고객에게 틀린 답을 하지 않는 AI — 검증된 정확도 87.8%

AI가 고객에게 틀린 답을 한 번 하면, 그 비용은 오답 하나로 끝나지 않습니다. 환불 규정을 잘못 안내하고, 바뀐 가격을 옛날 기준으로 답하고, “지난번에 말씀하신 그거”를 엉뚱하게 기억합니다. 담당자가 매번 확인하고 고쳐야 한다면, AI를 도입한 이유가 사라집니다.

Schift는 이 문제를 정면으로 풀었습니다. 긴 대화와 방대한 문서 속에서 필요한 정보를 정확히 기억하고 최신 상태로 답하는 능력을, 업계 표준 시험(LongMemEval-S)에서 **87.8%**로 입증했습니다. 공개된 주요 AI 메모리 시스템을 모두 앞서는 수준입니다.

이 정확도가 현장에서 의미하는 것

실제 업무 상황	Schift를 쓰면
고객 응대 (CS)	고객의 과거 문의·방침·취향을 기억해, 매번 다시 묻지 않고 일관되게 답합니다
규정·정책 안내	규정이 바뀌면 최신 기준으로 답합니다 — 옛 정보로 잘못 안내하는 리스크를 줄입니다
사내 지식 Q&A	여러 문서·대화에 흩어진 내용을 종합해 하나의 정확한 답을 냅니다
이력·일정 확인	”저번 계약 언제까지였죠” 같은 질문에 정확한 날짜로 답합니다

일반적인 AI는 “비슷한 문장”을 찾는 데 그칩니다. Schift는 대화를 쌓을수록 핵심 사실을 정리해 기억으로 축적하기 때문에, 검색만으로는 놓치는 정보까지 붙잡아 답합니다. 실제 시험에서, 일반 검색이 완전히 실패한 질문의 61%를 Schift의 기억이 정확히 답했습니다.

검증된 숫자로 비교하세요

LongMemEval-S는 AI가 수십 개 대화에 흩어진 정보를 기억하고, 과거 발언·바뀐 사실·취향·시간 순서까지 종합해 답하는지를 재는, 업계에서 가장 널리 쓰이는 메모리 시험입니다.

항목	Schift	Supermemory	Zep	전체 맥락 주입
종합 정확도	87.8%	81.6%	71.2%	60.2%
선호·방침 기억	83.3%	70.0%	56.7%	20.0%
지식 업데이트	82.1%	88.5%	83.3%	78.2%
시간 관련 질문	88.7%	76.7%	62.4%	45.1%
다중 대화 종합	82.0%	71.4%	57.9%	44.3%

공개·독립 평가 기준(LongMemEval-S, 공식 채점 동급)으로 측정했습니다. 경쟁사 수치는 공개 보고치이며, 시스템별 답변 모델·평가 방식 차이가 있을 수 있습니다.

정확하면서, 실제로 감당 가능한 비용

정확도만 높고 비용이 감당 안 되면 프로덕션에 못 씁니다. Schift는 이 정확도를 정답 하나당 통상 방식(전체 대화를 통째로 모델에 밀어넣기) 대비 약 1/6.5 비용으로 냅니다. 벤치 숫자가 아니고, 실제 CS 봇·사내 지식 Q&A에 그대로 붙일 수 있는 정확도와 비용입니다.

그리고 인프라를 직접 구축할 필요가 없습니다. 문서를 올리면 바로 쓰기 시작할 수 있습니다.

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틀리지 않는 AI, 검증된 숫자, 감당 가능한 비용.

Schift는 단순한 대화 저장소가 아니라, 개인과 팀의 맥락을 정확하고 최신으로 유지하는 AI 메모리 인프라입니다. 도입 상담은 문의하기에서 시작하세요.