) processing module 200, It may be composed of an artificial intelligence application 300, a legacy server 400, a text to speech (TTS) processing module 500 and an associated server 600.
  • STT speech to text
  • TTS text to speech
  • the interactive voice response server 100 may receive the voice input of the customer, and may transmit voice information in response to the voice of the customer.
  • the interactive voice response server 100 may accept a combination of voice input from a customer and selectively pressing a key pad of the customer terminal 10 to provide an appropriate response in the form of voice, callback, or other media. have.
  • the STT processing module 200 may convert voice input into text information and transmit it to the artificial intelligence application 300 and the legacy server 400.
  • the artificial intelligence application 300 may work with the legacy server 400 to provide appropriate answers and feedback to the customer's questions and requirements based on the converted text information, and perform a product ordering process.
  • the artificial intelligence application 300 may use information stored in the legacy server 400 in conjunction with the legacy server 400 and access the artificial intelligence server 20 to use artificial intelligence algorithms.
  • the artificial intelligence application 300 through the STT processing module 200, through the text analysis on the unstructured content included in the converted text information, analyzes and recognizes the customer's speech content, grasps the customer's intention And, check the product information, member information, etc. stored in the legacy server 400, and may perform an order procedure.
  • the artificial intelligence application 300 analyzes text from the unstructured content included in the text information converted using the natural language understanding algorithm, and is not directly specified in categories and text information that classify content using a plurality of classification layers.
  • Concepts that identify unconceptual concepts, keywords that identify related keywords based on content analyze sentences in the form of subjects, activities, and targets, semantic roles that identify the subject or objects of a particular activity, or keywords.
  • Metadata such as sentiment for analyzing sentiment and sentiment for the whole document, and relations for identifying the relationship type between two entities can be extracted.
  • the artificial intelligence application 300 determines whether an event occurs for a situation in which an order procedure is not normally performed in the process of ordering a product based on the converted text information, and when an event occurs, a customer is a telephone counselor It is possible to minimize the customer's inconvenience by making a phone call to.
  • the legacy server 400 stores product information of a plurality of products and mapping information generated by mapping home shopping broadcast schedule information of each product, extracts product information of products currently being broadcast on home shopping, and performs artificial intelligence application 300 It is possible to perform the ordering process for this product.
  • the legacy server 400 after the product information is extracted, compares the schedule information of the extracted product information with the current time, verifies the validity, and when validation fails, the product information is not suitable for the current time By judging, product information can be extracted again.
  • the TTS processing module 500 may convert the written text information into voice information implemented in various languages and voices, and the associated server 600 includes an interactive voice response server 100 and an STT processing module 200 and TTS processing It is provided to link the transmission and reception of information between the modules 500.
  • FIG. 2 is a diagram provided for explaining an artificial intelligence interactive home shopping telephone ordering method according to an embodiment of the present invention.
  • the legacy server 400 in the method for ordering an artificial intelligence interactive home shopping telephone according to an embodiment of the present invention, the legacy server 400 generates the product information of a plurality of products by mapping the home shopping broadcast schedule information of each product.
  • the stored mapping information may be stored (S210), and product information of a product currently being broadcast on home shopping may be extracted from the stored mapping information (S220).
  • the legacy server 400 compares the schedule information of the extracted product information with the current time (S230), verifies the validity (S240), and fails validation (S240-N), It is determined that the product information is not suitable for the current time, and product information can be extracted again (S245).
  • the interactive voice response server 100 upon receiving the customer's voice input (S250), transmits the voice input to the STT processing module 200, and the STT processing module 200 converts the voice input into text information (S260), it may be transmitted to the artificial intelligence application (300).
  • the artificial intelligence application 300 in conjunction with the legacy server 400, performs an order procedure for a product based on the converted text information (S270). In the process of ordering the product, it determines whether an event has occurred (S280), when an event occurs (S280-Y), the customer can be connected to the telephone to the telephone agent (S285), if the event does not occur (S280-N), can complete the ordering process of the product (S290) ).
  • the artificial intelligence application 300 determines that the unstructured content included in the converted text information is not suitable for text analysis using natural language processing, so that the order procedure is not normally performed or the converted text
  • the customer's emotional state is negative emotions such as dissatisfaction, irritability, anger, etc.
  • the customer may be connected to a telephone agent by telephone.
  • the artificial intelligence application 300 in conjunction with the legacy server 400, when obtaining the member information for the age of the customer, the event occurrence threshold is set according to the age of the customer, when such an event occurs, the same situation occurs Even so, the higher the age of the customer, the easier the event can occur.
