세대별 소통하는 채널이 다양해지면서 기업 역시 대고객 접점을 효과적으로 운영하여 일관된 고객 경험을 제공하고자 노력하고 있습니다. 이는 옴니채널 활용 전략의 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다. 기업 내 기존의 고객센터는 AI 기술을 접목해 업무 효율 상승, 반복적인 작업의 자동화, 운영 비용 절감에 대한 과제를 해결하고자 합니다. 고객이 스스로 언제 어디서든 원하는 정보를 얻고, 문제를 해결할 수 있도록 도와주는 AI기반의 고객센터인 AICC(AI Contact center)대한 관심이 높은 이유죠. 관련해서는 지난 TREND 콘텐츠에서도 다룬바 있죠! 이번 콘텐츠에서는 AICC를 구성하는 주요 솔루션과 그 역할, 그리고 AICC의 실제 구축 사례까지 짚어보도록 하겠습니다.
AICC의 상담은 무엇이 다를까?
AI를 활용한 생산성 향상에 관심이 높은 기업들은 단순하고 반복적인 문의나 정해진 시나리오 기반의 업무를 처리하는 챗봇을 넘어 고객의 의도를 파악하고 복잡한 내용도 처리할 수 있는 똑똑한 AI 상담사를 갖춘 전문 AICC로 변화를 꾀하고 있습니다.
이 때 기업이 보유하고 있는 방대한 데이터를 기반으로 AI 상담사가 학습할 수 있어야 하고, 각종 고객의 개인 정보를 연계해야 처리할 수 있는 업무 범위가 넓어지는 만큼 기업 내부에 온프레미스형으로 AICC를 구축하는 사례가 많습니다.
그럼 고객 응대의 자동화, 개인화를 실현하기 위한 경쟁력 있는 AICC를 만들어주는 AI솔루션은 어떤 것들이 있는지 실제 ‘상담 시나리오’를 기반으로 알아보도록 하겠습니다.
1) [상담 인입] AI 상담사의 문제 해결 : 콜봇/챗봇
- 고객은 전화나 채팅, 게시판, 카카오톡 등 자신이 선호하는 채널을 선택해 상담을 시작할 수 있습니다. 전화를 통한 문의는 음성인식/합성기술인 STT/TTS 솔루션을 바탕으로 한 콜봇이 응대하고, 텍스트 문의는 챗봇이 처리합니다.
- AI가 실시간으로 답변을 처리하므로, 24시간 365일 상시 응대가 가능합니다.
- 콜봇 또는 챗봇이 해결할 수 없는 전문상담은 실제 상담사에게 연결됩니다.
2) [상담 진행] 상담사를 돕는 AI솔루션 : 채팅상담 / 상담어드바이저 / KMS
- 콜봇에서 실제 상담사에게 전화 연결된 경우 상담 내용은 STT(Speech to TEXT)기술 기반으로 실시간 텍스트로 변환됩니다. 챗봇에서 연결된 경우 실제 상담사와 ‘채팅상담‘ 연결됩니다.
- 상담이 시작되면 상담내용을 분석하고 요약하는 TA(Text analysis)기술을 기반으로한 상담어드바이저가 작동하여 상담사를 지원합니다. 또한 상담지식백과라고 할 수 있는 KMS(Knowledge management system)에도 AI가 적용되어 상담사가 따로 검색하지 않아도 질문에 맞는 답변을 추천해 줍니다.
- 상담이 끝난 이후에는 상담 유형 분류, 후처리 내용 요약 등도 AI가 처리해 상담사의 고객 응대 시간을 단축해 줍니다.
3) [상담 종료] 상담 품질 평가와 데이터 분석 : Auto QA / 상담분석
- 상담이 종료되면 상담 소요 시간, 응대 가이드 준수 여부 등 상담 품질 평가를 하는 Auto QA를 통해 상담사와 고객센터 전체에 대한 품질평가를 자동으로 하게 됩니다.
- 방대한 상담 내용에 대한 의도 추출과 분류 등의 상담분석 과정을 거쳐 정제된 데이터는 서비스 품질과 제품 개선, 고객이 겪고 있는 문제 해결을 위해 활용됩니다.
