표제지

목차

요약 3

제1장 연구 개요 11

제1절 연구의 필요성 및 목적 12

1. 연구의 필요성 12

2. 연구의 목적 14

제2절 연구범위 및 방법 15

1. 연구범위 15

2. 연구방법 15

제2장 현황 및 사례분석 17

제1절 민원콜센터의 역할과 현황 18

1. 민원행정과 민원콜센터 18

2. 민원콜센터 발전 과정 25

3. 지자체별 민원콜센터 현황 27

제2절 민원행정 디지털전환 필요성과 정책 동향 31

1. 민원행정 디지털전환 필요성 31

2. 공공부문 디지털전환 정책 동향 38

제3절 AI 컨택센터의 개념 및 단계 44

1. AI 컨택센터의 개념 및 특징 44

2. AI 컨택센터의 발전 단계 46

제4절 AI 컨택센터 도입 사례 59

1. 지자체 민원콜센터 도입 사례 59

2. 민간 분야 도입 사례 70

제5절 소결 및 시사점 76

1. 소결 76

2. 시사점 80

제3장 경북 민원콜센터 빅데이터 분석 84

제1절 분석 개요 85

1. 분석 기본 방향 85

2. 민원콜센터 DB 정제 86

3. 민원콜센터 기본 통계 분석 89

제2절 분석 방법론 97

1. 분석 기본 방향 97

2. 분석 절차 98

제3절 분석 결과 101

1. 민원 주제 명명 101

2. 민원 주제 분포 103

3. 민원 주제 AI 대체 가능성 105

제4장 경북 AI 컨택센터 도입방향과 과제구상 108

제1절 경북 AI 컨택센터 도입 환경 분석 109

1. SWOT 분 석 개 요 109

2. SWOT 분 석 세 부 항 목 110

제2절 경북 AI 컨택센터 도입 목표 및 과제 123

1. 경북 AI 컨택센터 도입의 비전과 목표 123

2. 초기형 AI 컨택센터 구축을 위한 추진 전략 126

3. 대화형 AI 컨택센터로의 진화를 위한 추진 전략 127

4. 공감형 AI 컨택센터 구현을 위한 추진 전략 128

제5장 요약 및 정책제언 129

제1절 요약 130

제2절 정책제언 132

참고문헌 134

판권기 137

[표 2-1] 민원의 정의와 범위 19

[표 2-2] 서비스 채널별 특성 22

[표 2-3] 공공부문 콜센터의 기능(한국전산원, 2004) 23

[표 2-4] 120 경기도 콜센터의 콜상담 자체처리율 24

[표 2-5] 120다산콜센터 연혁 26

[표 2-6] 국내 지자체 민원콜센터 현황 28

[표 2-7] 연도별 전국 민원 건수 32

[표 2-8] 연도별 인구 대비 민원 건수 33

[표 2-9] 120다산콜센터 일평균 상담 건수(2022년 12월 기준) 34

[표 2-10] 반복민원 현황 37

[표 2-11] AI 컨택센터 3단계 요약 46

[표 2-12] 챗봇 서비스 발전단계 47

[표 2-13] 120다산콜재단의 AI 컨택센터화 협업 60

[표 3-1] 민원상담 주제분석 DB 86

[표 3-2] 민원상담 주제분석 DB 87

[표 3-3] 유의어 사전 적용 예시 87

[표 3-4] 사용자 사전 적용 예시 88

[표 3-5] 불용어 단어 예시 88

[표 3-6] 상담 건수가 많은 날의 자주 쓰인 단어 90

[표 3-7] 한국어 임베딩 성능 결과표 99

[표 3-8] 코사인 유사도 예시 99

[표 3-9] 20개 민원 분류 결과 102

[표 3-10] 20개 주제별 민원 분포 104

[표 3-11] 민원 난이도와 AI 대체 가능성 105

[표 4-1] 초거대 인공지능 활용지원 수요조사 결과 일부 115

[그림 1-1] 연구 흐름도 16

[그림 2-1] 민원행정서비스의 체계모형 18

