전화 통화를 점점 더 쉽게 자동화할 수 있습니다.
세대가 바뀔 때마다 시스템이 더 많은 맥락을 처리하게 됩니다.
고객은 기계가 알아듣는 방식으로 말해야 했습니다.
자동화란 메뉴, 키패드 분기, 대기열을 뜻했습니다. 발신자가 올바른 경로를 이미 알고 있을 때만 제대로 작동했습니다.
의도가 버튼 입력 하나로 축약되기 때문에, 메뉴에 없는 요청은 다른 곳으로 연결되거나 같은 설명을 반복하게 됩니다.
결과 · 발신자는 메뉴를 짐작해 선택하고 기다린 뒤, 같은 내용을 다시 설명합니다.
정해진 범위 안에서는 이해했지만, 조금만 벗어나도 무너졌습니다.
팀은 특정 통화 흐름에 맞춰 음향 모델, 의도 분류기, 슬롯 추출기를 학습했습니다. 유용했지만 변경 비용이 컸습니다.
학습된 의도 하나는 파악하지만, 두 번째 요청은 놓치거나 정해진 후속 질문만 반복합니다.
결과 · 배우자 추가 요청은 학습된 처리 흐름에 없어 누락됩니다.
기술 스택은 유연해졌지만, 각 단계는 바로 앞 단계의 결과를 그대로 믿었습니다.
현재 널리 쓰이는 구조는 음성 텍스트 변환, LLM, 텍스트 음성 변환을 연결해 하나의 통화 루프를 만듭니다.
음성 인식 결과가 틀리거나 고객이 중간에 끼어들어 말하면, LLM은 잘못 이해한 채 확신에 찬 답을 내놓습니다.
결과 · 단 한 번의 인식 오류가 그대로 잘못된 음성 응답으로 이어집니다.
시스템은 하나의 루프 안에서 듣고, 추론하고, 오류를 바로잡습니다.
ThunderPhone은 오디오 이해, 모델 라우팅, 대화 턴 관리, 응답 생성을 하나의 아키텍처로 통합해 조율합니다.
다중 경로 음성 인식과 오디오를 고려한 추론으로, 한 단계에서 생긴 오류가 고객에게까지 이어질 가능성을 낮춥니다.
결과 · 고객이 시스템과 씨름하지 않아도 통화가 자연스럽게 이어집니다.
돌파구는 더 듣기 좋은 로봇 음성에 있지 않습니다. 통화가 흐름을 잃지 않게 만드는 아키텍처에 있습니다.
더 정확한 음성 이해
하나의 음성 변환 결과에만 의존하지 않고 여러 신호를 비교해 오디오를 바탕으로 추론할 수 있습니다.
더 자연스러운 대화 타이밍
대화 차례 전환과 끼어들기 처리가 대화 루프 안에서 이루어집니다.
더 정교한 라우팅
각 대화 턴의 필요에 맞춰 빠른 처리 경로와 심층 추론 경로를 선택할 수 있습니다.
더 나은 통화 경험
발신자는 자동화 시스템의 오류를 바로잡는 데 쓰는 시간을 줄이고, 원하는 작업을 완료하는 데 더 집중할 수 있습니다.