  • the artificial intelligence application 300 may perform an order procedure for a product based on the converted text information in conjunction with the legacy server 400.
  • the artificial intelligence application 300 may acquire member information of a customer stored in the legacy server 400 in conjunction with the legacy server 400.
  • membership information may be acquired through a new member registration, and the new member information may be stored in the legacy server 400.
  • the artificial intelligence application 300 works with the legacy server 400 to acquire product information of a product currently being broadcast on home shopping, and introduces greetings and product purchase related to the obtained product information.
  • Text information including speech may be transmitted to the TTS processing module 500.
  • the TTS processing module 500 converts the text including the received greeting and the product purchase related introduction to voice information, delivers it to the interactive voice response server 100, and the interactive voice response server 100 uses voice information.
  • the converted greeting and the introduction words related to product purchase may be delivered to the customer (S310).
  • the artificial intelligence application 300 using the STT processing module 200 and the TTS processing module 500, collects the purchase information including the purchase option, quantity and address of the product, and works with the legacy server 400 By doing so, a payment procedure may be performed (S380).
  • the artificial intelligence application 300 the order product confirmation procedure (S320), the order quantity confirmation procedure (S330), the order history confirmation procedure (S340), delivery, such as order specific notice procedure (S350), card, account information
  • delivery such as order specific notice procedure (S350), card, account information
  • S360 payment method verification procedure
  • S370 delivery address verification procedure
  • the artificial intelligence application 300 at any time during the ordering process, when a product information-related unexpected question is received from the customer, the intention of the natural language-based sentence is to be understood and to provide appropriate answers and feedback (S1), the intention of the sudden question If the grasping fails or the customer repeats the question again, and it is determined that the provision of the proper answer and feedback has failed, the event is determined to occur, and the customer is connected to the telephone agent.
  • S1 answers and feedback
  • the artificial intelligence application 300 depending on the product, "What is the expiration date?", "Is card discount possible?" For questions with frequent inquiries, etc., information about expected answers can be extracted and stored in advance to provide appropriate answers and feedback to customer inquiries.
  • the artificial intelligence application 300 may process this by executing the order quantity confirmation process again, etc., at any time during the ordering process, when an order quantity change is requested (S2).
  • the artificial intelligence application 300 through the legacy server 500, in order to improve the success rate of recognizing address information in the delivery address verification procedure, as well as to record the voice for the address, as well as the text analysis result for the address,
  • the address recognition fails, it is possible to infer the address information of the upper layer based on the address information of the lower layer, where accuracy of a threshold or higher is secured in the logical hierarchy of addresses.
  • the logical hierarchical structure of the address information includes the first tier including the city/county/province, and the city/county/gu/eup/myeon and the second tier, the second tier, according to the administrative district.
  • /Li is included, the third layer as the lower layer of the second layer, and the barrel/ban/address/lake is included, and may be composed of the fourth layer as the lower layer of the third layer.
  • the artificial intelligence application 300 if the address of the destination is recognized as "12, Songpa-daero, Songpa-gu, Seoul", if the region matching the address information of'Songpa-gu' is not identified,'Songpa-daero 12' By using the address of the lower layer,'Songpa-gu' can be inferred and recognized as'Songpa-gu'.
  • the artificial intelligence application 300 may complete the order procedure (S390).
  • the artificial intelligence interactive home shopping phone order server 700 includes an interactive voice response processing unit 710, an STT processing unit 720, a processor 730, and a storage unit ( 740) and the TTS processing unit 750.
  • the interactive voice response processing unit 710 is a means for receiving a voice input of a customer and transmitting voice information in response to the voice of the customer when a call is connected from the customer terminal 10 such as a telephone or a smart phone.
  • the STT processing unit 720 is an information processing means that converts voice input into text information and delivers it to the processor.
  • the storage unit 740 stores the product information of the product, and the algorithm, program, and information necessary for the interactive voice response processing unit 710, the STT processing unit 720, the processor 730, and the TTS processing unit 750 to operate normally. It is a storage medium that stores them.
  • the TTS processing unit 750 is an information processing means for converting the written text information into voice information implemented in various languages and voices.
  • the processor 730 extracts product information of a product currently being broadcast on home shopping among stored product information, provides an appropriate answer and feedback to the customer's questions and requirements based on the converted text information, and performs an order procedure for the product Information processing means.
  • the processor 730 may access the artificial intelligence server 20 to use artificial intelligence algorithms, analyze text from unstructured content included in the converted text information using a natural language understanding algorithm, and express emotions and documents for specific phrases You can extract sentiment that analyzes sentiment for the whole.
