Problem · Discovery
01문제와 발견
- 무엇이 문제였나
- 수강신청·로그인·출결 확인 등 학부모 반복 문의를 담당자가 일일이 응대했고, 외국인 학부모와는 언어 장벽이 있었다. 생성형 AI처럼 비용을 예측할 수 없는 방식은 원치 않았다.
- 어떻게 발견했나
- 현장 방문에서 서비스 운영 현황과 문의 응대 부담을 파악하고 AI 활용 수준·바이브코딩 이해도를 진단했다. FAQ 13개 항목과 6개 언어 데이터를 함께 정리했다.
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서비스·플랫폼 구축방과후 교육 서비스 사회적협동조합서울시 사회적경제기업 AX 현장컨설팅 1차
비용 0원의 시나리오형 6개 언어 챗봇으로 학부모 반복 문의와 언어 장벽을 동시에 풀다
FAQ 챗봇다국어삽입 위젯
Build · Method
02수행과 방법
- 무엇을 했나
- FAQ 매칭 방식 다국어 챗봇, 웹(스크립트 한 줄)·모바일 앱(플로팅 버튼+웹뷰) 삽입 위젯, QR 챗봇, 목업 시연앱을 개발했다. 로그 보관·계정 보안 규정 수립 필요성도 안내했다.
- 어떤 방법을 썼나 · 무엇을 제공했나
- 키워드 매칭 엔진에 Fuse.js 오타 보정을 더하고, Shadow DOM으로 기존 페이지 디자인과 충돌 없이 삽입되게 했다. Google Sheets·Apps Script로 데이터를 자동 저장·집계하고 Netlify로 배포했다.
Impact
03기대효과와 변화
- 기대효과
- 반복 문의 자동 응대로 담당자 부담 감소, 외국인 학부모의 자국어 소통, 생성형 AI 호출 없이 비용 0원 운영.
- 무엇이 좋아졌나
- 검증에서 나온 FAQ 보강·오타 매칭 개선·안내 툴팁·만족도 피드백을 반영했고, 조합이 결과에 만족을 표하며 공식 웹페이지와 모바일 앱에 실제 삽입하기로 했다.
기업명과 개인 정보는 공개하지 않으며, 기록에 없는 수치나 성과는 넣지 않았습니다.
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