01
엣지 인제스트
모듈 1
고객센터 통화 녹취록, 네트워크 장애 로그, 월별 청구 변동을 수집합니다.
활용 사례 17 · 통신·인프라
통신 엣지 스크러빙 기반 고객 이탈 위험 진단
엣지에서 익명화한 통화 기록과 청구 감성을 활용한 다변량 이탈 예측.
고객 니즈 및 문제점
이 워크플로가 해소하는 문제.
- 엄격한 통신 개인정보 보호법 때문에 비정형 고객 불만 데이터를 분석할 수 없습니다.
단계별 실행
엔진이 실행하는 방식.
02
개인정보 스크러빙
모듈 1
로컬 엣지 서버에서 모든 전화번호와 개인 식별 정보를 익명화합니다.
03
감성 신호 처리
모듈 3
로컬 감성 모델로 불만 표현과 서비스 클레임 빈도를 분석합니다.
04
에이전틱 AI
모듈 4
자동 SMS 게이트웨이를 통해 리텐션 혜택(예: 데이터 무료 업그레이드)을 자동으로 발송합니다.
정량적 ROI 및 성과
상업적으로 달라지는 부분.
- 분기 가입자 이탈률 19.3% 감소
- 개인정보 규제 준수 100%.
결정적 순간
“Traffelo AI는 고객 음성 데이터를 완전히 비공개로 유지하면서 통화 감성에서 이탈 위험을 포착합니다.”