  • the processor 730 determines whether an event occurs for a situation in which the order procedure is not normally performed in the process of ordering a product based on text information, so that when an event occurs, the customer is connected to a telephone agent Thus, it is possible to minimize the inconvenience of the customer.
  • the technical idea of the present invention can be applied to a computer-readable recording medium containing a computer program that performs functions of the apparatus and method according to the present embodiment. Further, the technical idea according to various embodiments of the present invention may be implemented in the form of computer-readable codes recorded on a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium can be any data storage device that can be read by a computer and stores data.
  • the computer-readable recording medium may be a ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical disk, hard disk drive, or the like.
  • computer-readable codes or programs stored on a computer-readable recording medium may be transmitted through a network connected between computers.

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Abstract

인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법은 레거시 서버가, 현재 홈쇼핑 방송중인 상품의 상품정보를 추출하는 단계; 대화형 음성 응답 서버가, 고객의 음성 입력을 수신하는 단계; STT(Speech to Text) 처리 모듈이, 음성 입력을 텍스트 정보로 변환하는 단계; 및 인공지능 애플리케이션이, 레거시 서버와 연동하여 변환된 텍스트 정보를 기반으로 상품의 주문 절차를 수행하는 단계;를 포함한다. 이에 의해, 버튼식 ARS나 단문 음성 인식이 아닌 일반 상담사와 대화와 유사한 자연어 문장 대화 전화 주문을 통해 상담사 주문 선호의 ARS 자동주문에 익숙하지 않은 고객에게도 주문 상담 효과를 극대화할 수 있다. 또한, 주문 상담 내용에 대하여 모든 내용을 텍스트화하여 저장 보관하고, 고객들의 관심사 변화 추이 및 이슈사항의 파악할 수 있다.

Description

인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 시스템
본 발명은 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 STT(Speech to Text) 기술, 인공지능 NLC(자연어 분석) 기술을 활용하는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법 및 시스템에 관한 것이다.
홈쇼핑 방송에서, 판매 방송중인 상품주문을 위해 가장 중요한 것은 주문으로까지 유도를 위한 상품문의 대응과 상담사 주문을 선호하는 소비자의 접근이 용이해야 하지만, 홈쇼핑 중인 상품의 구매를 위해 전화 연결 시, 상품 문의를 위한 상담사 대기시간이 길고, 자동주문의 경우는 주문에 관련된 업무들만 진행되기 때문에 소비자들의 대기에 대한 불만이 많으며, 자동주문은 안내 멘트를 듣고 전화기의 키 입력으로 구매 프로세스를 진행하기에 사용자 환경이 불편하다.
이를 극복하기 위해, 음성기반의 자동주문 서비스를 사용할 수 있으나, 이는 단답형의 단문 음성 인식 위주로 음성기반의 활용 영역이 매우 적고, 이 또한 상품문의 등 전화주문에 따른 어떠한 부수적인 업무 지원이 불가능하다는 단점이 존재한다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 인공지능을 활용하여 단문의 대화 인지 서비스가 아닌 자연어 기반의 문장의 의도를 파악하고 적절한 답변 및 피드백으로 상품 주문을 유도하여 단순 자동주문의 기능을 벗어난 음성기반의 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적은, 주문 상담 내용에 대하여 모든 내용을 텍스트화하여 저장 보관하고, 고객들의 관심사 변화 추이 및 이슈사항의 파악할 수 있는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 현재 홈쇼핑 방송중인 상품의 상품정보를 추출하는 단계; 고객의 음성 입력을 수신하는 단계; 음성 입력을 텍스트 정보로 변환하는 단계; 및 변환된 텍스트 정보를 기반으로 상품의 주문 절차를 수행하는 단계;를 포함한다.
또한, 상품정보를 추출하는 단계는, 복수의 상품의 상품정보와 각각의 상품의 홈쇼핑 방송 스케줄 정보를 매핑하여 생성되는 매핑 정보를 저장하는 단계; 및 저장된 매핑 정보 중 현재 홈쇼핑 방송중인 상품의 상품정보를 추출하는 단계;를 포함할 수 있다.
그리고 상품정보를 추출하는 단계는, 상품정보가 추출된 이후, 추출된 상품정보의 스케줄 정보와 현재 시각을 비교하여, 유효성을 검증하는 단계; 및 유효성 검증에 실패시, 현재 시각에 적합한 상품정보가 아닌 것으로 판단하여, 재차 상품정보를 추출하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상품의 주문 절차를 수행하는 단계는, 변환된 텍스트 정보를 기반으로 주문 절차를 수행하는 과정에서 이벤트 발생 여부를 판단하여, 이벤트 발생 시, 고객을 전화 상담원에게 전화 연결되도록 할 수 있다.
