해결하려던 문제
매장을 운영하는 사업자는 손님을 응대하는 동안 전화를 받지 못합니다. 부재중 전화는 대부분 다시 걸려오지 않고, 그중 상당수는 영업시간·위치·예약 같은 반복 문의입니다. 사람을 더 쓰기에는 통화량이 애매하고, 단순 ARS로는 실제 문의에 답하지 못합니다.
사용자와 환경
전화 응대에 사람을 계속 붙이기 어려운 소상공인·매장 사업자를 대상으로 설계했습니다. 사업자는 대시보드에서 매장 정보와 응대 방식을 설정하고, 통화 이력을 확인합니다.
구축 범위
- 수신 호 처리와 실시간 음성 스트리밍
- STT → 에이전트 → TTS 응대 파이프라인
- 매장별 지식 베이스 구성·검색
- 예약 처리와 캘린더 연동
- 문자·알림톡 발송
- 운영자 대시보드
핵심 기능
- 실시간 음성 인식·합성 기반 전화 응대
- 매장별 지식 베이스를 참고한 문의 답변
- 예약 접수와 캘린더 연동
- 문자·알림톡 후속 안내 발송
- 통화 이력·상담 내용 확인용 운영자 대시보드
시스템 구조
걸려온 전화의 음성을 실시간으로 텍스트로 바꾸고, LLM 에이전트가 매장 지식 베이스를 검색해 답변을 만듭니다. 예약처럼 행동이 필요한 요청은 에이전트가 예약·캘린더 기능을 직접 호출해 처리하고, 결과를 문자·알림 채널로 안내합니다. 통화 이력과 설정은 운영자 대시보드에서 관리합니다.
결과와 현재 상태
자체 제품으로 운영 중이며 지속적으로 고도화하고 있습니다. 응대 성능과 예약 전환에 대한 수치는 검증 전이라 공개하지 않습니다.
디토이스트 자체 제품입니다.
화면
이 사례에서 보여드리는 것
전화 응대는 “AI가 말을 한다”로 끝나지 않습니다. 실제로는 호 처리, 실시간 스트리밍 지연, 말이 겹칠 때의 처리, 지식 베이스 검색, 예약 시스템 호출, 실패했을 때의 대체 안내까지가 하나의 제품으로 맞물려야 합니다.
D:Talk는 그 전체를 디토이스트가 직접 만든 사례입니다.