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서비스·플랫폼 구축돌봄 서비스 사회적협동조합서울시 사회적경제기업 AX 현장컨설팅 4차

하루 150통 전화와 수기 상담일지 — 비용에 맞춰 챗봇 플랫폼을 바꾸고 일지는 HWPX로 자동화하다

상담일지 HWPX 자동생성카카오 i 오픈빌더비용 맞춤 설계
전화 문의 챗봇과 상담일지 HWPX 자동화 일러스트
Problem · Discovery

01문제와 발견

무엇이 문제였나
하루 150통에 이르는 전화 가운데 주소·요금 같은 단순 반복 문의가 많아 핵심 돌봄 서비스와 행정 업무가 끊겼고, 외부 상담 후 돌아와 한글(HWP) 상담일지를 수기로 작성하는 데 시간이 걸렸다. 비용 최소화가 필수 조건이었다.
어떻게 발견했나
기관 현장을 찾아 페인포인트를 듣고 행정 환경을 진단했다. 생성형 AI, 문서 기반 검색(RAG) 챗봇, 음성인식으로 문서를 만드는 방법을 먼저 안내하고, 요구사항을 반영한 설계안을 대면으로 보고했다.
Build · Method

02수행과 방법

무엇을 했나
문서를 근거로 요금·규정을 답하는 RAG 챗봇 시제품과, 클로바노트 녹취 텍스트를 넣으면 센터 공식 서식의 HWPX 상담일지를 채우는 프로그램을 만들었다. 검증 후 챗봇은 비용이 들지 않는 카카오 i 오픈빌더로 바꿔 무상 세팅하고, 상담일지 도구는 실무자 PC에 실행 파일로 설치했다. AI 전화 도입 검토 보고서도 함께 전달했다.
어떤 방법을 썼나 · 무엇을 제공했나
질문 유형에 따라 가벼운 모델과 추론형 모델로 나누는 라우팅, HWPX 누름틀(필드)을 추출해 데이터를 매핑하는 방식을 썼다. 15구간 본인부담금 계산, '신청 어떻게 해' 같은 짧은 질문, 상담일지 생성을 대표·실무자와 함께 테스트했다.
Impact

03기대효과와 변화

기대효과
상담 후 서류 작업이 기존 40~60분에서 10분 이내로 줄어들 것으로 기대됐다.
무엇이 좋아졌나
요금 추론 성능은 우수했지만 월 10만 원의 고정 유지비와 구어체 초단문 인식 문제가 드러나, 기관의 비용 민감도에 맞춰 플랫폼을 바꿨다. 음성 파일 직접 연동과 AI 전화는 예산 확보 뒤 추가 논의하기로 했다.

기업명과 개인 정보는 공개하지 않으며, 기록에 없는 수치나 성과는 넣지 않았습니다.

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