그리고 이때, 이벤트는, 변환된 텍스트 정보에 포함된 비정형 콘텐츠가, 자연어 처리를 이용한 텍스트 분석에 적합하지 않은 것으로 판단되어, 주문 절차가 정상적으로 수행되지 않는 상황일 수 있다.
또한, 이벤트는, 변환된 텍스트 정보에 포함된 비정형 콘텐츠에서 텍스트 분석을 통해, sentiment를 메타데이터로 추출하여, 특정 문구에 대한 감성과 문서 전체에 대한 정서를 분석한 결과, 고객의 감정상태가 불만, 짜증, 분노 중 하나로 판단되는 상황일 수 있다.
그리고 이벤트는, 고객의 연령에 대한 회원정보를 획득하면, 동일한 상황이 발생하더라도, 고객의 연령이 높을수록, 이벤트가 쉽게 발생하도록 하기 위해, 고객의 연령에 따라 이벤트 발생 임계치가 설정될 수 있다.
또한, 주문 절차를 수행하는 단계는, 고객의 회원정보를 획득하는 단계; 인사말과 상품구매 관련 소개말을 음성 정보로 변환하는 단계; 상품의 구매 옵션, 수량 및 주소가 포함된 구매정보를 수집하는 단계; 및 결제 절차를 수행하는 단계;를 포함할 수 있다.
그리고 구매정보를 수집하는 단계는, 주소에 대한 텍스트 분석 결과, 주소인식에 실패시, 주소의 논리적 계층 구조에서 임계치 이상의 정확도가 확보된 하위계층의 주소정보를 기반으로 상위 계층의 주소정보를 유추할 수 있다.
또한, 이때, 주소정보의 논리적 계층 구조는, 행정구역에 따라, 특별시/광역시/도가 포함된 제1계층, 시/군/구/읍/면이 포함되며 제1계층의 하위계층인 제2계층, 동/리가 포함되고, 제2계층의 하위계층인 제3계층 그리고 통/반/번지/호수가 포함되며, 제3계층의 하위계층인 제4계층으로 구성될 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 시스템은, 현재 홈쇼핑 방송중인 상품의 상품정보를 추출하는 레거시 서버; 고객의 음성 입력을 수신하는 대화형 음성 응답 서버; 음성 입력을 텍스트 정보로 변환하는 STT(Speech to Text) 처리 모듈; 및 레거시 서버와 연동하여 변환된 텍스트 정보를 기반으로 상품의 주문 절차를 수행하는 인공지능 애플리케이션;를 포함한다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 서버는 상품의 상품정보가 저장되는 저장부; 고객의 음성 입력을 수신하는 대화형 음성 응답 처리부; 음성 입력을 텍스트 정보로 변환하는 STT(Speech to Text) 처리부; 및 저장된 상품정보 중 현재 홈쇼핑 방송중인 상품의 상품정보를 추출하고, 변환된 텍스트 정보를 기반으로 상품의 주문 절차를 수행하는 프로세서;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 버튼식 ARS나 단문 음성 인식이 아닌 일반 상담사와 나누는 대화와 유사한 자연어 문장의 대화 전화 주문을 통해 상담사 주문 선호의 ARS 자동주문에 익숙하지 않은 고객에게도 주문 상담 효과를 극대화할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 주문 상담 내용에 대하여 모든 내용을 텍스트화하여 저장 보관하고, 고객들의 관심사 변화 추이 및 이슈사항의 파악할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 시스템의 구성의 설명에 제공되는 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법의 설명에 제공되는 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법에 의한 상품의 주문 과정의 설명에 제공되는 도면, 그리고
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문의 구성의 설명에 제공된 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
1. 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 시스템
본 발명의 실시예에서는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 시스템과 방법을 제시한다.
"인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 시스템"은 인공지능을 활용하여 단문의 대화 인지 서비스가 아닌 자연어 기반의 문장의 의도를 파악하고 적절한 답변 및 피드백으로 상품 주문을 유도하여 단순 자동주문의 기능을 벗어난 주문 상담 서비스를 제공하는 시스템이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 시스템의 구성의 설명에 제공되는 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 시스템은 대화형 음성 응답(Interactive Voice Response) 서버(100), STT(Speech to Text) 처리 모듈(200), 인공지능 애플리케이션(300), 레거시 서버(400), TTS(Text To Speech) 처리 모듈(500) 및 연계 서버(600)로 구성될 수 있다.
