Clearary 플랫폼은 다양한 AI 기반 기능을 통해 HR 지원을 혁신합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
챗봇 및 지식 관리
-
직원 문의 응대: 직원들은 플랫폼 로그인 시 지식 기반과 연동된 챗봇을 통해 질문합니다. 예를 들어, 루비 컨퍼런스 참가 비용 상환 여부를 문의하면 AI가 지식 기반을 검색하여 관련 정책(예: 학습 예산 $1,500)을 즉시 안내합니다.
-
관리자 가이던스 설정: 관리자는 ‘가이던스(guidance)’ 기능을 통해 특정 키워드(예: Ruby on Rails)에 대한 챗봇의 응답 방식과 추가 정보를 설정할 수 있습니다. 이를 통해 컨퍼런스 개최와 같은 중요한 정보를 능동적으로 전달하여 직원들에게 필요한 정보를 적시에 제공합니다.
에이전트 워크플로우
-
직원 추천 프로세스 자동화: 직원 추천과 같은 복잡한 요청은 ‘에이전트 워크플로우’를 통해 처리됩니다. 시스템은 제출된 이력서를 분석하여 지원자의 기술과 역량을 파악하고, 현재 채용 공고와 매칭하여 적합한 포지션을 제안합니다.
-
투명한 도구 호출: 이 과정은 다양한 내부 도구(예: ATS 시스템)와 연동되어 자동화되며, 사용자에게는 시스템이 호출하는 도구와 진행 상황에 대한 투명한 정보가 제공됩니다. 추천 상태 조회 기능 또한 지원하여 사용자가 자신의 추천 진행 상황을 쉽게 확인할 수 있습니다.
자동화된 티켓팅 시스템
-
2단계 분류 시스템: 모기지 신청 서류 요청과 같은 HR 문의는 티켓팅 시스템을 통해 접수됩니다. 시스템은 2단계 분류 시스템(1단계: 부서 분류, 2단계: 주제 분류)을 거쳐 적절한 부서와 토픽으로 라우팅됩니다.
-
완전 자동화된 워크플로우: 분류 후 워크플로우가 자동으로 실행되어 요청된 서류를 생성하고 티켓을 해결합니다. 이는 기존에 HR 담당자가 수작업으로 처리하며 며칠이 소요되던 과정을 단 몇 초 만에 완료하여 HR 담당자의 업무 부담을 크게 줄이고 직원 만족도를 높입니다.
AI 모델 평가(Eval) 및 FAQ 자동 생성
-
AI 성능 검증: AI 시스템의 비결정적 특성을 관리하기 위해 ‘Eval’ 기능이 내장되어 있습니다. 이를 통해 분류 레이어의 활동, 정확도(현재 80-85% 성공률), 그리고 정의된 평가 기준에 따라 AI 모델의 성능을 테스트하고 지속적으로 개선합니다.
-
지식 기반 확장: 해결된 티켓들은 자동으로 FAQ로 변환되어 지식 기반에 추가됩니다. 예를 들어, 반려견 건강 보험에 대한 문의가 해결되면 관련 FAQ가 생성되어 향후 유사 질문에 자동으로 답변할 수 있게 됩니다. 이는 지식 기반을 지속적으로 확장하고 사용자에게 선제적으로 정보를 제공하는 선순환 구조를 만듭니다.