AICC 성공의 핵심은 연동성
AICC는 현재 기업 내부 시스템과의 원활한 연동에 중점을 두고 있습니다. 이는 여러 개의 AICC 솔루션을 하나의 제품처럼 통합하여, 기존에 사용 중인 다른 기업 솔루션이나 고객센터 솔루션과 매끄럽게 연계하는 것이 핵심이기 때문입니다.
또한, 기업마다 고객센터의 규모와 환경이 다르기 때문에, 필요한 솔루션만 선택하여 부분적으로 도입하거나 업그레이드할 수 있는 유연한 적용 방식도 필요합니다. 최근에는 각 기능별 솔루션의 핵심 지표와 주요 기능을 통합하여 제공하는 싱글뷰 형태의 ‘통합 포털’에 대한 개발 요구도 증가하고 있습니다.
AICC 성공 사례 및 전략
고객 업무가 주를 이루는 국내 금융, 병원, 공공 기관 등에서는 발빠르게 AICC를 도입하고 있습니다. 실제 기업들이 고객 관리 문제를 해결하기 위해 AI로 고객센터를 변화시키고, 이를 통해 효율성을 높인 성공 사례들을 다음과 같이 살펴보겠습니다.
✅사례 1) 금융
- 신한금융그룹[1] : 그룹 통합 AICC 플랫폼 구축, AI 역량 강화, 비용 절감, 서비스 확장 중심의 고객 편의성 증대
- KB금융그룹[2] : 8개 계열사 중심 ‘KB원클라우드(One-cloud)’기반 FCC(Future Contact Center) 인프라로 구축, 운영 효율성 제고와 함께 계열사간 통합 서비스 구현
✅사례 2) 병원 및 기관
- 중앙대병원[3] : KT와 협업하여 AI보이스봇인 ‘AI누리봇’ 개발, 예약 확인/변경/취소 등의 기능을 제공함에 따라 고객 문의 응답률 10% 증가, 평균 상담대기시간이 77% 단축되는 효과
- 한국건강관리협회[4] : 검진고객의 예약에서 변경까지 일정을 통합 관리하는 AI보이스봇 서비스 도입, 24시간 AI 고객센터 운영 및 AI 검진예약 확인으로 고객 노쇼(No-Show) 문제를 해소
✅사례 3) 테크 기업
- 카카오 엔터프라이즈[5] : ‘센터플로우’는 웹 기반의 AICC 솔루션으로 접근성을 확대하고, 다양한 시스템과의 연동을 위한 플랫폼을 제공
- LG전자[6] : AI 상담 어시스트와 미래의 AI 보이스봇 도입을 통해 고객 대기 시간 단축 및 24시간 고객 지원을 실현
위 사례들은 국내의 AICC를 리드하는 다양한 분야의 성공 사례로서 이후 AI도입을 고민하는 기업들의 좋은 길잡이가 될 것으로 보입니다.
지난 9월 출시 후 ‘고객을 대하는 CX 개념 다지기’ 콘텐츠에서도 일부 소개한 바 있는 ‘아이톡(iTalk) 3.0’은 위에서 소개한 AICC 솔루션 중 하나인 ‘기업용 채팅 상담 솔루션’입니다. 기업 내부 시스템에 설치되는 온프레미스(On-premise)형으로 기업의 내부 데이터와 외부 상담 채널 간의 통합이 용이하며, 컨택센터의 상황과 요구사항에 따라 맞춤형으로 구성할 수 있는 것이 특징입니다. AICC의 핵심인 ‘연동성’을 잘 갖춘 솔루션이죠.
인포뱅크는 SK텔레콤 콜봇 개발 및 딜리버리 파트너로서, AI컨택센터의 업무 효율화와 상담 만족도 향상을 위해 노력하고 있습니다. 맹목적인 AI 활용이 아닌 실무에서 성능을 발휘하고 초개인화를 실현하는 AI솔루션의 개발에 앞장서겠습니다.