대화형 음성 응답 서버(100)는 전화기, 스마트폰과 같은 고객 단말(10)로부터 전화가 연결되면, 고객의 음성 입력을 수신하고, 고객의 음성에 응답하여, 음성 정보를 전달할 수 있다.
구체적으로, 대화형 음성 응답 서버(100)는 고객의 음성 입력과 고객 단말(10)의 키 패드를 선택적으로 누르는 것들의 조합을 받아들여서 음성, 콜백, 기타 매체의 형태로 적절한 응답을 제공할 수 있다.
STT 처리 모듈(200)은 음성 입력을 텍스트 정보로 변환하여, 인공지능 애플리케이션(300)과 레거시 서버(400)에 전달할 수 있다.
인공지능 애플리케이션(300)은 레거시 서버(400)와 연동하여, 변환된 텍스트 정보를 기반으로 고객의 질문 및 요구사항에 적절한 답변 및 피드백을 제공하고, 상품의 주문 절차를 수행할 수 있다.
인공지능 애플리케이션(300)은 레거시 서버(400)와 연동하여 레거시 서버(400)에 저장된 정보들을 이용하며, 인공지능 서버(20)에 접속하여, 인공지능 알고리즘들을 이용할 수 있다.
구체적으로 인공지능 애플리케이션(300)은, STT 처리 모듈(200)을 통해, 변환된 텍스트 정보에 포함된 비정형 콘텐츠에서 텍스트 분석을 통해, 고객의 발화 내용을 분석하고, 인지하여, 고객의 의도를 파악하고, 레거시 서버(400)에 저장된 상품정보, 회원정보 등의 확인하고, 주문 절차를 수행할 수 있다.
이를 위해, 인공지능 애플리케이션(300)은 자연어 이해 알고리즘을 이용하여 변환된 텍스트 정보에 포함된 비정형 콘텐츠에서 텍스트 분석하여, 복수의 분류 계층을 사용하여 콘텐츠를 분류하는 categories, 텍스트 정보에 직접적으로 명시되지 않은 concepts을 파악하는 concepts, 콘텐츠 기반의 관련키워드를 식별하는 keywords, 문장을 주체, 활동, 대상의 형식으로 분석, 특정 활동의 주체 또는 대상이 되는 개체 및 키워드를 식별하는 semantic roles, 특정 문구에 대한 감성과 문서 전체에 대한 정서를 분석하는 sentiment, 두 개체 간 관계 유형을 파악하는 relations 와 같은 메타데이터를 추출할 수 있다.
또한, 인공지능 애플리케이션(300)은 변환된 텍스트 정보를 기반으로 상품의 주문 절차를 수행하는 과정에서 주문 절차가 정상적으로 수행되지 않는 상황에 대한 이벤트 발생 여부를 판단하여, 이벤트 발생 시, 고객을 전화 상담원에게 전화 연결되도록 하여, 고객의 불편을 최소화하도록 할 수 있다.
레거시 서버(400)는 복수의 상품의 상품정보와 각각의 상품의 홈쇼핑 방송 스케줄 정보를 매핑하여 생성되는 매핑 정보를 저장하고, 현재 홈쇼핑 방송중인 상품의 상품정보를 추출하여, 인공지능 애플리케이션(300)이 상품의 주문 절차를 수행하도록 할 수 있다.
또한, 레거시 서버(400)는, 상품정보가 추출된 이후, 추출된 상품정보의 스케줄 정보와 현재 시각을 비교하여, 유효성을 검증하고, 유효성 검증에 실패시, 현재 시각에 적합한 상품정보가 아닌 것으로 판단하여, 재차 상품정보를 추출할 수 있다.
TTS 처리 모듈(500)은 작성된 텍스트 정보를 다양한 언어와 목소리로 구현되는 음성 정보로 변환할 수 있으며, 연계 서버(600)는 대화형 음성 응답 서버(100)와 STT 처리 모듈(200) 및 TTS 처리 모듈(500) 간 정보들의 송수신을 연계하기 위해 마련된다.
2. 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법의 설명에 제공되는 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법은 레거시 서버(400)가, 복수의 상품의 상품정보와 각각의 상품의 홈쇼핑 방송 스케줄 정보를 매핑하여 생성되는 매핑 정보를 저장하고(S210), 저장된 매핑 정보 중 현재 홈쇼핑 방송중인 상품의 상품정보를 추출할 수 있다(S220).
그리고 레거시 서버(400)는 상품정보가 추출된 이후, 추출된 상품정보의 스케줄 정보와 현재 시각을 비교하여(S230), 유효성을 검증하고(S240), 유효성 검증에 실패시(S240-N), 현재 시각에 적합한 상품정보가 아닌 것으로 판단하여, 재차 상품정보를 추출할 수 있다(S245).