[그림 2-2] 공공부문 서비스 전략의 변화 22

[그림 2-3] 120다산콜센터 도입 전ㆍ후 민원서비스 처리체계 비교 24

[그림 2-4] 연도별 전국 민원 건수 추세 32

[그림 2-5] 연도별 인구 대비 민원 건수 추세 33

[그림 2-6] 120다산콜센터 민원 상담 채널 비중 35

[그림 2-7] 연도별 공무원 상대 민원인 위법 행위 건수 36

[그림 2-8] 디지털플랫폼정부의 개념 38

[그림 2-9] 디지털플랫폼정부 분과위원회 및 명단 39

[그림 2-10] 디지털정부플랫폼 로드맵 40

[그림 2-11] 민원, 신고 전화 통합 방안 41

[그림 2-12] 민원상담 통합 방안 42

[그림 2-13] 정부 민원콜센터 통합 43

[그림 2-14] AI 컨택센터 예시 44

[그림 2-15] AI 컨택센터의 3단계 46

[그림 2-16] 룰 기반 챗봇 지식베이스 구조 예시 49

[그림 2-17] 규칙기반 챗봇을 통한 질의응답 시나리오 예시 50

[그림 2-18] 문맥을 이해하는 대화형 AI 챗봇 예시 54

[그림 2-19] 감성 지능 연구 개발 예시 56

[그림 2-20] 공감형 AI 컨택센터 챗봇 예시 58

[그림 2-21] 다산콜 2.0 중장기 로드맵 59

[그림 2-22] AI 기술 도입 전후의 불법주정차 민원 처리 업무 61

[그림 2-23] 120다산콜재단 디지털 보이는 ARS 63

[그림 2-24] 챗봇 상담 서울톡 63

[그림 2-25] 120다산콜센터 상담도우미 64

[그림 2-26] 120다산콜센터 민원 빅데이터 분석 시스템 65

[그림 2-27] 대구시 인공지능 상담사 뚜봇 67

[그림 2-28] 화성시 AI 인공지능 상담사 뚜비 69

[그림 2-29] AI 컨택센터 플랫폼 예시 71

[그림 2-30] B 은행의 AI 컨택센터 구축 사례 73

[그림 2-31] 감성형 AI 비서 예시 75

[그림 2-32] 국내 AI 컨택센터 사례 정리 82

[그림 3-1] 분석 개요 85

[그림 3-2] 데이터 정제 절차 86

[그림 3-3] 일별 상담 건수 추세 89

[그림 3-4] 요일별 상담건수 90

[그림 3-5] 시간대별 상담건수 91

[그림 3-6] 시간대별, 요일별 상담건수 히트맵 91

[그림 3-7] 상담유형별 상담건수 92

[그림 3-8] 상담분류별 상담건수 93

[그림 3-9] 전체 기간 상담내용 주요 단어 94

[그림 3-10] 2016~2017년 민원상담 주요 단어 95

[그림 3-11] 2018~2019년 민원상담 주요 단어 95

[그림 3-12] 2020~2021년 민원상담 주요 단어 96

[그림 3-13] 2022~2023년 민원상담 주요 단어 96

[그림 3-14] 분석 개요 97

[그림 3-15] 텍스트 임베딩 예시 98

[그림 3-16] k-means 클러스터링 예시 100

[그림 3-17] AI 대체가능성 집계 결과 107

[그림 4-1] 경북 AI 컨택센터 SWOT 분석 109

[그림 4-2] 경상북도 GB메타포트 서비스 오픈 110

[그림 4-3] 메타버스 디지털미디어 혁신거점 연구보고회 111

[그림 4-4] 120다산콜재단 조직도 및 AI 상담구축팀 업무 113

[그림 4-5] 민간 기업 수요 연계형 사업 공모안내서 116

[그림 4-6] 감성 AI 서비스 예시 118

[그림 4-7] 고령화 지수 통계 119

[그림 4-8] 연령별 디지털정보화 수준 120

[그림 4-9] 공공부문 단일접속 공통시스템 예시 121

[그림 4-10] 경상북도 민원콜센터 AI 컨택센터화 비전 124