인공지능 알고리즘 고도화 및 음성인식 학습을 위해 학습용 음성 데이터를 가지고 텍스트로 변화시키는 작업을 통해 AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 작업을 일컫습니다. 최근 코로나 및 비대면 상담이 많아지면서 콜센터 대기 시간으로 많은 고객들이 불편함을 호소하고 있습니다.
최근 이러한 문제가 대두되면서 많은 기업들이 신속하고 효율적인 응대 서비스를 제공하기 위해 AI 음성 인식을 통한 자동 상담 서비스를 도입하고 있고,
콜센터용 AI 프로그램 시장 또한 확대되고 있습니다. 이러한 시스템의 도입을 위해 각 필요에 따른 프로그램 도입이 우선 필요하고, 해당 분야의 알고리즘 학습을 통해 정확도를 향상시켜야 합니다. 이 학습을 위해 관련 음성의 텍스트 변환 작업이 필요하게 되는데 보통 한 번의 학습에 200~300시간가량의 음성 및 텍스트 데이터가 필요합니다. 많은 양의 작업을 빠르고 정확하게 작업하기 위해서는 데이터전사, 데이터라벨링 전문 속기사무소가 필요합니다.