대화형 음성 응답 서버(100)는, 고객의 음성 입력을 수신하면(S250), 음성 입력을 STT 처리 모듈(200)에 전송하고, STT 처리 모듈(200)은, 음성 입력을 텍스트 정보로 변환하여(S260), 인공지능 애플리케이션(300)에 전송할 수 있다.
인공지능 애플리케이션(300)은, 레거시 서버(400)와 연동하여 변환된 텍스트 정보를 기반으로 상품의 주문 절차를 수행하는데(S270), 상품의 주문 절차를 수행하는 과정에서, 이벤트 발생 여부를 판단하여(S280), 이벤트 발생 시(S280-Y), 고객을 전화 상담원에게 전화 연결되도록 할 수 있으며(S285), 이벤트 발생 되지 않는 경우(S280-N), 상품의 주문 절차를 완료할 수 있다(S290).
일 예를 들면, 인공지능 애플리케이션(300)은, 변환된 텍스트 정보에 포함된 비정형 콘텐츠가, 자연어 처리를 이용한 텍스트 분석에 적합하지 않은 것으로 판단되어, 주문 절차가 정상적으로 수행되지 않는 상황 또는 변환된 텍스트 정보에 포함된 비정형 콘텐츠에서 텍스트 분석을 통해, sentiment를 메타데이터로 추출하여, 특정 문구에 대한 감성과 문서 전체에 대한 정서를 분석한 결과, 고객의 감정상태가 불만, 짜증, 분노 등과 같은 부정적인 감정으로 판단되는 상황과 같은 이벤트가 발생하면, 고객을 전화 상담원에게 전화 연결되도록 할 수 있다.
그리고 인공지능 애플리케이션(300)은, 레거시 서버(400)와 연동하여, 고객의 연령에 대한 회원정보를 획득하면, 고객의 연령에 따라 이벤트 발생 임계치가 설정되도록 하여, 이러한 이벤트 발생시, 동일한 상황이 발생하더라도, 고객의 연령이 높을수록, 이벤트가 쉽게 발생하도록 할 수 있다.
3. 상품의 주문과정
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법에 의한 상품의 주문과정의 설명에 제공되는 도면이다. 도 2를 참조하여 전술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 애플리케이션(300)은, 레거시 서버(400)와 연동하여 변환된 텍스트 정보를 기반으로 상품의 주문 절차를 수행할 수 있다.
구체적으로, 인공지능 애플리케이션(300)은 레거시 서버(400)와 연동하여, 레거시 서버(400)에 저장된 고객의 회원정보를 획득할 수 있다. 또한, 고객이 회원이 아닌 경우는 신규 회원가입을 통해, 회원정보를 획득할 수 있으며, 새로운 회원정보들은 레거시 서버(400)에 저장될 수 있다.
또한, 도 3에 도시된 바와 같이 인공지능 애플리케이션(300)은 레거시 서버(400)와 연동하여, 현재 홈쇼핑 방송중인 상품의 상품정보를 획득하고, 획득된 상품정보에 대응되는 인사말과 상품구매 관련 소개말이 포함된 텍스트 정보를 TTS 처리 모듈(500)로 전송할 수 있다.
TTS 처리 모듈(500)은 수신된 인사말과 상품구매 관련 소개말이 포함된 텍스트를 음성 정보로 변환하고, 대화형 음성 응답 서버(100)에 전달하고, 대화형 음성 응답 서버(100)는 음성 정보로 변환된 인사말과 상품구매 관련 소개말이 고객에게 전달되도록 할 수 있다(S310).
그리고 인공지능 애플리케이션(300)은, STT 처리 모듈(200)과 TTS 처리 모듈(500)을 이용하여, 상품의 구매 옵션, 수량 및 주소가 포함된 구매정보를 수집하고, 레거시 서버(400)와 연동하여, 결제 절차를 수행할 수 있다(S380).
구체적으로, 인공지능 애플리케이션(300)은, 주문 상품 확인 절차(S320), 주문 수량 확인 절차(S330), 주문 내역 확인 절차(S340), 배송 등 주문 특이사항 고지 절차(S350), 카드, 계좌 정보 등의 결제수단 확인 절차(S360), 배송지 확인 절차(S370)를 순차적으로 수행할 수 있다.
