AI 챗봇 기반 강사 섭외·운영 자동화 시스템 구축

이 기업은 기업·기관 같은 의뢰 고객과 강사를 연결하는 섭외 업무를 하고 있었습니다. 의뢰 고객 문의와 강사 문의가 모두 담당자에게 몰리면서 조건 확인, 강사 탐색, 제안서 작성 같은 반복 업무가 많았습니다. 회사는 강사 DB와 평가 데이터를 쌓아 두고 있었지만 상담 과정에서 바로 활용하기는 어려웠습니다. 그래서 문의를 먼저 자동으로 응대하고 조건에 맞는 강사를 추천하는 AI 챗봇을 도입해 담당자의 단순 업무를 줄이고 최종 확정률을 높이고자 했습니다.

로그인한 사용자는 계정 유형으로, 로그인하지 않은 사용자는 질문 의도로 의뢰 고객과 강사를 구분해야 했습니다. 대화 중에 지역, 예산, 주제, 대상, 강의 형식 같은 조건을 받아 강사를 추려야 했고, AI 추천은 후보를 좁히는 단계일 뿐 최종 확정은 담당자 검토를 거쳐야 했습니다. 상담이 진행되는 동안 문의 등록, 강사 추천, 제안서 발송, 일정 대기, 확정·취소 상태가 자동으로 바뀌어야 했고, 채팅 중 이탈한 고객을 다시 불러오는 장치도 필요했습니다. 기존 홈페이지와 회원 DB는 그대로 둔 채 새 채팅 시스템을 붙여야 한다는 조건도 있었습니다.

요구사항을 정의하면서 상담, 추천, 일정 관리 시나리오와 AI 챗봇의 대화 흐름을 먼저 설계했습니다. 기존 홈페이지는 유지하고 새 채팅·관리자 시스템을 별도 서비스로 만든 뒤, 기존 로그인 정보로 바로 들어올 수 있게 연결했습니다. 기존 강사 DB와 평가 데이터는 챗봇 전용 DB로 동기화해 추천의 근거로 삼았습니다. 강사 추천은 LLM이 대화에서 지역과 예산 조건을 해석하고, 조건 필터와 점수 계산, 임베딩 기반 검색을 조합해 후보를 고르는 방식으로 구성했습니다. 담당자가 언제든 상담에 들어가 이어받을 수 있도록 실시간 관제 구조도 함께 설계했습니다.

고객이 PC나 모바일 채팅에서 조건을 이야기하면 AI가 맞는 강사 목록을 먼저 추천하고, 추천 결과를 바탕으로 제안서와 강의 계획서를 PDF로 자동 생성합니다. 상담 상태는 단계별로 자동 변경되며, 채팅방 이탈이나 가예약 전환 같은 주요 시점에는 알림톡으로 고객의 재진입을 유도하거나 담당자에게 알립니다. 관리자 화면에서는 모든 채팅방을 실시간으로 보고 상담에 직접 들어가 상담원 연결을 할 수 있으며, AI가 상담 내용을 짧게 요약하고 핵심 니즈를 해시태그로 뽑아 줍니다. KPI 대시보드는 일별 문의 수, 자동 응답 처리율, 담당자 개입률, 가예약 전환율을 일·주·월 단위로 보여 주고, 수치를 누르면 해당 상담 목록으로 이동합니다.

사용자 채팅, AI 챗봇 엔진, 문서 생성과 알림, 관리자 관제, KPI 대시보드, 기존 DB 연동까지 구축하고 소스코드, 기술 문서, 운영 매뉴얼을 인도했습니다. 기존 홈페이지를 바꾸지 않고 새 기능을 덧붙이는 방식이어서 기존 회원과 강사 데이터를 그대로 활용할 수 있었습니다. 반복되던 조건 확인과 강사 탐색은 AI 챗봇이 먼저 처리하고, 담당자는 추천 결과 검토와 최종 확정에 집중합니다. 관리자는 진행 중인 상담을 실시간으로 보며 필요한 시점에 직접 들어가 상담을 이어받을 수 있습니다.