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Dev.toAI/ML
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AI 콜 모니터링 시스템이 ASR과 NLP 파이프라인을 통해 콜 녹음에서 QA 점수를 자동 생성하는 기술 아키텍처를 공개한다
How AI Call Monitoring Works Under the Hood: ASR, NLP, and Automated QA Pipelines
AI 요약
Context
기존 콜 품질 모니터링은 수동 샘플링 방식이라 수천 건 중 일부만 검토 가능했다. 스케일링한도 없이 실시간 분석이 불가능했다.
Technical Solution
- 오디오 수집 레이어 → WebSocket 스트리밍 또는 배치 큐 방식으로 콜 를 인입한다
- ASR 레이어 → Whisper, wav2vec 2.0 또는 Deepgram 등 엔진으로 speaker diarization 처리한다
- NLP 레이어 → NER, 감성분석, 토픽모델링, 인텐트 분석을 병렬 실행한다
- 스코어링 레이어 → LLM 기반 자연어 스코어카드를 구성해 규칙 트리 없이 QA 기준을 관리한다
- 출력 레이어 → PostgreSQL 또는 문서DB에 구조화 저장 후 대시보드 API로 제공한다
실천 포인트
대규모 콜센터에서 LLM 기반 Scoring을 Natural Language Scorecard 형태로 적용 시 기존 규칙 트리 방식 대비 점수 기준 유지보수성이 크게 향상된다