그리고 인공지능 애플리케이션(300)은 주문과정 중 어느 때라도, 고객으로부터 상품 정보 관련 돌발 질문이 수신되면, 자연어 기반의 문장의 의도를 파악하고 적절한 답변 및 피드백을 제공하도록 하되(S1), 돌발 질문의 의도 파악에 실패하거나, 고객이 재차 질문을 반복하여, 적절한 답변 및 피드백 제공에 실패한 것으로 판단되면, 이벤트가 발생한 것으로 판단하여, 고객을 전화 상담원에게 전화 연결되도록 할 수 있다.
특히, 인공지능 애플리케이션(300)은, 상품에 따라 "유통기한이 어떻게 되나요?", "카드 할인은 가능한가요?" 등 문의가 빈번한 질문들에 대하여, 예상 답변에 대한 정보를 미리 추출하여 저장함으로써, 고객의 문의사항에 적절한 답변 및 피드백을 제공할 수 있다.
또한, 인공지능 애플리케이션(300)은 주문과정 중 어느 때라도, 주문 수량의 변경이 요청되는 경우, 주문 수량 확인 절차 등을 재차 실행하여, 이를 처리할 수 있다(S2).
그리고 인공지능 애플리케이션(300)은, 배송지 확인 절차에서, 주소정보를 인식하는 성공률이 향상되도록, 레거시 서버(500)을 통해, 주소지에 대한 음성이 녹음되도록 할 뿐만 아니라, 주소에 대한 텍스트 분석 결과, 주소인식에 실패시, 주소의 논리적 계층 구조에서 임계치 이상의 정확도가 확보된 하위계층의 주소정보를 기반으로 상위 계층의 주소정보를 유추할 수 있다.
이때, 주소정보의 논리적 계층 구조는, 행정구역에 따라, 특별시/광역시/도가 포함된 제1계층, 시/군/구/읍/면이 포함되며 제1계층의 하위계층인 제2계층, 동/리가 포함되고, 제2계층의 하위계층인 제3계층 그리고 통/반/번지/호수가 포함되며, 제3계층의 하위계층인 제4계층으로 구성될 수 있다.
즉, 인공지능 애플리케이션(300)은, 배송지의 주소가 "서울특별시 송빠구 송파대로 12"라고 인식되는 경우, '송빠구'라는 주소정보와 일치하는 지역이 확인되지 않으면, '송파대로 12'라는 하위계층의 주소를 이용하여 '송빠구'를 '송파구'로 유추하여 인식할 수 있다.
한편, 인공지능 애플리케이션(300)은, 결제가 완료되면, 주문절차를 완료할 수 있다(S390).
4. 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 서버의 구성
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 서버의 구성의 설명에 제공된 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 서버(700)는 대화형 음성 응답 처리부(710), STT 처리부(720), 프로세서(730), 저장부(740) 및 TTS 처리부(750)를 포함한다.
대화형 음성 응답 처리부(710)는, 전화기, 스마트폰과 같은 고객 단말(10)로부터 전화가 연결되면, 고객의 음성 입력을 수신하고, 고객의 음성에 응답하여, 음성 정보를 전달하는 수단이고, STT 처리부(720)는, 음성 입력을 텍스트 정보로 변환하여, 프로세서에 전달하는 정보처리 수단이다.
저장부(740)는 상품의 상품정보가 저장되며, 대화형 음성 응답 처리부(710), STT 처리부(720), 프로세서(730), TTS 처리부(750)가 정상적으로 동작함에 있어 필요한 알고리즘, 프로그램 및 정보들을 저장하는 저장매체이다.
TTS 처리부(750)는 작성된 텍스트 정보를 다양한 언어와 목소리로 구현되는 음성 정보로 변환하는 정보처리 수단이다.
프로세서(730)는, 저장된 상품정보 중 현재 홈쇼핑 방송중인 상품의 상품정보를 추출하고, 변환된 텍스트 정보를 기반으로 고객의 질문 및 요구사항에 적절한 답변 및 피드백을 제공하고, 상품의 주문 절차를 수행하는 정보처리 수단이다.
프로세서(730)는 인공지능 서버(20)에 접속하여, 인공지능 알고리즘들을 이용할 수 있으며, 자연어 이해 알고리즘을 이용하여 변환된 텍스트 정보에 포함된 비정형 콘텐츠에서 텍스트 분석하여, 특정 문구에 대한 감성과 문서 전체에 대한 정서를 분석하는 sentiment를 추출할 수 있다.
