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악성전화 차단 시스템 요약정보 및 구매

본 발명은 악성전화 차단 시스템에 관한 것으로서, 고객의 악성발언에 대한 응답성을 높여 고객의 악성발언에 실시간으로 신속하게 대처할 수 있고, 머신러닝부를 기반으로 악성발언 관련 정보를 실시간으로 학습하고, 학습 결과를 반영하여 악성발언 대응 알고리즘을 주기적으로 업데이트함으로써, 별도의 수작업 업데이트 없이도 다양한 종류의 악성발언에 능동적이고 입체적으로 대응할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 고객의 전화응대 시에 발생하는 고객의 악성발언을 차단하기 위한 악성전화 차단 시스템에 있어서, 고객의 악성발언 예시 데이터 베이스를 구축하기 위한 악성발언 데이터 베이스 구축부와; 악성발언 데이터 베이스 구축부에 구축된 데이터와, 고객의 음성 데이터를 근거로 악성발언 판별 모델(Model)을 생성하는 머신러닝(Machine Learning)부 및; 고객이 발언 및 발음한 음성데이터와, 머신러닝부의 악성발언 판별 모델을 실시간으로 비교 분석하여 고객의 악성발언 여부를 실시간으로 판별하고, 판결 결과, 고객의 악성발언이 확인되면 미리 설정된 절차에 따라 고객의 전화를 제한하는 제어부를 구비한다.

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판매가격 1,000,000원 1,500,000원
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상품 정보

상품 기본설명

본 발명은 악성전화 차단 시스템에 관한 것으로서, 고객의 악성발언에 대한 응답성을 높여 고객의 악성발언에 실시간으로 신속하게 대처할 수 있고, 머신러닝부를 기반으로 악성발언 관련 정보를 실시간으로 학습하고, 학습 결과를 반영하여 악성발언 대응 알고리즘을 주기적으로 업데이트함으로써, 별도의 수작업 업데이트 없이도 다양한 종류의 악성발언에 능동적이고 입체적으로 대응할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 고객의 전화응대 시에 발생하는 고객의 악성발언을 차단하기 위한 악성전화 차단 시스템에 있어서, 고객의 악성발언 예시 데이터 베이스를 구축하기 위한 악성발언 데이터 베이스 구축부와; 악성발언 데이터 베이스 구축부에 구축된 데이터와, 고객의 음성 데이터를 근거로 악성발언 판별 모델(Model)을 생성하는 머신러닝(Machine Learning)부 및; 고객이 발언 및 발음한 음성데이터와, 머신러닝부의 악성발언 판별 모델을 실시간으로 비교 분석하여 고객의 악성발언 여부를 실시간으로 판별하고, 판결 결과, 고객의 악성발언이 확인되면 미리 설정된 절차에 따라 고객의 전화를 제한하는 제어부를 구비한다.

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