또한, 프로세서(730)는 텍스트 정보를 기반으로 상품의 주문 절차를 수행하는 과정에서 주문 절차가 정상적으로 수행되지 않는 상황에 대한 이벤트 발생 여부를 판단하여, 이벤트 발생 시, 고객을 전화 상담원에게 전화 연결되도록 하여, 고객의 불편을 최소화하도록 할 수 있다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (12)

  1. 현재 홈쇼핑 방송중인 상품의 상품정보를 추출하는 단계;
    고객의 음성 입력을 수신하는 단계;
    음성 입력을 텍스트 정보로 변환하는 단계; 및
    변환된 텍스트 정보를 기반으로 상품의 주문 절차를 수행하는 단계;를 포함하는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상품정보를 추출하는 단계는,
    복수의 상품의 상품정보와 각각의 상품의 홈쇼핑 방송 스케줄 정보를 매핑하여 생성되는 매핑 정보를 저장하는 단계; 및
    저장된 매핑 정보 중 현재 홈쇼핑 방송중인 상품의 상품정보를 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상품정보를 추출하는 단계는,
    상품정보가 추출된 이후, 추출된 상품정보의 스케줄 정보와 현재 시각을 비교하여, 유효성을 검증하는 단계; 및
    유효성 검증에 실패시, 현재 시각에 적합한 상품정보가 아닌 것으로 판단하여, 재차 상품정보를 추출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상품의 주문 절차를 수행하는 단계는,
    변환된 텍스트 정보를 기반으로 주문 절차를 수행하는 과정에서 이벤트 발생 여부를 판단하여, 이벤트 발생 시, 고객을 전화 상담원에게 전화 연결되도록 하는 것을 특징으로 하는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    이벤트는,
    변환된 텍스트 정보에 포함된 비정형 콘텐츠가, 자연어 처리를 이용한 텍스트 분석에 적합하지 않은 것으로 판단되어, 주문 절차가 정상적으로 수행되지 않는 상황인 것을 특징으로 하는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법.
  6. 청구항 4에 있어서,
    이벤트는,
    변환된 텍스트 정보에 포함된 비정형 콘텐츠에서 텍스트 분석을 통해, sentiment를 메타데이터로 추출하여, 특정 문구에 대한 감성과 문서 전체에 대한 정서를 분석한 결과, 고객의 감정상태가 불만, 짜증, 분노 중 하나로 판단되는 상황인 것을 특징으로 하는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법.
  7. 청구항 4에 있어서,
    이벤트는,
    고객의 연령에 대한 회원정보를 획득하면, 동일한 상황이 발생하더라도, 고객의 연령이 높을수록, 이벤트가 쉽게 발생하도록 하기 위해, 고객의 연령에 따라 이벤트 발생 임계치가 설정되는 것을 특징으로 하는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    주문 절차를 수행하는 단계는,
    고객의 회원정보를 획득하는 단계;
    인사말과 상품구매 관련 소개말을 음성 정보로 변환하는 단계;
    상품의 구매 옵션, 수량 및 주소가 포함된 구매정보를 수집하는 단계; 및
    결제 절차를 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    구매정보를 수집하는 단계는,
    주소에 대한 텍스트 분석 결과, 주소인식에 실패시, 주소의 논리적 계층 구조에서 임계치 이상의 정확도가 확보된 하위계층의 주소정보를 기반으로 상위 계층의 주소정보를 유추하는 것을 특징으로 하는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    주소정보의 논리적 계층 구조는,
    행정구역에 따라, 특별시/광역시/도가 포함된 제1계층, 시/군/구/읍/면이 포함되며 제1계층의 하위계층인 제2계층, 동/리가 포함되고, 제2계층의 하위계층인 제3계층 그리고 통/반/번지/호수가 포함되며, 제3계층의 하위계층인 제4계층으로 구성되는 것을 특징으로 하는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 방법.
  11. 현재 홈쇼핑 방송중인 상품의 상품정보를 추출하는 레거시 서버;
    고객의 음성 입력을 수신하는 대화형 음성 응답 서버;
    음성 입력을 텍스트 정보로 변환하는 STT(Speech to Text) 처리 모듈; 및
    레거시 서버와 연동하여 변환된 텍스트 정보를 기반으로 상품의 주문 절차를 수행하는 인공지능 애플리케이션;를 포함하는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 시스템.
  12. 상품의 상품정보가 저장되는 저장부;
    고객의 음성 입력을 수신하는 대화형 음성 응답 처리부;
    음성 입력을 텍스트 정보로 변환하는 STT(Speech to Text) 처리부; 및
    저장된 상품정보 중 현재 홈쇼핑 방송중인 상품의 상품정보를 추출하고, 변환된 텍스트 정보를 기반으로 상품의 주문 절차를 수행하는 프로세서;를 포함하는 인공지능 대화형 홈쇼핑 전화 주문 서버.
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